成都安防監控公司：AI視頻分析與“傳統”視頻分析有何不同？
發布時間：2023-02-23 瀏覽量：135
基于GPU的(de)處理(li)技(ji)術、神經網絡和深度(du)學習能(neng)力的(de)進步催生了下(xia)一(yi)代人(ren)工(gong)智能(neng)分(fen)析技(ji)術，包(bao)括人(ren)工(gong)智能(neng)視頻(pin)分(fen)析，它提供了具有(you)高(gao)效精(jing)準的(de)行業解決(jue)方案。AI視頻(pin)分(fen)析與“傳統”視頻(pin)分(fen)析有(you)何(he)不同？ 該(gai)技(ji)術有(you)哪些優勢以及如何(he)應用(yong)？
“傳統”視頻分析的挑戰
“傳統(tong)”視頻(pin)(pin)分析(xi)是(shi)一(yi)種(zhong)在視頻(pin)(pin)監控(kong)中廣泛使用十多(duo)年的(de)技術(shu)，人們對這種(zhong)技術(shu)的(de)期望往(wang)往(wang)超出了實際可(ke)以(yi)(yi)(yi)交(jiao)付的(de)范圍(wei)。模式識別(bie)和(he)(he)物體/運動檢測是(shi)可(ke)以(yi)(yi)(yi)實現的(de)，但是(shi)它們可(ke)以(yi)(yi)(yi)預(yu)防和(he)(he)解(jie)決事故的(de)程度是(shi)有限的(de)。準(zhun)確性也是(shi)一(yi)個問(wen)題，例如，車牌(pai)識別(bie)并非100%準(zhun)確，人臉(lian)識別(bie)難以(yi)(yi)(yi)可(ke)靠地執行。此外(wai)，頻(pin)(pin)繁的(de)錯(cuo)誤警報(bao)會降(jiang)低準(zhun)確性并增加安保(bao)人員的(de)工(gong)作量。
什么是AI視頻分析？
AI 視頻(pin)分(fen)析(xi)利用技術(shu)對視頻(pin)片段進行(xing)數字化(hua)分(fen)析(xi)，以提(ti)高檢測精(jing)度(du)和(he)分(fen)類(lei)能(neng)(neng)力來識(shi)別(bie)關鍵事件和(he)可疑活(huo)動。在人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)和(he)深度(du)學習的驅動下，視頻(pin)智(zhi)能(neng)(neng)軟件檢測和(he)提(ti)取視頻(pin)中(zhong)的對象，基于經過訓練的深度(du)神經網絡(luo)識(shi)別(bie)它們(men)，然后(hou)(hou)對每個對象進行(xing)分(fen)類(lei)，以啟用智(zhi)能(neng)(neng)搜索、過濾、警報(bao)、數據聚合和(he)可視化(hua)等分(fen)析(xi)功(gong)能(neng)(neng)。深度(du)學習到(dao)位(wei)后(hou)(hou)，準確性不斷提(ti)高，誤報(bao)減少，從而提(ti)高運營效率并大(da)幅縮短調(diao)查時間。
AI 視頻(pin)分析的(de)主要優勢在于(yu)其能夠利(li)用(yong)現有的(de)視頻(pin)監控基(ji)礎設施(shi)，并(bing)將存儲的(de)視頻(pin)數據轉(zhuan)換為可(ke)(ke)搜索、可(ke)(ke)操作和可(ke)(ke)量化的(de)信息情(qing)報(bao)，從(cong)而提(ti)高工(gong)作效率。
對象分類包(bao)括但不限(xian)于(yu)：
人(ren)物 - 年齡、性別、種族、服(fu)裝顏色
車(che)輛 - 尺寸、類型(例(li)如汽車(che)與卡車(che))、顏色、行駛方向
動物(wu) - 類型(例如貓(mao)與狗)、顏色
無生命(ming)的物體(ti)(例如袋子) - 大(da)小、狀(zhuang)態(tai)、類型(xing)
Al 可(ke)用于訓練系(xi)統根據某些行為生成(cheng)實時警報，例如：
方向運動、游蕩、人數統計、遺留物品、已(yi)移除(chu)對象
基于人(ren)工(gong)智能的行為分析(xi)
視(shi)頻(pin)監(jian)(jian)控健康監(jian)(jian)測
健康與安(an)全合規
AI 視(shi)頻分析提供高度準確(que)的(de)(de)(de)(de)實時警報，并顯明顯減少誤報，使安保管理人(ren)員和業務運營商(shang)能夠主(zhu)動應對環(huan)境(jing)中的(de)(de)(de)(de)情況變化。額外的(de)(de)(de)(de)分析層將記錄的(de)(de)(de)(de)視(shi)頻數據轉換(huan)為可操(cao)作的(de)(de)(de)(de)、有價(jia)值的(de)(de)(de)(de)信息，通過精確(que)定位感(gan)興趣的(de)(de)(de)(de)人(ren)和物(wu)體來促進快速和精確(que)的(de)(de)(de)(de)調查。
通(tong)過提(ti)取和聚合視頻元數據(ju)(例如男(nan)性、女性、兒童、車輛、大小(xiao)、顏色、速度、路(lu)徑等(deng))，用戶可以定量分析(xi)他(ta)們的視頻并將這些數據(ju)用于(yu)其他(ta)目的，幫助(zhu)提(ti)高其監(jian)控基礎設施的運營(ying)效率。
越(yue)來越(yue)多的人工智能(neng)技術已經融(rong)入(ru)到(dao)視(shi)頻(pin)監控領域中(zhong)，尤其是在安防監控中(zhong)，比如人臉識別、人臉檢測、車牌識別、行(xing)(xing)為分析(xi)技術等等，以TSINGSEE青(qing)犀視(shi)頻(pin)的EasyCVR視(shi)頻(pin)融(rong)合云平臺為例，它(ta)可對(dui)視(shi)頻(pin)監控場景中(zhong)的人、車、物進(jin)行(xing)(xing)抓拍(pai)、檢測與識別，對(dui)異常情況進(jin)行(xing)(xing)智能(neng)提醒和(he)通知，目前已經廣泛(fan)應用(yong)于(yu)安防監控、智能(neng)分析(xi)、通行(xing)(xing)核驗等場景。