智能视频分析产品的分类
什么智能视频分析
什么智能视频分析视频分析技术最早出现在20世纪90年代初。
“911”事件前，它主要处于研究实验室阶段，由政府和学术界提出。
Agent Video Intelligence公司认为视频内容分析起源于计算机视觉，是从人工智能研究中衍生出来的。
首次商业化应用是基于国防高级研究计划局开发的视频移动侦测（VMD）算法。
智能视频分析主要是视频识别和行为分析两个方面。
智能视频分析对视频监控技术是一个质的提高，但目前国内还只停留在对流媒体的处理上。
例如图像识别，实时图像识别是对视频的图像压缩序列进行实时处理，来达到不同应用环境的要求。
目标类型识别用于识别目标的类型、位置，进一步可以实现人像匹配、车辆分析：目标自动跟踪技术是通过对移动目标的识别，自动控制摄像机来跟踪目标的移动，监视目标的整个移动过程。
这些智能化工作方式在多种应用环境下都很有价值。
而对于图像分析，移动目标的分析技术是通过对画面中移动目标的识别，分析统计目标的类型、流量、运动方向、速度等信息，可以用于交通道路指挥自动化以及重要场合自动检测分析，也可以用于环境监控中的自动化监测报警。
视频监控系统智能化的发展，是仿生学引导的结果。
智能视频技术源自于计算机视觉与人工智能，其目标在于将图像与事件描述之间建立一种映射关系，使视频监控系统从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。
视频监控系统借助计算机强大的数据处理能力（智能视频分析要求采用专用的算法处理芯片，不能用编码剩余的CPU 计算能力来做视频分析，否则会拖累客户对产品的满意度）。
过滤掉视频中无用的或干扰信息、自动分析、抽取视频源中的关键帧信息。
如何在模仿视觉的基础上模仿人脑功能，使视频监控设备具有一定的智能，能够给出分析、判断和结论，而并非只对传感对象的物理量作忠实的记录。
现阶段，对成百上千的摄像机信息进行屏幕“监视”，对存储的海量信息进行回放“检索”，对可疑信息进行人工对比、分析都是通过人工的方式来进行的，但人是很容易疲劳的，在监视或检索的过程中易丢掉大部分信息。
智能视频分析
智能视频分析智能视频分析：从技术到应用的探索智能视频分析是一种基于计算机视觉和图像处理技术的创新应用，通过对视频内容的深入分析和处理，使计算机能够理解视频中的内容和信息。
这一技术的崛起，为我们的生活带来了许多便利和可能性。
智能视频分析技术主要包括视频智能分割、视频目标识别、行为分析和视频搜索等功能。
通过这些功能，计算机可以准确地识别视频中的目标物体，并将其与数据库中的信息进行匹配，实现智能搜索和分析。
这一技术的广泛应用已经涉及到了诸如智能监控、智能交通、智能医疗和智能无人机等多个领域。
在智能监控领域，智能视频分析技术的应用日益广泛。
通过智能摄像头的安装和部署，计算机可以对监控区域内的视频进行实时分析和处理。
它可以帮助监控人员更好地监控和管理各类场所，例如商场、机场和公共交通等。
智能视频分析技术可以准确地识别出可疑物体或行为，并立即向监控人员发送警报信息，提高监控工作的效率和准确性。
在智能交通领域，智能视频分析技术也发挥着重要作用。
通过智能交通监测系统的部署，计算机可以对交通场景中的视频进行实时分析和处理。
它可以准确地识别出交通违法行为，例如闯红灯、逆行和超速等，从而提高交通管理的效率和精确度。
同时，智能视频分析技术还可以实现自动驾驶技术的进一步发展，提高交通安全和流畅度。
在智能医疗领域，智能视频分析技术可以用于对医学影像和手术视频的分析和处理。
它可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，提高医疗工作的效率和准确性。
通过对手术视频的分析，计算机可以用来辅助医生进行手术操作，大大减少手术风险和并发症的发生。
智能视频分析技术的应用，使医疗行业的发展进入了一个新的阶段。
智能无人机是智能视频分析技术的另一个重要应用领域。
通过对无人机飞行过程中的视频进行实时分析和处理，计算机可以帮助无人机更好地完成各类任务，例如航拍、形象报道、物流配送和环境监测等。
智能视频分析技术可以实现无人机对目标物体的自动识别和跟踪，提高无人机的飞行安全和任务效果。
AI计算机视觉在视频内容分析中的应用 自动识别和分类视频内容
AI计算机视觉在视频内容分析中的应用自动识别和分类视频内容AI计算机视觉在视频内容分析中的应用：自动识别和分类视频内容概述：随着互联网和数字化技术的迅猛发展，视频成为了人们获取信息和娱乐的主要方式之一。
