智能视频分析综合介绍V1.2
视频ai关键知识点总结
视频ai关键知识点总结随着人工智能技术的飞速发展，视频AI技术在各个领域的应用越来越广泛，包括视频分析、视频内容识别、视频监控等方面。
视频AI技术的应用不仅可以提高工作效率，还可以为人们带来更好的生活体验。
本文将从视频AI的基本原理、关键技术、应用场景等方面进行详细介绍和总结。
一、视频AI的基本原理视频AI技术是指利用人工智能技术对视频进行分析、识别和处理的一种技术。
其基本原理是通过计算机视觉技术分析视频中的图像数据，识别其中的物体、人、动作等内容，再利用深度学习、神经网络等人工智能算法进行处理，最终实现对视频数据的智能化处理和应用。
视频AI技术主要涉及以下几个方面的基本原理：1. 计算机视觉技术：视频AI技术的基础是计算机视觉技术，它主要包括图像处理、目标检测和跟踪、动作识别等方面。
通过对视频数据中的图像进行处理和分析，识别其中的目标和动作，并将其转化为计算机可识别的数据。
2. 深度学习算法：深度学习是视频AI技术的关键算法，通过构建深度神经网络模型，实现对视频数据的智能分析和处理。
深度学习算法可以通过大量的数据训练模型，从而实现对视频中各种图像和动作的准确识别和分析。
3. 神经网络模型：视频AI技术通常基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型进行实现。
CNN主要用于图像处理和目标检测，RNN主要用于动作识别和视频内容分析，两者结合可以实现对视频数据的全面智能化处理。
以上是视频AI技术的基本原理，下面将介绍视频AI技术的关键技术和应用场景。
二、视频AI的关键技术视频AI技术主要包括以下几个关键技术：1. 视频内容识别：视频AI技术可以实现对视频中的物体、人、动作等内容的识别，从而实现对视频数据的智能化分析和处理。
视频内容识别技术主要包括目标检测、动作识别、人脸识别等方面。
2. 视频分析与处理：视频AI技术可以实现对视频数据的分析和处理，包括视频压缩、视频编解码、视频编辑等方面。
智能视频分析在教育的应用
智能视频分析在教育的应用在当今数字化时代，教育领域正经历着深刻的变革，智能技术的融入为教育带来了新的机遇和挑战。
其中，智能视频分析作为一项具有创新性和实用性的技术，正逐渐在教育中发挥重要作用。
智能视频分析，简单来说，就是通过计算机视觉和人工智能技术，对视频中的内容进行自动分析和理解。
在教育场景中，它能够实现对教学过程、学生行为和学习环境的实时监测和分析，为教育者提供有价值的信息，以优化教学策略、提升教学效果和保障学生的学习体验。
一、智能视频分析在课堂教学中的应用1、教学行为分析教师的教学行为对教学质量有着直接的影响。
智能视频分析可以对教师的授课过程进行全面记录和分析，包括语言表达、肢体动作、与学生的互动方式等。
通过对这些数据的挖掘和分析，教育者能够发现自身在教学中的优点和不足，从而有针对性地进行改进和提升。
例如，如果分析结果显示教师在讲解某个知识点时语速过快或者与学生的互动不够充分，那么在后续的教学中就可以做出相应的调整，以提高教学的效果和学生的参与度。
2、学生注意力监测学生在课堂上的注意力集中程度是影响学习效果的关键因素之一。
智能视频分析技术可以通过面部表情识别、眼神追踪等手段，实时监测学生的注意力状态。
当发现有学生出现注意力不集中的情况时，教师可以及时采取措施，如调整教学节奏、增加互动环节或者给予个别关注，以重新吸引学生的注意力，提高课堂学习效率。
3、课堂互动评估在课堂教学中，师生之间和学生之间的互动对于知识的传递和理解至关重要。
智能视频分析能够对课堂互动情况进行量化评估，例如统计学生发言的次数、参与小组讨论的积极性等。
这有助于教师了解学生的参与度和学习热情，从而更好地组织教学活动，营造积极活跃的课堂氛围。
二、智能视频分析在学生学习中的应用1、个性化学习支持每个学生的学习风格和进度都有所不同。
智能视频分析可以根据学生在课堂上的表现、作业完成情况以及考试成绩等多维度数据，为每个学生建立个性化的学习档案。
AI技术在智能音视频分析中的前景与优势
AI技术在智能音视频分析中的前景与优势随着人工智能技术的迅猛发展与普及，智能音视频分析也成为了近年来备受瞩目的技术领域。
智能音视频分析是指利用AI技术对音频和视频进行自动识别、分析和应用的过程。
它将传统的音视频处理与人工智能技术相结合，为我们带来了许多意想不到的优势和前景。
首先，智能音视频分析在安全领域有着广泛的应用前景。
传统的监控摄像头仅能提供画面记录，但难以进行实时的人员识别和异常行为分析。
而通过智能音视频分析技术，可以实时检测并识别出危险行为，比如异常移动、携带危险物品等。
此外，还可以进行面部识别，在海量人脸数据中快速准确地找到目标人物，为犯罪侦查提供有力的工具。
其次，智能音视频分析在交通管理领域也具有重要意义。
AI技术可以实现对车辆的自动识别和跟踪，准确统计车流量和车辆类型。
