AI智能视频分析平台2021

AI视频智能分析简介1智能视频分析介绍智能视频分析基于计算机视觉技术，依靠深度学习算法，赋能现有视频监控系统，面向各类场景、各用户提供视频智能识别分析服务，通过分析监控内视频图像，捕捉特定目标，提取需求属性，识别违规现象，及时告警，做到事前预警、事中管控、事后取证。智能视频分析技术——第四代视频安防系统的核心技术，给传统视频监控安装一个“会思考的大脑”。基于计算机视觉技术对监控场景的视频图像内容进行分析，从纷繁的视频图像中分辨、识别出关键目标物。自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，形成相应事件和告警的监控方式，从而使传统的监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛，也使其成为人的大脑。特点2发展历程第一代视频监控系统第二代视频监控系统第三代视频监控系统第四代视频监控系统模拟视频监控系统数字视频监控系统网络视频监控系统智能视频分析系统第一代视频监视系统指的是以VCR（VideoCassetteRecorders）为代表的传统CCTV监控系统，专用电缆、视频切换矩阵、模拟监视器、模拟录像设备和盒式录像带等构成。第一代系统存在很多明显的缺点，例如维护工作繁琐、无法进行远程访问、无法与其他安防系统有效集成、录像质量将会随着时间的推移下降等。在上世纪90年代中期，以DVR（DigitalVideoRecorder）为代表的第二代视频监视系统出现DVR使用户可以将模拟的视频信号进行数字化，并存储在电脑硬盘而不是盒式录像带上，数字化的存储大大提高了用户对录像信息的处理能力；，用户可以通过网络中的任何一台电脑来观看、录制和管理实时的视频信息；同是时采用开放式架构，可与门禁、报警、巡更、语音等系统无缝集成。第四代视频监控系统基于视频智能分析技术，比普通的网络视频监控设备具备更加强大的图像处理能力和智能因素，因此它可以极大的提高视频监控系统的能力，并使视频资源能够发挥更大作用。NVR系统不但实现了视频信息的数字化存储，还实现视频档案信息的数字化传播，即可通过网络进行共享。第三代系统即网络化视频监视系统，最早出2001年，克服了DVR/NVR无法通过网络获取视频信息的缺点3与传统监控视频对比智能视频分析优点传统监控视频缺点24小时全天候可靠监控通过在前端设备（网络摄像机或视频服务器）中的视频智能分析模块对所监控的画面进行分析，采用智能算法与用户定义的安全模型进行对比，一旦发现安全威胁立刻报警。监控区域小受制于人工以及监视屏数量，各监控点无法时时刻刻处在监控当中。提高报警精确度系统集成了强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，可以更加精确地定义安全威胁特征。误报和漏报率高传统监控主要依靠人工完成，误报和漏报是人工视频监控最常见的两大问题。提高响应速度系统可以在安全威胁发生之前就能够提示安全人员关注相关监控画面，使安全部门有足够的时间为潜在的威胁做好准备工作。响应时间长传统的监控系统需要由安全工作人员对安全威胁作出响应和处理，涉及安全系统多个功能以及多个部门，响应时间长。数据分析方便系统识别安全威胁并发出警报后，会自动将相应的录像资料保存，方便查找。数据分析困难安全人员在报警发生后，需找出与报警事件相关的录像资料，人工查找费时费力。3与传统监控视频对比3技术架构4系统组成人工智能安全监管预警主机前端视频数据采集及存储视频智能分析视频数据传输系统管理摄像机摄像机交换机NVR路由器Internet/局域网监控中心大屏客户端系统服务器5核心技术深度学习基于深度神经网络，自主研发针对园区安全管理的深度学习模型目标检测与识别基于领先的视觉识别和跨数据域分析技术，对任意物体进行检测与识别目标跟踪基于目标检测与识别，结合连续图像时域特征分析处理，实现目标的精准跟踪动作行为识别基于领先的深度学习技术，对人体姿态进行特征点定位和状态描述算法定制与移植基于各行业安全管理场景，深度定制算法模型智能视频分析核心技术6分析功能根据不同的智能分析需求，可以制定不同的智能视频分析算法，产生不同的功能应用，具体的智能视频分析功能分类如下:人脸识别区域入侵识别安全帽识别口罩识别人数超限识别徘徊识别吸烟识别人员聚集识别离岗识别物品遗留识别火苗识别工作服识别扬尘识别楼道占用识别消防通道开启识别消防道路占用识别违规停车识别攀爬识别6分析功能通过在监控区域内划定虚拟界限，系统自动检测入侵到警戒区域内的运行目标，系统自动检测入侵到警戒区域内的目标及其行为，当目标满足预设警戒条件时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。