然而，随着大量视频数据的产生，如何高效地对视频进行内容分析和分类成为了一个重要的课题。
AI计算机视觉技术的快速发展为视频内容的自动识别和分类提供了新的解决方案。
1. 视频内容的自动识别为了实现对视频内容的自动识别，AI计算机视觉系统首先需要对视频帧进行分析和处理。
通过深度学习等技术，计算机可以学习到视频中的关键特征并进行识别。
例如，人脸识别技术可以在视频中准确地检测和识别出人脸，从而实现对视频中人物的自动标记和分类。
此外，物体识别技术也可以帮助计算机识别视频中的各种物体和场景，从而实现对视频内容的智能理解。
2. 视频内容的分类视频内容的分类是指根据视频中包含的内容属性将视频进行归类。
AI计算机视觉技术可以通过学习和理解视频中的视觉特征来实现自动分类。
例如，对于广告视频，可以通过识别视频中的产品、品牌和宣传语等元素将其分类为广告类别；对于新闻视频，可以通过识别视频中的主持人、新闻场景和字幕等元素将其分类为新闻类别。
通过自动分类技术，可以实现对大量视频数据的快速筛选和整理，提高工作效率。
3. 视频内容的分析AI计算机视觉技术不仅可以对视频进行自动识别和分类，还可以对视频内容进行更高级的分析。
例如，情感分析可以帮助判断视频中人物的情绪状态，从而推测他们对某个事件或产品的态度；运动分析可以捕捉并分析视频中的运动轨迹，从而帮助改善体育比赛、交通监控等领域的场景；目标追踪技术可以识别并跟踪视频中的目标，有助于监控和安全领域的应用。
这些高级分析技术为人们深入了解和利用视频内容提供了更多可能性。
4. AI计算机视觉在视频内容分析中的挑战和前景尽管AI计算机视觉在视频内容分析中取得了巨大的进展，但仍面临一些挑战。
首先，视频内容的多样性和复杂性导致了在视频中识别和分类不同元素时的困难。
智能视频分析简介(周界报警、人数统计、物品盗移、视频浓缩、检索)
1、背景智能视频监控技术是安防行业技术发展的重要发展方向。
以前，广泛应用在平安城市、银行、商场等场合的视频监控系统通常只是个简单的录像，以便用于事后的取证，而这样的应用损失了图像的基本价值（一个动态的、实时的媒质），就如同把直播变成录像一样，这与人们对视频系统真正需求是有差距的。
无数事实证明，事后追查是必须的，但事前的预警更为重要，它可以把一些重大事件隐患抑制于萌芽之中，避免亡羊补牢。
因此监控系统智能化成为一个重要研究方向。
2、智能视频分析技术概述2.1智能视频分析技术定义：源自计算机视觉技术，利用智能分析算法对视频内容进行运算和分析，它的核心技术是对视频内容的行为进行识别和分析，以提取视频场景中发生的一些特定的事件或监控目标的特定行为。
视频分析方法主要有两类：一类是背景减除方法。
是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的一种方法。
可以提供比较完整的运动目标特征数据。
精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现。
背景的建模是背景减除法的技术关键。
一般采用在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际“热闹程度”选取3－5分钟的学习时间。
一般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有“背景维护”能力，即可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。
另一类是时间差分方法，是高级的VMD,又称相邻贞差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。
实质就是利用相邻帧图象相减来提取前景目标移动的信息。
此方法不能完全提取所有相关特征象素点，在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。
2.2智能视频分析技术原理：智能视频分析技术，是通过对视频信号进行处理、分析及内容理解，提取视野范围内运动个体的运动特征，通过将运动特征与一定预设规则的比较，让计算机自动“理解”视频内容，当发现满足一定规则条件的“行为”时实现智能化自动报警。