这对于交通拥堵的城市来说是非常重要的信息，有助于制定合理的交通规划和改善交通流畅度。
此外，智能音视频分析还可以通过识别交通事故现场，自动判断事故原因和责任，为交通警察的调查提供有力的参考。
智能音视频分析还能在商业和娱乐领域发挥重要作用。
通过对用户观看音视频的习惯进行分析，可以给用户推荐更加符合其兴趣的内容。
这可以提高用户体验，增加用户对平台的黏性，从而为企业带来更多商业机会。
此外，在娱乐领域，智能音视频分析技术可以识别人脸表情和语音情绪，根据用户的情感反馈调整音视频内容，达到更好的互动效果。
在医疗领域，智能音视频分析也有非常大的潜力。
通过智能音视频分析技术，可以实现对患者的自动监测和诊断。
比如，可以通过分析语音情绪和面部表情来识别患者的心理状态，诊断其是否患有抑郁症等心理疾病。
此外，智能音视频分析还可以用于病例分析，帮助医生更好地进行疾病诊断和治疗方案制定。
然而，智能音视频分析技术在应用中仍然面临一些挑战。
首先是隐私问题。
智能音视频分析需要获取大量的用户数据，这可能引发用户隐私泄露的担忧。
因此，在应用智能音视频分析技术时，需要建立严格的隐私保护机制，确保用户数据的安全性。
使用AI技术进行实时视频分析的步骤
使用AI技术进行实时视频分析的步骤
一、概述
1.AI技术是一种计算机技术，可以用来分析和预测可能出现的事件，也可以用于实时视频分析。
AI技术可以帮助用户辨别图像、检测行为和
识别物体等，因此可以对实时视频进行有效的分析。
2.使用AI技术进行实时视频分析的步骤主要包括：收集视频资料、
实时视频处理、AI算法应用、实时视频分析、实时监控和识别等。
二、收集视频资料
1.首先需要从图像采集设备（如摄像头）收集视频资料。
视频资料可
以是全景视频，也可以是定向的摄像头设备。
对于室外场景，使用全景视
频采集设备可以提供更为完整的信息，而定向摄像头设备则更适合室内场景。
2.收集视频资料的数量和质量也是很重要的。
考虑到算法处理的时间
窗口，应当尽可能多地收集视频资料，以便更好地分析特定场景并及时发
现可能出现异常的情况。
三、实时视频处理
1.在收集到视频资料后，下一步是实时视频处理。
通常的实时视频处
理包括视频预处理、视频帧截取、图像特征提取、人工特征提取等步骤。
2.视频预处理的目的是将来自多个摄像头输入的视频信息转换为特定
格式，以便后续处理。
智能视频分析技术在铁路视频监控工程中的应用探讨
智能视频分析技术在铁路视频监控工程中的应用探讨1 智能视频分析技术概述1.1 智能视频分析的定义智能视频分析IVS(intelligent video surveillance ）也称为视频分析或行为分析，可提供对视频图像内容的智能分析和告警功能。
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，使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容，达到自动分析和抽取视频源中关键信息的目的。
通过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.1.2 智能视频分析的实现过程和原理1.2.1 视频的获取视频的获取主要是指系统将输入模拟视频信号进行数字化，为计算机进行计算和分析提供原始数据。
一幅原始照片的灰度值是空间变量（位置的连续值）的连续函数，在M ×N 点阵上对照片灰度采样并加以量化(归为2b个灰度等级之一），可以得到计算机能够处理的数字图像。
为了使数字图像能重建原来的图像, 对M 、N 和b 值的大小有一定的要求。
在接收装置的空间和灰度分辨能力范围内, M 、N 和 b 的数值越大，重建图像的质量就越好。
由于M 、N 和b 三者的乘积决定一幅图像在计算机中的存储量，因此，在存储量一定的条件下需要根据图像的不同性质选择合适的M 、N 和b 值,以获取最好的处理效果。
1.2.2 预处理视频的预处理是指在视频分析中对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。
预处理过程一般有几何变换、图像归一化、图像平滑、图像复原和图像增强等步骤。
1。
2。
3 运动分割通常有3 种方法进行运动检测和分割:光流法、相邻帧差法和背景差分法。
光流法的计算量非常大，对硬件要求比较高；相邻帧差法能够适应环境的动态变化，实现实时的运动检测，但分割出的运动目标不完整;背景差分法克服了相邻帧差法的缺点.现有的视频分析产品一般都采用背景差分法。
1.2.4 触发报警触发报警部分首先加载用户的预定义规则进行视频分析的判断，根据规则追踪目标的活动判断是否违反预定义规则而触发报警。
智慧城管智能视频分析平台解决方案
