AI 视频分析识别系统技术分析
AI 視頻分析識別系統
關鍵字:AI視頻行為識別分析系統、AI視覺分析系統、AI圖像識別分析系統、AI識別系統、AI行為分析系統
- 概述
- 背景
????人工智能大時代背景下，視頻應用領域相關的行業應用方式已經發生了深刻的變化，各論安防監控還是各類垂直行業視頻應用，都需要AI視覺分析與識別技術助力，而且需求廣泛而迫切。在應用層面，以AI分析識別技術為核心，集傳統視頻監控和行業相應傳感器/預警等設備一并接入管理并相互聯動的一體化綜合管理成了剛性應用需求，由此，深圳融合永道科技有限公司早在2012年就已以此方向，研發新一代AI智能視頻一體化平臺軟件，深挖行業需求，響應時代號角，向AI領域進軍。
????本平臺在我司AI-MIS分析識別算法中間件為核心的技術框架下,以AI人工智能機器視覺技術為支撐，以AI視頻應用為核心，把實現客戶需求為目標。細化應用規則，在良好的橫向業務應用規則擴展支持的同時，又重視縱向的技術深度化研發。持續研發適配更多的場景業務，為社會治安治理、保障安全生產提供有力的技術手段。
- 系統架構
2.1 系統網絡拓樸圖
2.1.1 局域網模式典型應用
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備注: 本模式為局域網環境下典型應用，所有設備都接入在同一個局域網下,AI系統服務器可以接入各式各品牌的網絡攝像頭和硬盤錄像機，也可以對接一些報警設備和傳感器設行。
客戶端管理電腦登錄連接主服務器，在客戶端軟件用戶界面統一管理系統。
??????一臺主AI服務器支持接入多臺從AI服務器，實現堆疊接入管理，便于系統擴容。
2.1.2 多分部本地AI系統互聯網應用
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備注: 本模式為多個分散在各地的分部AI系統，將報警事件統一上傳云平臺，通過IE客戶端連接云服務器訪問，本地AI系統架構為局域網模式，只要將本地AI服務器設置指向云管理服務器地址信息即可完成聯網。本模式特點：兩級架色，本地局部單元系統（本地運算),中心系統統一所有分部的本地系統的接警記錄
2.1.3 互聯網/大型多級局域網后臺分析模式
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備注:
2.2 AI-MIS算法中間件
2.2.1 AI-MIS算法中間件簡介
?????AI-MIS采用人工智能機器視覺“深度學習”技術底層架構，結合應用級算法，采用組件化設計，方便擴展算法類型，同時具備強大的樣本處理能力，樣本自動化生產標簽能力，可以高效研發新算法組件。
2.2.2 算法模塊
| 序號 | 名稱 | 備注 |
| 1 | 對象類別識別能力 | 人,跌倒的人,吸煙,眼鏡,背包,安全帶,反光衣,帽子,廚師帽,安全帽,手機,口罩,手提包,路面坑洞,蒙面,人臉正面,人臉側面,舉手,持刀,持槍,持棍,小汽車,自行車,摩托車,面包車,大客車,中巴車,火車,出租車標志,挖掘機,自卸貨車,灌式貨車,貨柜車,渣土車,飛機,風箏,狗,貓,牛,馬,鳥,老鼠,蟑螂,壁虎,行李箱,打包箱,手,三輪車,輪椅,火,煙柱,蛇 |
| 2 | 拌線探測 | 本算法規則在視頻內劃線，指定布控對象類別，系統檢測當布控對象經過線條時，觸發抓拍事件;對象長時間停留在線條上，則每隔N秒后觸發一次抓拍事件，由用戶指定檢測哪一種對象或多個對類別 本算法規則通常應用于檢測某種對象經過，如人員越界，車輛進出， 動物出入等。 ? |
| 3. | AB線探測 | 本算法規則在視頻內劃兩條線，指定布控對象類別，系統檢測當布控對象經過A線條再經過B線條時，觸發抓拍事件;反之則不觸發 本算法規則通常應用移動方向要求的某種對象經過，如人員越界，車輛進出， 動物出入，逆行，不按方向行駛等。 ? ? |
| 4 | 對象滯留偵測 | 本算法規則在視頻內繪制一個矩形或多邊形布控區域，設定某種對象長時間滯留在布控區域內(設定超過指定的N秒后)，產生抓拍事件 本算法規則通常應用于周界預警，車輛違停，人員排徊 |
| 5 | 區域入侵偵測 | 本算法規則在視頻內繪制一個矩形或多邊形布控區域，指定某種對象經過布控區域內，跟蹤并產生抓拍事件 ?本算法規則通常應用于周界預警 |
| 6 | 對象移走探測 | 本算法規則在視頻內繪制一個矩形或多邊形布控區域，設定必須有某種對象存在于布控區域內，如果在設置的時間范求沒有檢測到該對象，則產生抓拍事件 本算法規則通常應用于保安離崗或衛兵離崗、貴重物品看護 |
| 7 | 進入AB區域探測 | 本算法規則在視頻內繪制兩個區域，指定布控對象類別，系統檢測當布控對象經過A區再經過B區時，觸發抓拍事件;反之則不觸發 本算法規則通常應用移動方向要求的某種對象經過，如人員越界，車輛違規變道，不按方向行駛、逆行等。 |
| 8 | 人群聚集探測 | 本算法規則在視頻內繪制區域，設置區域內人數超過N人時，產生人群聚集抓拍事件 |
| 9 | 車輛擁堵探測 | 本算法規則在視頻內繪制區域，設置區域內車輛數量超過N時，產生車輛擁堵抓拍事件 |
| 10 | 區域人流統計 | 本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤進入區域的人員，當人員離開區域時產生一次抓拍記數事件 本算法規則應用于區域性人數統計 ? |
