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智能视频分析技术让安防更加智慧【人工智能-视频分析】

不管是科达大力推广的感知摄像机(Intelligent IPC)还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统,其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。 本文从技术角度,说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。 计算机视觉技术,属于人工智能领域。 3、智能分析与识别:对于大量非结构化的数据,需要接近甚至超越人类能力的智能分析与识别技术,将采集到的非结构化数据转换为计算机能处理的半结构化和结构化数据。 如前所述,视频分析算法将消耗大量的计算资源,计算机的性能瓶颈将严重制约,而如果检索对象是海量视频数据经过智能算法分析后输出的智能元数据(Meta Data),检索及后期智能挖掘速度将大大提高,视频元数据的产生如图所示 人车关联智能比对驾驶员人脸与车辆信息,违法违规追责到具体人。 大数据技术引入安防的难点 大数据技术应用在安防行业的主要困难点有:如何准确地从非结构化数据中提取计算机易于处理的结构化、半结构化的信息。

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视频智能审核用什么技术视频审核当中遇到的难点?

为了应对网站的视频流量巨大,所以很多网站采用了视频智能审核技术,那么视频智能审核用什么技术呢? 视频智能审核用什么技术视频智能审核用什么技术是许多外行人想要了解的一个问题,面对短视频平台每天那么多的更新内容,视频审核是用什么技术来完成的? 在没有智能审核技术之前,短视频平台的视频审核当中会遇到许许多多的难题。比如面对庞大的原创视频内容,人工审核所面对的工作量也是巨大的,根本不可能24小时无间断的去审核视频内容。 如果人工松懈的话,就会导致有一些违法内容经过短视频平台进行发布,这会给短视频平台带来后续的麻烦。因此很多短视频平台都非常了解视频智能审核用什么技术以及它所带来的便利。 以上就是视频智能审核用什么技术的相关内容,高端的视频智能审核软件能够有效的解决视频网站审核难审核慢的问题。

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    视频内容智能审核技术怎么样 智能审核技术有什么优点

    如果没有视频内容智能审核技术的话,很多短视频平台可能没有办法保证其视频内容是完全合法的。而且现在有不少玩短视频平台的用户,通过发布一些违规视频,包括色情暴恐等等一系列的违规内容来获取更多的观看者。 所以现在很多平台都有了智能审核这样的技术,以保证平台发布的视频都是合法的。 视频内容智能审核技术怎么样 视频内容智能审核技术怎么样? 现在这种技术已经发展的足够成熟,智能技术审核当中包括了色情识别,也就是对于用户发布的一些视频内容进行图像的识别。对于视频当中的一些语音或者是文字进行过滤,确保没有违规的内容。 智能审核技术的优点 智能审核的技术相对人工审核来说,准确率会更高一点。因为智能审核就是通过电脑进行识别,人工在识别的时候可能会因为注意力不集中而错过一些违规内容。导致违规的视频被发布出去。 视频内容智能审核技术的出现,帮助很大一部分的短视频平台节省了审核时间。在短视频平台发布内容的用户,可以在最短的时间内将视频发布出去。

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    AI如何让视频智能?人工智能技术视频监控中的应用

    人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。 人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术,大数据分析等变革性技术的应用使安防视频监控也变得越来越强大,视频结构化基本已成视频监控标配。 什么是视频结构化 视频结构化是一种视频内容信息提取的技术,基于人工智能深度学习算法,对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。 基于视频智能分析技术,通过道路沿线的摄像头图像进行图像识别、分析、比对等,实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。根据图像处理算法进行全面感知、风险预控、数据共享等。 未来,TSINGSEE基于AI算法、深度学习、大数据智能分析、边缘计算、5G等新兴技术,将赋能更多视频+AI生态应用场景,加快视频AI在更多行业领域落地。

