1、视频智能分析技术原理

视频智能分析技术是一项基于计算机图像视觉分析技术的创新解决方案。它利用先进的算法，将视频场景中的背景和目标进行有效分离，从而实现对目标的精准分析和追踪。

该技术可以对监控摄像头拍摄到的视频进行分析和识别，从而检测和识别出视频中的各种行为。此外，视频AI智能分析技术还具备对多种复杂背景的过滤能力，如风、雨、雪、落叶、飞鸟、飘动的旗帜等。通过建立人类活动的模型，并借助计算机的高速计算能力，该技术能够排除监视场景中非人类的干扰因素，从而准确判断人类在视频监视图像中的各种活动。

2、视频监控技术与AI智能分析技术的结合

视频AI智能分析技术与安防监控结合的方案，旨在通过深度学习和计算机视觉技术的运用，实现对监控视频的高效、准确分析，从而提高安防监控的智能化水平。在实际应用中，视频AI智能分析技术已被广泛应用于安全监控、交通管理、城市治理、能源与环保等领域。例如，在安全监控领域，通过对监控视频的实时分析，TSINGSEE青犀视频智能监控方案可以自动检测异常事件，如入侵、火灾等，并及时发出警报，从而提高安全防范能力。

EasyCVR视频智能监控与管理方案主要包括前端视频采集设备、视频传输网络、TSINGSEE青犀视频AI智能分析平台以及EasyCVR视频汇聚存储与管理系统。前端视频采集设备负责实时拍摄监控画面，通过视频传输网络将视频流传输至视频AI智能分析平台。

视频智能分析平台则利用深度学习模型对视频进行智能分析，并将分析结果推送至EasyCVR视频汇聚管理系统。EasyCVR视频汇聚系统则负责展示、分发与存储视频数据，并提供设备接入与管理、查询、历史录像回放、下载、告警、级联等功能。

3、关键技术

TSINGSEE青犀视频AI智能分析平台内置丰富的算法模型，支持对人、车、物、行为等进行识别与分析，对异常情况进行告警。平台在智能分析模块中涉及的关键技术包括：

• 视频预处理技术：通过去噪、增强等算法，提高视频质量和清晰度，为后续的智能分析提供更好的数据基础。
• 目标检测与跟踪技术：利用深度学习模型对视频中的目标进行准确检测，并通过跟踪算法实现对目标的持续跟踪。这些目标可以是人脸、物体、行为等。
• 行为识别技术：通过对目标的行为模式进行分析，识别出异常行为或潜在的安全隐患，为预警和事件处理提供依据。

4、应用场景

1）智慧工地：利用安全帽/反光衣识别算法可以检测工地人员的安全防护装备穿戴情况，利用抽烟/玩手机/打电话检测算法可以识别作业人员的违规行为，同时通过采用危险区域闯入算法、周界入侵、越界、摔倒、烟火、睡岗离岗等算法，实时监督工地施工安全情况，对检测到的安全风险进行告警，保障工地的安全生产。

2）智慧景区：利用客流统计、人员入侵、越界、摔倒、烟火检测等算法，实时预警异常情况，可以帮助提升景区的管理效率、提升游客体验、增强景区安全管理等。

3）物流仓储：利用人脸检测、人员入侵、区域人数统计、烟火识别等算法，实时监测仓库内的异常情况，如火灾、盗窃等，确保货物和仓库的安全。

4）智慧社区：利用人脸识别等技术，实现社区居民和访客的自动识别和记录，提高社区的安全性和管理效率。采用车辆检测与识别、周界入侵、越界、摔倒、地面垃圾检测、垃圾桶满溢、高空抛物、烟火识别等算法辅助社区治安管理工作，通过实时监测和异常检测，及时发现并处理各类安全问题。

5、总结

然而，尽管视频AI智能分析技术取得了显著的进步，但在实际环境中仍面临一些挑战，如光照变化、目标运动复杂性、遮挡等问题，这些都可能增加目标检测与跟踪算法设计的难度。总的来说，视频智能分析技术是一项具有广阔应用前景和巨大潜力的技术。随着技术的不断进步和完善，相信它将在未来为我们的生活和工作带来更多的便利和安全保障。