| 11 | 有人跌倒 | 本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤進入區域的人員，當人員在區域內跌倒時產生一次抓拍事件 本算法規則通常應用于敬老院、社區、看護老人是否跌倒預警。 |
| 12 | 對象靜止探測【警門睡崗】 | 本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤進入區域的人員，當人員處于靜止狀態時產生一次抓拍事件 本算法規則通常應用于識別警/門衛是否正在睡覺的行為 |
| 13 | 煙火探測 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內產生火苗或煙柱時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于消防安全場所 |
| 14 | 打電話 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員打電話時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于石油化工，防止打電話時的無線電流觸發火災; 另外防止一些安全生產區域，防止員工因打電話造成安全事故 ? |
| 15 | 未戴安全帽識別 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴安全帽時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于工地、安全生產車間，防止員工戴安全帽，以免引發安全事故 |
| 16 | 對象快速移動探測 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員快速移動時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于監獄，當有人快速移動時，及時預警 |
| 17 | 黑名單人臉識別預警 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員是否為黑名單人員，如果為黑名單人員則產生抓拍事件，及時預警通知安全人員處置等 本算法規則通常應用于單位或社區，或公安布控,及時發現黑名單人員便于工作人員及時處置 |
| 18 | 人車識別跟蹤 | 本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤識別進入區域內的人員(人臉識別)和車輛(車牌識別),產生抓拍事件 本算法規則應用多攝像頭人員或車輛跨鏡軌跡跟蹤 |
| 19 | 出入人流計數 | 本算法規則是在視頻內繪制兩條線，即A線和B線，當人員從A線再到B線時，觸發一次人流計數抓拍事件，通常應用于具有方向性的人流計數統計場所 |
| 20 | 未戴手套識別 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴手套時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于需要戴手套的工作場景，防止員工不戴手套，以免影響衛生或其它安全事件 |
| 21 | 吸煙識別 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員吸煙時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于消防安全場所 |
| 22 | 有人持刀識別 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員有人持刀時產生抓拍事件,及時預警 本算法規則通常應用于校園安全監控 |
| 23 | 未戴口罩識別 | 本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴口罩時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于廚房或其它需要戴口罩的工作場景，防止員工不戴口罩，以免影響廚房衛生或其它安全事件 |
| 24 | 未戴廚師帽識別 | 算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴廚師帽時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于廚房工作場景，防止員工不戴廚師帽，以免影響廚房衛生環境 |
| 25 | 外來人員人臉識別 | 算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員不是內部人員時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于單位或社區，防止閑雜人員進入 |
| 26 | 白名單人臉識別 | 算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員是否為內部人員，如果為內部人員則出入口通行放行、聯動開門、考勤記錄、會議簽到等 本算法規則通常應用于單位或社區，防止閑雜人員進入 |
