融合AI技术的视频监控，为行业带来了哪些创新和突破？

什么是AI视频监控？

基于人工智能的视频监控系统依靠计算机软件来分析视频监控摄像机的图像和音频。它的目标是识别人、物体或特定情况。这种软件通常被开发用来管理摄像机视野内的限制区域，并在检测到当时不应该存在的东西或异常时发送警报。

为什么我们需要人工智能？

人类监控实时监控录像的能力有其局限性。一名安保人员可以盯着一个视频监视器看大约 20 分钟，然后就会失去 95% 的注意力。之后，安保人员将不再有足够的注意力来识别重大事件。这些人为原因的限制，导致我们需要人工智能工具来更好地服务于各种任务场景。

大量数据（大数据）的可用性，尤其是图像、视频和文本，为训练复杂的神经网络模型提供了原材料，也就是众所周知的深度学习或机器学习。而且技术的进步使我们能以可承受的价格拥有强大的计算能力。

基于规则的人工智能视频监控方法

视频监控任务可以通过人工智能使用机器视觉来管理，机器视觉是一系列算法（基本数学程序），将检测到的目标与数千个记录样本进行比较。

如果 AI 注意到该对象与存储的图像之间存在一些共同特征，并且这些相似特征超过一定百分比，则系统就会发送警报。这些目标考虑了多种因素：大小、宽度、移动速度等。

这种方法被称为基于规则的方法，因为它涉及一组由人类开发者编写的程序规则，如果违反这些规则会触发警告。如今，基于规则的人工智能视频监控是最常见的类型。

行为分析和机器学习

近年来，由于机器学习技术的实施，人工智能视频监控开始遵循基于行为分析的方法。在这种情况下，人工智能是完全自学的，不需要初始编程输入。

人工智能可以基于对各种特征（速度、大小、方向、颜色、形状……）的模式分析，自主理解人类和物体的典型行为。为此，它会对所看到的事物和模式进行分类和标记，创建和完善自己对什么是“正常”和什么是“异常”的定义。

基本上，深度学习下的人工智能学会了通过经验识别事物何时“打破”模式。例如，AI会理解在机动车道路上行驶的汽车是绝对正常的，但在人行道上行驶的汽车肯定不是。

视频监控中的深度学习

深度学习是机器学习的一个子类型，它模仿人脑处理信息的机制。深度学习的出现代表了人工智能技术发展的巨大飞跃。人工神经网络是深度学习系统的核心，它使计算机在处理复杂任务上获得了更大的进步。

基于深度学习的算法优于其他解决方案，因为它们允许科学家们用更高质量和更广泛的数据集来训练和增强AI系统。得益于这个特性，它们对于某些任务可以达到 99.9% 的准确率，而传统的 AI 算法通常无法达到 95% 以上的准确率。

谈到AI视频监控，我们可以找到几个利用深度学习的应用：

人脸识别深度学习

如今，大多数人脸识别产品都依赖于深度学习技术。正如特拉维斯大学的研究人员所表明的那样，它们在受控环境中的识别系统的准确率达到了 99.9%。

将人脸识别技术应用于视频监控处理以及访问控制中，使公司能够实施强大的算法来分析面部特征，并根据这些特征有效地识别个人。与智能手机中使用的 FaceID 类似，视频监控和访问控制中的人脸识别可用于对用户进行身份验证，或识别潜在的安全风险。在 COVID-19 期间，人工智能人脸识别技术被频繁地使用，它可以检测人们是否戴着口罩，并帮助人们在办公室和商业建筑中提供非接触式体验。

用于人物检测的深度学习

深度学习也是近期人物检测技术改进的主要原因。通过一系列计算效率高的图像处理步骤来识别包含人的移动区域。之后这些区域由卷积神经网络分类器处理。当然，深度学习需要广泛的数据资源来训练系统和计算能力来为其提供动力。然而，另一个问题是，并非所有视频分析算法都适合深度学习。例如，车牌识别工具与旧的基于计算机视觉的算法配合得就很好。

基于人工智能的视频监控全球现状

人工智能在公共安全的监控场景中应用已经越来越普及。全球 176 个国家中有 75 个已经将人工智能应用于视频监控中，包括人脸识别系统（64 个国家/地区）和智能警察（52 个国家/地区）。比如美国公司在这方面就非常活跃，他们向全球 32 个国家提供AI监控技术。

结语

人工智能和数据分析在传统的视频监控领域的应用催生了智能视频分析技术。人工智能在计算机智能的应用方面发挥着关键作用，包括物体识别、运动检测以及跟踪或计数物体/人等，它为用户创造了传统安防摄像头无法提供的技术优势。这也是TSINGSEE青犀视频正在积极寻求AI战略转型的原因，并且我们已经在EasyCVR视频融合云服务中内置了AI算法，可以检测和识别人脸、车牌、安全帽佩戴检测、行人流量统计等等，并已经在多个实际项目中落地应用。除此之外，EasyCVR还具有语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力，在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等场景中获得了广泛应用。