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    智能视频识别技术的发展现状「建议收藏」

    一、智能视频分析技术应用现状   作为强化视频监控系统应用的一门主要技术——视频智能分析技术,近几年一直得到业界的广泛的关注,其通过对视频内容的分析,将客户所关注的目标从监控背景中分离出来,按照目标的移动方向 目前来看,市场上虽然已经存在多种不同形态的智能产品,但是多数的视频分析应用属于前端分析,即通过DSP嵌入到摄像机或黑匣子中,然而因为现有视频分析技术的局限性,目前一般都只能针对特定的某一路或几路视频进行分析 目前国内市场对 智能视频​的普遍认识虽然较几年前得到了很大的提升,然而在用户对智能视频的期待与认知上仍存在一定的差距。 二、未来智能视频发展趋势   基于数十年来智能视频分析技术研究厂家在商业化应用中的不断尝试,笔者认为智能视频分析技术技术与应用上有以下发展趋势:   从技术角度来看,为提升智能视频分析技术的应用性 智能网关设备网是一站式物联网数据网关及系统服务厂商,为各类应用场景提供定制专业化的视频智能网关系统解决方案,在这里您可以在线咨询各种 智慧社区、 视频联网​​、车辆大数据的技术问题,和基于智能网关的新型智慧城市新场景新应用的技术方案

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    机器学习理解视频重点,微软视觉智能技术突破

    研究人员表示,这让我们离视觉智能的圣杯更近了一步。 现在,人工智能研究的成果能为这些用户带来帮助。这项研究能让你很方便地找到用户上传的视频,包括你爷爷在你表弟的婚礼上跳舞时假牙掉下来的有趣剪辑。 孙民说:“我们的研究使我们离视觉智能的圣杯更近了一步,机器学习能够理解用户上传的视频中的视觉内容。” 、广播频道和个人设备上变得越来越常见,大量的应用中都出现了用于分析视频内容语义的先进技术。 我们结合两种方法,首次实现了自动生成视频标题的任务,这两种方法都是当前最先进的视频描述技术的扩展。

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    智能视频分析技术在智慧交通领域的应用

    作为整个智能交通系统的重要技术支撑,视频智能化分析技术已得到大规模的应用。 基于视频分析技术的道路综合违法监测系统,可以实时对道路中的车辆进行检测分析,一方面,其可以对车辆违法行为进行抓拍,起到规范驾驶员驾驶行为与缓解交通拥堵问题的作用。 同时智能视频分析系统在高速公路中可对高速事件监测、事故监测、车流量检测、拥堵监测中也有广泛应用。 智能视频分析技术在“智慧交通”建设中的应用已经有十几年了,可以说已经走出了“雾里看花,摸索前进”的阶段。 智能视频分析技术在帮助各级政府完善公共交通网络,治理交通拥堵等突出问题,改善人们交通出行环境等方面,起到了至关重要的作用

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    AI视频识别涉及哪些技术?多场景应用让视频监控更智能

    基于AI的视频分析技术通过使用全面而复杂的算法来分析视频流。AI可以逐像素查看摄像机的图像,几乎不会遗漏任何信息。 image.png 三、应用场景示例 1、智慧城市: 使用深度学习算法进行实时视频分析在智能城市中具有突出的用例。越来越多的公司正试图研发AI视频分析技术并开发更多与城市有关的集成解决方案。 image.png 四、总结 TSINGSEE青犀视频结合多年的视频领域技术经验,通过部署Al算法智能视频分析技术实时处理大量智能摄像头的视频源,实现海量视频的接入、智能分析及处理能力。 目前,旗下产品视频融合服务平台EasyCVR已经实现人脸检测、人流量统计、车辆检测、车牌识别等AI智能识别技术的研发,并广泛应用在交通、物流、安防、消防等场景中。 未来,TSINGSEE青犀视频将提供更多基于AI算法的视频智能分析行业解决方案,解决实际业务中的痛点和难点,加速技术的落地应用。 image.png

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    人工智能技术怎么审核短视频 可以完全依靠人工智能

