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鉴于人工智能视觉技术的巨大潜力#xff0c;人们的注意力正在从传统的视频监控转移到计算机视觉的监控过程自动化。

视频分析或视频识别技术#xff0c;是指从视频片段中提取有用信息…人工智能的战略重要性导致对视频智能分析的需求不断增加。

鉴于人工智能视觉技术的巨大潜力人们的注意力正在从传统的视频监控转移到计算机视觉的监控过程自动化。

视频分析或视频识别技术是指从视频片段中提取有用信息的过程比如视频中的人数、识别特定的物体或个人或者行为、事件等。

现代视频分析技术应用的是计算机视觉它是人工智能领域用于处理数字图像和视频分析的一门科学。

不同行业的视频分析也有许多不同的应用场景和需求。

在很多使用案例中视频内容分析使原本需要手动完成的任务实现了自动化例如计算视频中的人数或识别多个特定对象。

2、使用深度学习进行视频分析

深度学习是机器学习的一个子集它是一种使用了神经网络来学习的数据模式。

神经网络由多层互连的处理节点组成。

深度学习的快速发展使得人工智能在视频分析领域的应用中取得了巨大进步。

特别是深度学习算法用于检测和跟踪视频中的目标以及识别特定动作。

深度学习在视频分析中最常见的应用之一是目标检测和跟踪。

这涉及到检测和跟踪视频序列中的特定目标。

常见的技术包括使用卷积神经网络(CNN)从数据中学习复杂的模式。

视频流中的实时目标检测一直是最重要的计算机视觉任务之一。

检测视频数据中的目标最常见的算法包括MaskR-CNN、YOLOv3、YOLOR和YOLOv7。

它们可以使用收集的视频数据进行自定义训练也可以在MSCOCO等大型图像数据集上进行预训练。

这种深度学习模型经常用于分析视频以及实时检测和跟踪训练类别的目标例如车辆、人、交通灯等。

更先进的视频分析应用可以提供目标计数和基于规则的分析功能例如在人群较多的区域进行人数统计。

深度学习在视频分析中的另一个典型应用是动作行为识别。

这涉及识别视频序列或实时视频流中的特定动作可以训练深度学习模型来对不同上下文或环境中执行的操作进行分类。

视频运动检测分析非常流行通过分析一系列视频帧来检测场景中的活动。

运动检测或进度分析技术包括帧参考或像素匹配以检测一组图像或视频帧之间的水平和垂直变化比如攀高、摔倒检测。

更先进的方法应用视频理解、姿势估计、情感分析或面部识别来分析和理解视频数据的上下文。

然而这些先进的人工智能任务需要大量的计算资源和复杂的软件基础设施。

5、视频管理系统(VMS)和人工智能

新颖的视频分析技术正在迅速流行主要采用者包括那些甚至在人工智能(AI)出现之前就已经在操作传统视频监控系统的使用者以及那些希望采用颠覆性自动化技术的人。

1视频管理系统(VMS)

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VMS一般可以提供单一界面用于查看来自多个摄像机的实时视频和录制视频以及搜索、播放等。

大多数VMS应用程序都设计为与特定类型的摄像机配合使用例如IP摄像机或闭路电视摄像机。

国内的安防监控系统EasyCVR平台也属于视频管理系统这一类。

智慧安防平台EasyCVR采用了开放式的网络结构支持高清视频的接入和传输、分发提供实时远程视频监控、录像回放与存储、告警、语音对讲、云台控制、平台级联、磁盘阵列存储、视频集中存储、云存储等丰富的视频能力此外高清可视化视频监控平台EasyCVR还具备权限管理、设备管理、鉴权管理、流媒体接入与转发等管理能力。

2视频管理系统智能化

越来越多的视频管理系统开始整合视频AI分析功能TSINGSEE青犀也不例外。

以视频智能分析系统为例该系统是面向多场景的视频AI识别系统可提供视频接入与查看、智能分析、任务调度、算力分配、告警统计、系统管理等功能具有算法多、识别准、功能全、性价比高等特点适用于工厂、工地、社区、城管、交通、水利、消防等场景。

视频分析市场涉及到安防场景的应用有事件检测、入侵管理、人数统计、交通监控、自动车牌识别(ANPR)、面部识别、AR、运动态势检测等。

此外视频分析对于制造、安防、零售、医疗卫生和酒店等行业也很有用。