2.3智能视频分析过程：智能视频分析是利用计算机视觉技术，对画面进行分析、处理、应用的过程、包含如下过程：●背景学习过程：自动学习监视场景的背景情况●目标提取跟踪程：提取跟踪前景变化目标，检测并分析目标的活动●视频分析判断过程：根据规则追踪目标的活动判断是否违反预定义规则●加载预处理过程：加载用户的预定义规则●触发报警过程：确定目标活动违反规则，根据预定义传输报警的指定的用户2.4智能视频分析主要目的：1、化“被动监控”为主动监控——事前预警；2、计算机代替人工完成实时监视任务——事中处理；3、在海量视频数据中快速搜索目标/事件——事后取证。
慧眼智能视频分析系统简介
慧眼智能视频分析系统简介智能视频分析系统,主要功能包括：拌线、周界保护、遗留丢失、视频异常保护, 适用于社会安防、交通、商业、金融、军队等多个领域,曾经给下列应用领域提供过先进的解决方案：交通路口、商业区等的人流监测；限定区域的入侵检测;博物馆等重要物品的看护监测; 本公司的产品是基于对视频图像的智能分析后提供报警等功能,大大克服了传统的视频监控的各项弱点。
绊线报警功能模块产品功能：IVAS绊线式智能视频监控报警系统是基于视频监控的图像分析处理软件。
可通过数字图像处理技术对画面中是否有物体越过预设报警线进行识别和报警。
该软件在技术上采用实时的图像帧间对比分析技术, 具有运算速度快,准确率高,误报率低的特点, 同时软件也为用户提供了方便友好的操作界面, 便于用户灵活的设置和更改警报线位置。
产品用途：应用于监狱、银行、商场、博物馆等重要场所特定区域的安保监控,实现以计算机辅助手段替代人力监控安保图像的目的。
区域保护功能模块产品功能：IVAS智能视频监控区域保护系统,通过智能图像处理技术,自动检测进入警戒区的人、动物、汽车等运动物体。
在摄像机监视的场景范围内,可根据需要设置任意形状、任意数量的警戒区域。
一旦有满足预设条件的目标进入警戒区域,则自动产生告警, 并用告警框标识出进入警戒区域的目标,同时依据预设告警动作做出相应反应,提醒监控人员。
产品用途：应用于政府安防，军事基地等禁区，监狱防止越狱，幼儿园孩子离开安全场所等。
遗留丢失功能模块产品功能：IVAS公共场所遗留物视频监控报警系统通过智能图像处理技术,检测警戒区内的遗留物品。
可识别多个遗留物品, 一旦发现警戒区内有物品遗留超过预设的时间后（时间可自定义）, 立即发出告警, 并用告警框标识出该物品的位置, 提醒监控人员,方便及时发现遗留物主人,预防物品丢失。
产品用途：应用于室内外的公共场所，如：机场候机厅、车站、广场、银行自助营业厅等。
视频异常功能模块产品功能：IVAS智能视频监控异常情况分析系统,通过实时检测出摄像机的异常或对摄像机的干扰情况发出警报。
海康威视智能行为分析产品介绍
海康威视智能行为分析产品介绍一．背景介绍随着监控系统的普及化及庞大化，传统监控系统的缺限越来越突出，首先人在面对枯燥的监控画面时无法长时间的集中注意力，造成人为监控的可靠性不高，再者现在的监控系统越来越庞大，具有几百上千路视频的监控系统如果采用人为监控的话，其人力成本也会非常昂贵，因此传统监控设备往往只能起到事后追踪的作用。
智能化监控系统的优势就在于它可以一天24小时不间断的忠实的对视频进行监控，一旦有事件发生可以及时报警，相对于人为监控来说，其成本相当低廉。
杭州海康威视在多款视频监控产品中加入智能算法库，实现视频监控产品的智能化。
二．技术简介智能视频监控技术（intelligent video surveillance）主要是指对固定的监控摄像机拍摄的视频进行分析，获得视频中的运动目标信息，提取语义级别的事件信息，从而做出反应的一种技术（也有针对移动摄像机视频进行分析的技术，但不是智能视频监控产品的主流）。
智能视频监控技术的主要框架分为前景检测、目标检测、目标跟踪、目标分类、轨迹分析、事件检测等几个部分。
首先利用前景检测技术将视频图像中的前景团块（blob）从图像背景中分离出来，前景团块是指视频图像中变化剧烈的图像区域。
目标检测技术分析前景团块在视频序列中的状态，将具有稳定存在状态及运动规律的前景团块作为运动目标提取出来。
目标跟踪技术利用运动目标的历史信息预测运动目标在本帧可能出现的位置，并在预测位置附近搜索该运动目标。
目标分类技术对跟踪成功的目标进行分类，将目标分为人和车辆两类。
目标分类技术利用一些图像特征值实现目标类型的甄别，例如目标轮廓、目标尺寸、目标纹理等等。
轨迹分析技术对跟踪成功的目标的运动轨迹进行分析，对运动轨迹进行平滑及误差修正，使目标的运动轨迹更加接近于真实状态。
