Рынок IP видеонаблюдения активно развивается и предлагает новое оборудование с новыми возможностями. Отличным примером является развитие IP видеокамер. Достаточно часто на рынке появляются новые устройства, выполняющие все более сложные интеллектуальные задачи. Некоторые из таких функций имеют большое значение уже сегодня, какие-то будут востребованы в ближайшем будущем или через несколько лет.

Сегодня на рынке существует много интеллектуальных  функций, которые реализованы в сетевых устройствах. Однако об активном использовании такого передового функционала речь пока не идет. Даже имея в наличии IP системы последних поколений, с кучей новых возможностей, зачастую используются самые стандартные и привычные функции. Уникальные функции пока необходимы в достаточно редких случаях и не носят характер ежедневного использования.

В основном, наблюдать использование новейших возможностей нам доводится на различных выставках, семинарах и конференциях. Там производители или их коллеги активно показывают все преимущества инноваций. Но в обыденной жизни использование самых последних разработок компаний встречается достаточно редко. Это можно объяснить не готовностью конечного пользователя к пониманию необходимости и использованию доступных на сегодня функций. Постоянное обновление таких функций сводит все к тому, что востребованными становятся самые простые и понятные функции. Такими востребованными функциями являются функции с «небольшими» логическими операциями, такими как трекинг объекта и самодиагностические функции.

Развитие такой сферы как искусственный интеллект сильно сказывается на отрасли систем безопасности. Появляется более интеллектуальное ПО, которое способно эффективно управлять камерами, оценивать обстановку, предсказывать ситуацию и грамотно противодействовать нарушителю. Но современное развитие искусственного интеллекта все еще не способно конкурировать с опытным оператором. Однако в некоторых отраслях, где цена ошибки не столь критична, необходимо выполнять рутинную монотонную работу такая система, использующая искусственный интеллект, становится особо актуальной.

Основной сдерживающей силой в развитии и внедрении интеллектуальны функций в системы безопасности является ограниченная вычислительная мощность и ценовой барьер. Не секрет, что интеллектуальная обработка изображения требует серьезных вычислительных мощностей. При недостатке мощности, система просто не сможет своевременно среагировать  на проявление какой-либо угрозы. А оперативность любой системы безопасности – это её основной критерий. Именно от этого критерия зависит успешность предотвращения противозаконных мер и сохранение материальных или интеллектуальных ценностей компании.

На кодирование изображения необходима практически вся мощность процессора в видеокамере и на другие интеллектуальные функции мощности практически не остается.

Другой сдерживающий фактор, это то, что новые функции часто бывают не востребованы на рынке. Покупатель видит в камере только источник сигнала, а не комплекс по обработке и анализу изображения. Плохая осведомленность конечных покупателей о возможностях камер и как эти возможности могут сделать систему безопасности более эффективной делает практически бессмысленными новейшие интеллектуальные возможности IP систем. Активное использование интеллектуального функционала IP систем начнется тогда, когда появится достаточная вычислительная мощность и потребитель будет иметь представление о том, как и когда эффективно использовать такой функционал и как это поможет сделать всю систему более эффективной.

Использование IP систем и IP камер в частности делает систему видеонаблюдения более богатой по функционалу и позволяет гибко использовать ресурсы всей системы. Новые камеры, способные обрабатывать изображение позволяют строить сети с распределенной интеллектуальной обработкой в каждой камере.  Такая система, несомненно, более устойчива и надежна. Достоинством таких систем является то, что камера посылает в центр мониторинга только ту информацию, которая необходима. Характеристики передаваемого сигнала можно легко менять в зависимости от ситуации. Так, например, при срабатывании тревоги, по сигналу с какого-либо датчика или по расписанию на сервер начинает передаваться изображение более высокого качества или с большей частотой кадров  в секунду. Использование сетей с распределенной интеллектуальной обработкой позволяет снизить нагрузку на сети, что является одним из подводных камней при использовании IP систем видеонаблюдения.