基于 GPU 的(deλ♥↓£)處理(lǐ)技(jì)術(shù)、神經網絡和(×∑hé)深度學習(xí)能(néng)力的(•♦π"de)進步催生(shēng)了(le)下(xià)一(yī)代人(rén)₹Ωβλ工(gōng)智能(néng)分(fēn)析技(jì)術(shù)，包®Ω括人(rén)工(gōng)智能(néng)視(shì)☆≤頻(pín)分(fēn)析，它提供了(l‍ e)具有(yǒu)高(gāo)效精準的(de)行(xíng)φ♠≈業(yè)解決方案。 AI 視(shì)頻(pín)分(fēn)析與“傳統”視≈≥(shì)頻(pín)分(fēn)析有(yǒu)何不(bù)同？ 該€♥技(jì)術(shù)有(yǒu)哪些(xiē)優勢以及如(rú£>≤)何應用(yòng)？

      “傳統”視(shì)♦εΩπ頻(pín)分(fēn)析是(shì)一(yī)種在視(shì)頻(pín)​♠監控中廣泛使用(yòng)十多(duō)年(nián)的(de↓♦≠‌)技(jì)術(shù)，人(rén)們對(du•♣®αì)這(zhè)種技(jì)術(shù)的(de)$<期望往往超出了(le)實際可(kě)以交付的(de)範圍。模÷​¶式識别和(hé)物(wù)體(tǐ)/運動檢測是(shì)可(kě)以實現(x¶↑↕≤iàn)的(de)，但(dàn)是(shìα≠)它們可(kě)以預防和(hé)解決事(shì)故的(de)∞♥Ω×程度是(shì)有(yǒu)限的(de)。準确性也($±₽yě)是(shì)一(yī)個(gè)問(wèn)題，例如(rú)，車(c<Ω≥hē)牌識别并非 100% 準确，衆所周知(zhī)，人(rén)臉σ​≈識别難以可(kě)靠地(dì)執行(xíng)。此外(wài)，頻(pλ∏§≈ín)繁的(de)錯(cuò)誤警報(bào)會(huε¶Ω≠ì)降低(dī)準确性并增加安保人(rén)員(yuán)♠β​的(de)工(gōng)作(zuò)量。

什(shén)麽是(shì) AI 視(shì)頻(pín)分♠¶(fēn)析？

       AI 視(shì•™)頻(pín)分(fēn)析利用(yòng)尖端技(jì)術(shù)ε←對(duì)視(shì)頻(pín)片段進行(xí♦εεng)數(shù)字化(huà)分(fēn)析，以提高(gāo)檢測精β♣♣度和(hé)分(fēn)類能(néng)力來(lái)識别關鍵事(s​∞₹hì)件(jiàn)和(hé)可(kě)疑☆π≈活動。在人(rén)工(gōng)智能('∞néng)和(hé)深度學習(xí)的(de)驅動下(xià)，<÷視(shì)頻(pín)智能(néng)軟件(jiàn)檢測和(hé)提取視(∏↑♦shì)頻(pín)中的(de)對(duì)象，基于經過訓練的>≠σ(de)深度神經網絡識别它們，然後對(duì)Ωγ↑ 每個(gè)對(duì)象進行(xíng)分(f∏ γēn)類，以啓用(yòng)智能(néng)Ω¥‍∏搜索、過濾、警報(bào)、數(shù)ו←據聚合和(hé)可(kě)視(shì)化(huà)等分(fēn)析功δ∏£"能(néng)。深度學習(xí)到(dào)位後，準确性不(♥¥∏→bù)斷提高(gāo)，誤報(bào)減少(shǎo)，從(cóng↑​←φ)而提高(gāo)運營效率并大(dà)幅縮短(duǎ∏φβφn)調查時(shí)間(jiān)。

AI視(shì)頻(pín)分(fēn)析的(de)優勢和(hé)增β♦強能(néng)力

        AI 視(↓∑shì)頻(pín)分(fēn)析的(de)主要♦>✔•(yào)優勢在于其能(néng)夠利用( ₩≥'yòng)現(xiàn)有(yǒu)的(de↑$₽)視(shì)頻(pín)監控基礎設施，并将存儲的(de)視 <(shì)頻(pín)數(shù)據轉換為(wèi)可(kě)搜索、可(kě★☆)操作(zuò)和(hé)可(kě)量化(huà)的(de)信息πα±↓情報(bào)，從(cóng)而提高(gāo)工(gōng)•↓β‍作(zuò)效率。

