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  • 1.2 为什么要行为识别 行为识别事实上在很多地方有非常广 泛的应用,下面举几个例子。第一个例 子,据估计在中国已经安装了 6 000 万以 上的监控摄像头。现在技术瓶颈在哪里? 在于计算机系统不理解监控摄像头录下 ...

    1.2 为什么要行为识别

    行为识别事实上在很多地方有非常广 泛的应用,下面举几个例子。第一个例 子,据估计在中国已经安装了 6 000 万以 上的监控摄像头。现在技术瓶颈在哪里? 在于计算机系统不理解监控摄像头录下 的视频里面有什么人、在发生什么行为。 所以说,目前的监控系统还不能很好地 理解这个世界。从这个意义来讲,要想 把目前的监控系统变得真正智能化,真 正能够充分发挥监控数据的作用,还需 要对监视视频中的对象和行为进行自动 的分析与识别。在实际监控系统使用中, 往往是发生了什么案件,公安去调监控 视频,警察同志往往要在 20~40 万小时 的监控视频中寻找线索,大家可以想象 这是一个多么大的量。

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    另外一个领域,在线视频的增长非常迅速,像 Yutube 这样的视频网站,每小 时大概有数百个小时的视频被上传。很 多视频包括人或者动物的行为。现在这 个视频一般上传时,网站会告诉用户, 希望给一个标签,或者写一句话描述一 下,但并不是所有人都会写,或者不是 所有人都描述的很全面。如果能够自动 分析识别视频的内容,就可以更好地索 引和检索视频,便于向用户推荐,这有 非常重要的市场价值。

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    还有很多领域,比如运动分析、人 机交互、手势识别等都可能涉及到行为 识别。从研究的角度,行为识别难在哪 里?谈几个方面,一个方面,数据是很 大的问题,我们做计算机视觉或者图像 研究,很多问题是依靠数据来定义的, 就是说数据的规模、数据的复杂程度决 定了这个问题的复杂程度。对于视频来 讲,1 秒钟的视频通常包括 20~30 帧 的 图像,因此视频的数据量是非常大的, 内容也很丰富,这决定了视频特征的维 度往往非常高。另外一个方面,视频里 面包含非常大的变化,包括视角、姿态、 运动快慢、光照等,都会带来一些变化。 需要行为的识别的算法对这些变化有鲁 棒性。

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    除了这些以外,视频行为分类还有其 他一些挑战,比如说行为的种类非常多, 对视频进行精细的时空标注特别花费时间。

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  • AI智能行为监控系统技术解决方案—深圳太古计算机系统有限公司出品
  • 智能监控系统中异常行为识别及追踪.pdf
  • 基于行为识别的铜冶炼智能安全监控系统.pdf
  • AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一,基于AI算法对视频内容进行检测分析,通过提取视频中的关键信息,进行标记或者相关处理,并形成相应事件的处理和告警。 一、AI视频分析技术的优势 基于AI的视频...

    AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一,基于AI算法对视频内容进行检测分析,通过提取视频中的关键信息,进行标记或者相关处理,并形成相应事件的处理和告警。

    一、AI视频分析技术的优势

    基于AI的视频分析是视频监控行业讨论很多的话题之一,相关的预期也较高。因为实时监控和查看视频监控内容十分具有挑战性,尤其是在处理大量摄像机接入时。传统的人工处理方式不仅效率低下,还容易遗漏信息,而且需要大量人力成本。基于AI的视频分析技术通过使用全面而复杂的算法来分析视频流。AI可以逐像素查看摄像机的图像,几乎不会遗漏任何信息。

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    二、AI视频分析涉及哪些技术

    视频分析是一项具有挑战性的工作,在视频处理中将逐帧读取视频,并且对于每一帧,将执行图像处理以便从该帧中提取特征。

    机器学习算法使用大量采样数据(训练数据)自动构建数学模型,以便能够在无需专门编程的情况下,通过计算结果做出判定。目前市场上也有许多用于图像处理的机器学习框架。OpenCV是一个开源计算机视觉和机器学习的库,主要用于图像识别和视频处理任务。另一方面,TensorFlow是Google创建的开源机器学习框架,用于检测高精度对象。我们可以将视频处理视为五个关键任务的混合:

    1、物体检测(Object Detection)