智慧城管智能视频分析平台解决方案目录前言 (3)1 系统概述 (4)2 系统架构 (5)3 系统功能 (6)4 无证摊贩监测子系统 (14)5 出店经营监测子系统 (14)6 违章停车监测子系统 (15)7 监控地图显示 (16)8 视频监控部署 (17)前言智能视频分析系统的架构设计主要基于三层架构：即前端设备接入层、媒体处理层和用户表示层。
前端接入层主要由视频采集单元、编码单元、智能分析单元、报警单元等组成，主要负责对前端视频信息、报警信息进行获取，同时通过智能分析单元和编码单元进行信息处理，最终接入业务中心；媒体处理层由中心业务平台、媒体处理分发和网络存储单元组成，主要实现业务处理控制、视频音频传送、存储以及系统管理；作为整个智能视频分析监控的核心，中心业务平台实现了用户和前端设备的接入认证、设备综合管理、媒体分发转发及业务功能控制等功能，网络存储单元则需要实现网络媒体数据的数字化录像、存储、检索、回放以及管理。
根据智慧城管应用场景，结合城管碰到的一些问题，智慧城管视频智能视频分析主要面向门前三包、重点部位等区域。
城管人员就可以随时掌握着违章者的行踪，并在事发之前进行预防和控制，把危害降到最低。
同时将录像资料保存下来，作为处罚的依据。
1 系统概述通过统一建设前端视频智慧监控减少城管监管盲区死角，促进城管部分工作前置处理和可视化监管，实现综合协同管理效率最大化。
结合区县各街道（镇）和社区（村、居）实际管理需求，对重要路段、市场经营场所监管难点、盲点区域固定点进行有线监控。
针对温州***区实际情况需求，本次将新增监控点位81个，其中高清球机30个、高清枪机35个、违停检测球16个。
深度学习算法源于科学家对于人脑的信息分析过程研究。
以人脑处理图像为例，人分析一张图像，首先通过视网膜进行成像，将画面转换成像素，然后依次通过V1-V2-V4最后到AIT层，形成对图像内容的理解。
分析的过程逐渐复杂。
相对传统基于图像处理的方法，基于机器学习的视频数据处理与视频内容分析技术，能够通过自学习训练自行生成逻辑关系式或算法，对场景内目标进行自动识别，相比人工进行逻辑关系式或算法设计的传统方式，机器学习方式能够大幅提高分析及处理的准确率，成为一种革命性的创新。
使用AI技术进行视频分析与识别的技巧与方法
使用AI技术进行视频分析与识别的技巧与方法
AI技术应用于视频分析与识别的技巧与方法主要包括视频识别与分
析模型和视频检测及跟踪算法。
一、视频识别与分析模型
视频识别与分析模型的基本功能是使用AI技术识别出视频中的物体、场景等，并将视频分解为图片，然后对每一帧图片进行深度学习，从而生
成一系列的特征，作为后续视频分析的依据。
视频识别与分析模型可以使
用多种不同的AI技术，比如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、
图像识别、图像检测等技术。
这些技术都可以帮助AI系统更准确地识别
出视频中的物体和场景，并有效降低分析过程中的噪音。
二、视频检测及跟踪算法
视频检测及跟踪算法是一种用于识别物体及场景的算法。
该算法首先
运用深度学习的方法，基于视频帧中的图片，识别出物体和场景，并生成
特征，然后通过特征跟踪算法，记录视频中物体移动的轨迹，获取准确的
位置及相关的属性，最后根据物体的位置来判断其行为，以及周边物体的
影响。
三、总结
AI技术在视频分析与识别的技巧与方法中，视频识别与分析模型可
以有效帮助AI系统准确地识别出视频中的物体和场景。
智能视频监控及分析技术在综合安防系统中的应用
智能视频监控及分析技术在综合安防系统中的应用摘要：随着科学技术的发展，我国的智能视频监控系统有了很大进展，并在综合安防系统中得到了广泛的应用。
在城市建设过程中，视频监控系统更是发挥了不可替代的作用。
目前，视频监控技术得到了广泛的应用和发展，其在安防领域发挥着重要作用。
文章首先对智能视频监控系统系统介绍，其次探讨智能视频监控存在的问题，最后就智能视频监控及分析技术在综合安防系统中的应用进行研究，旨在为相关行业的工作人员提供参考。
关键词：视频监控；智能视频；分析；安防系统引言智能视频分析技术有效地深度集成到监控系统中来，以弥补传统监控的不足并将监控人员解放出来集中处理关键业务，以达到提高监控系统的精确度和智能化可控度越来越得到人们的高度重视。
1智能视频监控系统系统介绍智能视频监控系统是基于人工智能机器视觉分析、移动互联网技术、GPS定位技术、大数据技术为一体的可视化集群平台，通过软硬件结合，集单设备、移动监控、手持终端和网络平台等多类型设备联动功能的系统。
系统通过便携式监控监测设备对生产现场的视频、图像和有害气体浓度进行实时采集，经过4G/5G通信网络上传至远程服务器上，经人工智能机器视觉分析，将智能报警结果上传到可视化大屏、办公电脑及其他智能终端（智能手机、Pad等），以便现场工作人员采取必要措施及时处理生产中的异常。
该系统是对传统视频监控观念的革新，不仅可以实时提取和筛选企业生产环节的视频，还可以对视频内容进行分析和及时预警，彻底改变了传统视频监控只能记录无法分析的被动状态。
