随着科技的发展，人们对于安全意识的增强和安全需求的提高，入侵监测系统成为了一种必要的装备。而基于视频分析的入侵监测系统则以其高效、准确的特点，成为无人值守安全保障的理想选择。
基于视频分析的入侵监测系统主要利用计算机视觉和机器学习技术，通过对视频图像进行实时分析和处理，以达到检测和提醒目标对象是否具有异常行为的功能。系统通过收集摄像头等监控设备采集的视频，并采用图像处理技术将图像分解为基本特征，如颜色、形状、纹理等，然后通过机器学习算法分析这些特征信息，从而识别出异常行为。
系统对自动对视频图像进行分析识别， 对护栏、围墙进行实时监护，当系统检测到有人入侵时，立即抓拍图片推送给后台，并启动语音功能进行驱离。可以帮助后台管理人员能提前出把潜在的危害扼杀在萌芽状态，防止事故和人员伤害的发生。可以广泛应用在学校、园区、工地、火车站台、地铁、厂区等场所。
目前随着国家城市化进程在不断的加速，各种危害公共系统破坏事件频繁发生，传统的安防监控设备已不能满足各行各业日益智能化、复杂化的安防需求。后台监控平台人力防范往往受时间、素质和精力等因素的影响，人力自身难免出现漏洞和失误。应运而生，可对监控画面进行7×24不间断的分析，减少人工监控的工作强度。
基于智能视频分析和深度学习神经网络技术对危险监控区域内的人员闯入实时识别预警，报警信息可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端。能排除外在因素的干扰，提升监控效率，减少现场监控的误报率和漏报率。
在入侵监测系统中，首先需要建立一个基于深度学习的训练模型，以识别正常行为和异常行为之间的差异。通过训练大量的图像数据，系统可以学会分析和判断，进而准确地检测出可能存在的入侵行为。例如，在一个商场监测系统中，通过训练模型可以识别出普通的顾客行为和异常的窃贼行为，从而及时报警并采取相应的措施。同时，系统还可以通过学习和改进不断提升准确率，并实现对新类型入侵行为的识别。
基于视频分析的入侵监测系统还可以结合其他技术手段与设备进行综合应用，以达到更加全面与高效的安全保障效果。例如，将系统与红外传感器、门禁系统等结合，可以实现更加精准的入侵检测与追踪。此外，系统还可以配备报警设备，一旦异常行为被检测到，及时发出警报并通知相关人员，从而快速处置，保障安全。
