浅谈人工智能视频分析技术的原理及行业场景应用

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。