在系统中，安全生产监控监测智能化的难点在于是否能提供与安全生产场景相匹配的高精度人工智能算法和与算法高度兼容的AI硬件系统，随着近年科学技术的发展，此难点已经得到妥善解决。
目前，很多工业企业都具有良好的硬件基础资源，在企业重点区域都安装了智能视频监控系统，例如：一座煤矿的监控摄像头数量就多达近千台，实现了井上、井下重点场所全覆盖。
视频智能分析—客流统计课件
景区客流统计对于保障游客安全和提高游客体验具有重要意义。通过视频智能分析技术， 可以实时监测景区内的人流量，为景区管理提供数据支持。
详细描述
在景区内安装视频监控设备，并采用智能分析技术，可以实现对景区内的人流量进行实 时统计和分析。这有助于景区管理层了解游客的流动情况，合理安排安保人员和资源， 保障游客安全。同时，通过分析客流数据，景区可以更好地了解游客的需求和行为习惯，
05
未来展望与挑战
视频智能分析技术的发展趋势
深度学习算法的持续优化
实时处理能力的提升
随着深度学习技术的不断进步，视频 智能分析在目标检测、行为识别等方 面的准确率将得到进一步提升。
随着计算能力的增强，视频智能分析 将实现更快速的目标检测、跟踪和行 为识别。
多模态数据融合
未来视频智能分析将融合图像、声音、 文本等多种数据模态，以提供更丰富、 更准确的场景理解。
目标轨迹分析
通过对目标轨迹的分析，可以 得出客流的方向、速度等信息。
行为分析技术
行为检测
在视频中检测出人的各种行为，如行走、奔 跑、停留等。
行为分析
通过对行为的时序和空间分析，可以得出客 流的行为模式和规律。
行为识别
根据行为的特点和规律，对行为进行分类和 识别。
异常行为检测
通过比较正常行为和异常行为的特点，可以 检测出异常行为，如拥挤、争执等。
景区
旅游景区、博物馆等场所可以利用 客流统计系统了解客流量情况，优 化游客服务和安全管理。
03
视频智能分析在客流统计中 的应用
人脸识别技术
01
02
03
04
人脸检测
在视频中检测出人脸的位置和 大小，为后续的人脸识别做准
ivms8200平安城市综合应用管理系统v1.2安装配置说明
IVMS-8200V1.2—组织资源
添加服务器
添加服务器前，需选择添加服务器的组织机构，并且保证所添加的服务器已经正确安 装，可在看门狗中查看服务器的运行状态，看门狗程序如下图所示：
PAG-设备接入 VTDU-视音频流转发 PTZ-云镜控制 ALARM-报警接收转发 NMS-统计设备、服务器状态 VRM-管理录像存储 PCNVR-计划录像
注意：v1.2版本必须添加PAG服务器
IVMS-8200V1.2—组织资源
PAG服务器添加
点击添加，选择添加服务器的类型，添
加服务器的名称和IP 地址，确定此服务 器是否被下级组织机构引用。
注意：当服务器安装在多网域时，注意网 域的手动添加
IVMS-8200V1.2—组织资源
设备添加
选中添加设备的组织机构，选择设备，点击“添加”,在连接信息下，点击” 添加方 式”，添加设备的IP 、密码、端口号，设备编号自动生成，选择添加设备的类型，选 择关联的设备接入服务器，点击保存（同时也可添加资产信息）
2.安装卡口报警服务器和图片服务器（非看门狗内的VRB备份服务器） 1）安装服务器 2）更改配置文件，服务器重启
3.网页添加卡口，安装车辆控件
IVMS-8200V1.2—组织资源（卡口）
root配置文件更改(详见车辆监控配置文档)
1) 车辆监控模块数据库连接池配置文件context.xml 2) CMS数据库连接池配置文件hibernate.properties 3) CMS 连接卡口类型配置文件constParameter.xml / config.ini
路径分别为：tomcat-6.0.18\conf\context.xml tomcat-6.0.18\webapps\ROOT\WEB-INF\classes\ hibernate.properties tomcat-6.0.18\webapps\ROOT\WEB-INF\classes\constParameter.xml tomcat-6.0.18 \webapps\ROOT\WEB-INF 中的config.ini
智能视频分析在公共安全的应用
智能视频分析在公共安全的应用一、智能视频分析技术概述智能视频分析技术，作为现代信息技术的一个重要分支，正在公共安全领域发挥着越来越重要的作用。
这种技术通过分析视频内容来识别、跟踪和理解场景中的活动，从而为安全监控提供自动化和智能化的解决方案。
智能视频分析技术的核心在于其能够从原始视频数据中提取有用信息，实现对异常行为或特定事件的实时检测和响应。
1.1 智能视频分析技术的核心特性智能视频分析技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 实时性：能够对视频流进行实时分析，快速响应各种安全事件。
