ai智能视频智能分析系统

　　智能AI行为识别分析监控系统，能主动识别场景内各种求救事件、打架事件、摔倒事件、闯入事件、攀爬事件，一旦被监控摄像机扑捉到类似行为，立即预警给监控中心，监控中心可以快速做出反应，及时防范，阻止事态恶化。我们还可以根据用户实际需求，由用户自定义各种符合管理要求的行为动作，从而实现各种异常行为动作的识别和预警。

　　简单来说就是智能识别出哪些人、在什么时刻、什么地方、干什么事情。这个强大的神经网络深度学习算法，和人类的大脑一样，也包括了很多神经元。学习的过程如同婴儿在学习识别形状、颜色等各种特征，通过不断的训练，便能从纷繁的图像中识别出形状、颜色等。

　　行为识别算法都是基于视觉的，包括视频和图像，必须要看得见，才能进行分析。抽烟的捕捉主要是通过检测人和烟，以及它们之间的位置关系来判断的。一般抽烟要不拿在手上，要不正在抽，会有一些比较明显的特征。通过识别匹配这些特征，捕捉到抽烟行为。

　　利用计算机图像视觉分析技术理解视频画面内容，系统将图像处理、模式识别、智能分析以及信号处理等先进算法技术融入多元化场景中，通过算法优化分离场景背景与目标，从海量图像中自动发现、分析人的异常行为并立即进行处理，实现包括入侵检测、围墙翻越检测、群体事件检测、离岗检测等行为识别。

注：以下内容跟正文无关

class TestDisplayResults(unittest.TestCase):def test_show_on_small_image(self):height, width = 300, 400img = np.ones(shape=(height, width, 3))test_show = base_display.DisplayResults(title="Demo", display_ops=[])resized_img = test_show.resize_to_fit_window(img)assert test_show.window_size[1] == resized_img.shape[1]def test_show_on_large_image(self):height, width = 720, 1280img = np.ones(shape=(height, width, 3))test_show = base_display.DisplayResults(title="Demo", display_ops=[])resized_img = test_show.resize_to_fit_window(img)assert test_show.window_size[1] == resized_img.shape[1]if __name__ == '__main__':unittest.main()

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