从技术角度来看：图像信息的自动判读是监控系统智能化的基础。 系统从目视判读向自动判读的转变，是电视监控技术的飞跃，也是技术进步的必然。 但如何解释以及解释什么内容需要仔细探索。 视频监控系统已广泛应用于银行、博物馆、仓库、停车场等，其主要功能是事后收集证据。 它失去了图像（动态、实时的媒介）的基本价值，并且与人们对系统的真正期望相去甚远。 安全管理迫切需要系统能够持续监控现场情况，并警告安全管理人员事件（盗窃、破坏、入侵）可能发生或正在进行； 预测事件的发展趋势，提醒管理人员事态的发展已达到有限程度，应及时采取措施，防止事件的发生或产生严重后果（损失）。 也就是说：安全并不满足视频监控系统仅具有检测（发现事件）的功能，而是要求系统具有早期检测（预警）的能力。

要实现上述功能，要求视频监控必须改变传统系统对图像信息不做任何处理的工作模式。 对采集到的图像数据进行内容分析，并将分析结果以适当的方式提醒安全管理人员； 通过分析，过滤掉无用的数据，使系统存储变得更有价值，通过图像内容分析来存储大量的图像数据，快速找到有用的信息。 这意味着传统电视监控的模式将被改变。 以摄像头为核心的结构转变为后台图像处理、人工观察、机器处理。 这一转变，正是笔者开发的经典电视监控成为现代电视监控的标志之一。

社会经济的进步对安全防范提出了更高的要求。 视频监控的系统功能正逐步从局部、微观的防入侵（盗窃、抢劫）向宏观、动态的社会治安（公共安全）管理转变。 这是系统设计目标性质的变化。 我们知道，传统的安全（监控）系统是针对局部且相对封闭的空间而设计的。 其基本要素是检测、延迟和响应。 系统响应检测结果作为触发信号（响应警报）。 广域动态监测系统是在大范围、开放的环境下建立的。 其基本要素是预警、预防、应急。 系统必须具备多种信息源，以响应社会保障的整体形势和趋势。 前者针对孤立事件，因此由事件检测触发。 后者是根据对总体形势和事件征兆的预测，做出有效的预防措施和应急准备。 这就要求系统将大量分散、孤立的图像关联起来，并从中分析出有规律的东西。 例如社会对某一事件的反应、类似事件的概率和分布等。该系统不再以现场安装的摄像头作为主要（唯一）信息源，而是广泛收集媒体的图像数据， 网络、情报系统等渠道。 因此，系统的主要任务是对海量图像数据进行分析、分类、统计和关联，而这一任务只能由机器自动判读来完成。

目前，全国开展的“平安城市”建设和公安部推动的“3111监控报警联网系统示范工程”凸显了上述变化。 安全防范逐渐开始应用于公共场所社会治安管理、智能交通管理、安全生产管理、公安警务指挥服务等管理和业务场合。 这些应用的突出特点是系统规模庞大、信息采集量呈指数级增长、相关部门之间的信息交换规模较大。 例如，一些城市监控系统的图像采集点多达数十万个（包括各种渠道和手段），涉及公安、交通、布控封堵、城管、工商管理等多项业务。 这些系统不再单独、孤立地处理各种图像源的信息，而是从它们之间的相关性和变化过程的特征进行综合分析和判断，从而获得预测结果。

同时，系统规模的增加必然带来运营成本的增加。 为了提高系统的工作效率，需要实现系统参数和状态的自主优化调整，以及各子系统、各部门之间准确协调的交互。 这也是智能监控的主要内涵，因为智能化是自动化的最高境界。