浅析AI深度学习计算机视觉技术在智能监控领域的场景应用

计算机视觉技术是一种模拟人类视觉功能的技术，通过数字图像处理、模式识别、机器学习等方法，自动分析和理解图像和视频中的信息，从而实现图像和视频的自动理解、识别、分类、检测和跟踪等任务。

计算机视觉技术的使用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

1）智能监控：利用计算机视觉技术实现人脸识别、行为分析、异常检测等功能，提高监控效率和准确度。

2）无人驾驶：利用计算机视觉技术实现车辆识别、路况检测、障碍物识别等功能，从而实现无人驾驶的自主导航和安全控制。

3）医疗诊断：利用计算机视觉技术实现医学影像的自动分析和诊断，如肺部CT图像的结节检测、X光影像的肿瘤检测等。

4）工业检测：利用计算机视觉技术实现生产流水线上的产品检测和质量控制，如电子元件的自动检测、机械零部件的缺陷检测等。

5）虚拟现实：利用计算机视觉技术实现虚拟场景的构建和交互，如人体姿态识别、手势识别等，在游戏、教育、医疗等领域有广泛应用。

计算机视觉技术在视频监控领域的应用也越来越多。传统视频监控依靠人力用肉眼去看，不仅监管效率低下，而且人的精力有限，因人工疏忽导致的安全事故也较多。将计算机视觉技术应用在视频监控中，通过部署的AI算法模型，可以实现对人、车、物、行为的智能检测和分析，结合大数据智能处理和分析，可以为监管工作提供智能预警以及决策辅助。

计算机视觉技术与视频监控的结合，目前有两种：

1）前端AI智能摄像头：采用部署了AI算法的智能摄像头，可对监控现场进行简单的智能检测分析。

以TSINGSEE安全生产摄像机为例子，能针对多个场景实现安防监控的智能化监管，比如智慧工地场景的安全帽检测、工作服（反光衣）检测等。它可以在前端完成简单的智能图像分析，并将检测到的异常传送至EasyCVR平台，平台可以提供视频监控直播、转码分发、录像与回看、告警推送等能力。

2）边缘计算AI智能硬件：将前端监控接入带有AI智能分析能力的硬件，借助硬件的AI算力，对监控视频进行实时智能检测与分析，从而实现对监控现场的智能化监管。

具备AI算力的边缘计算硬件有很多，比如TSINGSEE的AI智能分析网关（V1/V2/V3）, 内嵌多种AI深度学习算法，可支持人脸、人体、车辆、物体、行为等检测识别能力，能实现抓拍、比对、告警、分发等视频能力服务，其中，V3版本的AI智能检测算法多达到二十几种，包括人脸检测/识别、人流量统计、人群密集度检测、车辆检测/识别、车牌识别、烟火识别、区域入侵检测、安全帽/反光衣穿戴识别、行为分析等。

在视频监控领域，智能监控大大提高了监控区域的控制效率，变被动“监督”为主动“监控”，有效避免了事故的发生，并能协助管理人员对日常安全工作进行管理，最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本。上述的两种部署方式，都可以应用在智慧工厂、智慧工地、智慧矿山、智慧校园、智慧社区等场景中，能弥补传统视频监控的不足，减少人工监控的成本。

总之，计算机视觉技术已经广泛应用于各个领域，相信未来在智能交通、智慧城市等方面也会有更广泛的应用。