在城市人口密集程度逐渐增加的今天，交通压力也随之增大，地铁在人们的生活中起着越来越重要的作用。虽然地铁的安防措施一直在进步，但是仍然频繁出现交通事故，因此，视频监控系统是其中的重要组成部分。
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下面让我们来探讨轨道交通视频监控的发展趋势
一、智能化分析系统
地铁各车站及列车是人流密集的公共集散场所，若发生突发事件，其社会影响非常巨大，因此，实现预警、预防、应急反应智能化的趋势将很明显。实现智能化监控，提出了相应的技术方案，但关键点都集中于图像内容分析技术。这是正确的方向，可以说图像内容分析技术的发展过程就是智能监控和发展过程。智能监控的实现必须有图像内容分析技术的突破作为支撑。
图像具有极大的信息量，它同时具有空间分辨和时间分辨的能力，但真正把这些信息提取和挖掘出来是复杂和困难的。前面讲了图像系统智能化的主要标志之一是：系统从目视解释(视读)走向机器解释(机读)。它意味着：地铁视频监控将改变系统对图像信息不作任何处理的现状，处理就是对图像信息自动的解读，是理解(understanding)图像，这就是图像内容分析(video understanding)的含义所在。现在市场上出现了一些IV(intelligent video)产品，都是对图像内容进行基本的分析，如目标的分离、分类、统计，简单背景下单目标的行为分析和跟踪。研究机构则把它作为重要的课题，开展深入的研究，国家“十一五”科技攻关就列入了相关的课题。根据安全的需求，智能监控技术的发展过程或图像内容分析技术的研究可分为以下几个阶段。
1、将(运动)目标从视频图像中分离出来。这是体现图像技术的优势，实现目标探测的前题。传统的视频(运动)探测其实是亮度探测，并没有发挥图像技术的特点。确定图像中是否有探测目标(人、物等)，并将目标从背景图像中分离出来是图像内容分析的首要任务，进而对目标分类、统计、关联。判断图像中有无目标、目标的复合或离散等也是图像过滤的基础。
2、对目标进行行为分析，判定其运动大方向、方式，并能发现和告警异常的行为;产生目标的运动轨迹，并能进行目标的自动跟踪。实现运动目标的跟踪是很难的事，它要求系统能分析、预测目标的运动轨迹,并能实时地作出修正。同时，由于运动过程与伺服机构间传递函数的非线性，伺服系统也是很复杂的。
上述两点目前已有产品和应用，但基本上在简单环境下，针对少数目标的情况。在复杂环境(既通常的视频监控环境)下实现这些功能，是图像内容分析技术具有真正应用价值的关键。同时、解决多个图像的综合分析，图像间目标的关联，目标跟踪的连续。这都是市场迫切需要，目前还没有解决的问题。
3、在复杂环境下实现目标的分离、行为分析和运动跟踪，特别是实现多目标的跟踪。
二、集中/分散网络化管理
试分析一下，每个地铁站40个视频监控点，每节车厢2个视频监控点，隧道沿线每隔200米1个视频监控点计算，一个大型城市的城市轨道交通安防系统将拥有上万个视频监控点。如何对这庞大的安防系统做出统一、灵活、集中的管理，成为城市轨道运营商、公安部门、政府管理机构面临的巨大挑战，这也是我们必然要解决的科题。
根据网络化运营下视频系统的应用需求，新建的地铁视频监控系统应发展成为包括车站级监控、线路级监控、网络级监控、以及市级监控等多级网络。
车站级监控：包括车站、车辆、车辆段等本地监控，目前主要是车站监控，一般由摄像机、视频矩阵(切换设备)、显示设备等组成，每路图像信号采集后经视频处理输出两路模拟视频信号，一路视频信号传送到远程的线路控制中心，另一路视频信号送入本站视频切换矩阵供车站行车指挥人员和公安值班人员使用。
线路级监控：每条线路的各车站将图像信息通过光传输设备将图像送到线路控制中心，给行车调度员、电力调度员、防灾调度员、调度主任和公安调度值班员等提供图像显示及控制。一般线路控制中心具备多路视频信息的显示能力，中心对于每路图像具备任意选择权和摄像机控制权。
