Videoanalyse bezieht sich auf zwei recht unterschiedliche Arten der Analyse von Videos, Bilddaten, die auf einer Vielzahl von Geräten angezeigt werden können, wie beispielsweise mobilen Geräten, Computermonitoren und Fernsehbildschirmen. Wenn Videos online gepostet werden, kann sich die Videoanalyse zum einen auf eine Analyse von Informationen über diese Videos und ihre Zuschauer beziehen. Der Pionier bei dieser Verwendung scheint YouTube Insight™ zu sein. Die zweite Bedeutung der Videoanalyse ist der Einsatz von Computern, um ohne menschliche Hilfe Identifizierungen verschiedener Art vorzunehmen.
Die erste Bedeutung der Videoanalyse, die Analyse der Videoleistung, liefert Daten, die Videopostern, Werbepartnern und Inhaltspartnern von YouTube von Nutzen sein sollen. Die von Insight™ bereitgestellten Informationen beginnen mit einfachen und unkomplizierten Informationen, wie z. B. die Anzahl der im Laufe der Zeit angezeigten Ansichten und die auf einer Weltkarte angezeigte geografische Beliebtheit. Auch komplexere Analysen stehen zur Verfügung. Dazu gehören eine Analyse der Referrer, also Erkenntnisse darüber, wie die eigenen Videos entdeckt wurden, sowie die Demografie der Zuschauer nach Alter und Geschlecht. Darüber hinaus kann man mehr über Personen erfahren, die das Video favorisiert haben, und die Zahl der Abonnenten steigt von Tag zu Tag.
Die zweite Bedeutung von Videoanalyse umfasst mehrere sehr unterschiedliche Technologielösungen. Die Videoanalyse wird in der Sicherheit verwendet, um Perimeterverletzungen mit Video Motion Detection (VMD) zu erkennen, zur Nummernschilderkennung mit Automatic Number Plate Recognition (ANPR) und um Personen zu zählen. VMD verwendet Closed Circuit TV (CCTV)-Kameras, um Aktivitäten an Orten und zu Zeiten zu erkennen, an denen keine sein sollte, und signalisiert so einen Eindringling. Sie sind manipuliert, um einen Alarm auszulösen. Fehlalarme können durch Vögel oder Tiere, widrige Wetterbedingungen und herumwirbelnde Trümmer verursacht werden.
ANPR, auch als License Plate Recognition (LPR) bezeichnet, ist eine besondere Art der Optical Character Recognition (OCR), bei der die Pixel auf dem digitalen Bild eines Nummernschilds in ASCII-Text umgewandelt werden. ANPR-Kameras sind mit Infrarot (IR)-Beleuchtung ausgestattet, da diese insbesondere bei sich schnell bewegenden Fahrzeugen die beste Bildqualität liefert. Es gibt viele andere Namen für diese Technologie, darunter Kfz-Kennzeichenerkennung, automatische Kennzeichenerkennung und automatische Kennzeichenerkennung.
Die Personenzählung kann sowohl geschäftlichen als auch Sicherheitszwecken dienen. In zumindest einigen Versionen kann es bidirektionalen Fluss über eine identifizierte Grenze hinweg verfolgen, die der Benutzer definieren kann. Es ist nützlich für Bildungseinrichtungen, Gefängnisse, Flughäfen, Banken, Freizeiteinrichtungen und Einzelhandelsgeschäfte.