今天我们来聊聊[智能视频分析项目前景],以下8关于智能视频分析技术应用案例的观点希望能帮助到您找到想要的结果。
人工智能的实际应用领域有哪些
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贡献者回答人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。
1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。3.智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。
4.智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。
5.智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求
7.智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。
8.智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。
9.智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。
10.智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。
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智能识别算法具体应用场景
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贡献者回答智能识别与行为分析算法主要是针对视频监控领域出现的诸多困扰（如监控人员局限性、人工无法实时监看众多摄像头等）而采取的基于多种行为（如越界，徘徊，遗留，消失，逆行等）的视频检测，从而真正实现全天候的实时监控。
其中，识别是对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，而智能识别是在识别的基础上，通过机器学习和训练来完成识别事物、推理决策、预测未来等任务，从而形成由机器独立完成辨认事物的完整系统。简单的说，智能识别与行为分析算法就是采用先进的智能图像处理算法，辨别不同环境中监控物体的行为，例如拌线、入侵、滞留、徘徊等，可以连续追踪移动或静止的物体，并具有焰火烟雾检测等功能。
前沿智能识别与行为分析算法技术，可咨询北京中电兴发科技有限公司。
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视频检索功能
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贡献者回答智能视频处理成为视频监控的“救命稻草”
智能视频源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。运用智能视频分析技术，当系统发现符合某种规则的行为（如定向运动、越界、游荡、遗留等）发生时，自动向监控系统发出报警信号（如声光报警），提示相关工作人员及时处理可疑事件。
智能视频算法的实现
目前，智能视频技术实现对移动目标的实时检测、识别、分类以及多目标跟踪等功能的主要算法分为以下五类：目标检测、目标跟踪、目标识别、行为分析、基于内容的视频检索和数据融合等。 目标检测（Object Detection）是按一定时间间隔从视频图像中抽取像素，采用软件技术来分析数字化的像素，将运动物体从视频序列中分离出来。运动目标检测技术是智能化分析的基础。常用的目标检测技术可以分为背景减除法（Background Subtraction）、时间差分法（Temporal Difference）和光流法（Optic Flow）三类。
背景减除法利用当前图像与背景图像的差分检测运动区域。背景减除法假设视频场景中有一个背景，而背景和前景并未给出严格定义，背景在实际使用中是变化的，所以背景建模是背景减除法中非常关键的一步。常用的背景建模方法有时间平均法、自适应更新法、高斯模型等。背景减除法能够提供相对来说比较完全的运动目标特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况、摄像机抖动和外来无关事件的干扰特别敏感。
时间差分法充分利用了视频图像的时域特征，利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息。该方法对于动态环境具有较强的自适应性，不对场景做任何假设，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象，只能够检测到目标的边缘。当运动目标停止时，一般时间差分法便失效。 光流法通过比较连续帧为每个图像中的像素赋予一个运动矢量从而分割出运动物体。
光流法能够在摄像机运动的情况下检测出独立的运动目标，然而光流法运算复杂度高并且对噪声很敏感，所以在没有专门硬件支持下很难用于实时视频流检测中。 目标跟踪（Object Tracking）算法根据不同的分类标准，有着以下两种分类方法：根据目标跟踪与目标检测的时间关系分类和根据目标跟踪的策略分类。 根据目标跟踪与目标检测的时间关系的分类有三种：
一是先检测后跟踪(Detect before Track)，先检测每帧图像上的目标，然后将前后两帧图像上目标进行匹配，从而达到跟踪的目的。这种方法可以借助很多图像处理和数据处理的现有技术，但是检测过程没有充分利用跟踪过程提供的信息。
二是先跟踪后检测(Track before Detect)，先对目标下一帧所在的位置及其状态进行预测或假设，然后根据检测结果来矫正预测值。这一思路面临的难点是事先要知道目标的运动特性和规律。三是边检测边跟踪(Track while Detect)，图像序列中目标的检测和跟踪相结合，检测要利用跟踪来提供处理的对象区域，跟踪要利用检测来提供目标状态的观察数据。
根据目标跟踪的策略来分类，通常可分为3D方法和2D方法。相对3D方法而言，2D方法较快，但对于遮挡问题难以处理。基于运动估计的跟踪是最常用的方法之一。 目标识别（Object Recognize）利用物体颜色、、形状、尺寸等信息进行判别，区分人、交通工具和其他对象。目标识别常用人脸识别和车辆识别。
视频人脸识别的通常分为四个步骤：人脸检测、人脸跟踪、特征提取和比对。人脸检测指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。人脸跟踪指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。常用方法有基于模型的方法、基于运动与模型相结合的方法、肤色模型法等。
人脸特征提取方法归纳起来分为三类：第一类是基于边缘、直线和曲线的基本方法；第二类是基于特征模板的方法；第三类是考虑各种特征之间几何关系的结构匹配法。单一基于局部特征的提取方法在处理闭眼、眼镜和张嘴等情景时遇到困难，相对而言，基于整体特征统计的方法对于图像亮度和特征形变的鲁棒性更强。人脸比对是将抽取出的人脸特征与面像库中的特征进行比对，并找出最佳的匹配对象。
