AI人体行为分析：玩手机/打电话/摔倒/攀爬检测及场景解决方案

一、AI人体行为分析技术概述及场景

人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。

在场景应用中，通过视频画面对人员进行动作姿态的数据捕捉并进行数据的比对，自动识别视频中人物动作姿态的行为和动作，利用AI算法对人员动作行为进行判断、抓拍和报警提醒。人体行为分析技术的应用场景包括以下几个方面：

1）姿态检测与跟踪：AI人体行为分析技术可以准确地检测和跟踪人体的姿态信息，包括骨骼结构、关节位置和动作轨迹等，可以应用于许多领域，例如运动分析、人机交互、虚拟现实等。

2）动作识别与分类：通过训练深度学习模型，AI人体行为分析技术可以对人体动作进行识别和分类。例如，可以识别行走、跑步、打球、举重等不同类型的动作，可以应用于体育训练、姿势纠正等领域。

3）行为推理与异常检测：AI人体行为分析技术可以分析人体在特定场景中的行为模式，并利用机器学习算法识别正常和异常行为。例如，在视频监控中，可以检测到盗窃、打架、摔倒等异常行为，并及时报警或采取相应的措施。

二、在安防监控领域的应用

在现实的场景中，很多重要的场所需要进行全天候24小时监控，而传统的监控方式是由监控巡检人员对监控画面进行肉眼观看，当监控过多或者工作时长超负荷就会影响最终的监控效果。

假如利用AI智能检测技术与视频监控融合，通过深度学习算法，可以做到让监控系统能自动对视频中的人员进行动作跟踪与识别。这类算法的原理是基于人体骨骼关键点检测的深度神经网络算法，自动识别人体的头部、五官、四肢等25以上的关键点，通过关键点的数据描述人体骨骼信息的位移，判断人体的动作及姿态，比如手势动作识别、运动动作识别等。

三、TSINGSEE解决方案

TSINGSEE青犀视频AI边缘计算的智能分析网关（V3），内置了丰富的AI算法模型，其中，在人体行为分析上，就包括玩手机识别、打电话识别、抽烟识别、人员倒地识别、人员扭打识别、攀爬识别、人员睡岗识别等。在一些安全生产等场景中，这些违规行为极易导致安全隐患，从而引发安全问题，带来生产事故。

将监控现场的视频流接入到青犀AI边缘计算的智能分析网关，就能实现对监控画面的实时检测与分析，能对人体行为进行检测识别（玩手机、打电话、抽烟、人员倒地、人员扭打、攀爬、人员睡岗等）。当识别到这些行为时，系统将抓拍截图并立即触发告警，提醒管理人员及时查看与干预。还可以联动语音装置进行语音的提醒与警示。

与此同时，在应用中还能结合旭帆科技的视频监控系统EasyCVR平台，将各个监控现场的设备（IPC、NVR、移动执法仪、布控球、智能移动终端等）统一集中接入平台，实现对监管区域的视频汇聚、视频监控、抓拍与录像、历史录像回放、云存储、视频集中存储、磁盘阵列存储、云台控制、语音对讲、告警上报等，并能通过平台级联功能将视频数据共享给上级监控中心。

视频监控系统EasyCVR安防综合管理平台兼容性强，支持多协议/多类型设备接入，包括国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif协议等，以及海康SDK、大华SDK、海康Ehome等厂家私有协议，也支持标准的API开发接口，可集成至移动端APP、小程序、其他业务平台播放，并提供分享链接和iframe地址，可直接在浏览器播放，十分方便工作人员的监管工作。

四、应用场景

利用TSINGSEE智能分析网关与视频监控系统EasyCVR安防监控平台，可以应用在以下场景中：

电力巡检：实现电力人员作业过程中的违规操作识别、异常行为识别等，保障电力作业人员的作业安全。

工地施工：自动检测施工现场的人员是否存在违规行为，若检测到将立即触发告警，保障工地安全施工。

工厂车间：自动检测工厂、车间流水线等员工是否存在违规行为，若检测到将立即触发告警，保障工厂安全生产。

总的来说，AI人体行为分析技术的发展为多个领域带来了新的可能性，可以自动化地处理大量的人体行为数据，提取有用的信息，并辅助决策和改进工作效率。结合EasyCVR视频监控技术，还能将被动监控变为主动监管，大大提高工作效率。