现在网络视频服务器的相关技术依然还有一些缺陷：比如要满足实际复杂的应用环境就需要越加复杂的算法，随之带来了巨大的计算量，目前DSP芯片的能力有限，已经不能满足某些复杂算法的需要。因此，难以开发相应高级功能的嵌入式产品，这也增加了很多监控产品的施工难度与实际推广的阻力。vc_bflj

对于基于特征识别的分析技术，对于图像的要求比较高。除了画面本身清晰度外，也需要清楚的展示目标物体的特征，目前计算机的识别能力大大低于人类对物体特征的识别能力，不同的光照条件和拍摄角度，都将改变计算机所看到的特征。因此，对摄像机的安装以及周围环境的要求比较高。例如车牌识别的产品，对车牌在画面中呈现的角度，像素大小都有比较严格的要求，这些高要求限制了该类产品的实施与应用。

例如运动目标识别中的背景建模技术，在控制漏报数量的同时，还不能完全的删除误报。误报的数量是由背景模型与实际使用情况之间的差距造成的。模型的适应能力越强，造成的误报越少，背后要求的技术也越高。目前，行业中还没有开发出一种可以涵盖所有使用情况的背景模型来，也无法完全的解决随机XML事件的影响，如在黑夜环境下车灯造成的误报。

例如周界防范，机器中行为分析的区域入侵功能能够发现活动目标，并可以在这些活动目标中利用技术手段把用户希望的目标(例如人体)提取出来。但是再进一步，这个闯入者的动机是什么，是偶尔路过，还是故意闯入，是否有意的往警戒区域内探望，这些都无法靠机器来识别，远没有达到人的判断能力。所以网络视频服务器在这方面的功能还需要提升。

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