- 自动化：减少人工监控的需求，通过自动化技术实现对异常行为的识别和报警。
- 智能化：利用机器学习和算法，提高对复杂场景的理解和分析能力。
- 高准确性：通过不断的学习和优化，提高识别和分类的准确性。
1.2 智能视频分析技术的应用场景智能视频分析技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 交通监控：监测交通流量，识别违章行为，提高交通管理效率。
- 公共场所监控：在商场、机场、车站等人流密集区域，监测异常行为，预防犯罪。
- 边境安全：在边境地区，通过视频分析技术监控非法越境等行为。
- 重要设施保护：对核电站、水坝等关键基础设施进行监控，确保安全。
二、智能视频分析技术的实现智能视频分析技术的实现是一个多学科交叉融合的过程，涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
以下是实现智能视频分析技术的几个关键步骤：2.1 视频数据采集首先，需要通过高质量的摄像头收集视频数据。
这些摄像头需要具备高分辨率和良好的夜视能力，以确保在不同环境下都能获得清晰的视频图像。
2.2 视频预处理视频预处理是提高视频分析准确性的重要步骤。
这包括去噪、增强对比度、调整亮度等，以改善视频质量，为后续分析打下良好基础。
2.3 特征提取与行为识别在视频分析中，特征提取是识别和分类目标的关键。
通过提取目标的形状、颜色、纹理等特征，结合机器学习算法，可以对视频中的行为进行识别和分类。
基于深度学习的视频智能分析与应用技术研究
基于深度学习的视频智能分析与应用技术研究近年来，视频成为人们获取信息和娱乐的重要渠道，海量的视频数据中蕴藏着大量的有价值信息，如何从中准确、高效地提取和分析内容成为了关键问题。
基于深度学习的视频智能分析与应用技术应运而生，通过训练深度神经网络，可以实现视频的语义理解、行为分析以及应用领域的智能化。
一、视频语义理解深度学习可通过训练数据驱动的方式，自动学习和提取视频中的语义信息，实现视频理解和内容分析。
基于深度学习的视频语义理解可以分为两个方向：视频分类和目标检测。
1. 视频分类视频分类是指根据视频的内容特征将其分为不同的类别。
通过深度学习，可以构建卷积神经网络（CNN）模型，利用视频片段的空间和时间信息提取特征，并将其用于分类任务。
常见的视频分类任务包括人体动作分类、事件识别、情感分析等。
2. 目标检测目标检测是指在视频中自动识别和定位感兴趣目标的过程。
通过深度学习中的目标检测模型，如基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和单阶段检测器（YOLO），可以实现在视频中自动检测和跟踪目标的功能，例如行人检测、车辆识别等。
二、视频行为分析视频行为分析是指通过深度学习技术对视频中的人体行为进行识别和分析。
视频行为分析可以应用于智能监控、视频推荐和视频编辑等领域。
1. 人体姿势估计基于深度学习的人体姿势估计是指通过分析视频中的人体关节位置和姿态，推测出人体的各种动作和行为。
通过训练适应大规模数据的卷积神经网络，可以实现高精度的人体姿势估计，如动作识别、人体跟踪等。
2. 行为识别和跟踪行为识别和跟踪是指对视频中的人体行为进行分类和追踪的过程。
通过深度学习的方法，可以训练出准确且高效的行为识别和跟踪模型，如行人跟踪、运动分析等。
三、应用领域的智能化基于深度学习的视频智能分析技术在多个应用领域得到了广泛应用。
1. 智能监控将深度学习应用于视频监控系统，可以实现智能化的监控和警报功能。
通过视频智能分析技术，可以实现人脸识别、异常行为检测、事件预测等功能，提升监控系统的智能水平。
石油天然气行业AI视频分析解决方案V1
非法入侵、聚集、打架、徘徊逗留、手 持武器、攀高、打电话、抽烟、遗留物 品等检测
漏水漏油检测，烟雾火焰检测，抽油 机运行状态监测，机械设备运行状态 监测，温度感知监管，压力压强感知 监管，可燃气体泄漏检测，阀门连接 泄露检测，仪表OCR识别
作业安全规范
1.利旧油气场站原有摄像头获得的现场视频，进行AI智能分析。 2.嵌入功能算法，针对异常现象或行为实时分析检测，提前预警。
解决方案 采用智能头盔与智能化生产作业管理系统相结合，实现人员现场实时数据与生产指挥中心 的交互和传输，实现智能辅助生产作业管理和集成展示。
应用价值 智能头盔参与下的智能巡检，推动了传统油气行业生产作业智能化发展，借助这样的可视 化和交互设备，得以弥补人工缺口、提升作业安全性和协同效率，为油气行业打造全新一 代的「超级工人」。
• 简易运维:批量调节设置摄像机工作模式， 在线巡检摄像机状态，远程重启。
智能识别对象
渣土车
吊车
混泥土搅拌车
装载机
智能摄像机
挖掘机
压路机
推土机
安全帽
工作服
烟火
场景介绍--管道巡检
目录
CONTENTS
01 算法介绍 02 产品介绍