事件检测技术则将目标信息与用户设定的报警规则进行逻辑判断，判断是否有目标触发了报警规则，并做出报警响应。
以上是智能视频监控技术的算法框架为了提高智能视频监控技术在某些场景下的性能，一些附加模块也被加入算法框架。
海康威视智能行为分析产品介绍
海康威视智能行为分析产品介绍一．背景介绍随着监控系统的普及化及庞大化，传统监控系统的缺限越来越突出，首先人在面对枯燥的监控画面时无法长时间的集中注意力，造成人为监控的可靠性不高，再者现在的监控系统越来越庞大，具有几百上千路视频的监控系统如果采用人为监控的话，其人力成本也会非常昂贵，因此传统监控设备往往只能起到事后追踪的作用。
智能化监控系统的优势就在于它可以一天24小时不间断的忠实的对视频进行监控，一旦有事件发生可以及时报警，相对于人为监控来说，其成本相当低廉。
杭州海康威视在多款视频监控产品中加入智能算法库，实现视频监控产品的智能化。
二．技术简介智能视频监控技术（intelligent video surveillance）主要是指对固定的监控摄像机拍摄的视频进行分析，获得视频中的运动目标信息，提取语义级别的事件信息，从而做出反应的一种技术（也有针对移动摄像机视频进行分析的技术，但不是智能视频监控产品的主流）。
智能视频监控技术的主要框架分为前景检测、目标检测、目标跟踪、目标分类、轨迹分析、事件检测等几个部分。
首先利用前景检测技术将视频图像中的前景团块（blob）从图像背景中分离出来，前景团块是指视频图像中变化剧烈的图像区域。
目标检测技术分析前景团块在视频序列中的状态，将具有稳定存在状态及运动规律的前景团块作为运动目标提取出来。
目标跟踪技术利用运动目标的历史信息预测运动目标在本帧可能出现的位置，并在预测位置附近搜索该运动目标。
目标分类技术对跟踪成功的目标进行分类，将目标分为人和车辆两类。
目标分类技术利用一些图像特征值实现目标类型的甄别，例如目标轮廓、目标尺寸、目标纹理等等。
轨迹分析技术对跟踪成功的目标的运动轨迹进行分析，对运动轨迹进行平滑及误差修正，使目标的运动轨迹更加接近于真实状态。
事件检测技术则将目标信息与用户设定的报警规则进行逻辑判断，判断是否有目标触发了报警规则，并做出报警响应。
以上是智能视频监控技术的算法框架为了提高智能视频监控技术在某些场景下的性能，一些附加模块也被加入算法框架。
海康威视智能行为分析产品介绍
海康威视智能行为分析产品介绍一．背景介绍随着监控系统的普及化及庞大化，传统监控系统的缺限越来越突出，首先人在面对枯燥的监控画面时无法长时间的集中注意力，造成人为监控的可靠性不高，再者现在的监控系统越来越庞大，具有几百上千路视频的监控系统如果采用人为监控的话，其人力成本也会非常昂贵，因此传统监控设备往往只能起到事后追踪的作用。
智能化监控系统的优势就在于它可以一天24小时不间断的忠实的对视频进行监控，一旦有事件发生可以及时报警，相对于人为监控来说，其成本相当低廉。
杭州海康威视在多款视频监控产品中加入智能算法库，实现视频监控产品的智能化。
二．技术简介智能视频监控技术（intelligent video surveillance）主要是指对固定的监控摄像机拍摄的视频进行分析，获得视频中的运动目标信息，提取语义级别的事件信息，从而做出反应的一种技术（也有针对移动摄像机视频进行分析的技术，但不是智能视频监控产品的主流）。
智能视频监控技术的主要框架分为前景检测、目标检测、目标跟踪、目标分类、轨迹分析、事件检测等几个部分。
首先利用前景检测技术将视频图像中的前景团块（blob）从图像背景中分离出来，前景团块是指视频图像中变化剧烈的图像区域。
目标检测技术分析前景团块在视频序列中的状态，将具有稳定存在状态及运动规律的前景团块作为运动目标提取出来。
目标跟踪技术利用运动目标的历史信息预测运动目标在本帧可能出现的位置，并在预测位置附近搜索该运动目标。
目标分类技术对跟踪成功的目标进行分类，将目标分为人和车辆两类。
目标分类技术利用一些图像特征值实现目标类型的甄别，例如目标轮廓、目标尺寸、目标纹理等等。
轨迹分析技术对跟踪成功的目标的运动轨迹进行分析，对运动轨迹进行平滑及误差修正，使目标的运动轨迹更加接近于真实状态。
事件检测技术则将目标信息与用户设定的报警规则进行逻辑判断，判断是否有目标触发了报警规则，并做出报警响应。
以上是智能视频监控技术的算法框架为了提高智能视频监控技术在某些场景下的性能，一些附加模块也被加入算法框架。
智能视频分析：功能分类及五大新趋势
