AI行为识别视频监控系统 Python

伴随着科技的发展，AI行为识别视频监控系统在安防监控行业也得到了长足的进步。尤其是，AI行为识别视频监控系统方面的公司将动态性认知能力视作公司发展的核心技术之一。人工智能技术行为识别技术可以与此同时剖析同一台监控摄像头的很多出现异常行为，而且可以与此同时识别情景中的很多个出现异常行为。传统的视频检测技术在这方面的功能很差，同一台监控摄像头可以识别的出现异常行为十分比较有限。

 

Python是一门解释性脚本语言解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。跨平台概念是软件开发中一个重要的概念，即不依赖于操作系统，也不依赖硬件环境。一个操作系统（如Windows）下开发的应用，放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。

 

AI行为识别视频监控系统来自机器视觉技术的革新。机器视觉技术应用是人工智能技术分析的一个支系。它可以在图形和图象具体内容叙述中间创建投射关联，使电脑可以根据图像处理和剖析比较，进而熟悉视频图象中的具体内容。人工智能技术行为识别可以精确识别情景当中人员的异常行为，而传统化的安防监控是各种各样情景转变后形成的视频，不可以精确识别人的实际出现异常行为。机器视觉技术在视频监控安防行业的运用偏重于提升系统服务平台的数字化水平，而提升系统服务平台的数字化水平首要聚集在识别分析层。

         

 

 

# Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: logger.info('Overriding model.yaml nc=%g with nc=%g' % (self.yaml['nc'], nc)) self.yaml['nc'] = nc # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names # print([x.shape for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, 64, 64))]) # Build strides, anchors m = self.model[-1] # Detect() if isinstance(m, Detect): s = 256 # 2x min stride m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) check_anchor_order(m) self.stride = m.stride self._initialize_biases() # only run once # print('Strides: %s' % m.stride.tolist()) # Init weights, biases initialize_weights(self) self.info() logger.info('') def forward(self, x, augment=False, profile=False): if augment: img_size = x.shape[-2:] # height, width s = [1, 0.83, 0.67] # scales f = [None, 3, None] # flips (2-ud, 3-lr) y = [] # outputs for si, fi in zip(s, f): xi = scale_img(x.flip(fi) if fi else x, si, gs=int(self.stride.max())) yi = self.forward_once(xi)[0] # forward # cv2.imwrite(f'img_{si}.jpg', 255 * xi[0].cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))[:, :, ::-1]) # save yi[..., :4] /= si # de-scale if fi == 2: yi[..., 1] = img_size[0] - yi[..., 1] # de-flip ud elif fi == 3: yi[..., 0] = img_size[1] - yi[..., 0] # de-flip lr y.append(yi) return torch.cat(y, 1), None # augmented inference, train else: return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train

 

AI行为识别视频监控系统可以将身体的运作可以包含走动、蹲、坐、跳、跑等进行数据分析，这些行为是人们日常生活的基础方式，这种方式的表現可以使我们得到许多信息内容，如识别经常或长期闭上眼可以识别人们总想睡觉，可以运用于安全驾驶危险驾驶警示；在引喻动作中，OK手势可以识别为取得成功或提前准备进行等信息内容；可以看得出，合理的有效识别可以传递很多的信息内容，随后在AI行为识别视频监控系统等行业充分发挥至关重要的智能化和信息内容功效。