    第一次审核是人工智能审核,平台会采用人工智能技术进行审核,第二次审核就是完全依靠人力,审核员将人工智能无法审核的东西,再次过审。那么人工智能技术怎么审核短视频?可以完全依赖人工智能技术吗? 人工智能技术怎么审核短视频 人工智能技术怎么审核短视频?最重要的一个技术是计算机的视觉技术,在使用人工智能审核的时候,会将用户上传的视频进行截取。将视频截取成一帧一帧的片段,针对每一帧的视频进行审核。 可以完全依靠人工智能技术吗 如果想要自己平台的视频内容更丰富,最好不要完全依靠人工智能技术。因为并不是所有的人工智能都是完美的技术,没有十全十美的技术。 在智能审核的过程中,会有一部分的视频内容无法被审核,这时候就需要人工进行审核了。所以无论是平台还是个人,都不要完全依靠智能技术智能技术只是一个辅助工具,帮助人们减少审核视频的时间。 每一个平台都需要提前了解人工智能技术怎么审核短视频,这项技术可以帮助平台更好的发展,视频质量越好的平台,才会被更多的观看者所认可,平台才能够发展的更长远。

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    视频智能分析及监控技术在物流仓储中有什么作用?

    随着信息技术的飞速发展,电子商务开始引领新经济改革和发展的潮流,电子商务也离不开物流。物流仓库作为物质资源的储存和转移,在经济生产中起着重要的作用。 一套完美的视频监控系统,在监控货物的安全运输和装卸的过程中,可以避免货物的损失,并且可以通过监控录像快速、准确地判断,也为后续处理提供有效的证据。 而TSINGSEE青犀视频基于EasyGBS、EasyCVR等平台打造的工厂智能仓储运营模式,提高仓库的透明度和精细化管理,实现仓储物流数据共享和联动,确保发货的及时性、准确性和效率,提高了仓库的安全监管和高效运作 image.png 物流仓储公司视频监控系统,可以实现管理人员对监控区域进行全天候视频的查看,对接入通道进行监控,管理员可以通过网络远程管理物流仓储作业,以及一些特殊和危险区域,由于一些区域管理人员无法近距离查看 有效掌握夜间物流仓储情况; 3、监控系统支持远程查看,随时查看视频内容,随时随地掌握仓库人员及货物的状态; 4、管理便捷,支持预览、存储、回放和报警触发设置; 5.

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    浅析人工智能技术对于视频监控发展的意义

    而人工智能将会让监控摄像机变得更“聪明”,进而减少处理海量视频所需的人力物力,使得打击违法犯罪行为、安防监管等更有效率。和传统视频监控技术相比,人工智能的优势是什么呢? AI技术已经渗透到行业的方方面面,安防作为产业刚需,是AI落地最主要的场景,成为人工智能必争之地。在安防领域,视频监控与AI、大数据、云计算、边缘计算等技术结合的趋势越来越紧密。 TSINGSEE青犀视频聚焦AI+视频新生态,实现全场景赋能,基于AI智能分析的EasyCVR可视化视频监控,集成AI+视频智能分析、大数据等技术,以视频监控系统为基础,可以帮助城市、交通、安防、医疗、 典型的例子如EasyCVR智能视频平台,它将AI检测、智能识别技术融合到各个视频应用场景中,如:安防监控、视频中的人脸检测、人流量统计、危险行为(攀高、摔倒、推搡等)检测识别等。 EasyCVR将视频变为更具价值的信息,与大数据、云计算技术相结合能形成巨大的资源信息库,为行业提供有力的信息支撑和辅助决策支持。

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    视频技术基础

    在线直播可以说从去年开始变成了一个火爆的创业领域,一下子出来了很多做视频直播的公司。但说实话这方面的技术书籍实在是非常的少,网上的资料也很零散,所以我决定写一些列介绍视频技术的文章。 今天这篇文章先对视频技术中的基础概念做一些简单的总结。 你所能看到的视频 现在可能大部分人都直接用浏览器在视频网站上看视频了,已经不太能看到视频的后缀名之类的东西了。 这里面作为的视频格式实际上是指视频的封装格式指的是以什么方式把视频和音频数据打包成一个文件,所一个这个封装格式其实与视频和音频采用什么方式编码没有什么关系。 视频编码格式 了解了视频的封装格式后,如果剥离视频的封装格式后,就可以看到真正的视频数据,这些视频数据会有不同的编码格式。什么是编码格式呢? 本文大部分内容抄自[总结]视音频编解码技术零基础学习方法,一部分来源于自己的总结《[总结]视音频编解码技术零基础学习方法》应该是国内视频领域最系统的学习资料了。有兴趣的朋友可以去仔细阅读一下。

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    AI人工智能技术如何应用在视频流中?

