AI视频分析有多聪明？

视频监控通常与安全相关。但在大多数情况下，它仅被用于记录事件，并在事后协助调查，而不是即时防止不良事件发生。人工智能驱动的视频分析技术是一个非常有前途的趋势，它从根本上改变了事物的工作方式。从视频流中提取可管理的数据可以帮助早期识别风险情况，最大限度地减少损失，理想情况下，可以完全避免紧急情况发生。与此同时，AI显著扩展了视频监控的应用领域，超越了安防系统。

然而，围绕这种新的潮流技术的大肆宣传阻碍了潜在用户在各种各样的产品中选择高质量的解决方案。这通常会导致过高的期望，然后是彻底的失望。人工智能驱动的视频分析真的是视频监控技术突破的关键吗？我们将看看这项技术能做什么，不能做什么，以及它能从这里走向哪里。

科技突破还是又一个泡沫?

人们常说，视频管理软件（VMS）市场正变得越来越商品化和广泛可用。许多具有相似功能的产品（或者至少制造商的承诺相似）让人很难选择。因此，供应商的名称和声誉正在成为他们的主要卖点之一。制造商有两个选择：要么陷入价格战，依靠削减开支面对；要么推出真正具有创新性和革命性的产品。

选择第二条路线的VMS开发人员倾向于创建使用基于神经网络和深度学习的人工智能的产品。出现于两三年前的AI视频分析市场正在经历蓬勃发展。这一新的技术浪潮搅动了VMS世界停滞不前的死水，并给了小型、雄心勃勃的开发人员一些乐观的东西。现在看来，他们有机会在未来几年成为市场领导者。

然而，围绕这一流行趋势的炒作引起了经验丰富的安全行业专业人士的合理担忧。这些担忧来自于客户寻求解决问题的方法，以及供应商制定长期发展战略。这在很大程度上类似于另一个科技泡沫，比如围绕人工智能出现之前的视频分析形成的泡沫，当人们发现围绕它的耸人听闻的承诺显然是纯粹的营销炒作（而且相当肆无忌惮）时，泡沫破裂了。然而，有很多因素表明，人工智能驱动的视频监控系统并不是另一个泡沫。

第一种 - 也是最主要的一种，来自客户网站上已经存在的系统。他们实现了在上一个泡沫时期急性子们所做的承诺，他们急于教会计算机使用经典的算法方法实时分析事件。

其次，这项新技术不仅吸引了软件和云创业公司的投资，也吸引了老牌VMS开发人员的投资。即使是像英特尔这样的巨头，它已经推出了一整套神经网络加速器硬件和一套软件工具，以简化与它们的工作，特别是在计算机视觉领域。

第三，人工智能的能力。人工智能下棋、开车，在许多其他领域都创造了奇迹。为什么不能应用于视频监控和分析?

AI能做什么？

在这个发展阶段，人工智能在视频监控系统中可以做什么呢？它不能很好地分析一系列事件，也不能理解摄像机视野中发生的事情的逻辑。至少现在还没有。但人工智能很可能在未来几年内学会这样做。但是神经网络分析已经可以很好地检测、分类和跟踪对象，即使在繁忙的场景中也能提供很高的准确性。

人工智能可以在现实世界中用于:

• 在开放区域（森林、露天仓库、停车场等）探测烟雾和火焰，进行早期火灾预警;

烟雾和火情探测

• 区分人/车辆与动物及其他移动物体，例如保护自然公园周边不受偷猎者侵扰;

  ‍

• 在危险生产设施和施工现场，区分戴头盔和不戴防护服的人员，防止发生事故;

• 在与安全无关的解决方案中，计算特定类型的对象，例如停车场中的汽车、销售楼层中的人员、传送带上移动的货物等。

  ‍

这些只是几个例子。训练神经网络后，它也可以处理其他类似的任务。一般来说，在特定条件下训练的神经网络是不可复制的。换句话说，条件不同时，它就不能很好地工作。另一方面，开发人员已经学会了如何快速训练AI以满足特定项目的需求。最重要的要求是有足够的视频素材。

除此之外，神经网络在面部和自动车牌识别中的应用也有所不同。这是一个可复制神经网络的例子（训练一次，便可部署到任何地方），这使得它们在商业上更具吸引力。如果由于专业硬件的快速发展（例如前面提到的英特尔产品），不可复制的神经网络直到最近才在经济上变得可行，那么人工智能在面部识别和ANPR中的应用已经很长时间了。

我们将探讨的另一种人工智能分析是行为分析。这项功能可能比其他任何功能都更能让视频监控系统更接近于了解摄像机上发生的事情。它的潜力是巨大的。

行为分析是如何工作的

从技术角度来看，行为分析将人工智能与经典算法结合起来。在多种场景下训练的神经网络可以确定人体的身体、头部和四肢在相机视野中的位置。该算法输出一个包含它们姿态描述的数据数组。

可以为数据设置条件，以检测特定的姿势，如举手、匍匐或蹲伏的人。开发人员可以使用此功能快速创建新的检测工具，以识别政府或企业客户指定的潜在危险行为。不需要对神经网络进行额外的训练。

人员跌倒检测

如何部署行为分析系统

蹲在自动取款机旁的人可能是技术人员、保安或窃贼。在任何情况下都应通知银行保安。

一个处于射击姿势的人，加上一个举起双手的银行职员或收银员，可能表明发生了抢劫。行为分析系统可以设置为自动向警方发送带有监控快照的警报，以便他们能够评估威胁并在需要时采取行动。警察收到警报是至关重要的，即使该员工无法启动警报。

在许多情况下，注意力应该指向一个匍匐的人。这可能是需要立即帮助的人，也可能是在不合适的公共场所睡觉的人，例如，24/7的自动取款机。

行为分析也可以用于确保工作场所的安全。例如，跟踪员工在制造工厂或建筑工地使用楼梯时是否扶着扶手。

现状如何

行为分析系统可以部署到客户的任何地方。有了这个功能，几乎任何暗示潜在危险行为的姿势都可以被检测到。对警报的及时响应有助于避免物质损失，或者在其他情况下，避免人员伤亡。

行为分析的一个潜在发展领域是分析同一个人的一系列姿势或几个人的姿势和相对位置的组合的能力。这将是人工智能在视频监控领域应用的下一个进化阶段：从实时检测到理解行为。

在其最基本的形式中，当被检查的人必须采取预定义的姿势序列时，这种类型的分析可以用于检测惩教设施中搜索程序的偏差。更高级的形式允许它检测任何类型的异常行为，例如在公共场所爆发的斗殴。理想情况下，行为分析可以根据从收集的统计数据和大数据分析中收集到的几乎难以察觉的线索来预测危险情况。

目前，这听起来像是纯粹的幻想，但不久之前还像奇思妙想的事情，现在已经通过人工智能成为了现实。它已经在国际象棋和围棋比赛中击败了人类。人工智能有一天能在字谜游戏中战胜人类吗?我们完全有可能很快就能亲眼看到。

此文原文刊登在Securityinformed.com，作者Alan Ataev，由思捷科技市场部翻译