基于边缘AI计算的人员入侵检测CNN算法在实际场景中的应用
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
目前AI人员入侵检测有两种：一种是前端智能检测，基于内置AI算法的前端设备（摄像头等），直接在边缘对采集的监控视频图像进行检测识别；另一种是后端智能，将前端设备采集的视频图像传输到后端视频平台，结合平台内置的人工智能检测识别应用，对视频图像进行人员入侵检测。无论是前端的边缘智能，还是后端智能，人员入侵检测技术均是基于深度学习AI算法，通过视频监测周界或区域是否有人员入侵。
边缘AI智能在当前也已经成为一种趋势，今天我们来浅析下基于边缘AI计算的人员入侵识别技术。
人员入侵检测基于CNN算法，可实现对人体的精准检测与识别，以及对人员的目标跟踪。通过人体识别算法建立人体图像模型，完成自动识别人体，并能以视觉图像智能分析精准区分人和干扰物体，如其他移动物体（猫狗等）。
在实际检测时，经历了以下几个过程：
1）对视频图像进行分析；
2）提取视频图像中的运动目标；
3）判断运动目标是否进入指定区域的周界；
4）当判断运动目标进入指定区域的周界时，便向监控平台发出报警信息；
5）同时传输该区域的视频图像实时在显示屏上进行显示。
结合实际应用场景的案例来说，将内置有人员入侵算法的AI摄像机部署在需要监控的区域，当有可疑人员进入监测范围内可对其自动检测与识别。当其进入到安全敏感区域，便可对其抓拍并将当时图像传输到EasyCVR平台视频监控中心，管理中心将告警消息推送给管理人员，实时预警周界区域内人员入侵事件。联动安置在现场的声光或语音装置，还可以进行声光告警、语音提醒，警示人员尽快离开或禁止闯入。
前端AI安全生产摄像机能一体化完成检测、识别、预警、传输等过程，EasyCVR平台可实现视频监控直播、转码分发、告警上报、录像与回看、语音提醒等能力。
人员入侵检测涉及到人体目标检测、人脸轨迹分析、行人体态特征分析等多种分析识别算法。用户则自定义划定警戒区域，利用计算机视觉技术"看"的功能，及时发现异常，可在入侵者接近警戒区域时提前预警。
除此之外，AI摄像机还应该具备防干扰能力，排除因风吹草动、下雨下雪、刮风树叶摇动、光影变化、猫狗跑动等各种室外干扰所产生的误报。TSINGSEE青犀视频AI安全生产摄像机基于深度学习算法，可以有效区分行人和其他物体，避免非人员闯入引起告警误报。
AI安全生产摄像机全新嵌入式多算法框架软件，内置多种AI算法，企业可根据摄像头配置选择算法，除了人员入侵检测，还包括烟火检测、室内通道堵塞检测、离岗睡岗检测、人员入侵检测、周界入侵检测、室外消防通道占压检测等。
相比于其他传统入侵检测的方法，视频监控系统具有稳定、适应性广泛等特点，基于边缘AI的人员入侵检测，不仅更加智能，而且延迟低、响应速度快，检测效率更高。
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