智数科技以人工智能、物联传感技术为核心，以深度学习架构、机器视觉、深耕行为识别技术研发，结合人脸识别、人体识别、物体识别等人工智能算法。该技术是基于AI神经网络的深度学习算法，根据人的肢体运动轨迹，计算出各种异常动作行为。是新一代的视频分析技术，也是AI人工智能技术完美应用在安防领域的技术突破。该技术打破了传统的技术壁垒，它是把人体的主要活动骨架结构化，根据人的运动轨迹定义各种异常行为，深度学习形成动作体系。该技术彻底摆脱了对场景的依赖，核心是分析场景下人的动作行为，只有人才会触发系统的预警，当人的动作行为达到预警规则时，则会立即产生预警信号。该技术彻底放弃了传统的移动侦测分析技术，也无需对图像进行一帧一帧的比对，更不需要各种伴线技术来限制规则，大大降低了移动侦测技术带来的误报，甚至很多规则都可以做到零误报。同时，也降低了对硬件资源的消耗，该技术采用的是GPU图像计算，大大提高了服务器硬件的综合识别能力。
一、技术原理
基于人体的骨骼结构，根据运动轨迹定义的各种异常行为，无需根据场景进行分析，只是依据人动作发生变化，辨别出异常行为。
（一）AI情绪识别
动态情绪识别智能分析技术基于运动的心理生理学，通过专用摄像机采集的实时视频进行分析，根据头部、脸部等肌肉振动的频率和振幅，计算出攻击性、压力、紧张等参数，用颜色条对情绪状态进行可视化和数字化，当超过事前设置的阈值时系统截图并报警
（二）行为识别
通过算法，把人的主要活动骨架结构化。根据人的运动轨迹，定义各种异常行为，通过深度学习的算法，形成动作体系，能高效的被系统识别到。
（三）人脸识别
通过算法，抓拍触发异常行为报警的当事人的人脸，分析识别其身份，定位其位置，跟踪其行走路线、联动弹屏将其逃逸方向的其他监控画面弹出来，高效准确判断锁定位置。
（四）物体识别
通过算法，分析触发异常行为报警的当事人头上戴的、身上穿的、手里拿的物体的详细特征，以及根据目标人物的高矮胖瘦、男女老少、行走姿态等特征，给他一个系统可识别的编号，结合人脸识别技术精准判断和定位目标。
二、技术优势
传统视频分析技术，大多是基于移动侦测技术、绊线技术，图像比对、学习人体或物体，轨迹分析等多种技术糅合一起实现对场景的分析，当场景发生变化时，来判定各种异常行为。
（一）误报率 AI行为识别技术很多动作都可以做到零误报，而传统的视频分析技术相对来说误报率则高很多。
（二）识别精准度 AI行为识别技术可以精准识别到场景下人的异常动作行为，而传统的视频分析技术是场景发生了各种变化后产生的报警，并不能精准识别人的具体的异常行为。
（三）识别效率 AI行为识别技术采用GPU运算，实时分析视频流，分析图像，而传统的视频分析技术则大多采用的是CPU运算，相对来说，服务器分析效率低很多。最主要的区别在于：AI行为识别技术可以做到一台服务器同时分析几百路视频，而传统的视频分析技术仅可以分析几十路视频就已很吃力。
（四）识别能力 AI行为识别技术可以做到同一支摄像机，同时分析多个异常行为，当场景下多个异常行为同时发生时，都可以识别出来。而传统的视频分析技术则在这方面的能力差很多，同一支摄像机可以识别的异常行为非常有限。
三、动作定义
（一）肢体动作
具代表动作：求救、打架、跌倒。
这类型的动作是会出现误报的，误报的原因主要来自于同类型的肢体动作触发。
（二）骨骼动作
具代表动作：闯入、攀爬、警戒。
这类型的动作基本上可以做到零误报，主要是检测视频画面中人的骨架以及骨骼的各种呈现形态，非移动侦测技术，物体或动物的移动不会触发报警。
（三）时间动作
具代表动作：离岗、睡岗、缺岗、徘徊、滞留。
这类型的动作是完全没有误报的，首先基于骨骼动作的前提，画面中识别到人的骨架，然后系统计算时间。
（四）人数动作
具代表动作：聚众、尾随。
这类型的动作是系统识别场景下人的数量，视频画面中有多少副人的骨架，则统计的人数，这类动作也是一样没有误报。
四、识别规则
（一）区域规则
设置有些区域，只有在区域中才会触发系统报警。设置无效区域，只有在区域中才不会触发系统报警。
（二）标记规则
选择标记功能， 系统会在预警被触发后标记目标人物。标记分为目标标记和骨架标记两种标记模式。
（三）灵敏度规则
灵敏度越高，识别规则要求越低，误报会增加。 灵敏度越低，识别规则要求越高，误报会降低。
（四）时间规则
不设时间规则，24小时检测。设时间规则，在设置的时间段内才检测。
五、预警规则
（一）弹屏规划 当系统检测到异常后，会立即把现场视频画面弹屏显示到大屏幕上预警
（二）声音提示 当系统检测到异常后，通过外接音响，服务器会通过音响播放提示音预警
（三）远程预警 通过在其他值班岗位上安装客户端软件，可在客户端上同步接收预警信息。
六、系统对接
（一）IPC对接
任何第三方品牌的网络摄像机，都可以接入AI行为识别技术监控系统进行视频分析，对摄像机硬件有一定的要求。模拟信号转换成数字信号后，也可以接入系统进行识别分析。
对接内容包括：主码流地址、子码流地址、抓拍地址、端口号、压缩编码类型、摄像机账号、密码。
（二）平台对接
平台对接主要包括平台取流和平台展示两种对接。平台取流提供第三方平台的SDK，取RTSP流进行对接。平台展示我们提供SDK开发文档及开放接口，由平台商做二次开发。展示内容把分析出来的异常信息统一由平台实现弹屏、预警、管理、统计等。
