目标检测与追踪AI算法模型及边缘计算智能分析网关V4的算法应用

原创
04/26 17:22
阅读数 56

目标检测与追踪是计算机视觉领域中的一个重要任务,主要用于识别图像或视频中的目标,并跟踪它们的运动轨迹。针对这一任务,有许多先进的AI算法模型,例如:

  • YOLO(You Only Look Once):一种实时目标检测算法,通过单个神经网络模型实现对图像中多个目标的检测和定位。
  • Faster R-CNN:基于深度学习的目标检测算法,通过结合区域建议网络(RPN)和卷积神经网络(CNN)实现对图像中目标的准确检测。
  • SSD(Single Shot Multi Box Detector):一种快速目标检测算法,通过多尺度特征图检测出图像中的目标,实现了实时性能和准确性的平衡。
  • DeepSORT(Deep Learningand Support Vector Regressor-based Object Tracking):一种基于深度学习和支持向量回归器的目标追踪算法,能够在视频中对目标进行准确跟踪。

目标检测与追踪AI算法模型是现代计算机视觉领域的重要研究方向,以上这些算法模型都具有较高的准确性和实时性能,广泛应用于视频监控、自动驾驶领域。

今天我们结合TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4硬件的视频智能分析技术,来介绍下目标检测AI算法在视频分析、视频智能监控领域中的应用。

目标检测是目标追踪的前提,其主要任务是在给定的图像或视频帧中,自动检测出目标物体的位置、大小和类别等信息。目前,深度学习算法已成为目标检测的主流方法,其中卷积神经网络(CNN)是最常用的模型之一。通过训练大量的标注数据,CNN能够学习到目标物体的特征表示,从而实现高精度的目标检测。在智能监控领域,该模型可以实现对监控视频中目标的自动识别和追踪,提高监控系统的智能化水平。

TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析,上报识别结果,并能进行语音告警播放。硬件管理平台支持RTSP、GB28181协议,以及厂家私有协议接入,可兼容市面上常见的厂家品牌设备,可兼容IPC、网络音柱等,同时也支持AI智能摄像头的接入。对于已部署有算法的AI智能摄像头,平台也能展示摄像头上传的告警信息。

在传统的视频监控中,大量的视频数据需要人工逐一查看,不仅耗时耗力,而且容易错过关键信息。而目标AI检测算法的引入,使得监控系统能够自动识别出视频中的关键目标,如人脸、车辆、异常行为等,从而大大减轻了人工监控的负担。通过对视频数据的实时分析,算法能够及时发现安全风险与异常事件,如人员入侵、周界安防、消防火灾等,并立即发出警报,使安保人员能够迅速作出反应,有效防止或减少损失。

在复杂的监控场景中,目标检测AI算法同样展现出了强大的能力。无论是光线变化、遮挡、还是目标的快速移动,算法都能够准确识别目标,保证监控的稳定性和可靠性。

AI智能分析网关V4目前可支持的算法如下:

在场景应用上,AI智能分析网关V4可以接入现场已有的存量监控摄像头等设备,无需大批更换新设备,硬件不仅可以实现对监控现场的视频智能分析与异常情况提醒,还可以实现实时视频监控、抓拍与录像、大数据态势分析、物联事件告警、GIS地图模式等功能,应用场景十分广泛。

1)周界防护:借助小区、园区、厂区等周界已建的各类视频监控,依托人体事件相关智能检测算法,实现非法人员闯入告警、周界入侵告警等,打破了传统电子围栏、红外对射、光纤振动等周界入侵告警方案,赋能周界入侵报警系统。

2)智能监控:依托人工智能技术,无缝智能化升级已建的视频监控系统,可对街区广场、活动中心、公园景区、社区道路等实现车牌识别、车辆轨迹跟踪以及人群聚集预警等,对社区道路卡口、出入口进出车辆进行实时管理,赋能监控系统智能化。

3)智慧消防:借助烟火识别技术,对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动识别报警,并与消防管理系统进行联通,赋能智慧消防系统。

4)智慧安监:通过安全帽检测、工作服检测、反光衣检测等算法,可对工厂、工地、生产车间等场所与区域内的工作人员自动检测是否按照规范着装,同时依据抽烟/玩手机、离岗等AI算法,自动识别工作人员是否存在违规行为,并能联动语音告警进行提醒,赋能企业安全生产。

5)智慧社区:基于系统内部署的AI算法模型,如:周界入侵、电瓶车入电梯、烟火、消防通道占压、消防设施检测、垃圾满溢、垃圾暴露、高空抛物等,可对小区内部及周边的安全隐患及意外事件进行识别与实时告警,对人、车、物、行为进行智能化管理,构建智慧社区可视化监管平台,推进小区信息化、网络化管理和立体化防控,实现治安防控全覆盖。

随着技术的不断进步,目标AI检测算法的性能也在持续提升。近年来,基于深度学习的目标追踪算法也取得了显著的进展,其中Siamese网络、MDNet等模型在目标追踪领域具有广泛的应用。从最初的简单识别,到现在的高精度、高效率,算法的不断优化和完善,使得视频智能监控领域的应用场景越来越广泛。

展开阅读全文
加载中
点击引领话题📣 发布并加入讨论🔥
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部