智能视频分析：功能分类及五大新趋势随着监控清晰度的跨越式提升以及存储设备的龟速式爬升，智能分析成为解决当前后端设备矛盾最行之有效的方法。
智能视频分析功能分类目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域，根据其实现的方式进行区分，海康威视的孙杰视把其概括为以下几种类型的智能分析。
1、诊断类智能分析。
诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。
诊断类智能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平台的形式出现，在大型的监控项目，特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。
目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都自带该项辅助功能。
2、识别类智能分析。
该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。
在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。
该技术经过多年的发展与应用，目前已十分成熟。
模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清，开始向标清领域普及。
车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍，有效降低了车辆交通违章数量，大大减少了交通事故的发生。
3、行为类智能分析。
该项技术侧重于对动态场景的分析处理。
典型的功能有：车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。
移动侦测(VMD)是该类智能分析中的“早期智能”，VMD依据视频画面中像素块的运动变化来进行判别，缺点明显：基于二维的分析，误报太高，无法识别移动的像素块是干扰还是目标。
智能视频分析五大新趋势一、智能码流技术智能码流，是系统根据图像识别后，根据画面运动主体的运动速度，将正常录制的视频进行码流调整，进行最后的视频存储。
智能视频分析系统主要应用领域
智能视频分析系统主要应用领域（1）高级视频移动侦测（Advanced VMD）：在复杂的天气和光线环境中（例如雨雪、大雾、大风、树影摇动等）精确侦测和识别单个或多个目标的运动情况、运动方向、运动特征等。
安全规则包括了禁区报警、绊线报警、尾随检测、运动方向异常报警等多种类型。
（2）物品丢失或位移检测（Moving Detection）：系统可自动检测监控场景中的物体丢失或被移动，主要用于在复杂场景中的贵重物品和关键设备的监控。
（3）物体追踪（MotionTracking）：在侦测到移动物体后，根据物体的运动情况自动发送PTZ控制指令，使摄像机能够自动跟踪物体，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。
（4）人脸识别（Facial Detection）：自动识别人物脸部特征并与数据库进行比较以验证人物身份。
此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类，“合作型”应用需要被监控者在摄像机前停留一段时间，通常与门禁系统配合使用。
“非合作型”则可以在人群中识别出特定的个体。
（5）车辆识别（Vehicleldentifica-tion）：根据车辆形状、颜色、车牌号码等特征进行识别并反馈给监控者，用于被盗、疑似车辆追踪等。
（6）非法滞留（Object Persistence）：当一个物体（如箱子、包裹、车辆、人物等）在敏感区域停留的时间过长（或超过了预定义的时间长度）即产生报警。
典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。
（7）烟火检测（Fire Detection）：根据火情产生过程中烟与火所表现出的时空特征进行烟、火实时检测，可用于森林防火或易燃、易爆等危险品储藏区域的烟火检测。
（8）人流量统计（People Counting）：统计穿越入口或指定区域的人或物体的数量。
例如，为业主计算某天光顾其店铺的顾客数量。
人流量统计是人脸识别的典型应用，人脸识别门禁系统中的“均匀面反射”光源系统极大地提高了人脸模板采集的质量。