    它是一种计算机视觉形式,可以识别图像或视频中的对象并找到它们。物体识别可以使用这种识别和定位的方法计算场景中的物品,并确定和标注它们的确切位置。

    2、物体识别(Object Recognition)

    物体识别是一种计算机视觉形式,用于识别图片或视频中的物体。深度学习和机器学习算法的主要结果是物体识别。就类似当人类看图像或看电影时,我们可以快速发现和甄别人物、事物、场景等信息。

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    3、目标跟踪(Object Tracking)

    目标跟踪是机器视觉领域的重要课题,被广泛应用于智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等应用领域。例如在足球比赛中,目标不仅仅是人,也可能是生物、汽车或其他重要物体,例如足球。

    4、实时视频分析(Real-Time Video Analytics)

    摄像机会产生大量视频数据,人工有时无法手动查看存储的图像以进行相关事件的处理。因此需要借助AI智能识别分析,以此来发现监控图像中的重要信息,如周界入侵、危险行为、烟火、可疑人脸等等。

    5、触发实时警报(Triggering Real-Time Alerts)

    AI通过在视频图像中检测到异常行为时,便做出响应,如:向管理员发出告警信息。视频识别技术提高了态势感知的能力。一些应用示例包括:

    • 基于相似外观的告警:视频监控可根据实体外观相似的需求定制告警,如危险物检测、烟火检测等。
    • 基于计数的告警:当在给定时间段内在预定位置检测到一定数量的物体(车辆或人)时,可以触发警报。
    • 人脸识别告警:相关部门可以根据从视频图像中提取的信息,以此快速识别罪犯并实时发出告警。

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    三、应用场景示例

    1、智慧城市:

    使用深度学习算法进行实时视频分析在智能城市中具有突出的用例。越来越多的公司正试图研发AI视频分析技术并开发更多与城市有关的集成解决方案。

    1)规范地摊经济:基于深度学习算法,分时分区检测违规摆摊。
    2)垃圾分类:在重点区域、街道等使用高清监控设备,通过自动检测,避免居民随意丢弃垃圾、夜间偷放垃圾物等情况。

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    2、智慧交通:

    1)自动识别车牌:ANPR(Automatic Number Plate Recognition),无需人工干预即可实时地检测和读取车牌号。基于OCR技术来识别车牌字符,将图像转换为数字文本,这使得视频分析技术可以检测和记录车牌号,可应用在交通监控场景中如识别闯红灯、交通事故中的车辆。

    2)交通监控:AI视频分析可以提供有助于分析交通路况和监控交通拥堵。除了检测危险事故之外,交通监控还可以定量了解特定时间和交通模式区域内的车辆数量。

    3)车流量统计:AI视频分析的这一方面涉及区分汽车、卡车、公共汽车、出租车等车型以及数量统计,以便生成有价值的统计数据,用于获取交通信息。

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    3、智慧零售:

    基于人脸与人体识别、大数据分析能力,在出入口、室内安装摄像头,实时检测人体、监测客流、自动统计人流量等等。

    1)人数统计:可以使用视频分析进行门店内的人流量统计,有助于商店了解门店运营情况,并以此优化营销策略和改善顾客体验。
    2)自动结账:通过面部识别软件扫描人脸,在结账终端自动开始付款。
    3)库存补货:在商店的整个货架上安装智能摄像头,通过训练好的机器视觉算法,可以自动检测顾客何时从货架上取走商品,以此提醒工作人员向货架上重新补货。

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    四、总结

    TSINGSEE青犀视频结合多年的视频领域技术经验,通过部署Al算法智能视频分析技术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,旗下产品视频融合服务平台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AI算法的视频智能分析行业解决方案,解决实际业务中的痛点和难点,加速技术的落地应用。

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  • 基于内容和行为分析的智能识别监控系统的设计与应用.pdf
  • 最近的一个需求需要采用AI识别司机玩儿手机行为识别司机抽烟行为,并自动为司机打分 360水滴APP/WEB 百度AI识别用户玩手机,识别用户抽烟,识别车辆信息,人体分析 AI识别抽烟 ...

    最近的一个需求需要采用AI识别司机玩儿手机行为,识别司机抽烟行为,并自动为司机打分

    360水滴APP/WEB

    百度AI:识别用户玩手机,识别用户抽烟,识别车辆信息,人体分析

    AI识别抽烟

    https://ai.baidu.com/cvpaas/#/skill/4

    AI识别打手机

    https://ai.baidu.com/cvpaas/#/skill/5

    360手机监控

    https://my.jia.360.cn/web/myList

     

    现在来说说具体情况吧,由于360设置了防抓包的缘故,模拟登陆方案宣告失败!看不到具体的请求地址以及反馈的参数!

