人工智能的战略重要性导致对视频智能分析的需求不断增加。鉴于人工智能视觉技术的巨大潜力，人们的注意力正从传统的视频监控转向计算机视觉监控过程的自动化。

1、视频分析是什么？视频分析或视频识别技术是指从视频片段中提取有用信息的过程，如视频中的人数、特定对象或个人的识别、行为、事件等计算机视觉应用于现代视频分析技术，是人工智能领域处理数字图像和视频分析的科学。

不同行业的视频分析也有许多不同的应用场景和需求在许多使用案例中，视频内容分析使原本需要手动完成的任务自动化，如计算视频中的数量或识别多个特定对象2、使用深度学习进行视频分析深度学习是机器学习的子集，是一种使用神经网络学习的数据模式。

神经网络由多层连接处理节点组成深度学习的快速发展使人工智能在视频分析领域的应用取得了巨大的进步特别是深度学习算法用于检测和跟踪视频中的目标，并识别特定的动作3、视频分析中的对象检测视频分析中最常见的应用之一是目标检测和跟踪。

这就涉及到视频序列中的特定目标的检测和跟踪常见的技术包括使用卷积神经网络(CNN)从数据中学习复杂的模式视频流中的实时目标检测一直是最重要的计算机视觉任务之一MaskR是检测视频数据中最常见的目标算法-CNN、YOLOv3、YOLOR和YOLOV7。

在MSCOCO等大型图像数据集中，他们可以使用收集到的视频数据进行定制训练，也可以进行预训练这种深度学习模型通常用于分析视频和实时检测和跟踪训练类别的目标（如车辆、人员、交通灯等）更先进的视频分析应用程序可以提供基于规则的目标计数和分析功能，例如在人口较多的地区统计人数。

4、视频分析中的动作识别在视频分析中，深度学习的另一个典型应用是动作行为识别这涉及到识别视频序列或实时视频流中的特定动作，可以训练深度学习模型对不同上下文或环境中的操作进行分类视频运动检测分析非常流行，通过分析一系列视频帧来检测场景中的活动。

运动检测或进度分析技术包括帧参考或像素匹配，以检测一组图像或视频帧之间的水平和垂直变化，如攀爬和坠落检测更先进的方法是利用视频理解、姿势估计、情感分析或面部识别来分析和理解视频数据的上下文然而，这些先进的人工智能任务需要大量的计算资源和复杂的软件基础设施。

5、视频管理系统(VMS)和人工智能新颖的视频分析技术正在迅速流行，主要用户包括那些甚至在人工智能中(AI)传统视频监控系统的用户，以及那些想要使用颠覆性自动化技术的人，在出现之前就已经在操作了1)视频管理系统(VMS)。

VMS是指管理和记录监控摄像头视频的应用（video management system）VMS通常可以提供一个单一的界面来查看来自多个相机的实时视频和录制视频，以及搜索、播放等大多数VMS应用程序都是与特定类型的相机一起设计的，如IP相机或闭路电视相机。

EasyCVR平台，国内安全监控系统，也属于视频管理系统智能安全平台EasyCVR采用开放式网络结构，支持高清视频的访问、传输和分发，提供实时远程视频监控、视频回放和存储、报警、语音对讲、云控制、平台级联、磁盘阵列存储、视频集中存储、云存储等丰富的视频能力，EasyCVR高清可视化视频监控平台还具有权限管理、设备管理、权限评估管理、流媒体访问与转发等管理能力。

2)智能化视频管理系统越来越多的视频管理系统开始整合视频AI分析功能，TSINGSEE青犀也不例外以视频智能分析系统为例，该系统是多场景视频人工智能识别系统，可提供视频访问和查看、智能分析、任务调度、计算能力分配、报警统计、系统管理等功能，具有算法多、识别准确、功能齐全、性价比高的特点，适用于工厂、现场、社区、城市管理、交通、水利、消防等场景。

视频分析市场涉及安全场景的应用包括：事件检测、入侵管理、人数统计、交通监控、自动车牌识别(ANPR)、面部识别、AR、运动态势检测等此外，视频分析对制造、安全、零售、医疗卫生、酒店等行业也非常有用

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