首先，可以利用智能视频分析技术进一步提取有效信息进行高精度编码，减少带宽无效信息的占用。例如，可以对视频场景进行纹理分割，再进一步地将视频信息转化为语义信息，将图像编码转化为对图像的理解，这样将一个场景可以表达为建筑、道路和目标等对象的组合，从而精简了信息量。

　　其次，在视频的时间轴上，利用动态侦测、事件检测、行为分析等智能化分析技术，还可以对视频进行有选择性的动态存储和告警事件存储，从而可以滤除大量的冗余视频信息占用存储空间。目前，该模式广泛应用于铁路综合视频监控系统，即只有场景出现用户定制化的异常事件时才进行片段存储，这样大大节约了存储设备的成本。

　　再次，在视频的空间范围内，用户可以只对感兴趣区域进行存储和处理，同样可以大大减少视频分辨率增大所带来的问题。例如，视频场景包含了一些天空等无关区域，可以通过标识将此区域不做存储，这样每一帧图像都能够节约一定的存储空间。

　　最后，利用视频内容分析和视频搜索等智能化技术，我们可以快速地定位事件视频，实现标签化的视频数据管理和数据查询，从而提升整个视频监控系统的数据管理效率。反过来说，如果没有视频智能分析，高清视频监控系统就仅仅停留在“看”的初级阶段，而没有上升到“用”的高级阶段。

　　从实现方式上来说，前端化和后端化的智能化应用都是非常有意义的。在前端应用方面，智能化算法嵌入到高清摄像机中可以实现视频数据的实时分析并灵活决定视频流的传送和存储策略，从而可以节约大量冗余视频信息所消耗的资源。在后端应用方面，智能化技术应用到后端，结合云计算和云存储技术，可以实现整个高清监控系统的智能检索和智能存储。

　　因此，高清视频和智能化技术是相互促进和互为发展基础的，从本质上来讲，高清视频只是提供了数据的内容，智能化技术则是对内容的第一次使用和消费，同时产生二次数据和内容。高清视频监控系统中更为广阔的应用一定是在此基础上的进一步数据挖掘，通过深层次的信息挖掘，必将在各个行业产生丰富多彩的应用解决方案。