智能视频分析系统解决方案讲课教案
智能视频分析原理与应用-讲座2
(二)中国传媒大学信息与通信工程学院杨磊第一讲智能视频分析概述第二讲智能视频分析原理第三讲智能视频分析相关标准第四讲智能视频分析应用及未来趋势原理与应用智能视频分析一、运动检测的基本原理★在安防领域DVR取代时滞录像机的初期，DVR仅检测视频帧间变化，“动则录，不动不录”，节省磁盘空间。
★ROI（Region of Interest）概念出现后，通常仅对ROI区域检测，采用高分辨率高码率对ROI区域进行编码传输，其余背景部分用低分辨率低码率。
动态ROI往往是出现运动目标的区域。
★运动检测→运动目标检测★两种模式：静止（定点）摄像机（背景不动）、运动（PTZ）摄像机（背景动）。
★背景不动：背景减除法、帧间差分法和光流法等。
★背景动：基于特定条件，包括背景拼接法、背景运动估计和补偿法、光流法和基于特定目标的检测方法（如人体直立的形状特点）等（很复杂）。
一、运动检测的基本原理1、背景减除法（background subtraction）★利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标。
—=当前图像背景图像检测出运动目标■如何从视频序列中提取出背景？→背景建模（见后面“二、背景建模的基本原理）■场景中存在着运动目标，能否忽略其影响？■场景光照变化、摄像机抖动、前景目标的阴影等都会对背景建模有影响■常用方法：高斯法、中值法、多帧图像平均法、帧间差分法等一、运动检测的基本原理背景减除法实例当前帧图像背景帧图像运动检测结果一、运动检测的基本原理2、帧间/时间差分法（frame/temporal difference）★对视频图像序列中相邻两帧（或三帧）作差分运算来获得运动目标轮廓。
—=第n帧图像第n+1帧图像检测出运动目标轮廓■由于在相邻两帧中运动目标的位置不同，且与背景图像的灰度值有所差异，两帧相减后运动目标因发生了位移便凸现出来，且可定位其在图像中的位置■对于动态环境有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象一、运动检测的基本原理帧间差分法实例当前帧图像上一帧图像运动检测结果一、运动检测的基本原理3、光流法（optical flow）★利用相邻帧中对应像素的灰度保持原理（亮度恒定不变）来分析图像的变化，光流是空间运动物体在成像平面上像素运动的瞬时速度矢量。
智能视频分析系统(二)
引言概述：智能视频分析系统是一种通过计算机视觉和技术对视频进行实时分析和处理的系统。
本文将深入探讨智能视频分析系统在实际应用中的各个方面。
我们将介绍智能视频分析系统的工作原理和基本功能。
接下来，我们将详细讨论该系统在安防监控、智能交通、智慧城市、工业生产和医疗健康等领域的应用。
在每个大点下，我们将进一步详细解释系统在该领域中的优势和具体应用场景。
我们将总结本文的主要内容，并展望智能视频分析系统未来的发展。
正文内容：一、智能视频分析系统的工作原理和基本功能智能视频分析系统通过将计算机视觉和技术相结合，对视频进行实时分析和处理。
该系统主要包括下列基本功能：1.视频采集和传输：系统通过摄像头或其他视频采集设备，获取视频信号，并将其传输给后续处理模块。
2.视频处理和特征提取：系统会对传输过来的视频信号进行预处理，例如去噪、图像增强等操作，然后利用计算机视觉算法提取视频中的特征信息。
3.目标检测和跟踪：系统会对视频中的目标进行检测和跟踪，例如人脸、车辆、行人等。
通过目标检测和跟踪，系统能够实时分析视频中的目标数量、位置、速度等信息。
4.行为识别和分析：系统通过机器学习和深度学习算法，对视频中的目标行为进行识别和分析。
例如，系统可以识别出异常行为、进入禁止区域的行为等。
5.数据存储和管理：系统会将分析得到的数据进行存储和管理，以便后续查询和分析。
二、智能视频分析系统在安防监控领域的应用1.实时监测和预警：智能视频分析系统可以对监控区域进行实时监测，发现异常情况并及时报警，例如入侵、火灾、盗窃等。
2.人脸识别和身份验证：系统可以通过人脸识别算法，对人员进行身份验证，实现安全准入控制。
3.抓拍和追踪：系统可以自动抓拍监控区域中的可疑人员或车辆，并进行追踪和记录。