利用AI技术进行视频分析的步骤与工具介绍
利用AI技术进行视频分析的步骤与工具介绍一、概述随着人工智能技术的快速发展，利用AI技术进行视频分析在各个领域得到了广泛应用。
视频分析不仅可以帮助我们更好地理解和利用视频内容，还可以应用于安防监控、媒体处理、智慧交通等众多场景。
本文将为您介绍利用AI技术进行视频分析的基本步骤及相关工具。
二、视频预处理在进行视频分析之前，首先需要对原始视频进行预处理。
预处理的目标是提高图像质量、减少噪声干扰，并提取出有意义的特征信息。
常见的预处理方法包括：去噪、降低亮度和对比度失衡、图像稳定化等。
1.去噪去噪技术可以有效减少图像中的噪声干扰，提高后续算法的表现。
常见的去噪方法有中值滤波、平均滤波和双边滤波等。
这些方法可以根据实际情况选择，以达到最佳结果。
2.亮度和对比度调整在一些情况下，由于光照条件等原因，原始视频中的亮度和对比度可能失衡。
通过亮度和对比度调整方法，可以增强图像的可视化效果，更好地展示视频内容。
3.图像稳定化在一些摄像头颤抖或振动较大的情况下，图像可能会出现晃动或模糊。
利用图像稳定化技术，可以消除这种晃动或摇晃效应，使得视频更加清晰、稳定。
三、视频特征提取与分析在预处理之后，接下来是针对视频进行特征提取和分析。
通过分析提取出的特征，可以获得有关视频内容的信息，并进一步进行深入的分析和应用。
1.目标检测与跟踪目标检测和跟踪是视频分析中常见的任务。
目标检测旨在识别出视频中感兴趣的目标对象（如人、车等），而跟踪则是追踪该对象在连续帧间的运动轨迹。
常见的目标检测算法包括YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）等。
2.行为识别与分类行为识别与分类是指根据视频内容自动推断出人物或物体所表现的行为。
通过对视频序列进行动作特征提取和分类，可以实现对视频中人物或物体行为的自动分析和判别。
常见的行为识别方法包括基于深度学习的CNN（Convolutional Neural Networks）和RNN（Recurrent Neural Networks）等。
智能视频分析技术应用
智能视频分析技术应用前景市场容量巨大即将迎来爆发智能视频分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。
，智能视频分析首先将场景中背景和目标分离，识别出真正的目标，去除背景干扰(如树叶抖动、水面波浪、灯光变化)，进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。
通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。
用户可以根据视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
目前来说，智能视频分析技术广泛应用于公共安全相关系统、建筑智能化、智能交通等相关系统。
一、智能视频分类智能视频分析大体上分为两大类，一类是以背景模型建立为基础，主要包括周界防范在内的行为分析等。
第二类是以特征识别为基础，包括车牌识别、人脸识别等。
二、智能视频现阶段的不足智能视频分析的“短板”虽然当前智能视频分析技术的主要原理阐述起来简洁明了，但是实施到具体的应用，还有许多复杂的技术问题。
1.无法完全消除误报的影响。
例如运动目标识别中的背景建模技术，在控制漏报数量的同时，还不能完全的删除误报。
在以目标识别为技术基础的周界防范产品中，误报的数量一直是反映该产品优劣的一大指标。
而误报的数量是由背景模型与实际使用情况之间的差距造成的。
模型的适应能力越强，造成的误报越少，背后要求的技术也越高。
影响背景模型建立的因数很多，例如空旷的柏油马路和边上有树木的围墙，6m高的摄像机与2m高的摄像机所拍摄的画面就需要不同的背景模型，白天和黑夜的状态需要的模型也不同。
目前，行业中还没有开发出一种可以涵盖所有使用情况的背景模型来，也无法完全的解决随机事件的影响，如在黑夜环境下车灯造成的误报。
2.不具备行为的判断能力。
例如周界防范，机器中行为分析的区域入侵功能能够发现活动目标，并可以在这些活动目标中利用技术手段把用户希望的目标（例如人体）提取出来。
智能视频对象识别与结构化解决方案
特定对象行为分析与报警
特定对象闯入行为实时分析和报警