    改为方案二:

    按键精灵抓取视频帧,然后存储到本地文件夹,再由一个Windows下的计划任务A每隔几分钟处理一下本地汇总的照片数据,另外一个计划任务B再将A处理的结果往服务器上扔,服务将获取到的数据存放到缓存中,最后服务器还有一个脚本跑这缓存中的数据,根据业务逻辑添加修改对应的数据

    大致的介绍一下按键精灵,一门易语言,挺容易学习的,这里主要用到的里面的wqm,常用语法我大致梳理一下:

    鼠标移动至坐标:moveto X,Y   

    左键单击:leftclick 1

    左键双击:   leftdoubleclick 1

    常用语法:if endif   ;   for  next   ;标记  rem a  goto a ;定义方法sub functionA  call functionA

    调试工具:messageBox title弹窗,    traceprint  窗口日志

    具体不多介绍了,官网有,有不懂得可以私我

     

     

     

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  • AI行为识别:安防主动预警

    千次阅读 2020-03-29 15:11:51
    我国的安防行业开始于20世纪70年代末到80年代初,主要安防产品分为视频监控、门禁和防盗报警三类。从城市的“平安城市”工程、公安、交通、楼宇、文教卫、银行金融等各行业级应用,再到社区、家庭安全的消费级应用,...

     

    不能只是被动的安防

    意外和明天,我们永远都不知道哪一个会先到。暴力伤医、校园霸凌、天灾人祸等事件频频发生,安防成为国家和人民重视的问题。我国的安防行业开始于20世纪70年代末到80年代初,主要安防产品分为视频监控、门禁和防盗报警三类。从城市的“平安城市”工程、公安、交通、楼宇、文教卫、银行金融等各行业级应用,再到社区、家庭安全的消费级应用,安防贯穿始终。但对于防范更多突发性意外事件的发生,现阶段的安防手段还存在响应慢、效率低等问题。随着技术的革新引领,安防行业也在寻求变革,正在从“ 看得见 ” 步入 “ 看得懂 ” 的智能化时代。

    人工智能为安防行业的转型提供了重要的技术支撑。其中的行为识别技术能很好弥补纯人为安防的缺陷,使安防从被动防御变为主动预警。

    爱莫如何用行为识别使安防更主动

    行为识别指的是让机器从一个未知视频或图像序列中自动分析其中正在进行的行为。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。

    爱莫充分利用自身独特的技术路径,通过行为识别的技术对场景实时跟踪、识别分析,并以最快时间达到对突发性事件的警报。

    以下是爱莫行为识别技术的实际演示:

    暴力行为/车祸识别 

    车祸识别

    持枪识别

    明火场景识别

    行为识别的应用

    • 行业级应用

    智慧城市、智慧园区视频监控智能化升级应用;公安、校园、医院、金融、楼宇等高安全需求场景的突发性事件的主动预警;

    • 消费级应用

    家庭、社区用于照看老人儿童、防火、防盗、防漏电等的警报通知;

    目前,爱莫的人体行为识别技术已在细分场景有落地案例,助力各行业客户的安防智能化与数字化升级。

    • 监狱场景应用:实时分析并警报是否有人员逃逸、斗殴等情况;
    • 校园周边安防应用:实时分析并警报是否有学生斗殴、外人入侵等情况;
    • 医院周边安防应用:实时分析并警报是否有暴动伤医、危险人员等情况;

     

    爱莫行为识别应用案例

    行为识别为何难

    相较于人脸识别,行为识别对技术的要求更高一层。

    • 需要识别的环境复杂

    危险和意外的发生往往伴随着光线情况复杂、多人、大幅度动作、模糊、遮挡等问题,这些都严重导致机器无法精准识别目标。

    • 数据收集难

    视频的精细标注工作量远大于图像标注。加上动作种类繁杂,收集数据很难为每个类别收集足够多的训练样本。

    • 训练过程难

    不同人同一种动作差异很大,比如挥手,有些人举得很高幅度很大,有些人动作却很矜持;同时一种动作还分很多子类,比如拳击就可以包括上勾拳,平勾拳,斜勾拳等。

    爱莫的优势

     

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空空如也

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