4.数据分析和报表：系统可以对安防监控数据进行分析和统计，报表，为安防决策提供参考依据。
5.智能调度和资源优化：系统可以根据监控区域的实际情况，优化资源调度，提高安防效率。
智能视频分析解决方案精简版
智能视频分析解决方案•需求分析随着安防系统在各行各业受到普遍重视，企业、园区、校园、机场、交通、商业建筑等企业级安防系统得到了大力应用，为用户安全防范发挥了积极的作用。
纵观当前企业级安防系统的现状，急需解决以下几方面的问题：1）安防子系统如视频监控系统、门禁一卡通系统、报警系统等都是相互独立的，不能满足安防整体管理的需要。
迫切需要实现安防系统的体化、集成化”的管理，实现整个安防系统的相互联动，使整个安防系统成为一个有机的整体，以充分提高企业级安防的技防水平。
2）系统组成模式混杂，模拟、数字到高清等多种监控模式混用很难实现系统融合。
企业级安防用户需要从实际应用为向导，需要安防系统具备良好的兼容性、扩展性和稳定性，合理选用构架，并实现各种模式的综合集成和应用管理。
3）现有视频监控图像品质分辨率低，重点部位不仅需要要解决视频监控系统中''看的见"的问题，更要满足监控图像''看的清〃的要求，以获取清晰的人员面部特征、车辆车牌及事件细节等信息，从而提高企业的视频监控的品质。
4）目前具备分支机构的企业级用户安防平台大多不能联网管理，各自为政，上级部门不能实时有效地了解各分支机构的安防管理情况和各类紧急事件，迫切需要实现多级平台的联网管理应用，提高整体安防管理水平。
5）对重点敏感部位需要更好的安防监控技术手段，需要对各种事件如盗窃、破坏、入侵和其他可疑行为及时发现和处理。
需要应用视频智能分析技术能将使传统的被动监控的模式转化为主动监控，根据自身安防需要设置各种规则，对各种可疑事件和行为进行分析报警，并联动视频图像记录行为过程，提高安防应用水平・智能分析功能分类海康威视智能视频监控产品的功能主要涵盖：一行为分析行为分析实现以下视频分析检测：穿越警戒面检测、进入离开入侵区域检测、物体快速移动检测、物品拿取放置检测、停车检测、徘徊检测、人物聚集检测。
一球机跟踪LF跟踪系统：枪机负责主要监控，当报警发生时，有效联动球机进行近距离跟踪。
人工智能视频赏析 特色课程 教案
“大融合”课程实施手册
课程名称：人工智能视频赏析
指导教师：郑彬洁
“大融合”特色课程实施计划
学习目的欣赏人工智能视频
学习内容熟悉人工智能的含义，欣赏人工智能视频
材料准备
教师一台计算机、人工智能视频
学生纸、笔
教学过程
学生活动教师活动
一、课前准备
课前百度查找人工智能视频。
分组：2人一组，三、四、五、六年级的同学分别混合分为一组。
二、新课
（一）打开百度
学习双击桌面上的百度，打开网页。
（二）百度查找视频方法
三、欣赏人工智能视频
学生欣赏人工智能视频。
一、课前准备
课前百度查找人工智能视频。
分组：分为4人一组，三、四、五、六年级的同学分别混合分为一组。
要求，在学习的过程中同学要互帮互助。
二、新课
（一）打开百度
演示双击桌面上的百度，打开网页。
（二）百度查找视频方法
网址：
三、欣赏人工智能视频
指导学生欣赏视频。
智能视频分析技术(2023最新版)
智能视频分析技术⒈简介⑴定义⑵目的⑶背景⑷范围⒉技术概述⑴智能视频分析的基本原理⑵智能视频分析的主要应用领域⑶智能视频分析的优势和挑战⒊视频数据采集与处理⑴视频数据采集设备⑵视频数据的格式和编码⑶视频数据的传输和存储⑷视频数据预处理⒋视频特征提取⑴物体识别与跟踪⑵运动检测与分析⑶行为分析与识别⑷人脸识别与表情分析⑸声音分析与处理⒌智能视频分析算法⑴传统视觉算法⑵深度学习算法⑶混合智能算法⒍系统架构与实现⑴智能视频分析系统的基本架构⑵硬件设备需求⑶软件平台选择⑷系统的集成与部署⑸系统性能评估与优化⒎数据安全与隐私保护⑴视频数据的存储与访问控制⑵数据加密与解密⑶隐私保护技术与措施⒏法律合规与道德问题⑴相关法律法规介绍⑵智能视频分析的伦理与道德问题⑶监控合规与公私利益平衡附件：- 技术说明书- 系统测试报告- 用户手册- 示例代码注释：⒈智能视频分析技术：指基于图像和视频数据的分析算法和技术，通过智能算法实现对视频中的物体、场景、行为等信息的理解和分析。
