内置AI算法的智能分析网关，如何将智能识别技术应用到生活场景中？

Posted 2022-09-24 TSINGSEE

AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一，基于AI算法对视频内容进行检测分析，通过提取视频中的关键信息进行标记或者相关处理，并形成相应事件的处理和告警。

基于AI的视频智能分析是视频监控行业讨论较多的话题之一，在应用上，通过部署深度学习算法可以对视频流进行实时分析，包括物体检测、物体识别、目标跟踪、行为识别等。

人工智能技术已经越来越多地融入到视频监控领域中，尤其是在安防监控中，比如人脸识别、人脸检测、车牌识别、行为分析技术等等。以TSINGSEE青犀视频的智能分析网关为例，它采用了全新嵌入式多算法框架软件，内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及可扩展多种AI算法，能应用在多类型的场景中，如明厨亮灶、通用安防监控、企业安全生产、公共卫生防疫、智慧校园、智慧景区等。

1）自动检测是否佩戴口罩

计算机视觉的另一个较为常见的应用场景，是自动检测公共场所的人员是否佩戴口罩。启用AI人工智能技术，可以使用深度学习算法来进行大规模检测，实时监控人群是否佩戴了口罩，以及检测到未佩戴口罩的人员时，便发送语音提醒。

2）人流量统计/人群密度检测

计算机视觉技术用于城市公共场所的人群拥挤检测，是安防监控最重要的场景应用之一。出于安全的目的，在公共场所聚集的人数增加，容易发生踩踏等安全事故。因此，基于AI视觉的人群检测技术也被用于提高公共安全。

一般来说，此类应用侧重于人群场景分析和行为分析。踩踏事件可能因个人的异常行为或突发事件而发生。深度学习模型还可用于统计人数，使用一个或多个摄像头大规模预测人群密度，以便起到提前预防的作用。

3）人体检测和周界入侵

人体检测在实际场景中有着广泛的应用。计算机视觉技术的应用包括用于实时视频分析以识别人的行为，比如检测机场或火车站限制区域内的人员和行为识别。

深度学习技术还可用于实时检测周边的入侵事件并识别目标的位置。这种基于人工智能的自动化监测周界入侵安防监控系统，可以有效地覆盖大型监控区域的安保工作场景。

4）安全帽佩戴检测

基于AI智能检测分析技术、平台的视频处理等技术，对监控范围内的工作人员实时监测是否佩戴安全帽。当检测到进入施工场地的人员未佩戴安全帽时，将及时抓拍保存，并联动语音广播发出警报提示。通过实时视频监测和预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施，减少工地的安全事故发生，积极贯彻国家规定的企业安全生产的监管理念。

在应用场景中，使用部署了Al算法的智能分析网关，可实时处理大量摄像头接入的视频源，实现海量视频的接入、智能分析及处理能力。通过结合AI、物联网、云计算、大数据等技术，可对视频监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与识别，对异常情况进行智能提醒和通知，满足基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等需求。

未来，TSINGSEE青犀视频将提供更多基于AI算法的视频智能分析行业解决方案，解决实际业务中的痛点和难点，加速AI技术的赋能和场景落地。