结合对象识别对特定对象闯入（越界）行为分析报警，在轨道交通、 工业生产领域的运输车辆或检修车辆的前后安装摄像头，对车辆前后 一定距离区域出现行人进行识别报警。对铁路沿线禁止区域出现牛、 马等动物或行人闯入识别报警。
队列人数超限实时分析和报警
主要针对排队或黄线区域内人数超限的场景。 当设定检测区域内人数超过设定人数上限时触发报警并语音提示违 规人员退出黄线区等侯。 在识别准确率和识别速度等关键指标上处于国际先进水平。 提供基于TCP/IP的开发接口，方便用户二次开发或集成。 支持实时报警画面弹窗和多窗口报警画面显示。
23
人脸抓拍：人脸表情及属性分析统计
通过人脸表情及属性分析：表情识别（平静、高兴、惊讶、悲伤、生气、恐惧），性别，年龄
可对监控视频中运动和静止状态的行人 进行表情及属性分析统计。 在识别准确率和识别速度等关键指标上 处于国际先进水平。 提供基于TCP/IP的开发接口，方便用户 二次开发或集成。 支持实时报警画面弹窗和多窗口报警画 面显示。
周界入侵检测报警
落叶、飞虫与光流干扰抑制下的周界入侵报警
对落叶、飞虫、飞絮及夜晚红外视频监控中的光流噪声干扰进行抑制，只对正常的运动目标越线行为报警，实现全天候的智能 行为监控。该系统基于BCI独有的光流干扰抑制算法，技术指标处于国际领先水平。 干扰抑制功能可作为选项功能设置，当将该功能关闭时，飞虫或光流干扰越过周界将会触发报警。
视频烟汽检测系统
视频喷水检测 视频喷水检测系统
17
安全帽佩戴识别（人脸检测、360全角度）
对工地或生产区域人员是否佩戴安全帽进行识别、跟踪与告警。 一次同时识别多人是否佩戴安全帽 系统存储告警信息，并可以查询历史记录 为用户二次开发或集成提供通用数据接口协议
海康威视智能行为分析产品介绍
海康威视智能行为分析产品介绍一．背景介绍随着监控系统的普及化及庞大化，传统监控系统的缺限越来越突出，首先人在面对枯燥的监控画面时无法长时间的集中注意力，造成人为监控的可靠性不高，再者现在的监控系统越来越庞大，具有几百上千路视频的监控系统如果采用人为监控的话，其人力成本也会非常昂贵，因此传统监控设备往往只能起到事后追踪的作用。
智能化监控系统的优势就在于它可以一天24小时不间断的忠实的对视频进行监控，一旦有事件发生可以及时报警，相对于人为监控来说，其成本相当低廉。
杭州海康威视在多款视频监控产品中加入智能算法库，实现视频监控产品的智能化。
二．技术简介智能视频监控技术（intelligent video surveillance）主要是指对固定的监控摄像机拍摄的视频进行分析，获得视频中的运动目标信息，提取语义级别的事件信息，从而做出反应的一种技术（也有针对移动摄像机视频进行分析的技术，但不是智能视频监控产品的主流）。
智能视频监控技术的主要框架分为前景检测、目标检测、目标跟踪、目标分类、轨迹分析、事件检测等几个部分。
首先利用前景检测技术将视频图像中的前景团块（blob）从图像背景中分离出来，前景团块是指视频图像中变化剧烈的图像区域。
目标检测技术分析前景团块在视频序列中的状态，将具有稳定存在状态及运动规律的前景团块作为运动目标提取出来。
目标跟踪技术利用运动目标的历史信息预测运动目标在本帧可能出现的位置，并在预测位置附近搜索该运动目标。
目标分类技术对跟踪成功的目标进行分类，将目标分为人和车辆两类。
目标分类技术利用一些图像特征值实现目标类型的甄别，例如目标轮廓、目标尺寸、目标纹理等等。
轨迹分析技术对跟踪成功的目标的运动轨迹进行分析，对运动轨迹进行平滑及误差修正，使目标的运动轨迹更加接近于真实状态。
事件检测技术则将目标信息与用户设定的报警规则进行逻辑判断，判断是否有目标触发了报警规则，并做出报警响应。
视频流去抖动背景模型前景检测阴影抑制车灯抑制背景更新目标检测特征检测目标跟踪目标分类碰撞处理警戒规则轨迹分析事件检测报警输出以上是智能视频监控技术的算法框架为了提高智能视频监控技术在某些场景下的性能，一些附加模块也被加入算法框架。
视频AI分析
视频AI分析
视频AI分析是指利用人工智能技术对视频进行感知、理解和分析，从而提取出视频中包含的各种信息和特征，如人物、场景、物体、动作等，以及进行视频内容分类、标签标注、事件检测、行为识别等。
视频AI分析在各种领域中都得到了广泛应用，包括安全监控、智能交通、媒体分析、广告推荐、物流快递等。
视频AI分析所用的技术包含了图像处理、计算机视觉、机器学习等各种领域的知识。
现在许多大型科技公司，如微软、谷歌、百度等，以及许多初创公司，如旷视科技、商汤科技等，都提供了视频AI分析相关的产品和服务。