| 27 | 打架行為識別 | 本算法規則支持識別有人打架行為，及時預警 |
| 28 | 未穿反光衣識別 | 檢測人員是否穿反光衣,或同行人中是否有人穿反光衣 |
| 29 | 未戴安全帶識別 | 檢測人員是否未戴安全帶 |
| 30 | 石油石化工人工服識別 | 檢測人員是否有穿工裝，目前只支持中石油中石化工人工服識別 |
| 31 | 騎車不戴頭盔 | 支持檢測騎自行車、電動車、三輪車的人員未戴頭盔 |
| 32 | 舉手求救 | 支持檢測人員舉手方式發出求救信號 |
| 33 | 貨車違規載人 | 支持檢測各類貨車違規載人，或家用三輪車載人抓拍 |
| 34 | 汽車車牌識別 | 支持各種汽車號牌識別，兼容新能源汽車車牌識別,兼容香港車牌識別 |
| 35 | 兩輪電動自動車車牌識別 | 支持各種自動摩托車/自行車白牌、黃牌、藍牌號牌識別 |
| 36 | 人數限定 | 支持設置視頻場景內小于指定的人數參預警或大于指定的人數預警 |
2.2.3 算法定制能力
?????AI-MIS中間件采用組件化架構，因此具有強大的可擴展性，完備的生產工具組件，使得AI-MIS中間件可以支持快速的定制新業務算法，在不需要太多改動上層業務代碼的情況下，高效的研發和訓練生產新型算法規則。
2.3 系統環境說明
?????本系統采用跨平臺主式編寫底層算法，和上層應用軟件，理論上可以適配支持任何操作系統，目前經過測試的操作系統為ubuntu 18.04 和Windows 7/8/10/12/16 ,本系統數據庫為了更好的適配算法，提高查詢速度和大數據存儲，采用了自研數據庫 AIDB。
- 功能模塊
3.1 實時預覽
3.1.1 AI通道實時預覽
?????客戶端預覽功能界面，支持實時預覽AI節點通道實時視頻，該視頻帶有分析疊加效果，支持云臺控制、支持預置位管理、捕圖、畫面雙擊放大、全屏等操作。
3.1.2 監控通道實時預覽
客戶端預覽功能界面，支持實時預覽監控攝像頭節點通道實時視頻，該視頻不帶有分析疊加效果，支持云臺控制、支持預置位管理、捕圖、畫面雙擊放大、全屏等操作。
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3.1.3 視圖管理
????在客戶端預覽功能界面內，支持將已經打開的視頻保存為視圖模板，支持創建9999個視圖，可以設定客戶端啟動后自動加載模板。
3.1.4 云臺控制
????在客戶端預覽功能界面內，支持將已經打開的視頻進行云臺操作，默認支持向左、向左、向上、向上、左上、右上、左下、右下、拉遠、拉近、轉到預置位等操作，支持創建自動定時執行預置位計劃。
3.2 數據查詢
????客戶端具有數據查詢功能界面，支持選中某個通道、事件類型、時間范圍查詢系統智能抓拍通道產生的報警抓拍數據，支持將查詢到的數據(含圖片)下載到客戶端 本地磁盤。
3.3 統計分析
?????系統內器海量統計分析模塊，自動計數每一種事件類型數據，統計粒度最小單位為小時，支持按每日、月、年、時間段、通道等方式快速查詢統計數據。
3.4 檔案管理
系統支持人員檔案管理和車牌檔案管理，人員檔案管理主要應用人臉識別黑白名單和訪客管理應用，黑名單人員主要應用于人臉識別發現黑名單人員預警，白名單人員主要應用于單位內部人員出入口通行管理、考勤和會議簽到管理。
車輛與號牌管理主要應用于出入口車輛通行管理（不涉及收費）。
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3.5 系統配置
在系統配置功能模塊內，管理員用戶可以操作設置如下功能：
AI通道相應的攝像頭及分析識別算法應用規則
監控通道相應的攝像頭，及設置是否錄像等
上傳第三方平臺http協議配置
聯動郵件發送配置
系統維護操作（系統重啟、時間同步）
3.6 二次開發
?????本系統提從如下二次開發協議接口：
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- 系統性能參數
| 序號 | 項目 | 備注 | ? |
| 1 | 系統用戶數 | 最大支持9999個用戶同時在線 | ? |
| 2 | 事件記錄最大數量 | 最大支持1024億條記錄存儲，查詢響應速度不高于3秒 | ? |
| 3 | AI服務器堆疊數量 | 支持1024臺AI服務器 | ? |
| 4 | 監控攝像頭接入數量 | 最大支持900000個監控攝像頭 | ? |
| 5 | 抓拍事件接收時間 | 少于1秒 | ? |
| 6 | 單個AI通道疊加分析規則數量 | 最大可同時添加16個算法同時運算 | ? |
| 7 | ? | ? | ? |
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歡迎電話聯系，一起交流 AI行為分析系統技術開發事宜 TEL&WX: 13570895778
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的AI 视频分析识别系统技术分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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