车辆识别主要分为车牌照识别、车型识别和车辆颜色识别等，应用最广泛和技术较成熟的是车牌照识别。 车牌照识别的步骤分别为：车牌定位、车牌字符分割、车牌字符特征提取和车牌字符识别。
车牌定位是指从车牌图像中找到车牌区域并把其分离出来。字符分割是将汉字、英文字母和数字字符从牌照中提取出来。车牌特征提取的基本任务是从众多特征中找出最有效的特征，常用的方法有逐像素特征提取法、骨架特征提取法、垂直水平方向数据统计特征提取法、特征点提取法和基于统计特征的提取法。车牌字符识别可以使用贝叶斯分离器、支持向量机(SVM)和神经网络分类器(NNC)等算法。 基于内容的图像检索技术是由用户提交检索样本，系统根据样本对象的底层物理特征生成特征集，然后在视频库中进行相似性匹配，得到检索结果的过程。现有基于内容的检索方法主要分为：基于颜色的检索方法、基于形状的检索方法和基于纹理的检索方法等。数据融合是将来自不同视频源的数据进行整合，以获得更丰富的数据分析结果。
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医院感染存在问题分析
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贡献者回答实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，其难点问题主要在以下几个方面：
背景的复杂性：光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响，但无法完全消除其影响；场景中前景目标与背景的相互转换，与行李的放下、拿起，车辆的启动与停止；目标语背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果；目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景，这给运动目标的分割与特征提取带来困难。
目标特征的取舍：序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息，如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目标的特征信息一般是时变的，选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。
遮挡问题：遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见会造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题，必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等，都不能很好地处理较严重的遮挡问题。
兼顾实时性与鲁棒性：序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。
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政策分析模型及其实际应用
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贡献者回答传统的入侵检测普遍使用各类传感器（如红外传感器）方案，这种方案的特点是检测率高，但是成本高、误报率高，无法立刻判断报警是否为误报，需要立刻派遣人员前往实地查看。对于大范围的入侵监控，人力成本相当高。所以这种传感器入侵检测方案一般都需要外加摄像机，用于远程现场查看，这样就提高了方案的总体成本。
基本智能视频分析的入侵检测方案已经是比较成熟的应用，普遍应用在机场周边、监狱、党政机关等场所，有着综合成本低、人员需求少、检测率高、误报率低等优点。
入侵检测一般使用虚拟围栏设置，将关键设施的周边设置为虚拟围栏（检测区域），在这些区域上应用存在检测、进入检测、出现检测、徘徊检测等功能。检测到可疑目标时即触发报警。 1、车流总量（辆/小时）：由用户设定的时间间隔内检测到车辆数量。
2、车辆（公里/小时）：时间间隔内的平均。超过和低于用户设阀值的车辆。
3、车间距（米）：相邻车辆之间的距离。
4、车辆密度：侦测监控视场内车辆的拥护程度。
5、排队：可检测车辆的排队长度。
6、逆向行驶：反方向行驶的车辆。
7、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。
8、违章停车：在非法停车处停车的车辆。
9、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。
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视频分析在安防中作用
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贡献者回答【视频分析技术在安防中的作用】 通常所说的视频分析技术一般特指从视频中目标运动行为的分析、提取和识别，它常用于安防监控领域，其所指代的范围比之字面意思的含义已大幅缩小。在安防监控领域，视频分析技术的作用是：让计算机知道视频中“发生的是什么事”，再与对应的规则相比对和判断，自然就能够让计算机知道这些事件的特性。如果从视频中个体运动行为的分析、提取和识别角度来看，就能令计算机判断出这些个体进行了一些什么行为，进而可以判断这些行为是否符合某些规则，是否属于“某一类型”的行为。这样，对于不符合规则的事件就可以进行即时的发现和报警，从而可摆脱人工的干预和判断，实现令计算机“代替”人进行监控，也即实现了自动监控或“智能监控”。
更形象地解释是，视频监控系统中的摄像机和视频传输技术解决了“眼睛”（视网膜成像与视神经）的问题，使监控人员能够不在现场的情况下通过摄像机看到现场的情景。而这一现场，还由于传输技术的进步摆脱了地域的限制，甚至可以在千里之外通过数字网络传输看到；而视频分析技术则给视频监控系统加上了“大脑”，使安防监控系统至少在一定程度上能够代替人来随时监看这些视频。这样，就不需要再由人工随时去监看这些视频了。
【视频分析技术】是用计算机从视频中通过运算和分析，提取视频中有用信息的一项技术。对人类来说，可以通过观察视频图像，智能化地提取所需目标信息。但对计算机来说，只是一个数据数列，一个包含每一帧每一个像素点的灰度值或彩色值的数列。其目标信息是包含在那些像素点的值所组成的平面图像序列中的，是需要从“整体”上进行“理解”才能获得的。视频分析技术便是为了让计算机通过特定的核心算法程序提取视频信号中所包含的内容信息或个体运动信息，以实现计算机对于视频的理解，让计算机能“明白”视频中所展现的是什么内容或者发生的是什么样的事情，即“事件”。
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智能分析在工地上的应用
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贡献者回答智能视频分析建设标准智慧工地安全生产管理
智能视频分析技术已发展的 相当的成熟，在建筑工地早已得到广泛的应用，智能视频分析在工地已得到广泛地应用。例如工地的人员管理，安全帽佩戴检测，工地的防火防盗都可以得到广泛的应用.
