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廣西智數科技有限公司--基于AI神經網絡算法,辨識各異常行為

2020-05-14| 作者:  |  來源:廣西智數科技| 查看:

        智數科技以人工智能、物聯傳感技術為核心,以深度學習架構、機器視覺、深耕行為識別技術研發,結合人臉識別、人體識別、物體識別等人工智能算法。該技術是基于AI神經網絡的深度學習算法,根據人的肢體運動軌跡,計算出各種異常動作行為。是新一代的視頻分析技術,也是AI人工智能技術完美應用在安防領域的技術突破。該技術打破了傳統的技術壁壘,它是把人體的主要活動骨架結構化,根據人的運動軌跡定義各種異常行為,深度學習形成動作體系。該技術徹底擺脫了對場景的依賴,核心是分析場景下人的動作行為,只有人才會觸發系統的預警,當人的動作行為達到預警規則時,則會立即產生預警信號。該技術徹底放棄了傳統的移動偵測分析技術,也無需對圖像進行一幀一幀的比對,更不需要各種伴線技術來限制規則,大大降低了移動偵測技術帶來的誤報,甚至很多規則都可以做到零誤報。同時,也降低了對硬件資源的消耗,該技術采用的是GPU圖像計算,大大提高了服務器硬件的綜合識別能力。
        一、技術原理
        基于人體的骨骼結構,根據運動軌跡定義的各種異常行為,無需根據場景進行分析,只是依據人動作發生變化,辨別出異常行為。


        (一)AI情緒識別
        動態情緒識別智能分析技術基于運動的心理生理學,通過專用攝像機采集的實時視頻進行分析,根據頭部、臉部等肌肉振動的頻率和振幅,計算出攻擊性、壓力、緊張等參數,用顏色條對情緒狀態進行可視化和數字化,當超過事前設置的閾值時系統截圖并報警
        (二)行為識別
        通過算法,把人的主要活動骨架結構化。根據人的運動軌跡,定義各種異常行為,通過深度學習的算法,形成動作體系,能高效的被系統識別到。
        (三)人臉識別
        通過算法,抓拍觸發異常行為報警的當事人的人臉,分析識別其身份,定位其位置,跟蹤其行走路線、聯動彈屏將其逃逸方向的其他監控畫面彈出來,高效準確判斷鎖定位置。
        (四)物體識別
        通過算法,分析觸發異常行為報警的當事人頭上戴的、身上穿的、手里拿的物體的詳細特征,以及根據目標人物的高矮胖瘦、男女老少、行走姿態等特征,給他一個系統可識別的編號,結合人臉識別技術精準判斷和定位目標。
        二、技術優勢
        傳統視頻分析技術,大多是基于移動偵測技術、絆線技術,圖像比對、學習人體或物體,軌跡分析等多種技術糅合一起實現對場景的分析,當場景發生變化時,來判定各種異常行為。
        (一)誤報率  AI行為識別技術很多動作都可以做到零誤報,而傳統的視頻分析技術相對來說誤報率則高很多。
        (二)識別精準度  AI行為識別技術可以精準識別到場景下人的異常動作行為,而傳統的視頻分析技術是場景發生了各種變化后產生的報警,并不能精準識別人的具體的異常行為。
        (三)識別效率  AI行為識別技術采用GPU運算,實時分析視頻流,分析圖像,而傳統的視頻分析技術則大多采用的是CPU運算,相對來說,服務器分析效率低很多。最主要的區別在于:AI行為識別技術可以做到一臺服務器同時分析幾百路視頻,而傳統的視頻分析技術僅可以分析幾十路視頻就已很吃力。
        (四)識別能力 AI行為識別技術可以做到同一支攝像機,同時分析多個異常行為,當場景下多個異常行為同時發生時,都可以識別出來。而傳統的視頻分析技術則在這方面的能力差很多,同一支攝像機可以識別的異常行為非常有限。
        三、動作定義
        (一)肢體動作
        具代表動作:求救、打架、跌倒。
        這類型的動作是會出現誤報的,誤報的原因主要來自于同類型的肢體動作觸發。
        (二)骨骼動作
        具代表動作:闖入、攀爬、警戒。
        這類型的動作基本上可以做到零誤報,主要是檢測視頻畫面中人的骨架以及骨骼的各種呈現形態,非移動偵測技術,物體或動物的移動不會觸發報警。


        (三)時間動作
        具代表動作:離崗、睡崗、缺崗、徘徊、滯留。
        這類型的動作是完全沒有誤報的,首先基于骨骼動作的前提,畫面中識別到人的骨架,然后系統計算時間。
        (四)人數動作
        具代表動作:聚眾、尾隨。
        這類型的動作是系統識別場景下人的數量,視頻畫面中有多少副人的骨架,則統計的人數,這類動作也是一樣沒有誤報。
        四、識別規則
        (一)區域規則
        設置有些區域,只有在區域中才會觸發系統報警。設置無效區域,只有在區域中才不會觸發系統報警。
        (二)標記規則
        選擇標記功能, 系統會在預警被觸發后標記目標人物。標記分為目標標記和骨架標記兩種標記模式。
       (三)靈敏度規則
       靈敏度越高,識別規則要求越低,誤報會增加。 靈敏度越低,識別規則要求越高,誤報會降低。


       (四)時間規則
      不設時間規則,24小時檢測。設時間規則,在設置的時間段內才檢測。
        五、預警規則
        (一)彈屏規劃  當系統檢測到異常后,會立即把現場視頻畫面彈屏顯示到大屏幕上預警
        (二)聲音提示 當系統檢測到異常后,通過外接音響,服務器會通過音響播放提示音預警
        (三)遠程預警  通過在其他值班崗位上安裝客戶端軟件,可在客戶端上同步接收預警信息。
        六、系統對接
        (一)IPC對接
        任何第三方品牌的網絡攝像機,都可以接入AI行為識別技術監控系統進行視頻分析,對攝像機硬件有一定的要求。模擬信號轉換成數字信號后,也可以接入系統進行識別分析。
        對接內容包括:主碼流地址、子碼流地址、抓拍地址、端口號、壓縮編碼類型、攝像機賬號、密碼。
        (二)平臺對接
        平臺對接主要包括平臺取流和平臺展示兩種對接。平臺取流提供第三方平臺的SDK,取RTSP流進行對接。平臺展示我們提供SDK開發文檔及開放接口,由平臺商做二次開發。展示內容把分析出來的異常信息統一由平臺實現彈屏、預警、管理、統計等。
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