浅谈人工智能视频分析技术的原理及行业场景应用

原创
2023/10/23 16:41
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人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术,对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤:

  • 视频采集:通过摄像头或其他视频设备获取源视频数据。

  • 视频预处理:对视频进行去噪、增强和解码等处理,以获取清晰、可用的视频图像。

  • 视频分割:将视频划分为一帧帧连续的图像,并提取相关信息。

  • 视频特征提取:通过计算机视觉算法,提取视频中的关键特征,如人物、车辆、场景等。

  • 目标检测与跟踪:通过目标检测算法,识别并定位视频中的特定目标,并在连续帧之间进行跟踪。

  • 行为分析:根据目标的轨迹和动作,对其行为进行分析和分类,例如人类活动检测、异常行为识别等。

  • 事件识别与警报:通过对视频中的特定事件进行识别,如交通事故、盗窃等,及时发出警报通知。

部署了AI算法的TSINGSEE视频智能分析系统,可以实现对接入的视频图像进行人、车、物体、行为等追踪和检测,包括人脸检测、人体事件、行为分析、车辆结构化数据、行业及场景类AI检测等,具体如:人脸检测、人员入侵、危险区域闯入、人员聚集、安全帽/反光衣/工作服识别、车辆识别、车牌识别、非机动车检测、车俩违停、烟火识别等,可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。

人工智能视频分析技术在实际应用中有广泛的场景,如:

1)安防监控:通过分析视频中的人员、车辆、行动等信息,实现对安全风险的感知和预警。

2)交通管理:识别交通流量、车辆违规行为、事故发生等,协助城市交通管理部门优化交通组织和减少事故发生率。

3)智能商业:通过识别顾客特征、行为和购买意愿,实现精准广告投放和商品推荐。

4)赛事转播:通过自动摄像头跟踪和跟拍技术,提供更好的赛事观赏体验。

5)智能医疗:辅助医学影像诊断、实时监测患者状况等。

在安防监控领域,通过视频监控、数据分析等技术手段,可以实现对特定区域或目标的可视化监控和管理。例如,安防监控系统EasyCVR视频汇聚平台与TSINGSEE青犀AI算法平台构建的智能化应用场景方案,基于平台的视频监控技术与AI算法智能识别技术,可以对所有前端感知设备的传输数据进行数据采集、视频汇聚、实时监控、智能分析、预警推送等,可以应用在智慧安防、智慧安监、智慧校园、智慧景区、智慧社区、物流与仓储、智慧农业等场景中。

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