视频分析使用人工智能通过将计算机视觉和深度学习应用于视频片段或实时视频流来完成各种任务。视频分析有时也称为视频内容分析或智能视频分析。
新型视频分析技术正在迅速普及。主要采用者是寻求使用最新的 Al 技术来解决长期存在的问题的企业，以及在人工智能 (Al) 出现之前一直在运行视频监控系统的企业。
深度学习和机器学习（Al 的两个子集）的进步使视频分析能够改变曾经需要人工干预才能成功实现自动化任务的传统格局。
使用深度学习进行视频内容分析、实时视频处理的能力以及视频识别软件准确性的提高，推进视频分析市场一直在不断发展。
AI视频智能分析的工作流程
**视频分析中的目标检测是如何发生的？**多年来，由于 Mask R-CNN 或 YOLO 等算法的出现，视频源中的实时对象检测成为可能。这些算法是预先制定的，可以检测目标对象之间的差异。例如，它们允许视频分析程序实时检测和跟踪诸如车辆、人、交通信号灯等目标。这些目标被标记并且可用于诸如车辆或人员流量统计之类的场景中。
运动检测和视频分析
视频运动检测是一种通过分析一系列图像中的差异来定义场景中活动的方法 视频运动检测通常通过帧引用或像素匹配等过程进行。帧引用和像素匹配涉及检测视频帧之间的水平或垂直变化并将它们视为检测。该技术通常用于使用运动检测分析视频。它既可以内置到网络视频产品（如 IP/CCTV 摄像机）中，也可以通过视频管理软件提供。
特定行业的AI视频分析技术
AI视频分析一直致力于通过创建用于识别和检测视频流中不同对象的通用方法来提供安防解决方案。此类技术可用于跟踪视频中感兴趣的人、对象或识别和检测入侵者。出于这些目的，使用视频分析允许标记某些对象并针对可疑行为发出警报。
垂直运动检测
用于安防的视频分析的一个特定实例可能是围栏攀爬检测系统。智能系统通常接受过训练，知道人们走出围栏是正常的，但爬上围栏或在围栏上挣扎是异常行为。 视频分析软件经过训练，可以识别运动中的细微差别。
AI系统可以接收到来自智能摄像头的实时视频馈送，并实时检测电子围栏的规则和不规则行为。如果有人开始攀爬围栏，软件会将垂直运动识别为异常事件并发出警报。 相比之下，如果有人走到围栏旁边，他们会产生水平运动，检测系统不会将其归类为可疑活动。
目前市场存在多种不同变体的视频分析应用技术。 例如，有些视频分析可用于检测在视野范围内攀爬围栏的人。在此应用中，视频分析功能基于直接在设备上运行的集成对象检测算法，而不是外部服务器，以实时执行检测（边缘计算）。
多种AI算法可以同时运行，并且可以通过消息、电话或视频管理系统，向管理人员发送警报。
视频源对象分类
视频源对象分类涉及检测实时摄像机源或给定视频中的危险对象。有时甚至难以在摄像机前被安保人员看到的物体之间的微小差异都可以通过视频分析程序检测到，这些程序经过训练可以发现微小的差异，这些细小的差异可能会引发潜在的安全风险。
例如，X 射线安检可以使用经过训练的视频分析，在安检时对行李的实时馈送进行对象分类，以识别感兴趣的特定对象，例如锋利的工具。随着AI算法准确性的提高，此类技术已在全球范围内实施。
行为跟踪
与电子围栏示例中讨论的运动检测类似，其他类型的行为也是视频分析能够进行分类的相关依据。例如，行为跟踪涉及与自身和较大物体（例如车辆）相关的人类行为，以及它所涉及的场景应用一般用于区域的安全。
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**徘徊检测：**视频分析经过训练，可以在人员或车辆停留在定义区域的时间超过用户定义的时间允许时，便发出告警通知。为了该区域的安全，可以根据情况激活警报。该行为在药房、ATM、工厂园区等场所的可疑行为实时通报中非常有效。
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**停车车辆检测：**这部分视频分析技术有助于防止车辆长时间闲置或停在未经授权的位置。 检测在敏感区域附近停留的时间超过用户定义的时间允许的车辆。此行为非常适合阻止车辆阻塞装货和接收码头、执行停车规则以及减少车辆在代客服务或停车场处的等待时间。 在行驶的道路上停止的车辆也可以指示未报告的事故或车辆问题，并且这种技术可以提醒交通管理部门进行及时处理。
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**摄像机破坏：**高级视频丢失检测可以识别实时视频流何时受到损害或篡改。例如，如果破坏者涂漆或覆盖镜头或伸手将固定相机移离预期场景，则会触发警报。
AI视频智能分析市场
AI视频智能分析市场的传统参与者包括 Cisco、Avigilon、AxisCommunications、Aventura Systems、Genetec、IBM、IntelliVision、Bosch Security、华为等。视频分析市场分为服务和软件。大多数公司专注于创建可以消费的视频分析产品（服务）或产品成功所需的软件（软件）。
视频分析市场中最普遍的场景应用涉及安防：事件检测、入侵管理、人数统计、交通监控、自动车牌识别 (ANPR)、面部识别、AR、姿态估计等待。此外，AI视频智能分析技术在零售、医疗和酒店等场景中也发挥了重要作用。
最近，市场上引入了新型计算机视觉平台，允许企业提供定制的视频分析应用。使用低代码开发平台构建的视频分析解决方案帮助企业采用定制视频分析解决方案，同时提供现成软件的功能、速度、简单性和灵活性解决方案。
TSINGSEE青犀视频的技术值得一提，因为它将对整个视频分析软件领域的发展方向具有指导意义。结合多年的视频领域技术经验，通过使用部署的 Al 算法实时处理大量智能摄像头的视频源，实现海量视频的接入、智能分析及处理能力。目前，EasyCVR已经实现人脸检测、人流量统计、车辆检测、车牌识别等AI智能识别技术的研发，并广泛应用在交通、物流、安防、消防等场景中。未来，TSINGSEE青犀视频将提供更多基于深度学习视频分析的行业解决方案。
