視頻(pín)智能分(fēn)析是AI落地安防的重要技術之一(yī)。所謂視頻(pín)智能分(fēn)析是利用基于深度學習的各類智能算法來分(fēn)析前端設備采集的視頻(pín)信息，實現對各種安全事件主動預警，并将報警信息反饋至監控平台及客戶端。不過，目前從安防企業發展的産品和技術實現的功能來看，視頻(pín)智能分(fēn)析還處于感知(zhī)智能發展階段。
視頻(pín)智能分(fēn)析主要包括行爲分(fēn)析和特征識别。行爲分(fēn)析是基于背景模型爲基礎，技術應用表現在人員(yuán)聚集、物(wù)品遺留、物(wù)品丢失、人員(yuán)徘徊、人員(yuán)倒地、安全帽/工(gōng)裝檢測、區域人數統計、進入/離(lí)開(kāi)區域以及跨越警戒線、火(huǒ)焰檢測等方面。
特征識别主要包括車(chē)牌識别和人臉識别。較于傳統視頻(pín)分(fēn)析，視頻(pín)智能分(fēn)析的重大(dà)突破在于，能夠将場景中(zhōng)的背景和目标分(fēn)離(lí)，識别出真正的目标，也就是具備對風、雨、雪等多種背景的過濾能力。從技術角度來看，就是通過建立人體(tǐ)活動算法模型，并借助計算機的高速計算能力，排除監視場景中(zhōng)的幹擾因素，準确判斷并動态跟蹤人類在視頻(pín)監視圖像中(zhōng)的各種行爲，達到有效預警。
當前，主流廠商(shāng)推出的智能産品，視頻(pín)智能分(fēn)析技術均已實現了排除幹擾背景因素，動态實時跟蹤目标并分(fēn)析目标行爲的目的，大(dà)大(dà)提升了報警準确率。并且實現對人臉、人體(tǐ)、車(chē)輛等并行綜合檢測，精準全息化感知(zhī)業務場景數據，提升綜合研判能力，當前這類技術主要應用周界防範、人臉布控應用中(zhōng)。
不過，相較到人臉識别和車(chē)牌識别等特征識别，行爲分(fēn)析技術發展還不夠成熟，但無疑它們是未來視頻(pín)智能分(fēn)析一(yī)個重要方向。其中(zhōng)以步态識别爲代表體(tǐ)态識别以難隐藏性、非接觸性和非侵入性等特點從衆多技術中(zhōng)脫穎而出，成爲目前生(shēng)物(wù)特征識别領域的一(yī)匹“黑馬”。步态識别通過身體(tǐ)體(tǐ)型和行走姿态來識别目标的身份，是一(yī)種頗爲複雜(zá)的行爲特征，體(tǐ)态識别技術不需要人爲配合，能夠适應更爲普遍的應用場景，特别适合用來進行遠距離(lí)身份識别。
除了視頻(pín)的智能分(fēn)析識别之外(wài)，物(wù)聯網技術的結合應用也是人工(gōng)智能的發展方向之一(yī)，将溫度、濕度、水浸(水位)、空氣濃度等環境信息集成進視頻(pín)中(zhōng)并智能分(fēn)析和識别，目前的技術發展已經可以做到物(wù)聯網視頻(pín)智能處理。例如多家廠商(shāng)提出全息感知(zhī)型攝像機便是其中(zhōng)的代表。
雖然視頻(pín)智能分(fēn)析在準确率和融合檢測能力有很大(dà)的突破，但是從當前來看，智能安防行業的視頻(pín)智能分(fēn)析基本還處于視頻(pín)結構化分(fēn)析的感知(zhī)智能階段。公安系統包括其他監控系統，在數據應用上隻是就結構化數據進行簡單應用，數據價值并未完全發揮出來。
未來整個智能安防行業中(zhōng)的智能視頻(pín)分(fēn)析将走向知(zhī)識圖譜即認知(zhī)智能、決策智能階段。所謂的知(zhī)識圖譜是一(yī)種針對應用語義理解技術實現更高質量、可計算、計算機可理解的大(dà)數據結構，也就是針對多類異構數據源的知(zhī)識結構化、關聯化分(fēn)析，屬于實用型認知(zhī)應用，能夠更高效的實現決策智能，當前已經有一(yī)些主流廠商(shāng)和技術商(shāng)實現了在視頻(pín)智能分(fēn)析技術應用上實現一(yī)部分(fēn)認知(zhī)智能