⒉物体识别与跟踪：指通过图像检测和跟踪算法实现对视频中的物体进行识别和跟踪的技术。
⒊运动检测与分析：指通过图像处理和分析技术检测和分析视频中的动态变化和运动信息的技术。
⒋行为分析与识别：指通过智能算法对视频中的人体动作、行为进行分析和识别的技术。
⒌人脸识别与表情分析：指通过图像处理和人脸识别算法实现对视频中的人脸进行识别和分析的技术。
⒍声音分析与处理：指通过音频处理和分析技术实现对视频中的声音进行识别和处理的技术。
智能视频分析技术方案
智能视频分析技术方案一、概述随着视频监控行业发展，AI 技术的不断提升，在智能楼宇，智慧办公领域需求不断增加，传统视频监控手段已无法满足需求，泓涵智联基于“云-边-端”相结合，打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案，遵循GA/T 1400 标准体系，高兼容、易对接。
二、功能描述1.视频流直播通过云端流媒体技术，可以在异地实时查看IPC 设备视频，通过自适应编解码技术，视频播放低延时，占用带宽小。
直播视频按需推拉流播放，不观看时不会占用带宽。
2.视频回放存储监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中，通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储到云端，云端采用对象存储技术，异地多副本，保证数据高可用，可实时会看溯源。
3.边缘计算快速响应在本地放置边缘计算设备，边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流，可进行多路\按需智能分析，通知边缘设备和云端进行交互，做到“边缘快响应，云端轻压力”。
全面兼容GB 国标/ONVIF 协议，无缝对接主流IPC 摄像头。
通过边缘函数计算技术，可以实时下放规则，在本地快速响应时间，发送通知和报警。
4.视频智能分析人脸识别：通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸，转化成AI 结构化数据，能够及时识别监控中人员的身份信息。
人员黑名单\关键人员：边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息，当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。
人员统计：可以统计监控设备中的人员数量，身份等信息。
区域\绊线闯入监控：在监控区域可以设定“特殊区域”，有人员闯入会触发相关事件，可以结合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。
三、系统展示四、架构设计视频云架构设计：跨区域多中心部署，存储，边缘将视频和AI 结构化数据上传至云端，云端使用大数据技术进行存储和深度分析，云端统一下放配置到边缘，管理边缘设备，控制规则和行为。
1.边-云结合采用长连接通讯技术，使用MQTT,REST API 等标准协议，信令传输高可靠，低延时。
智能视频分析解决方案
智能视频分析解决方案
《智能视频分析解决方案：助力企业安全管理》
随着科技的不断发展，智能视频分析技术成为了企业安全管理的重要工具。
智能视频分析可以通过识别和分析视频中的信息，帮助企业实现对各类安全问题的监控和预警，从而提高安全管理效率和水平。
智能视频分析解决方案主要包括了视频监控、行为识别、目标检测、智能报警等功能。
通过视频监控，企业可以全天候对生产环境、仓库、办公区域等进行监控，及时发现异常情况。
行为识别技术可以分析员工的行为，检测出异常行为并及时报警，避免员工过失或犯罪行为对企业造成的损失。
目标检测则可以识别和跟踪目标物体，提高对潜在威胁的感知能力。
智能报警系统则可以根据预先设定的规则进行自动报警，及时通知安全人员进行处理。
智能视频分析解决方案在企业安全管理中发挥了重要的作用。
首先，它可以实现对多区域、多场所的全面监控，减少了安全盲区，提高了监控效率。
其次，通过对视频数据的分析和处理，可以更加准确地识别出潜在的安全隐患，提高了安全管理的精准度。
最后，智能视频分析解决方案还可以提高安全反应速度，及时响应各类安全事件，减轻了安全管理人员的工作压力。