    视频内容遍布互联网—在我们的智能手机、台式机和智能电视中,每天在互联网上流式传输的大量数据,带来了诸如缓冲问题之类的挑战。人工智能(AI)可以通过压缩视频来帮助克服这些挑战。 这项技术还有助于例如监督社交媒体是否有内容违规情况。 了解人工智能 人工智能(AI),机器学习(ML)和深度学习(DL)通常可以互换使用。但是,这些都是不同的领域。 视频流的挑战与解决方案 借助当今的流媒体技术,任何人都可以使用流媒体视频。这使得视频流的内容难以控制。还有一些技术问题,例如大视频文件。我们可以通过使用人工智能AI技术增强视频压缩来解决这些挑战。 AI人工智能视频流中的如何应用? 1.视频压缩 现代视频压缩软件利用AI来实现视频压缩自动化。你可以使用自动化来节省诸如视频压缩之类的任务时间。这项技术使用户可以在上传到云时动态压缩视频。 TSINGSEE青犀视频专注于计算机视觉、模式识别领域的开发与研究,深耕音视频流媒体领域,围绕AI、5D、大数据、云计算、边缘计算、物联网、视频分析等技术,可为用户提供基于视频流媒体技术的平台及行业方案

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    EasyNVR视频结构化图像智能分析技术如何助力小微企业的视频监控建设?

    现阶段推动外部互联网、人工智能和实体经济深度融合发展,完善企业内部信息化管理是中小微企业转型发展迫在眉睫的问题: 1、安全性差:无法识别人员身份,存在安全隐患;IC卡易丢、易复制冒用等安全漏洞; 2、门禁管理难 二、需求分析 中小微企业的用户在智能分析上的应用需求较少,其主要方向是重要区域的视频实时监控,在摄像头设备的部署上,需要分布于门口、出入口、楼梯口及室内重要部位,进行24h无死角覆盖。 ,手机远程也可观看直播或视频录像。 支持多终端观看视频 用户可在手机、电脑、ipad等终端实时观看企业内部视频监控。 提供二次开发接口 通过API接口文档,可便于拿EasyNVR视频管理转码出来的流直接集成到上级业务平台中,实现视频的观看。

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    《高动态视频技术

    《高动态视频技术》由上海交通大学媒体技术实验室编著,面向图像与视频处理领域HDR技术的研发人员、技术爱好者以及相关专业的本科生、研究生。 我们从HDR技术的基础知识开始,通过整理与总结现有的HDR相关标准,相关技术文档,完成了本书11个章节的编纂。 本书主要分为三个部分:HDR技术基础、HDR处理技术以及HDR编码方案,具体目录如下: 第一部分--HDR技术基础 第一章-光学与人类视觉感知特性基础 第二章-光电转换与HDR图像显示 第三章-色度学与颜色空间 的HDR编码优化 第十一章-HEVC/H.265的HDR编码方案 近年来,HDR技术以及相关的HDR显示设备,HDR视频制作与传输等产业与技术都在不断发展并日趋成熟,但是与HDR技术相关的理论背景以及相关技术介绍与总结却并不多 ,因此我们希望能够在本书中将HDR发展过程中的理论与技术,以及截至2018年的最新技术与相关成果尽可能地展现给读者,帮助读者更好地了解与研究HDR技术

