基于 GPU 的處理技術、神經網絡和深度學習能力的進步催生(shēng)了下(xià)一(yī)代人工(gōng)智能分(fēn)析技術，包括人工(gōng)智能視頻(pín)分(fēn)析，它提供了具有高效精準的行業解決方案。 AI 視頻(pín)分(fēn)析與“傳統”視頻(pín)分(fēn)析有何不同？ 該技術有哪些優勢以及如何應用？

      “傳統”視頻(pín)分(fēn)析是一(yī)種在視頻(pín)監控中(zhōng)廣泛使用十多年的技術，人們對這種技術的期望往往超出了實際可以交付的範圍。模式識别和物(wù)體(tǐ)/運動檢測是可以實現的，但是它們可以預防和解決事故的程度是有限的。準确性也是一(yī)個問題，例如，車(chē)牌識别并非 100% 準确，衆所周知(zhī)，人臉識别難以可靠地執行。此外(wài)，頻(pín)繁的錯誤警報會降低準确性并增加安保人員(yuán)的工(gōng)作量。

什麽是 AI 視頻(pín)分(fēn)析？

       AI 視頻(pín)分(fēn)析利用尖端技術對視頻(pín)片段進行數字化分(fēn)析，以提高檢測精度和分(fēn)類能力來識别關鍵事件和可疑活動。在人工(gōng)智能和深度學習的驅動下(xià)，視頻(pín)智能軟件檢測和提取視頻(pín)中(zhōng)的對象，基于經過訓練的深度神經網絡識别它們，然後對每個對象進行分(fēn)類，以啓用智能搜索、過濾、警報、數據聚合和可視化等分(fēn)析功能。深度學習到位後，準确性不斷提高，誤報減少，從而提高運營效率并大(dà)幅縮短調查時間。

AI視頻(pín)分(fēn)析的優勢和增強能力

        AI 視頻(pín)分(fēn)析的主要優勢在于其能夠利用現有的視頻(pín)監控基礎設施，并将存儲的視頻(pín)數據轉換爲可搜索、可操作和可量化的信息情報，從而提高工(gōng)作效率。

對象分(fēn)類包括但不限于：

人物(wù) - 年齡、性别、種族、服裝顔色

車(chē)輛 - 尺寸、類型（例如汽車(chē)與卡車(chē)）、顔色、行駛方向

動物(wù) - 類型（例如貓與狗）、顔色

無生(shēng)命的物(wù)體(tǐ)（例如袋子） - 大(dà)小(xiǎo)、狀态、類型

Al 可用于訓練系統根據某些行爲生(shēng)成實時警報，例如：

方向運動

遊蕩

人數統計

遺留物(wù)品

已移除對象

基于人工(gōng)智能的行爲分(fēn)析

視頻(pín)監控健康監測

健康與安全合規

總結

       AI 視頻(pín)分(fēn)析提供高度準确的實時警報，并顯明顯減少誤報，使安保管理人員(yuán)和業務運營商(shāng)能夠主動應對環境中(zhōng)的情況變化。額外(wài)的分(fēn)析層将記錄的視頻(pín)數據轉換爲可操作的、有價值的信息，通過精确定位感興趣的人和物(wù)體(tǐ)來促進快速和精确的調查。

       通過提取和聚合視頻(pín)元數據（例如男性、女性、兒童、車(chē)輛、大(dà)小(xiǎo)、顔色、速度、路徑等），用戶可以定量分(fēn)析他們的視頻(pín)并将這些數據用于其他目的，幫助提高其監控基礎設施的運營效率。

       越來越多的人工(gōng)智能技術已經融入到視頻(pín)監控領域中(zhōng)，尤其是在安防監控中(zhōng)，比如人臉識别、人臉檢測、車(chē)牌識别、行爲分(fēn)析技術等等，以TSINGSEE青犀視頻(pín)的EasyCVR視頻(pín)融合雲平台爲例，它可對視頻(pín)監控場景中(zhōng)的人、車(chē)、物(wù)進行抓拍、檢測與識别，對異常情況進行智能提醒和通知(zhī)，目前已經廣泛應用于安防監控、智能分(fēn)析、通行核驗等場景。