新型智慧视频监控系统:基于TSINGSEE青犀边缘计算AI视频识别技术的应用

边缘计算AI智能识别技术在视频监控领域的应用有很多。这项技术结合了边缘计算和人工智能技术,通过在摄像头或网关设备上运行AI算法,可以在现场实时处理和分析视频数据,从而实现智能识别和分析。目前来说,边缘计算AI视频智能技术可以实现以下几类智能识别。

1、行为识别:利用边缘设备(TSINGSEE智能分析网关)搭载的深度学习算法,对监控画面中的人员行为进行识别和分析。比如,TSINGSEE智能分析网关内置丰富的AI算法模型,在行为识别上就包括奔跑、摔倒、徘徊、FQ、越界、抽烟、打电话、看手机、睡岗、离岗、人员聚众、人员扭打、持械检测等AI算法,应用十分广泛。

2、人脸识别:通过边缘设备上的人脸识别算法,可以实时地从监控画面中提取人脸特征并进行比对识别。这种技术可以应用于人员进出监控区域的管理,比如识别陌生人或警示被列入黑名单的人员。

TSINGSEE智能分析网关V6版支持30万人脸底库,支持30W张人脸图片导入,支持64个人脸分组,并且支持抓拍图片入库作为人脸比对底库;支持人脸1:1比对,人脸1:N搜索等功能,还能支持人脸结构化数据,支持人员上下衣颜色、上下衣款式、背包状态,是否佩戴安全帽等人体属性解析。

3、目标识别:利用边缘设备上的目标识别算法,可以对监控画面中的各种目标物体进行准确识别,比如车辆、自行车、行人等。这种技术可以应用于交通监控、人流量分析以及丢失物品的追踪等场景。

TSINGSEE智能分析网关V6版在目标识别分类上,可以实现行人检测、人数统计、机动车辆检测及识别、非机动车检测以及烟雾火焰、消防设施、杂物堆放、物品遗留等检测能力。通过对视频中的人脸和车牌进行分析和比对,可以实现对人员和车辆的绑定识别和记录,可以应用在智慧小区、智慧停车场等场景中。

4、异常检测:通过边缘设备上的智能分析算法,可以对监控画面中的异常情况进行实时检测和预警。

智能分析网关基于边缘AI算法可以对场景中的异常进行检测和抓拍、告警,例如在智慧社区场景中,可以实现电瓶车入电梯检测、火焰与烟雾检测、消防设施检测、垃圾满溢检测、垃圾暴露检测、高空抛物检测;在企业安全生产智慧安监场景中,可以实现安全帽、工服、安全带、反光衣、火焰、烟雾、消防设施检测、液体泄漏检测等;在智慧城管场景中,TSINGSEE智能分析网关V6可以实现店外经营、游商小贩、占道经营、杂物堆放、堆积渣土、暴露垃圾、户外广告、道路积水等识别检测。

边缘计算技术可以协助安防监控系统实现智能化改造,提升监控系统的智能化水平和运行效率,在场景中能实现少人值班、无人值守模式,极大地提高了监管效率,降低人力投入成本,为安全管理和智慧城市建设等方面提供了重要的技术支撑。TSINGSEE青犀基于视频识别技术在智慧工地、智慧工厂、智慧校园、智慧城管、智慧楼宇、智慧煤矿、智慧交通、智慧小区等领域的安防建设与系统智能化升级改造中,取得了多重突破与进展,通过利用丰富的视频技术与AI智能识别技术,构建可视化、数字化、智能化视频监管平台,助力行业的转型升级。

相关推荐
蹦蹦跳跳真可爱5892 分钟前
Python----循环神经网络(Transformer ----注意力机制)
人工智能·深度学习·nlp·transformer·循环神经网络
空中湖2 小时前
tensorflow武林志第二卷第九章:玄功九转
人工智能·python·tensorflow
lishaoan772 小时前
使用tensorflow的线性回归的例子(七)
人工智能·tensorflow·线性回归
千宇宙航5 小时前
闲庭信步使用SV搭建图像测试平台:第三十一课——基于神经网络的手写数字识别
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·fpga开发
onceco6 小时前
领域LLM九讲——第5讲 为什么选择OpenManus而不是QwenAgent(附LLM免费api邀请码)
人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·自动化
jndingxin8 小时前
OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
人工智能·opencv·计算机视觉
Sweet锦9 小时前
零基础保姆级本地化部署文心大模型4.5开源系列
人工智能·语言模型·文心一言
hie988949 小时前
MATLAB锂离子电池伪二维(P2D)模型实现
人工智能·算法·matlab
晨同学032710 小时前
opencv的颜色通道问题 & rgb & bgr
人工智能·opencv·计算机视觉
蓝婷儿10 小时前
Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 3 - 决策树 & 随机森林模型实战
人工智能·python·机器学习