总之，智能视频分析解决方案为企业安全管理带来了新的思路和方法。
它不仅提高了企业对安全问题的感知能力，还提高了安全管理的效率和水平，对于提升企业安全管理综合能力具有
重要的意义。
随着技术的不断发展，相信智能视频分析解决方案将在企业安全管理中发挥越来越重要的作用。
智能视频分析技术在视频监控中的应用教学文稿
智能视频分析技术在视频监控中的应用视频监控是安全防范系统的重要组成部分，是一种防范能力较强的综合系统。
目前，随着社会经济的飞速发展和科学技术的进步，视频监控系统以其直观、准确、及时和内容丰富而广泛应用于许多场合，然而视频监控的规模化应用致使通过人的因素去辨别很难做到万无一失。
计算机技术的飞速发展为视频监控的应用提供了更大的展示舞台，智能化在数字安全防范领域也得到越来越多的应用。
如果在视频监控中加入视频的智能分析，可以对所关注的视频源实时分析，有效避免信息遗漏，使各种高风险行为在发生之初就被发现，并提醒值班人员，从而避免危险发生。
这不但能大大提高视频监控的效果和质量，有力降低监控工作人员的工作强度，同时使也使整个监控系统得到很好的融合。
一、智能视频分析在视频监控中的必要性传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效地保障安全，尤其是监控点过多的时候，人员监控根本无法顾及所有监控场景；同时，监控人员的注意力很难保证二十四小时都能准确高效地监控所有监控场景；此外，"被动录像"通常只能在"事件"发生之后通过调用录像进行回放取证，一方面损失已经产生不可能挽回，另一方面，通过人工回放录像取证的方式效率十分低下。
智能分析视频监控则可以有效地解决以上问题。
智能监控的主要特征是采用计算机视觉方式，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时作出反应，如图1所示。
智能监控的主要优势有：群体行为分析、入侵检测和运动目标跟踪、有效扩展视频资源的用途、滞留物和搬移物报警、对摄像机保护、降低人力成本。
图1 视频智能分析的必要性二、智能视频分析的实现原理视频智能分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。
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智能视频分析系统解决方案
1.1 系统概述
智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。
这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。
这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。
因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。
智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。
由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。
在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。
随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。
针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。
1.2 系统组成
智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。
智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下：系统分布图
智能视频分析系统是由模块化的设计组合而成，整个系统主要由视频源、视频智能处理引擎、管理终端组成。
视频源的主要功能是通过前端摄像机对关键区域实时视频进行采集，通过网络、光纤传回监控中心。
