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由于视频监控系统的使用度和复杂度不断增长，越来越多的计算机服务机构(CSO)发现将视频监控与IT安全整合为一体势在必行。BRS实验室的首席技术官埃里·克伊顿认为，视频监控解决方案在进行评估时需要考虑五大标准。
　　视频监控曾经是物理安全业专用，运维人员面对着多个监视器屏幕，每个屏幕展现了一个单一的视频监控画面，用以监控突发事件。但渐渐地，仅一个组织开始无力完全承担如此大量的视频信息多重窗口监控探头所需要的费用。
　　由于原来的系统将被增加更多的视频监控探头，我们就需要使用信息技术分析工具，以帮助排序，去寻找潜在的威胁。在这种情况下，CSO发现自己需要整合一个关键的物理安全解决方案——将视频监控系统纳入IT安全运营总体范畴的一个解决方案的。这意味着了解视频监控可以和不可以做什么，也揭示了对视频监控解决方案的需求引导以及如何改善现有系统的需要。
　　从移动规则到算法学习
　　视频分析软件的出现有可能使现在的电脑“读”监控探头输出，检测到异常行为时自动报警。最初的监控系统是不是很小呢?10至12个监控探头，为期六个月的实施周期，一旦安装便无法进行改善或者扩展，并没有增加多少价值，因为这只是被编程去提醒某个类型的行为。例如，某组织安装了监控系统，以检测在一个受限制的停车场在夜间是否被强行闯入。该系统在18个月里记录一个事件，这是一个难以自圆其说的昂贵系统，在18个月内只提供了一件或两件有价值的零碎信息。
　　这已被证明是一个具有挑战性的视频监控系统方案，对每一个单一的不同寻常的活动进行分析，下一步，企业需要一个类似于目前现有的在IT部门用来检测网络异常数据流的系统。各种工具已经出现，不仅使“看视频更好”，而且还对监控探头进行实时分析以了解和识别正常行为，无需预先输入就能发现异常活动并自动报警。
　　相关组织可能会发现从算法和规则为基础的系统迁移到技术的学习将有益下一步完善视频监控系统。监控有所成效的关键是认知正常行为，检测可疑的行为，以帮助预测未来的威胁。通过过滤掉日常活动，认知可以帮助保安人员集中异常活动，这有助于提高识别能力，减少对潜在威胁响应时间。
　　可扩展性是成功的关键
　　视频分析技术的认知基础依赖于计算能力，这就需要企业确保系统的所有元素具有潜在的规模，以满足更大的视频监控业务的需求。视频监控目前的部署速度想当惊人;可扩展性已成为至关重要的考察因素之一。截止到2007年6月，伦敦估计有420万台闭路电视监控探头。
　　人工