浅析LiveMedia智能视频网关的AI识别技术及应用场景-CSDN博客

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一、行业背景

1AI技术在安防领域大量落地应用
随着近几年人工智能的快速发展深度学习方法及性能日益提升计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上处理安防影像的技术已经研发得较为完备同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。

2AI视频智能分析技术的优势
基于AI的视频分析是视频监控行业讨论较多的话题之一相关的预期也较高。因为实时监控和查看视频监控内容十分具有挑战性尤其是在处理大量摄像机接入时。传统的人工处理方式不仅效率低下还容易遗漏信息而且需要大量的人力成本。基于AI的视频分析技术通过使用全面而复杂的算法来分析视频流。AI可以逐像素查看摄像机的图像几乎不会遗漏任何信息。
在深度算法基础上智能视频分析技术能够代替人眼对目标进行智能跟踪与识别并通过人工神经网络、关键特征匹配等算法和智能统计模型可以对监控区域进行目标识别、目标跟踪、运动轨迹分析和特征分类等等。

3AI驱动视频监控应用领域的拓展
目前在视频监控领域应用较为广泛的AI技术例如智能检测与分析技术如人脸检测与识别、物体识别、行为识别、目标追踪等、图像及视频处理技术视频图像处理、视频结构化等。在场景上视频监控的应用范围也逐步扩展从之前的安防逐渐拓展到交通、旅游、金融、司法、教育、生产制造、城市管理、环保等等更多领域例如生产车间的质检智能检测、旅游景区客流分析、城市管理中的AI人脸检测、公安部人脸识别系统等等无一不和AI相关。

二、视频智能分析涉及的技术

1物体检测Object Detection
可以识别图像或视频中的对象并找到它们。物体识别可以使用这种识别和定位的方法计算场景中的物品并确定和标注它们的确切位置。
2物体识别Object Recognition
用于识别图片或视频中的物体。深度学习和机器学习算法的主要结果是目标识别快速发现和甄别人物、事物、场景等信息。
3目标跟踪Object Tracking
目标跟踪是机器视觉领域的重要课题被广泛应用于智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等应用领域。
4实时视频分析Real-Time Video Analytics
摄像机会产生大量视频数据人工有时无法手动查看存储的图像以进行相关事件的处理。因此需要借助AI智能识别分析以此来发现监控图像中的重要信息如周界入侵、危险行为、烟火、可疑人脸等等。
5触发实时告警
AI在视频图像中检测到异常行为时便做出响应如向管理员发出告警信息。视频识别技术提高了态势感知的能力包括

基于相似外观的告警视频监控可根据实体外观相似的需求定制告警如危险物检测、烟火检测等。
基于计数的告警当在给定时间段内在预定位置检测到一定数量的物体车辆或人时可以触发警报。
人脸识别告警相关部门可以根据从视频图像中提取的信息以此快速识别罪犯并实时发出告警。

三、AI在视频监控分析中的技术应用

LiveMedia智能视频边缘网关支持对多路网络IPC和NVR设备的高清视频流进行实时智能分析。通过将网络摄像机、NVR、编码器等视频源设备统一集中接入和汇聚管理对接入的多路高清视频流进行人、车、物、行为等实时检测与分析结合硬件中内置的多种AI算法实现人脸识别/检测、车辆识别/检测、目标检测、行为识别等目的可对异常行为事件进行告警与提醒支持对接视频结构化数据平台、大数据综合分析平台等。
LiveMedia智能视频边缘网关内嵌神经网络加速引擎支持4GWIFI无线传输可广泛应用于安防监控、智能分析、通行核验等场景。

1、技术特点
1AI深度学习算法基于AI深度学习的视频结构化分析可对实时视频中人、车、物进行检测、跟踪、抓拍并识别其特征属性。
2低延时准确率高目标检出率白天>96%夜间>94%目标误检率白天<3%夜间<5%延时低准确率达到市面上高等水平。
3大数据分析灵活拓展支持功能灵活拓展接入大数据管理平台可实现大数据智能分析应用满足用户更高级的业务需求。