城市公共场所往往有成千上万路监控摄像头遍布街头，昼夜不停地监视和录像，在改善社会治安的同时，也产生出海量的视频需要监控管理平台处理。要对这些海量视频通过人工进行重点图像的抓拍，困难很大。首先，需要对所有的视频录像进行诸秒浏览，才能发现重点图像，这无疑工作量巨大，甚至犹如大海捞针。其次，即使找到了重点图像，人工抓拍，并且要记录下对应的原始视频图像的时间点等，也是工作量很大，效率很低。由于人的生理特征所限，长时间观看视频录像，容易产生视觉疲劳，还有可能漏掉重要图像和线索。理想情况是一旦有重要事件发生，系统就可在事后能快速查找到线索。针对上述海量监控视频录像的事后分析，传统以人海战术为主的视频线索查找，显然不能满足高效查找，正面临巨大挑战，急需一种更为高效的、自动的、智能的系统实现上述需求。目前，视频浓缩摘要技术和视频分类检索技术可以解决这一问题。通过视频浓缩摘要，缩短视频事件的播放时间，通过目标分类筛查等实现快速查找事件线索，缩小查看范围的功能，这些都极大地减轻专业巡控队伍和系统维护人员的工作负荷，这些视频分析功能的实现和应用将大大提高监控效率。这一技术将传