这些产品和服务可以帮助用户根据需求快速定位到视频中的关键信息，并进行相应的处理和分析。
例如，在监控领域，视频AI分析可以通过监测场景中的人物、车辆、动作等特征，提供行为分析、安全预警等方案；在电商和媒体领域，视频AI分析可以根据视频内容，进行特定产品的识别、广告推荐、场景标签，提高用户体验。
时下视频AI分析在各个领域中所占的比重越来越大，它应用广泛、技术成熟且不断发展，对于提高各种场合下工作效率、优化
生产流程和保障人们的安全保障起到了关键作用。
AI计算机视觉在视频内容分析中的应用 自动识别和分类视频内容
AI计算机视觉在视频内容分析中的应用自动识别和分类视频内容在当今数字化时代，大量的视频内容被创建、共享和传播，使得对这些内容进行高效管理和组织变得至关重要。
AI计算机视觉技术作为一种强大的工具，已经在视频内容分析中得到了广泛的应用。
它能够自动识别和分类视频内容，为视频管理提供了有效的解决方案。
一、视频内容分析的意义和挑战随着互联网的快速发展和智能设备的普及，海量的视频数据不断被创建和消费。
而如何高效地管理这些视频内容成为了一个急需解决的问题。
传统的人工处理方法无法满足大规模视频内容的管理需求，因此需要借助AI计算机视觉技术来完成自动化的内容分析工作。
然而，视频内容的复杂性增加了视频内容分析的难度。
视频中包含了各种动态的图像，内容多样且多变，需要精确而高效的算法来识别和分类。
此外，不同的视频可能涉及到不同领域的知识，AI计算机视觉系统需要具备对各种内容的理解和分析能力。
二、AI计算机视觉在视频内容分析中的应用1. 视频目标检测与跟踪AI计算机视觉技术能够自动识别视频中的目标物体，并通过跟踪算法实现对目标物体的连续追踪。
这使得在视频内容中定位和识别特定物体成为可能，为后续的视频内容分类和搜索提供了基础。
2. 视频场景和情绪分析AI计算机视觉技术还可以对视频的场景和情绪进行分析。
通过对视频中的各个元素和关键帧进行分析，系统可以识别出不同的场景和情绪，并进行自动标记。
这对于视频的内容分类和搜索非常有帮助。
3. 视频内容分类和标签生成AI计算机视觉技术可以自动对视频内容进行分类和标签生成。
通过对视频进行帧关键点提取，从而提取出视频的主题和内容特征，然后根据这些特征进行分类和标签生成。
这使得视频管理和搜索更加高效和准确。
4. 视频内容推荐和个性化定制AI计算机视觉技术可以根据用户的喜好和需求，自动推荐和定制视频内容。
通过对用户行为和视频内容进行分析，系统可以了解用户的喜好和习惯，并根据这些信息进行个性化推荐和定制，提供更好的用户体验。
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智能视频分析产品的分类
智能视频分析，英文名：IVS(Intelligent Video System)，又叫CA(Content **yse)。
智能视频分析就是使用计算机笔者认为，目前市场上的智能视频分析产品可以笼统的归纳为三大类。
诊断类智能分析
诊断类智能分析主要是针对视频识别类智能分析
该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过人脸(人像)识别分析技术是近几年飞速发展的新兴技术，特征脸、面部关键特征定位提取和2D(或3D)形状检测是其几个关键技术。
该技术早期主要应用于门禁考勤系统。
随着技术的发
展与成熟，通过与人像还原技术的完美结合，公安部门已将这套技术应用到案
件侦破中去，并多次在重大案件中取得了骄人的战绩。
伴随着具有海量视频数
据挖掘能力的云计算和云分析等技术出现，人脸识别技术能够实现跟城市级人
像数据库进行快速实时比对，利用云存储技术轻易实现城市间人像数据共享，
这将为公安部门快速查找犯罪嫌疑人提供有力的技术支撑，同时也将迎来人脸
识别高速发展的历史机遇。
在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。
该技术经过多年的发展
与应用，目前已十分成熟。
模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再
局限高清，开始向标清领域普及。
车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍，有效降低了车辆交通违章数量，大大
减少了交通事故的发生。
对物体类型的识别目前还处于实验阶段，主要原因在于：1.对场景中物体。