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AI 视频行为分析系统概念 AI 视频行为分析 系统是一款以行为识别技术为核心技术，基于 AI 神经网络的深度学习算法，把人的主要活动骨架结构化，根据人的运动轨迹，计算出各种动作行为，去识别监控摄像机拍摄到的各种人的异常，通过视频解码技术、流媒体技术、数字矩阵技术、云技术、联动控制技术等，把该异常实时画面弹屏显示出来，达到主动预防、提前预警的目的，辅助监控中心值班人员高效处理各种异常突发事件的智慧监控。 该技术目前主要推广的模式是后端分析的模式，通过在监控局域网中架设一台 AI 行为分析服务器，即可达到行为分析的目的。 1 、 AI 视频行为分析系统能够自动识别，去自动监测发现前端摄像机拍摄回来的画面，分析出其中的异常情况，从而解放了监控中心的值班人员依靠人力去监控的问题。 2 、系统发现问题后会主动弹屏预警并伴随有声音提示，方便监控中心能快速通过实时视频画面发现和判断异常情况，免去了传统需要依靠人力操作键盘手动调集画面到大屏上显示的工作。 3 、系统会自动存储异常视频用于视频取证，可快速从海量的视频录像文件中查找证据，大大的提高了工作效率。 AI 视频行为分析系统还可以和人脸识别技术、人体识别技术相结合，当行为识别技术识别出场景下有人触发异常行为的报警后，立即抓拍人脸，分析其身份，并联动周边摄像机弹屏，锁定其位置，跟踪、定位。  AI 视频行为分析系统 支持其他品牌的摄像机接入服务器进行分析，后端支持把预警图片与视频及告警统计信息推送给三方平台，实现各种对接。 AI 视频行为分析系统本身也支持多客户端管理，监控中心安装管理客户端，授权各工作站点客户端预警，支持局域网内和网外终端预警，同时还支持云统一管控，实现同一个监管场景的多值班岗应用和多监管场景的联网应用等。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。

AI 视频烟火识别分析系统 AI 视频烟火识别分析 系统对火灾易发区域进行实时视频监测，当监测到视频画面中出现烟雾、火焰时，立即触发告警。 早期的烟雾、火焰监测可以有效减免财产损失，但是传统的视频监控系统大部分情况下都仅起到一个录像的功能，即将一段时间内的视频录制下来，在异常情况甚至于突发事故已经发生后，进行事后的查验，但此时损失和影响已经造成，无法挽回，完全是一种亡羊补牢式的被动监控。 AI 视频烟火识别分析系统基于智能视频分析，对视频监控画面进行实时分析，突发状况实时告警，当发现视频画面中出现烟雾、火焰时，系统主动触发告警提示，并自动发出语音告警，或者是将告警信息推送至移动端。这样就很大程度上减少了火灾造成的损失，能够迅速将火灾遏制住，将火灾隐患扼杀于萌芽中。 AI 视频烟火识别分析系统能够实现无人值守的不间断识别分析工作，自动发展监控区域内的异常烟雾、火焰苗头，迅速进行告警和协助消防人员处理火灾危机，并降低误报和漏报现象，同时还可以查看现场实时图像，根据直观画面直接指挥调度救火。 AI 视频烟火识别分析系统 能有效掌握火险形势，始终保持高度戒备，解决传统依赖于人工巡视的工作方式，极大的节约人力成本，提高工作效率，实现智能化管理。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。

AI 视频行为分析系统的大数据应用 AI 视频行为分析 系统依赖于视频算法对视频内容进行分析，通过提取视频中关键信息，进行标记或者相关处理，并形成相应事件和告警的监控方式，人们可以通过各种属性描述进行快速检索。如果把摄像机看作人的眼睛，而 AI 视频行为分析系统可以理解为人的大脑， AI 视频行为分析系统借助处理器的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，获取人们需要的信息。 目前，市面上已有成熟的智能视频分析规则，例如智慧工地中的安全帽佩戴监测、车牌识别、车型统计计数、烟火识别、攀高、徘徊、人员离岗等规则等应用。针对周界的行为分析主要有人脸采集识别、人员特征识别、区域入侵监测、人群聚集识别、自动跟踪等。 从智能分析产品部署来看，主要有后端服务器分析和前端摄像机分析两种模式。例如针对智慧工地内部行为分析，一般以后端服务器分析为主，此类分析需要具备较高的硬件设备性能和良好的视频图像质量，这两个要素满足的越好，则分析成功的识别率越高。 另外，利用 AI 视频行为分析系统 可以进行事前预警防范。比如人脸识别比对系统，通过建立人脸捕捉数据库，将人脸信息归档，并与个人身份建立关系，在实际运用过程安全帽佩戴监测、防范外界人员入侵、车牌识别、车型计数统计等多项智能分析技术，大大提高工地安防的安全性。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。