03 场景介绍
04 标杆案例
某燃气公司AI视频监控项目
三个场景：线路中高后果区监控（管道巡检）、施工现 场便携式视频监控（智慧工地）、撬装区无人值守
Thank you
漏油检测
烟雾检测
火焰检测
安全帽检测
设备状态检测
某油库机器人巡检项目
应用场景 某油库采用机器人智能巡检，通过定制巡检路线，能够在不用人工干预的 条件自动完成场站规定路线及区域的巡检。 该油库共分三个区域A区、B区、C区巡检，共计巡检点60个，巡检设备主 要包括管道、压力泵等，其中有27个指针表，含压强表14个、温度表13个； 另有14个数字表，主要参数为压力及温度；机器人单次巡检里程2.8km。 用机器代替人来巡检，支持巡检作业规范、识别去静电、卸车行为分析等 算法，避免因操作失误发生人员伤亡。 支持各种指针表以及液晶表，可全自动表计示数识别，无需人工提前录入 表具信息。
深度学习视频综合应用解决方案
深度学习视频综合应用解决方案一、方案目标与范围1.1 目标本方案旨在为企业提供一套全面的深度学习视频综合应用解决方案，主要目标包括：- 提升视频监控的智能化水平，实现实时异常检测。
- 优化视频内容分析，提取关键信息，支持数据驱动的决策。
- 降低人工审核成本，提高工作效率。
- 确保方案实施的可持续性和可扩展性，以适应未来需求变化。
1.2 范围本方案适用于以下几个领域：- 安全监控- 智能交通- 媒体娱乐- 教育培训二、组织现状与需求分析2.1 现状分析经过对现有视频监控及分析系统的调研，发现以下问题：1. 人工审核成本高：现有系统依赖人工审核，导致工作效率低下，且容易出现疏漏。
2. 信息提取不充分：缺乏智能化的数据分析工具，无法快速提取视频中的关键信息。
3. 数据孤岛现象：各部门之间数据共享困难，导致信息流通不畅。
2.2 需求分析为了解决以上问题，组织迫切需要以下功能：- 实时视频监控与异常检测。
- 自动化的视频内容分析与信息提取。
- 数据共享与分析平台，支持跨部门数据整合。
三、实施步骤与操作指南3.1 技术架构设计本方案将采用以下技术架构：1. 数据采集层：集成现有监控摄像头，支持多种视频格式。
2. 数据处理层：使用深度学习算法进行视频分析，主要包括：- 目标检测：使用YOLO或Faster R-CNN等模型进行目标识别。
- 行为识别：应用LSTM等时序模型识别异常行为。
3. 数据展示层：构建可视化界面，实时展示分析结果，支持报警功能。
3.2 实施步骤3.2.1 数据采集- 任务：整合现有视频监控设备，并确保数据传输稳定。
- 时间：1个月- 资源：IT团队、设备供应商- 数据：预计接入摄像头数量100个，日均视频数据量约1TB。
3.2.2 模型训练- 任务：收集标注数据，选择合适的模型进行训练。
- 时间：2个月- 资源：数据科学团队、GPU服务器3.2.3 系统集成- 任务：将数据采集、处理和展示层进行集成。
如何利用AI技术进行视频内容分析和智能
如何利用AI技术进行视频内容分析和智能
一、背景
随着AI技术的发展，视频内容分析和智能的应用已经成为当前智能实时媒体应用的关键技术。
尤其在无人机和机器人技术中，AI视频内容分析和智能通常是各种智能应用的基础技术，可以有效分析视频特征，精准判断人物轮廓，落地有效智能。
（1）图像识别
AI在图像识别领域的应用也非常广泛，通过视频，AI可以帮助分析出视频场景中的物体，人物，行为等，从而对视频进行分析内容分类。
（2）文本识别
AI还可以在文本识别领域实现非常优秀的效果，比如通过视频的声音，AI可以识别出说话的人物，以及说话的内容，从而可以更加准确地分析出视频内容。
（3）语音识别
AI还可以在语音识别领域实现非常优秀的效果，通过对视频中的语音进行识别，AI可以精准分析出人们说出的内容，从而可以更精准地分析出视频内容。
（4）人脸识别
近年来，AI在人脸识别领域的应用也非常广泛，通过视频，AI可以帮助分析出不同人物的人脸特征，从而准确记录视频中不同人物的轮廓，进而精准分析出视频内容。
三、结论
从以上讨论可以看出。
TC-3000 综合视频监控系统使用手册说明书
TC-3000综合视频监控系统说明书北京顶创智能技术有限公司Beijing Top Creator Technology Co.,LtdTC-3000综合视频监控系统说明书出版号：V1.2文件编号：TC.109.202出版日期：2019年09月北京顶创智能技术有限公司版权所有：注：本公司保留对此说明书修改的权利。
如果产品与说明书有不符之处，请您及时与我们联系。
一、安装说明本系统需要电脑具有较强的性能，以满足图像分析的复杂运算。
1.软件安装把本软件复制或解压缩到指定目录即可，运行主程序：P_Station.exe。