适用于工厂厂区、军事重地、政府大门口等重点安全监控地段。区域入侵识别徘徊识别车辆违停识别消防道路占用识别攀爬围墙识别基于深度学习进行行人检测，并对人进行动态跟踪，根据人的轨迹分析，判断此人是否在一个区域内长期反复滞留徘徊，当其逗留徘徊超过一定时间之后，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。适用于宾馆走廊、工厂厂区、军事重地、政府大门口等重点安全监控地段。6分析功能人员攀爬识别基于深度学习进行人员检测和人体体态特征识别，对一些非法攀爬、不规范作业的动作进行识别，一旦发现存在上述情况，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。适用于景区重点保护场所、变电站危险地带、场区围墙等。物体遗留识别通过在监控区域内划定虚拟界限，系统自动检测到警戒区域内的目标，当目标停留时间超出限制时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于公园、游乐园、银行等场所。6分析功能未按规定佩戴安全帽佩戴识别通过基于深度学习的人员检测和人体属性特征识别，对进入区域内的工作人员是否穿戴安全帽、口罩、安全带、工作服等情况进行检测，一旦发现存在上述情况，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于建筑工地以及特殊需要安全生产场所。未佩戴口罩识别未穿工作服识别6分析功能违规吸烟识别基于深度学习技术对特定场景下人员的危险或违规违规动作进行自动检测，一旦发现存在上述情况，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。适用于加油站、易燃易爆场所等危险场所下的打电话、吸烟等违规行为监测。违规打电话识别6分析功能人数超限识别系统自动检测区域内作业人员数量，当识别到作业人员超出限制时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于升降机、电梯等场所。利用智能视频分析技术，从视频中提取人像特征点，并利用人脸的面部特征对人脸进行建模，生成人脸建模数据库，通过人脸图像与原存储的图像数据库进行比对，实现人脸识别功能。可用于工地、场区等门口等场所。人脸识别6分析功能人员聚集识别通过基于深度学习监测技术，对区域内人群密度超过一定值的情况进行告警，当存在人群密度超过限制时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于轨道交通、火车站、大型广场、游乐园等公共区域。离岗识别基于深度学习安保人员值班识别，对值班人员是否擅自脱岗、在岗时间进行自动识别，当识别到监测区域内无安保人员时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于监控中心、岗亭等场所。6分析功能烟火识别系统自动识别监测区域内环境状况，当识别到监测区域有烟火时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于森林、易燃仓库等。扬尘识别系统自动识别监测区域内环境状况，当识别到监测区域有扬尘时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于建筑工地等场景。6分析功能消防通道未开启识别系统自动识别消防通道状况，当识别到消防通过未开启时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于各办公楼、商超安全出口。系统自动识别楼道监测区域内状况，当识别到监测区域有杂物占用楼道时，则自动产生报警信号，并用告警框标示出目标，同时截图保存告警画面，供后续分析调查。可用于各办公楼、居民楼等建筑消防楼道。违规占用楼道6分析功能通过在监控区域内划定消防道路的虚拟界限，系统自动检测占用警