智能分析技术主要呈现以下趋势：
 1、高清化
 智能视频分析算法的复杂度通常与其输入图像保持正比的关系，图像越大需要做更多运算。由于高清相机的广泛应用，芯片平台处理能力与算法复杂度之间的矛盾进一步凸显。为了满足实时处理的要求，在很多情况下只能对图像进行下采样。这样做，会大大降低算法的精度，无法发挥高清图像具备更丰厚图像细节的优势。
 2、标配化
 智能视频分析标配化发展，使更多的视频监控产品集成了分析功能，智能分析应用范围进一步扩展。摄像机等产品考虑到功耗散热等因素，一般都会采用低主频的处理器作为主控芯片；另一方面，越来越多的智能分析算法，如人体检测、车牌识别、车辆分析、人脸检测等，需要被集成到监控系统中，芯片需要运行日益增多的智能算法，处理复杂度因功能的累加而不断增加。芯片处理能力与算法需求之间的矛盾日益
加剧。
 3、深度化
 从最初的移动侦测到背景建模方法，再到基于级联分类器的目标检测，最后到目前大热的深度学习，算法准确率提高的同时，运输复杂度也呈现出指数上升的趋势。每一种新算法的提出，对芯片平台的运算能力都是新的挑战。分析不再只限于降低的运动侦测或是目标检测，而是要进一步分析挖掘视频中更深层次的内容：属性（人、车、动物、车辆类型、颜色、车标品牌等），行为（运动方向、幅度、异常行为等），交互（碰撞预警、聚集、骚乱等）。

4、数据挖掘技术

         电力视频监控系统运行时间越长积累的历史数据就越多，这些视频、环境、告警数据本身是没有太多用途的，但其中蕴含的信息却极具价值。如何充分利用机器学习、数据挖掘技术，在海量音视频、图片、告警数据中分析、提炼出具有辅助决策、指导生产的信息也是摆在我们面前的一个课题。

5、统一、融合

        变电站视频监控系统建设的目标之一不是独立存在，而是要全面地和站内综合自动化系统、动力环境、门禁一卡通子系统、安防、消防、蓄电池系统、通信电源子系统、UPS子系统等实现有机联动。目前电力系统仅实现了比较简单的联动功能，未来我们的预测是变电站内将逐步形成以视频数据为核心的完整而同一的“变电站辅助监控物联网”生态。