2024基于深度學習的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)應用

基于深度學習的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)應用研究引 言利用當前先進的信息技術改造和提升企業(yè)安全生產(chǎn)使工作人員及時采取相應措施避免危險因素的產(chǎn)。系統(tǒng)介紹智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是基于人工智能機器視覺分GPS

4G/5G通信網(wǎng)絡上傳至遠程服務器上，經(jīng)人工智能機器視覺分析，將智能報警結果上傳到可視化大屏、辦公電腦及其他智能終端智能手機、Pad僅可以實時提取和篩選企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的視頻，還可以對視頻內容進行分析和及時預警，徹底改變了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控只能記錄無法分析的被動狀態(tài)。在系統(tǒng)供與安全生產(chǎn)場景相匹配的高精度人工智能算法和與算法高度兼容的AI企業(yè)都具有良好的硬件基礎資源，在企業(yè)重點區(qū)域所全覆蓋。架構方案設計智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)借助計算機系統(tǒng)中的智能算法模型對視頻圖像進行智能分析，發(fā)現(xiàn)視頻中的異常，提高企業(yè)安全生產(chǎn)過程中監(jiān)控的有效性。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的架構方案設計主要包括硬件層、

平臺層、服務層和應用場景等。架構方案如圖1所示。應用場景應用場景智慧油田 智能電網(wǎng)智能制造 智慧城市 化工園區(qū) 智慧工地 智慧港口 智慧煤礦 智慧水泥智能視頻分析套件行業(yè)應用平臺服務層 應用服務 AI監(jiān)控中心 報警中心 信息可視化中心 應急處理中心基礎功能AIAI中心AI視頻分析中心臺智能視頻監(jiān)控檢測作業(yè)安全實時分析平臺層安全帽識別 工作服檢測 人員闖入識別人員倒地識別反光衣識別人員聚集檢測打電話識別下方檢測油煙識別 煙霧火焰識別更多AI算法皮帶磨損識別人員離崗識別液體泄漏識別物品遺留液體泄漏檢測 安全帶檢測更多標準算法SDK監(jiān)控攝像機無線氣體探測器Web服務器硬件層 算力平臺網(wǎng)絡攝像存儲GPU服務器數(shù)據(jù)存儲設備圖1架構方案硬件層主要包括監(jiān)控攝像機等視頻圖像采集設GPUWeb據(jù)進行智能分析并將分析結果進行呈現(xiàn)，主要包括AIAI應用場景是指智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在多種企業(yè)類

。系統(tǒng)運行原理智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)采用人工智能計算機視覺中視頻內容進行理解。由于系統(tǒng)提前設置了一定的報確保系統(tǒng)管理人員、工作人員等及時知曉報警發(fā)生2圖像讀取圖像讀取目標檢測目標識別行為分析報警顯示圖2智能監(jiān)控流程攝像機。識別通常發(fā)生在目標檢測的區(qū)域。到視頻圖像中的目標，然后對所檢測到目標進行識然后根據(jù)特征進行目標識別。分系統(tǒng)都是采用基于規(guī)則的方式來檢測監(jiān)控視頻中標場景中劃定區(qū)域，以檢測人員是否具有越界入侵行為。圖3所示。

業(yè)務場景采取視頻抽幀方式來進行標注的，一般所包含的圖片數(shù)量都是數(shù)十萬級。數(shù)據(jù)集的選擇對于算法模型的訓練至關重要，直接影響著推測結果的大的計算資源和專屬硬件實現(xiàn)訓練過程，并提取出主要是通過訓練優(yōu)化得到的各種參數(shù)應用在企業(yè)安全生產(chǎn)。4綜合自動化部始終專注于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研1+N+M170多種算法、200多種場景據(jù)實時分析和報警及時聯(lián)動，有效提高了企業(yè)安全發(fā)的系統(tǒng)還可以實現(xiàn)邊端協(xié)同的一體化解決方案，并且支持一臺攝像機和多個算法的動態(tài)組合關聯(lián)，可以有效滿足多樣化的企業(yè)安全生產(chǎn)業(yè)務場景實際為的算法檢測準確率已經(jīng)超過95%2。異常行為樣本庫目標檢測 異常行為樣本庫目標檢測 特征提取 分類器 判定結果測試數(shù)據(jù)集訓練、海量數(shù)據(jù)集 深度學習算法優(yōu)化 算法模型 推測輸出結圖3異常行為報警原理深度學習算法智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的快速發(fā)展離不開深度學習集的海量數(shù)據(jù)集為基礎，通過GPU服務器進行訓練

圖4深度學習算法過程系統(tǒng)主要功能智能監(jiān)盤系統(tǒng)基于GISGPS保證各類子系統(tǒng)的全面集成，并實現(xiàn)系統(tǒng)間的聯(lián)動控制。智能分析報警系統(tǒng)所具有的智能視頻分析工作站充分發(fā)揮各全狀態(tài)、設備的異常情況和環(huán)境的不安全因素等識別。算法模型集成系統(tǒng)集成了多種算法模型，可以適應人員違章和生產(chǎn)現(xiàn)場異常等多種視頻分析業(yè)務應用場景，并且根據(jù)企業(yè)實際業(yè)務場景進行算法模型的調整。系境的不安全因素判定等多種算法模型。目前支持的算法場景模型主要有不戴安全帽行為檢測、不戴安為檢測等。生產(chǎn)流程管理系統(tǒng)通過終端實時監(jiān)控生產(chǎn)現(xiàn)場，實時采集、傳輸監(jiān)測數(shù)據(jù)和作業(yè)畫面，當發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場存在危險因素時進行實時智能報警。平臺嚴格遵循國家和行業(yè)的相關制度，制定了嚴格的安全生產(chǎn)監(jiān)督檢查流程，可保證工作人員按照平臺設定的流程進行操作。另外，平臺支持企業(yè)管理人員查詢和追溯生產(chǎn)過程，查看全過程信息報告，并支持對報警信息進行全程監(jiān)盤和歷史查詢。平臺智能化、多功能集成可有效保障企業(yè)的安全生產(chǎn)流程，提升效率，實現(xiàn)閉環(huán)操作。應用前景與展望隨著科技的發(fā)展以及國家政策的支持，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)正經(jīng)歷著更新迭代的發(fā)展進程。主要呈現(xiàn)3個發(fā)展趨勢。①人工智能將持續(xù)推動視頻監(jiān)控市場的轉變。人工智能通過給攝像機配置更為智能

僅能夠促使系統(tǒng)效率提升，還能保證智能視頻分析IT中不可或缺的重要因素。企業(yè)領導人與管理者不但關注著資本的安全，同時也對業(yè)務流程和安全生產(chǎn)問題有著更為迫切的要求，而智能視頻技術在改善企業(yè)經(jīng)營業(yè)績與保障企業(yè)安全生產(chǎn)等重要關鍵點上術和物聯(lián)網(wǎng)的融合正在改變著傳統(tǒng)行業(yè)。由于更多技術將促進大量結構化數(shù)據(jù)的相互轉換，得到大量可使用并且有價值的視頻數(shù)據(jù)。移動視頻監(jiān)控設備加載視頻識別算法的技基于三維