2.数据库安装为了运行可靠，需要安装SQL Server2005数据库，方法及步骤：1)安装SQL Server2005数据库（或精简版）2)在sql Server2005上新建数据库，名称为：p_client3)用数据库备份文件：p_client.bak还原到p_client数据库4)测试并确保数据库能正常连接二、软件使用说明(一)常规视频功能操作说明1.登录启动客户端程序后，会首先弹出用户登录窗口，输入用户名、密码，点击“登录”按钮完成客户端到中心管理服务的登录，登录界面如图7所示图7登录窗口用户名：管理员分配给您的用户名，不同的用户有不同的权限。
(系统初始用户是:sa，密码:8888)密码：对应的密码。
设置：进行自动登录、修改密码相关的设置，如图8所示图8登录设置界面不连接中心端，从本地读取资源：用于联网版本，选中此框时，客户端不与中心端保持连接，而是从本地读取上次联网登录时获取的节点表（可用于中心端未开启或网络不畅时）。
启动时自动以此用户/密码登录：每次启动后软件会自动以设置的用户名及密码登陆，无需手工填入。
修改密码：（作为单机版时使用）修改当前用户的密码（需正确输入原密码）登录成功后系统列出组织结构节点树：图9视频资源节点显示2.连接图像连接图像的步骤（方法一：双击法）：1)在右侧需要接收图像的窗口上点一下，即可选中当前窗口；2)在左侧组织树上，双击需要监控的通道；3)以上操作，可实现指定通道的图像显示到选定窗口上；4)有步骤2)中，如果双击的是主机而不是通道，则将接收该主机的全部通道。
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监舍智能防护
--预防监舍安全事件发生
34
翻越围墙
起身检测
离岗检测
剧烈运动检测
徘徊检测
攀高检测
35
监舍智能分析产品
iVMS-6200E-HW/J
监狱智能分析服务器 16路标清、8路高清智能分析 （可选） 网络信号接入，配合ipc
监舍智能分析服务器
36
主要内容
1 安防监控现状及监控趋势
2
智能分析产品分类介绍
3
4 5
智能分析产品行业应用
项目案例介绍
关于我们
公安行业智能应用
38
公安行业应用
人员卡口系统
加强公共场所人员管理 黑名单人员报警 提高人员排查效率
视频质量诊断系统
及时发现问题探头 提高摄像头利用率 提高监控系统管理效率
39
公安行业应用
球机跟踪系统
主动跟踪动态目标 图像放大跟踪看清细节 为破案提供有效视频记录
iDS-2DF1-5x5/5x7
手动锁定目标跟踪 全景跟踪 巡航跟踪 单场景跟踪 内置行为分析功能
主从跟踪、手动跟踪
17
人脸抓拍比对
--让人员管理更加方便
18
人脸抓拍比对的应用优势
抓拍作隐蔽性强，适合于罪犯抓捕； 非接触式采集，无侵犯性，容易被接受； 符合人的自然性，容易判断核实； 设备通用、简单，成本较低；
停车检测
拥堵检测：
逆行检测
抛撒物检测
行人检测
交通参数统计
30
高速违章事件取证系统
高速事件检测服务器 违章停车 车辆逆行
自动跟踪球机
球机跟踪放大、看清车牌 保留一段违章视频作为处罚证据
31
逆行违章取证
停车违章取证
32 32 32
逆行违章跟踪取证
看清车牌号码 的跟踪放大效 果
逆行违章取证
33 33
IPC与跟踪球 iDS-2CD893PF-E iDS-2DF1-515/7
人脸抓拍机 iDS-2CD976/F
人脸抓拍机 iDS-2CD864FWD-E/F
穿越警戒面
区域入侵
物品遗留/丢失
徘徊检测
人员聚集
快速移动
10
过滤功能降低误报率
过滤车辆 过滤小动物 过滤树叶晃动 过滤车灯影响 过滤人影干扰
世博会中国馆项目
海康威视利用先进的智能分析技术增强 零售 中国馆抵抗危险的能力，对馆体外面入侵事 件及馆内异常事件进行智能分析，有效的辅 助安保人员完成馆区的安全防范工作。
银行
53
中石油球机自动跟踪项目
中石油球机自动跟踪项目 主要设备：iDS-2DF1-515自动跟踪球 使用数量：287台 实现功能：区域入侵、穿越警戒面、自动跟踪
公共场所人流量统计
公园、旅游景区等 实时统计人流数量 统计分析报表 提供保有量等信息 掌握人员密度信息
40
连锁行业智能应用
41
连锁行业应用
人脸抓拍比对防损系统
提高商场人员管理效率 黑名单人员报警 加强货物失窃等排查效率
客流统计系统
实时统计客流数量 统计分析报表 为商业行为提高数据支持
高速公路违章取证
为高速公路违章行为提供取证手段 加强高速公路违章行为管理 降低高速违章行为 降低交通事故发生
49
交通行业应用
高速公路交通数据统计
交通流量、车速等统计 为交通诱导等提供有效数据 提高交通管理效率
视频质量诊断系统
及时发现问题探头 提高摄像头利用率 提高监控系统管理效率
42
司法行业智能应用
43
司法行业应用
周界防范系统
主动发现攀爬等异常行为 预防监狱越狱等事件发生 减少人为疏忽造成的影响
监舍内部防范系统
主动预防监舍异常行为 提高防范效率 对异常行为提早发现 降低监舍内死亡等事件概率
44
司法行业应用
视频质量诊断系统
及时发现问题探头 提高摄像头利用率 提高监控系统管理效率
