基于 GPU 的處理技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)能力的進步催生了下一代人工智能分析技術(shù)，包括人工智能視頻分析，它提供了具有高效精準(zhǔn)的行業(yè)解決方案。 AI 視頻分析與“傳統(tǒng)”視頻分析有何不同？ 該技術(shù)有哪些優(yōu)勢以及如何應(yīng)用？ 
“傳統(tǒng)”視頻分析的挑戰(zhàn) “傳統(tǒng)”視頻分析是一種在視頻監(jiān)控中廣泛使用十多年的技術(shù)，人們對這種技術(shù)的期望往往超出了實際可以交付的范圍。模式識別和物體/運動檢測是可以實現(xiàn)的，但是它們可以預(yù)防和解決事故的程度是有限的。準(zhǔn)確性也是一個問題，例如，車牌識別并非 100% 準(zhǔn)確，眾所周知，人臉識別難以可靠地執(zhí)行。此外，頻繁的錯誤警報會降低準(zhǔn)確性并增加安保人員的工作量。 什么是 AI 視頻分析？ AI 視頻分析利用尖端技術(shù)對視頻片段進行數(shù)字化分析，以提高檢測精度和分類能力來識別關(guān)鍵事件和可疑活動。在人工智能和深度學(xué)習(xí)的驅(qū)動下，視頻智能軟件檢測和提取視頻中的對象，基于經(jīng)過訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別它們，然后對每個對象進行分類，以啟用智能搜索、過濾、警報、數(shù)據(jù)聚合和可視化等分析功能。深度學(xué)習(xí)到位后，準(zhǔn)確性不斷提高，誤報減少，從而提高運營效率并大幅縮短調(diào)查時間。 AI視頻分析的優(yōu)勢和增強能力 AI 視頻分析的主要優(yōu)勢在于其能夠利用現(xiàn)有的視頻監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施，并將存儲的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可搜索、可操作和可量化的信息情報，從而提高工作效率。 對象分類包括但不限于： 人物 - 年齡、性別、種族、服裝顏色 車輛 - 尺寸、類型（例如汽車與卡車）、顏色、行駛方向 動物 - 類型（例如貓與狗）、顏色 無生命的物體（例如袋子） - 大小、狀態(tài)、類型 Al 可用于訓(xùn)練系統(tǒng)根據(jù)某些行為生成實時警報，例如： 方向運動 游蕩 人數(shù)統(tǒng)計 遺留物品 已移除對象 基于人工智能的行為分析 視頻監(jiān)控健康監(jiān)測 健康與安全合規(guī) 總結(jié) AI 視頻分析提供高度準(zhǔn)確的實時警報，并顯明顯減少誤報，使安保管理人員和業(yè)務(wù)運營商能夠主動應(yīng)對環(huán)境中的情況變化。額外的分析層將記錄的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的、有價值的信息，通過精確定位感興趣的人和物體來促進快速和精確的調(diào)查。 通過提取和聚合視頻元數(shù)據(jù)（例如男性、女性、兒童、車輛、大小、顏色、速度、路徑等），用戶可以定量分析他們的視頻并將這些數(shù)據(jù)用于其他目的，幫助提高其監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施的運營效率。 越來越多的人工智能技術(shù)已經(jīng)融入到視頻監(jiān)控領(lǐng)域中，尤其是在安防監(jiān)控中，比如人臉識別、人臉檢測、車牌識別、行為分析技術(shù)等等，以TSINGSEE青犀視頻的EasyCVR視頻融合云平臺為例，它可對視頻監(jiān)控場景中的人、車、物進行抓拍、檢測與識別，對異常情況進行智能提醒和通知，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、智能分析、通行核驗等場景。 |