對(duì)象分(fēn)類包括但(dàn)不(bù)限于：

人(rén)物(wù) - 年(nián)齡↕→$$、性别、種族、服裝顔色

車(chē)輛(liàng) - 尺寸、類型（例如(rú)汽車('↔™¶chē)與卡車(chē)）、顔色、行(xíng)駛方向

動物(wù) - 類型（例如(rú)貓與狗）、顔色

無生(shēng)命的(de)物(wù)體(tǐ)（例如(rα'ú)袋子(zǐ)） - 大(dà)小(xiǎ₽‍o)、狀态、類型

Al 可(kě)用(yòng)于訓練系統根據某些(xiē)行(xíng♦®☆φ)為(wèi)生(shēng)成實時(shí)警報(bào)，例如(rú)：Ω∞

方向運動

遊蕩

人(rén)數(shù)統計(jì)

遺留物(wù)品

已移除對(duì)象

基于人(rén)工(gōng)智能(néng)的(de)行(xí♦♥γng)為(wèi)分(fēn)析

視(shì)頻(pín)監控健康監測

健康與安全合規

總結

       AI £< 視(shì)頻(pín)分(fēn)析提供高(gāo)度準α←≤φ确的(de)實時(shí)警報(bào)，并顯明(míng)顯≠α減少(shǎo)誤報(bào)，使安保管理(lǐ)人(rén)員(yuán)→​和(hé)業(yè)務運營商能(néng)夠主動應對(duì)§ ♦π環境中的(de)情況變化(huà)。額外(wài)的(de ×∞§)分(fēn)析層将記錄的(de)視(shì)頻(pín)€∑數(shù)據轉換為(wèi)可(kě)操作(zu★σ₩ò)的(de)、有(yǒu)價值的(de)信息，通(tōng)過精确定位βσ感興趣的(de)人(rén)和(hé)物(wù)體(tǐ)‍Ω來(lái)促進快(kuài)速和(hé)精确的(∑₽de)調查。

       通(tōng)過提取和₩₽₹ (hé)聚合視(shì)頻(pín)元數(shù)據（例如(rú)男≠ "£(nán)性、女(nǚ)性、兒(ér)童、車(chē)♦★₩輛(liàng)、大(dà)小(xiǎo)、顔色、速度、路π✔(lù)徑等），用(yòng)戶可(kě)以定量分(fēn)析他(tā₽₹≤)們的(de)視(shì)頻(pín)并将這(zhè)些(★♣xiē)數(shù)據用(yòng)于其他(tā)目的(β±€∞de)，幫助提高(gāo)其監控基礎設施的(d©↕'αe)運營效率。

      ×®♦ 越來(lái)越多(duō)的(de)✘∞$→人(rén)工(gōng)智能(néng)技( ♥jì)術(shù)已經融入到(dào)視γ∞λ≥(shì)頻(pín)監控領域中，尤其是(shì)在安防監控中，比如(r↓♠ú)人(rén)臉識别、人(rén)臉檢β≤₹測、車(chē)牌識别、行(xíng)為(wèi)分(fēn)¶±÷ε析技(jì)術(shù)等等，以TSINGSEE青犀視(shì)頻(pín)≈★♠的(de)EasyCVR視(shì)頻(p↓®  ín)融合雲平台為(wèi)例，它可(kě)對(duφ ì)視(shì)頻(pín)監控場(chǎng)景中的(de)人(rén)、☆λ 車(chē)、物(wù)進行(xíng)抓拍(pāi)、檢測與•♦Ω 識别，對(duì)異常情況進行(xíng)智能(nénδ✘g)提醒和(hé)通(tōng)知(zhε ©÷ī)，目前已經廣泛應用(yòng)于安防監控、智φ≠♥能(néng)分(fēn)析、通(tōng)行(xíng↕π®)核驗等場(chǎng)景。