主要内容
1 安防监控现状及监控趋势
2 3
智能分析产品分类介绍 智能分析产品行业应用
4
5
项目案例介绍
关于我们
上海世博会中国馆智能项目
上海世博会中国馆智能视频监控项目 主要设备：iDS-9016HF-SH智能DVR 使用数量：48台
实现功能：穿越警戒面、区域入侵、物品遗留、人员徘徊
52
中心管理软件
应用软件 客户端iVMS-6000(v2.5)
平台软件
5000、81、82、83、7000等平台
服务器 行为分析 客流统计 人脸抓拍比对 监狱异常事件 视频质量诊断 高速公路事件检测
智能DVR与DVS iDS-9XXXHF-SH iDS-8104AHFL-S iDS-6500HF-SATA iDS-6500HF
--得到更准确的客流信息
22
视频客流量统计
23
客流统计优缺点比较
优点
支持原有监控摄像头设备 出入客流混合统计 客流数据客观真实 系统维护简单 不能区别人或物体； 多人进出时 一次性投入费用 相对较低 精度降低； 一般以天、周为周期， 数据不易分析；易损坏，后期维 护费用较高
缺点
视频检测
一次性投入费用稍高
19
人脸检测抓拍
人脸检索
黑名单比对报警
人员查询
20
丰富的产品系列
iDS-2CD976/F
人脸抓拍摄像机 高清人脸抓拍 自带人脸检测功能 人脸抓拍摄像机
iDS-6200E-HW/F
人脸抓拍比对服务器 4路智能分析 网络信号接入，配合ipc 人脸抓拍比对服务器
21
视频客流统计
红外感应
无需安装设备
单次费用相对较小
人工统计
短时间可靠性高，时间延长误差 大幅增加，如需多次或长年统计 与分析，费用较高
24
数据分析统计决策
25
ATM智能防护
--实时监护取款安全
26
异物黏贴检测
读卡器检测
异常人脸检测
人脸遮挡检测
异常人脸检测
人员徘徊、打架等
27
丰富的产品系列
iDS-6502HF /A
5
视频智能分析带来的优势
7×24小时实时监控，
1
提升系统防范水平
2
迅速发现异常事件， 变被动监控为主动监控 降低成本：人力、 传输、存储
3
4
视频数据挖掘
6
主要内容
1
安防监控现状及监控趋势
2
3 4 5
智能分析产品分类介绍
智能分析产品行业应用
项目案例介绍
关于我们
智能行为分析
--主动发现异常行为
8
智能产品家族
银泰百货集团客流统计项目
主要设备：iVMS-6200E-HW，iVMS-6000软件 使用数量：30台
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南京玄武湖公园客流统计项目
主要设备：iVMS-6200E-HW，iVMS-6000软件 使用数量：17路
60
全部统计及LED显示
61
宁波高速交警违章智能取证系统 主要设备：iVMS-8600-18视频交通事件检测及交通参 数采集设备 和iDS-2DF-517 使用数量：2套 实现功能：违章停车，逆行事件检测并进行跟踪抓拍； 统计路段车流量
智能DVS
智能DVS 2路智能分析 面、人脸、环境模式可选
iDS-8104AHL-S
智能DVS 2路智能分析 4路录像通道 面板、人脸、环境模式
智能DVR
28
高速事件检测
--维护高速行车安全
29
事件检测及数据统计
视频客流统计系统，采用独特的人数统计算法，通过视频分析检测运动目标（人的头部和肩部），区分目标运动方向，达到精确 的客流量统计效果。
54
油罐区
55
加油区
56
郑州铁路局人员卡口项目
郑州铁路局所辖30多个客运站 全部使用本公司人员卡口系统，主 要实现人员抓拍，识别黑名单比对 等功能
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GUCCI中国专卖店客流统计
每店2~3个门，前端客流统计 总店进行数据统计汇总与分析 支持EXCEL表生成 已装上海、哈尔滨、成都等城市店面
主要内容
1 安防监控现状及监控趋势 2 3 4
智能分析产品分类介绍 智能分析产品行业应用
项目案例介绍
5
关于我们
关于我们
100余人智能研发团队 博士3人
硕士90余人
64
65
11
抗干扰能力体现优越性能
风 雨 天 气
风雨天气正常检测 夜间低照度正常检测 摄像机抖动正常检测
夜 间 低 照 度
摄 像 机 抖 动
12
应用范围
高档商务楼
监狱、看守所
学校
电力、能源生产
轨道交通
13 民用小区
球机自动跟踪
--让细节更加清晰
14
单球跟踪
15
主从跟踪
16
单球跟踪、手动跟踪
视频智能分析介绍
——杭州海康威视数字技术股份有限公司
2010.12
主要内容
1
2 3 4 5
安防监控现状及监控趋势
智能分析产品分类介绍 智能分析产品行业应用
项目案例介绍
关于我们
我该看哪个？？…………
2
犯罪嫌疑人？？ 真的看不清！！！
3
我们应该如何监控
4
主动发现目标
自动报警提示
跟踪放大目标
提取有效信息