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广西智数科技有限公司--基于AI神经网络算法,辨识各异常行为

2020-05-14| 作者:  |  来源:广西智数科技| 查看:

        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。

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