随着视频处理、分析、传输技术的不断进步，监控系统从单一模拟系统向模数结合方式发展，监控系统的智能分析需求也应运而生，安防监控领域对智能监控技术的要求，来自于具体行业特色监控的各种实际需求，每一种行业监控都可能需要若干类智能监控技术。
国内知名计算机硬件工程师李庚一直关注着智能监控技术的发展，作为一名资深计算机技术专家，李庚在计算机技术以及系统架构、开发、测试等全流程业务方面都有着深厚的理论基础和丰富的实践经验。在长期工作过程中，他对于智能监控行业的难点问题有着深刻的认识。
在科技飞速发展的今天，人们正在享受着安全监控带来的安全感。安全监控不仅可以实时记录发生的事件，还可以对监控视频进行分析，提取信息(如车牌、人脸、运动分析)，进行视频推送预警，实现防范，可以起到“防患于未然”的作用。从目前的技术要求和市场规模来看，安全领域是智能监控最快最好的着陆点。传统的安全监控虽然实现了记录功能，但无法准确识别视频中的人、物和场景。有视觉的智能监控系统可以彻底改变这种情况。在传统的安全系统中，各平台系统的数据开放性和共享程度较低，难以进行多维数据融合分析。以人脸识别为例，为了提高人脸识别的准确率，单纯提高算法的计算能力是不够的，还需要拓展分析数据的纬度，比如位置、社交、车辆、消费等等。只有通过智能系统这样大规模的多模态数据集成，才能达到目标跟踪和分析的目的。如今中小型工厂部分视频监控设备过时，导致图像不够清晰，特别是夜晚，效果很差，事后查证困难；而且部分监控不具备周界防范作用，小偷等不法分子从围墙翻越，财物和资料有被盗风险；工厂周边人员复杂，进出人员较为频繁，管理范围广难度大。因此，一款能够精准报警的智能监控系统对于各行业而言都非常必要。
李庚教授对智能监控系统进行了大量的理论研究，经过长时间的系统测试，“基于智能监控系统的报警判断方法与智能监控系统V1.0”终于问世。据李庚教授介绍，该系统是一种用于智能监控系统的报警判断方法与装置，用于智能监控系统的报警判断方法包括：获取来自多个监控终端设备的实时视频流，使用预设识别模型对每个所述实时视频流进行识别并输出满足预设报警规则的报警帧，根据来自大于预设数量个实时视频流的报警帧识别报警场景，按所述报警类别输出报警信息和对应的报警帧。“基于智能监控系统的报警判断方法与智能监控系统V1.0”能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常
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