就让我BVS来告诉你智能视频分析在建筑工地安全生产应用吧！
智能视频分析技术其本身是一项信息技术，为建筑施工质量安全管理提供了先进技术手段，通过安装在建筑施工作业现场的各类监控装置，构建智能监控和防范体系，就能有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控，变被动“监督”为主动“监控”；真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理。将工地安全生产做到信息化管理。武汉倍特威视系统有限公司智能视频分析技术已经发展的相当成熟它聚焦工程施工现场，综合运用BIM技术、物联网、云计算、大数据、移动和智能设备等软硬件信息化技术，提高工地现场的生产效率、管理效率和决策能力等，实现工地的数字化、精细化、智慧化管理。
一、建筑工地突出问题
（1）建筑工地分散
（2）安全事故频发
（3）实时监控难实现
（4）数据管理复杂
（5）人员管理难度大
（6）信息流通屏障
工地周界防护不到位，导致建筑材料严重流失，施工人员危险作业，例如未佩戴安全帽、安全服、安全绳等安全措施作业，安全隐患难以及时发现工地车辆计数统计不准确，无法聚焦工程施工现场。
二、智能视频分析协助安全生产管理
（1）远程对分散的建筑工地进行统一管理，避免使用人力频繁的去现场监管、检查，减少工地人员管理成本，提高工作效率。
（2）通过视频监控系统及时了解工地现场施工实时情况，施工动态和进度，防范措施是否到位，特别是对于场面比较大的工地，对于重点项目企业领导也需要远程监管。
（3）监管建筑工地现场的建筑材料和建筑设备的财产安全，避免物品的丢失或失窃给企业造成损失。
（4）将施工实况展现于客户面前，向客户展现工地的建设规划和形象进度，达到一个宣传效果。
（5）防范外来人员的翻墙、越界、闯入，入侵危险区及仓库等场所，保证工地的财产和人身安全。
三、智慧工地场景应用
智能视频分析技术来实现
（1）人员管理-安全生产
安全帽佩戴检测
人脸识别考勤管理
周界入侵防盗报警
危险区域人员检测
突然摔倒不起监测
禁止攀爬检测
人员徘徊检测
（2）工程环境-环境监控
烟火识别
扬尘、噪声、温湿度监测
消防通道堵塞检测
高空抛物检测
（3）工程机器-安全生产
人脸识别、实名操作
车牌识别、车辆统计
机器运行、状态监控
（4）工程物料-数量监控
材料领用、材料进场、材料预算
施工进度可视化
四、报警信息化管理
客户端报警信息查询
移动端APP报警推送
报警截图、报警视频、实时点播
各类报警事件报表统计
五、行业拓展应用
电力行业
建筑行业
石化行业
煤矿行业
六、智能视频分析特点
一体化：一个智能视频分析管理平台，多个智能视频分析功能模块。
模块化：安全帽识别、烟火识别、人脸识别、车牌识别、行为分析、视频质量诊断、动态跟踪、系统运维。
定制化：根据各种行业需求，例如建筑、石化、电力、煤矿深度定制智能视频分析功能。
扩展化：根据工程项目的大小自行选择灵活扩充。
数据化：生成数据报表，让安全生产管理决策更加科学。
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智慧工地的新技术有哪些
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贡献者回答智慧工地是通过智能视频分析技术，为建筑工地施工质量安全管理提供先进的技术手段，通过安装在建筑施工作业现场的各类监控装置，构建智能监控和防范体系，有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控。
选择性价比高的公司，最好要选择实力雄厚，有合作案例的公司，毕竟智慧工地解决方案属于项目核心技术，所以高技术水平很关键。
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