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AI人工智能助力视频监控

    不断推进的平安城市和雪亮工程建设让视频监控遍布大街小巷,据不完全统计,一个中型城市约有上万路监控,有的甚至上10万路,每天产生的视频数据相当于千亿幅图片。然而,由于早期技术等因素的限制,传统视频监控摄像头已经无法满足当前社会经济发展的需求。随着前端算力的提升,智能分析软件的进一步前移,智能摄像机毋庸置疑的成为下一代摄像机的发展方向。     传统监控摄像头只能提供实时情况监控,或者回看已经发生的某些事情。而整合了人工智能技术的智能摄像机,让用户能够实时监控情况,并在问题发生之前识别出问题。数据科学家MaheshSaptharishi博士表示:“包含视频分析功能的监控系统可以实施分析视频内容,检测出可能构成威胁的异常活动。基本上,视频分析技术可以帮助安全软件‘学习’什么是正常情况,这样它就可以检测出异常情况,以及某个个人可能忽略的潜在危害行为。”这是人工智能与视频监控相结合的关键驱动因素之一。其背后的想法是,先进的软件可以完善人类的判断力,提供更准确、更安全的监控。但这并不意味着取代人类监控,而是让这个过程更细致化和更个性化。
    人工智能在视频监控落地
    智能监控旨在对监控视频中的物体、行为、事件等对象,通过检测、识别、跟踪等视觉模式识别技术进行智能分析和判断,从而减少或取代人力的干预,所涵盖的技术包括对人脸、行人、车辆、标识等视觉对象识别和行为分析等,其应用主要分为以下几种:
    1、人脸识别。人脸识别系统有很多潜在的价值,它可以与视频监控系统结合在一起,帮助执法人员在人群中辨认、识别目标人员的面孔,这可能在未来有助于警方追踪罪犯,甚至可以防范于未然,从源头上组织犯罪的发生。可用于人脸核查,安防人脸搜索等。
    2、车牌识别。先拍摄到已停止汽车清晰的车牌图像,然后再采用图像检测方法检测出图像中车牌的位置,接着进行车牌文字的抽取和识别,通过对车道内通行车辆的视频流进行采集,实现对同一车牌的多次识别,最后输出经过优化选择的结果,一般无需外界触发信号、具有较强的适应能力,对车辆遮挡情况有一定的抵抗能力。主要用于小区车辆的登记查询以及收费,高速公路的违法车辆的抓拍。
    3、语音识别。语音识别根据对说话人的要求分为特定人语音识别和非特定人语音识别。特定人语音识别是指当前的语音识别系统被设计用来识别某个具体使用者的语音,这种情况下数据库中的音频样本均来自于使用者本人,所以数据库中语言的发声习惯、语速、语调均与使用者一致,可以大幅提升识别准确率。非特定人语音识别是指使用一套通用的系统来供所有用户使用,使用门槛低,系统推广性强。主要实现人机交互。
    4、表情识别。表情识别是指从给定的静态图像或动态视频序列中分离出特定的表情状态 ,从而确定被识别对象的心理情绪,实现计算机对人脸表情的理解与识别,从根本上改变人与计算机的关系,从而达到更好的人机交互。主要根据人的表情,推荐不同的商品。
    5、年龄识别。摄像机通过核对识别对象的骨架结构,眼睛和嘴巴的位置以及眼睛和鼻子周围的皱纹,几乎可以准确无误地判断出年龄。主要通过识别出来客人的年龄,实现精准营销。