地铁视频监控主要涉及区域是：车站、列车、车辆段、停车场、综合基地、主变电站(所)、运营控制中心等。从安全防范的角度看，地铁不仅需要配备足够的警力，以有效处置突发事件。更重要的是，要建设和配备先进的安防系统。现在新建的城市轨道交通，视频监控都以高清为主，采用高清监控可以实现更精确、更高效的视频应用，不仅仅是要实现高清的实时监控与录像存储，同时也是智能监控的需求。图像越清晰，智能分析的准确性以及效率也就越高。
为何会对高清智能分析技术需求高？这缘于城市轨道交通的特性。城市轨道交通系统客流集中、空间有限、封闭运行，一旦发生恐怖袭击、火灾或运营事故，易发生浓烟毒气、高温缺氧、视线不清、通信中断等问题。但是，目前来看，地铁视频监控点位设置越来越密集，在多线换乘站，监控点数可接近200个，一条地铁仅运营监控点数在一千路左右，多的可达两千路。在有限的工作人员中，完全无遗漏的去观察每个监控点是不现实的。那么此时，智能分析技术就解决这两个问题：一个是将工作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由智能分析来完成这部分工作，当计算机发现问题时候，产生报警，此时值班人员进行响应；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的图像。
智能分析技术在轨道交通的应用
1、人脸分析技术
目前，在轨道交通领域中已经使用的人脸分析技术，在各个出入检票关口对进出入员进行抓拍，通过对抓拍的人脸图像进行特征提取，并将人脸特征在数据库中进行存储，建立人脸检索标签。系统可与公安黑名单数据库进行比较，当系统检测到特征相近的人员时即产生报警。人脸对比数据和图片通过FC-SAN方式实现长期存储、备案，形成地铁人员管理档案库，形成公安刑侦数据之一。
2、客流量统计技术
再者如客流量统计技术，轨道交通车厢、站台、检票口以及各种通道是乘客必经的空间，每天都有数量巨大的人流通过或停留，这些位置的拥塞直接影响车站甚至网络的运行状态。因此，若要做到对车站及网络运营状态全面掌握，就必须为运营管理措施提供明确的数据支持，使轨道交通运营状态的发布更客观、科学，需要能实时获取轨道交通网络各处的客流量。
3、智能行为分析技术
轨道交通系统庞大而复杂，除了提供一般乘客可以自由活动的空间和区域外，还存在出于安全考虑对乘客关闭、并对异常情况保持敏感的空间或区域。针对此项需求，可应用智能视频分析进行安全区域检测，对进入指定区域的运动目标进行自动检测、跟踪和分类，同时报警。如城市轨道交通系统在地面所有可能被进入的区域(出入站口、变电站、地面线路两侧、高架结构周围)，独立设施(通风口、通信设施、办公和管理建筑物等)和设备，以及进入地下设施的部位(如风井、车辆进入地下的入口等)。
同时又可以对乘客的行为分析，包括：
1）跨线检测，跨线检测可以自动检测运动目标穿越警戒线的行为，支持单向或双向的跨越检测，用于地铁站台、沿线轨道等区域。乘客不小心掉入站台便会触发报警，通知相关工作人员及时处理。
2）徘徊检测，是指对指定区域内的可疑逗留人员进行检测报警。
3）追逐检测，是指对乘客追逐及剧烈运动检测，对打架斗殴和剧烈活动实时报警。
4）物品遗留检测，是指对指定区域内的遗留物体进行检测，广泛用于站台、配电设施重点区域等场所。
5）物品丢失检测，是指对指定区域内发生的物品丢失情况进行判读，用于地铁沿线配套设备安置场所，避免财产损失。
4、智能视频质量诊断技术
在关键的隐蔽场所，可能会有一些危险人员为了实施违法行为，强行暴力破坏摄像机，导致摄像机无法正常工作。或者在正常的监控中，因为硬件设备问题导致图像丢失。视频质量诊断功能是通过对前端设备的码流进行解码与图像质量评估，从而实现对视频信号中存在的问题进行判断和告警。系统采用轮询的方式，若发现设备工作异常，如清晰度异常(图像模糊)、亮度异常(过亮、过暗)、偏色、噪声干扰(雪花、条状、滚屏)、画面冻结、信号丢失，及时提供报警信息和通知，使得工作人员能快速排除系统问题或者安全问题，有效预防因图像质量问题而带来的损失。