智能视频处理引擎是一台可以进行智能视频分析的服务器，它能够按照设备内预设的规则对视频源采集到的实时视频进行实时的智能分析，当收集到的视频中满足设备内预存的规则时，引擎向外发出告警。
管理终端是安装有华天成IQ智能分析管理软件的服务器及客户端，它的主要功能是对采集过来的视频信号进行参数设置、报警规则的预设和设备的管理。
管理终端能实时显示监控对象的运动轨迹并进行报警快照的截取和报警视频片段的存储，同时管理终端能通过内部视频搜索控件根据报警开始时间、报警类型、报警地点、报警视频片段的存储路径等信息查询报警后的录像。
1.3 系统功能
1.3.1 跨线检测
跨线检测可以自动检测运动目标穿越警戒线的行为，支持单向或双向的跨越检测，可以用于越界检测、逆向行驶等场合。
1.3.2 进入区域检测
进入区域检测是指对进入指定区域的运动目标进行自动检测、跟踪和分类，可以用于铁路、高速公路等禁止进入的区域和场所。
1.3.3 非法停车检测
非法停车检测是指对指定禁止区域内的停车行为进行检测，可以设置检测的时间间隔，减少误报的情况。
1.3.4 物品遗留检测
物品遗留检测是指对指定区域内的遗留物体进行检测，可以广泛用于铁路、桥梁、机场、地铁等公共安全区域。
1.3.5 徘徊检测
徘徊检测是指对指定区域内的可疑逗留人员进行检测报警，在铁路、公路、银行等公共安全区域提供预报警，防范于未然。
1.3.6 人员聚集检测
人员聚集检测是指对指定区域内出现的人员非法集中、群体性事件进行报警，可以广泛用于广场、政府机关等场所，避免非法游行集会等恶性事件发生。
1.3.7 剧烈运行检测
剧烈运行检测是指对指定区域内出现的人员打架斗殴、抢劫事件进行报警，可以广泛用于广场、道路等场所，避免打架、抢劫等恶性事件发生。
1.3.8 流量统计
流量统计可以对车流量进行统计，为交通管理部门提供管理依据，提供效率，避免交通拥堵，也可以进行人流量的统计，为商业网点、大型超市等提供依据，方便业务分析。
1.3.9 车牌识别
可以实时分析监控场景视频，对场景中的车牌进行抓拍、分析和统计，在公安交通管理、停车场管理、治安卡口、高速公路监管等领域具有广阔的应用空间。
1.3.10 人脸智能分析
可以实时分析监控场景视频，对场景中的人脸进行抓拍、跟踪和统计。
能够在连续跟踪过程中，保证抓拍到正面人脸，记录质量最高的面部图像。
1.3.11 自助银行智能分析
可以实时分析 ATM 监控视频，对进行异常事件（恶意粘贴，安装假读卡器等）进行检测，同时，自动抓拍记录高质量的人员面部图像，提升银行安防能力，有效遏制针对 ATM 的金融犯罪。
1.4 系统应用
1.4.1 平安城市应用
平安城市建设布设需要成千上万个前端摄像机，单靠人眼巡查很难在海量冗余的信息中及时发现问题，从而大大降低了监控系统的效率。
采用智能分析系统对重点区域辅以智能分析功能，可做到事前预警，及时高效处理各种突发案件，保障公众人身安全；在后期的案件查询中，智能分析系统可以配合公安部门快速调查取证，提高公安处理效率。
平安城市智能分析系统具有跨线检测、进入区域检测、非法停车检测、物品遗留检测、徘徊检测、人员聚集检测、打架斗殴检测等功能。
1.4.2 ATM 智能分析
目前 ATM 监控录像中存在大量的冗余信息，这些冗余信息既增加了录制设备的负担又增加了存储资源的消耗，还给后续工作人员对录像进行追查分析带来了困难，采用智能分析系统能够起到“事前可预警，事中可鉴定，事后可追溯”的作用。
美电贝尔 ATM 智能视频分析器实现功能为人脸智能分析和行为智能分析。
ATM 智能视频监控系统智能化处理的流程为：
1.摄像机捕获数据；
2.通过运动检测算法得到运动目标的区域；
3.跟踪算法针对每一个目标得到一个跟踪结果；
4.通过跟踪结果以及对原始视频的特征提取得到场景中目标的行为分析结果和异常行为检测结果。
1.4.3 监狱智能分析
在围墙外设立警戒线，围墙内设立预警区，采用美电贝尔周界智能分析 BL-IVS100-R 进行分析、识别，能过滤 95%以上无用的监控图像，变被动监控为主动监控，提高处置突发的异常群体事件的能力。
监狱周界智能分析主要功能为：
1．车辆出入检测：检测进出大门的车辆
2．周界防护：到区域内，徘徊，遗留物，并可实现 PTZ 目标跟踪
3．哨卡检测：哨兵脱岗，异常行为检测。