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    BVS智能视频应用分析

    智能视频分析的技术原理是接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备,并且通过智能化图像识别处理技术,对各种安全事件主动预警,通过实时分析,将报警信息传导综合监控平台及客户端。 具体来讲,智能视频分析系统通过摄像机实时“发现敌情”并“看到”视野中的监视目标,同时通过自身的智能化识别算法判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁,对已经出现或将要出现的威胁,及时向综合监控平台或后台管理人员通过声音 可引入智能视频分析事件综合管理系统,可以协助管理人员对视频监控画面实时监控预警,及时发现安全隐患触发报警。在人员安防检测、机器运行监测、烟火识别监测等方面有重要作用。 高速公路视频分析报警系统是基于智能视频分析和深度学习神经网络技术,实现对高速公路人员进行识别、实时分析报警,复杂的场景识别率高达95%以上。直接对视频监控区域的画面实时监测预警。 本系统以摄像机代替人眼,用智能分析模块代替人脑的思维分析,在不需人为操作的情况下对视频序列自动地进行前景提取和目标跟踪,异常发生时自动报警,在减轻保安工作量的同时也使得监控系统更加智能、主动,预警更加及时

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    浅析TSINGSEE智能视频分析网关的AI识别技术及应用场景

    一、行业背景 1)AI技术在安防领域大量落地应用 随着近几年人工智能的快速发展,深度学习方法及性能日益提升,计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善,使得安防产品逐步走向智能化。 2)AI视频智能分析技术的优势 基于AI的视频分析是视频监控行业讨论较多的话题之一,相关的预期也较高。因为实时监控和查看视频监控内容十分具有挑战性,尤其是在处理大量摄像机接入时。 3)AI驱动视频监控应用领域的拓展 目前在视频监控领域应用较为广泛的AI技术例如:智能检测与分析技术(如人脸检测与识别、物体识别、行为识别、目标追踪等)、图像及视频处理技术视频图像处理、视频结构化等) 三、AI在视频监控分析中的技术应用 EasyNVR智能视频分析网关,支持对多路网络IPC及NVR采集的高清视频流进行实时智能分析。 EasyNVR智能视频分析网关,内嵌神经网络加速引擎,支持4G,WIFI无线传输,可广泛应用于安防监控、智能分析、通行核验等场景 1、技术特点 1)AI深度学习算法:基于AI深度学习的视频结构化分析,可对实时视频中人

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    视频技术基础(一)--音视频技术概念基础

    最近开始学习TRTC实时音视频技术,我会记录并分享我的一些学习心得和体会,欢迎各位大佬来一起交流指正。 在开始正式学习TRTC之前,还是需要先了解一下音视频技术,这样可以方便以后的学习。 音视频技术介绍 什么是音视频技术?音视频技术其实就是音频技术视频技术的一个统称,在技术处理上,其实音频和视频是要分开处理的。 音视频同步的算法如下图所示: image.png 流媒体协议 通常音视频数据体积比较大,所以在网络传输过程中都是连续不断的多媒体流量,在网络中传输音视频数据的技术叫流媒体技术,传输使用的协议就是流媒体协议 总结 以上是我整合了一些其他大佬的资料和一些自己的理解写出的知识点,音视频技术涵盖的内容其实比较广泛的,我这里也仅仅是列出了一些基础的概念,后续的TRTC学习之旅,有机会的话,我们继续探讨一些其他的知识 第一次写文章,有技术上或是文字上的错误,欢迎各位大佬来指正。 修正和补充 2020-06-17 补充了GOP对画质的影响;

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    「音视频直播技术」iOS视频采集

    前言 前两天给大家介绍了如何在iOS下进行音频采集,今天介绍一下在iOS下进行视频采集。 要了解iOS是怎样进行视频采集的,首先我们要了解 AVCaptureSession, AVCaptureDevice等几个基本概念及iOS上视频采集的工作原理。 ? AVCaptureVideoDataOutput AVCaptureVideoDataOutput是录制视频和访问视频帧的输出。它继承自 AVCaptureOutput。 根据视频类型 AVMediaTypeVideo,创建 AVCaptureDevice 对象。(可以创建视频设备也可以创建音频设备)。 小结 我们首先介绍了在iOS进行视频采集的一些基础概念,然后又通过分析 WebRTC 代码了解了视频采集的基本步骤(共 12 步)。

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