AI 视频识别分析系统守护工地安全 一直以来，工地安全问题一直困扰着众多企业，施工工人的安全问题一直是一个比较大的隐患，因为不够重视或者是碍于没有好的监管方法，造成工地事故发生的频率一直居高不下，造成的后果也是十分惨重。 为了对工地、对施工人员有一个妥善的安全监管方法，铱微云推出了 AI 视频识别分析系统 ，对工地的施工区域、工人安全进行了强有力的监管和防护，大大提高了工地项目的安全监管力度，减少工地安全事故的发生。  AI 视频识别分析 系统通过在工地出入口、通道、围栏等区域内安装智能摄像头，将监控视频与云平台进行对接，管理人员通过监控大屏可以查看到工地各区域内的实时情况。 1 、安全帽智能识别，安全防护更稳固 在工人进入工地时，首先是检查工人是否佩戴安全帽，这是，摄像头的安全帽识别算法就会自动追踪到工人的头部，对是否佩戴安全帽做出一个判断，对有佩戴安全帽的工人，监控视频显示正常，但对于没有佩戴安全帽的工人，监控视频会对其用红框标出，并报警提示管理人员，便于让管理人员对未佩戴安全帽的工人进行引导教育。 2 、工人倒地识别，迅速告警救援 对工地内重点区域进行视频监管，根据实际监管区域的大小、形状，设置任意形状、方向的警戒区域，通过智能分析摄像头采集回的画面，当发现有工人倒地后在设定的时间内未起身，系统会及时发出告警信息，提醒相关人员前往查看，及时救援处理。 3 、火焰识别，迅速控制火险 在监管区域安装摄像头，利用视频识别算法对摄像头采集回来的画面智能分析，当发现监管区域内有烟火迹象时，自动发出告警信息，提醒相关责任人前往查看，及时采取应对救援措施等，迅速有效控制火险，令火灾损失降低。 4 、人员聚众报警 侦测工地上异常的人员聚集活动，当算法分析到视频画面内有人员异常聚集超过一定时间，会自动发出告警信息到平台，提醒负责人查看，确保施工工作正常进行。 5 、周界识别告警，防止外来人员进入 在施工工地围墙处安装摄像头，在系统内设定警戒区域，通过监管平台设定监管对象，一旦发现可疑人员翻越围墙，系统会自动发出报警信息，并联动现场的声光告警装置，向可疑人员发出驱离警告。在监控范围内摄像头可对多个人员入侵同时识别、同时告警，免遗漏或设备重复铺设。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。

工地 AI 行为分析安全帽识别系统 安全生产一直是工地施工中非常重要的一部分，只有保障了工人的安全，才能保证企业的利益。安全帽作为保护、防护的重要防范手段，一直是各大企业要求员工佩戴的，可还是发生了各种由于未佩戴安全帽导致的安全事故。 究其原因还是因为心存侥幸，认为事故不会发生在自己身上。那么如何能够保证工人都戴上安全帽成为了工地监督管理的一大难题，于是铱微云 AI 视频行为分析系统诞生了。 AI 视频行为分析 系统可自动监测人员是否佩戴安全帽，有效预防安全生产事故。无需人工干预实现安全生产智能化管理，运用智能视频分析结合前沿深度学习技术，识别率高、兼容性强、性能稳定。 AI 视频行为分析系统是督促工人佩戴安全帽的利器，可提高工人安全意识，将意外扼杀在摇篮里。 系统应用模式 在工地高危区域门口部署安全帽识别系统结合门禁系统，当工作人员要进入作业时，门禁通过后，需要监测工人是否佩戴安全帽，若未佩戴安全帽则无法开启门禁进入作业，工人必须佩戴安全帽才能打开门禁进入防护区工作。 在企业高危区域内部署安全帽识别系统，实时监测视频画面内是否有人员活动，当监测到有人时，监测工人是否佩戴安全帽，若未佩戴安全帽则发出告警信息通知后台管理人员。 AI 视频行为分析系统 功能 实时分析识别与预警：应用视频监控的实时视频对工作人员的安全帽的佩戴进行实时识别和监测，对未佩戴安全帽的危险行为可实时监测和告警，告警视频、截图都可以在客户端显示，可以在现场部署音响和扬声器给出报警提示。根据用户的需求也可以将报警信息推送给相关管理人员，协助管理人员安全生产管理。 告警记录存储：安全帽识别系统可对未佩戴安全帽的报警截图和视频及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、报警截图、报警视频等形成报表信息，方便人员安全管理。 告警记录快速查询：高效的报警记录快速查询能够根据时间段、监控区域对未佩戴安全帽的行为进行告警查询，对查询到的多条记录以报表的形式展示，每条记录有详细的告警截图和视频。 本文由铱微云 UWB 室内定位系统小编整理发布。