并不能對圖像進行智能分析。

由于用戶方對資金投入的控制，停車設備，。

從技術上來看多采用傳統低端的模擬 車牌識別系統攝像機 加DVR的模式，這不僅增加了后期取證的難度，對系統存儲資源來說，長時間錄像都沒有任何信息。

主要可以分為車輛、行人和非機動車。

難以滿足后期調查取證中對細節的要求。

需要人力對實時畫面進行監控，是非常大的浪費，傳統小區出入口對機動車輛、非機動車及行人進行錄像或圖片記錄，發現可疑對象并人工報警， ，大量資源浪費，比如夜間長時間畫面無移動物體，不僅費時費力，車牌識別系統，對系統的正常運行造成影響，車牌識別廠家， 傳統模擬攝像機加DVR的模式只是實時的顯示了前端圖像級對圖像信息進行存儲備份，也對存儲等資源造成了浪費， 第三、技術落后。

往往造成系統維護的不及時甚至長期無維護， 就現在的小區卡口從監控對象來看，比如對進出車輛內司乘人員面部特征記錄、對行人特征記錄等，造成很多傳統監控系統難以發揮其應有的作用，不能刷選有效數據與無效數據， 第四、細節信息記錄不夠，記錄畫面的細節往往不夠，該模式存在以下“漏洞”： 、針對性低，而是對所有數據都進行記錄，停車場系統，需要大量人力參與監控，車牌識別，車牌自動識別系統， 第二、傳統模式需要大量人力定期對系統進行維護，停車設備， 傳統模擬像機往往像素較低，更甚者可能會對案件的偵破造成嚴重影響，后期的案件取證也需要人工從大量的歷史記錄中進行搜尋， 傳統模式對數據的記錄存在盲目性。