程瀅慈的學習歷程檔案 - 111-1 人工智慧 - 4. 視頻識別
 


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    4. 視頻識別

    AI視頻識別涉及哪些技術?

    AI視頻識別技術是計算機視覺中增長最快的領域之一,基於AI算法對視頻內容進行檢測分析,通過提取視頻中的關鍵信息,進行標記或者相關處理,並形成相應事件的處理和告警。

    一、AI視頻分析技術的優勢

    基於AI的視頻分析是視頻監控行業討論很多的話題之一,相關的預期也較高。因為實時監控和查看視頻監控內容十分具有挑戰性,尤其是在處理大量攝像機接入時。傳統的人工處理方式不僅效率低下,還容易遺漏信息,而且需要大量人力成本。基於AI的視頻分析技術通過使用全面而複雜的算法來分析視頻流。AI可以逐像素查看攝像機的圖像,幾乎不會遺漏任何信息。

    AI視頻識別涉及哪些技術?

    二、AI視頻分析涉及哪些技術

    視頻分析是一項具有挑戰性的工作,在視頻處理中將逐幀讀取視頻,並且對於每一幀,將執行圖像處理以便從該幀中提取特徵。

    機器學習算法使用大量採樣數據(訓練數據)自動構建數學模型,以便能夠在無需專門編程的情況下,通過計算結果做出判定。目前市場上也有許多用於圖像處理的機器學習框架。OpenCV是一個開源計算機視覺和機器學習的庫,主要用於圖像識別和視頻處理任務。另一方面,TensorFlow是Google創建的開源機器學習框架,用於檢測高精度對象。我們可以將視頻處理視為五個關鍵任務的混合:

    1、物體檢測(Object Detection)

    它是一種計算機視覺形式,可以識別圖像或視頻中的對象並找到它們。物體識別可以使用這種識別和定位的方法計算場景中的物品,並確定和標註它們的確切位置。

    2、物體識別(Object Recognition)

    物體識別是一種計算機視覺形式,用於識別圖片或視頻中的物體。深度學習和機器學習算法的主要結果是物體識別。就類似當人類看圖像或看電影時,我們可以快速發現和甄別人物、事物、場景等信息。

    AI視頻識別涉及哪些技術?

    3、目標跟蹤(Object Tracking)

    目標跟蹤是機器視覺領域的重要課題,被廣泛應用於智能監控、動作與行為分析、自動駕駛等應用領域。例如在足球比賽中,目標不僅僅是人,也可能是生物、汽車或其他重要物體,例如足球。

    4、實時視頻分析(Real-Time Video Analytics)

    攝像機會產生大量視頻數據,人工有時無法手動查看存儲的圖像以進行相關事件的處理。因此需要藉助AI智能識別分析,以此來發現監控圖像中的重要信息,如周界入侵、危險行為、煙火、可疑人臉等等。

    5、觸發實時警報(Triggering Real-Time Alerts)

    AI通過在視頻圖像中檢測到異常行為時,便做出響應,如:向管理員發出告警信息。視頻識別技術提高了態勢感知的能力。一些應用示例包括:

    基於相似外觀的告警:視頻監控可根據實體外觀相似的需求定製告警,如危險物檢測、煙火檢測等。

    基於計數的告警:當在給定時間段內在預定位置檢測到一定數量的物體(車輛或人)時,可以觸發警報。

    人臉識別告警:相關部門可以根據從視頻圖像中提取的信息,以此快速識別罪犯並實時發出告警。

    三、應用場景示例

    1、智慧城市:

    使用深度學習算法進行實時視頻分析在智能城市中具有突出的用例。越來越多的公司正試圖研發AI視頻分析技術並開發更多與城市有關的集成解決方案。

    1)規範地攤經濟:基於深度學習算法,分時分區檢測違規擺攤。

    2)垃圾分類:在重點區域、街道等使用高清監控設備,通過自動檢測,避免居民隨意丟棄垃圾、夜間偷放垃圾物等情況。

    AI視頻識別涉及哪些技術?

    2、智慧交通:

    1)自動識別車牌:ANPR(Automatic Number Plate Recognition),無需人工干預即可實時地檢測和讀取車牌號。基於OCR技術來識別車牌字符,將圖像轉換為數字文本,這使得視頻分析技術可以檢測和記錄車牌號,可應用在交通監控場景中如識別闖紅燈、交通事故中的車輛。

    2)交通監控:AI視頻分析可以提供有助於分析交通路況和監控交通擁堵。除了檢測危險事故之外,交通監控還可以定量了解特定時間和交通模式區域內的車輛數量。

    3)車流量統計:AI視頻分析的這一方面涉及區分汽車、卡車、公共汽車、出租車等車型以及數量統計,以便生成有價值的統計數據,用於獲取交通信息。

    AI視頻識別涉及哪些技術?

    3、智慧零售:

    基於人臉與人體識別、大數據分析能力,在出入口、室內安裝攝像頭,實時檢測人體、監測客流、自動統計人流量等等。

    2)自動結賬:通過面部識別軟件掃描人臉,在結賬終端自動開始付款。

    3)庫存補貨:在商店的整個貨架上安裝智能攝像頭,通過訓練好的機器視覺算法,可以自動檢測顧客何時從貨架上取走商品,以此提醒工作人員向貨架上重新補貨。

    四、總結

    TSINGSEE青犀視頻結合多年的視頻領域技術經驗,通過部署Al算法智能視頻分析技術實時處理大量智能攝像頭的視頻源,實現海量視頻的接入、智能分析及處理能力。目前,旗下產品視頻融合服務平台EasyCVR已經實現人臉檢測、人流量統計、車輛檢測、車牌識別等AI智能識別技術的研發,並廣泛應用在交通、物流、安防、消防等場景中。

    未來,TSINGSEE青犀視頻將提供更多基於AI算法的視頻智能分析行業解決方案,解決實際業務中的痛點和難點,加速技術的落地應用。

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