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盘点:人工智能发展趋势下的4大常见AI算法以及应用场景

TSINGSEE青犀视频 189

前言:

今天你们对“常用算法及应用场景”大体比较重视,我们都想要知道一些“常用算法及应用场景”的相关资讯。那么小编也在网上汇集了一些关于“常用算法及应用场景””的相关资讯,希望我们能喜欢,你们一起来了解一下吧!

近年来,人工智能的发展速度十分惊人,在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛,并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率,已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。

1、人脸检测

人脸检测技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行检测和分析,从而实现人脸相关任务的技术。比如TSINGSEE视频智能分析系统人脸检测技术可以应用于安全监控领域,在公共场所、商业区域等地方通过对摄像头拍摄的画面进行人脸检测,可以及时发现可疑人物,提高公共安全。

更为丰富的应用在于,TSINGSEE视频智能分析系统的人脸检测算法可以提取人脸和人脸相关的特征,例如性别、年龄、朝向、帽子、眼镜等。通过搜索这些丰富的属性信息,可以帮助我们轻松找到目标人物,比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。

此外,人脸检测技术在视频编辑中也较为常见,通过识别视频中的人脸,实现人脸跟踪、特效处理、人脸替换等功能,为用户提供更加丰富的视频编辑体验。

2、人体检测

人体检测技术也经常应用于视频监控系统中,通过实时检测行人,可以实现公共场所的客流量监测、人群拥挤监测等,当画面内的人流量超过阈值,则能触发报警。TSINGSEE视频智能分析系统的人体检测技术也可以应用在人员的在岗、离岗检测场景中。

3、行为分析

人体行为分析也是基于人体检测,可以识别人体的姿态和动作,比如攀爬、摔倒、打架、抽烟、玩手机等。在企业的安全生产场景中,人体行为检测技术的应用也十分广泛,比如在工地上,通过行为识别可以发现施工人员的违规和危险行为,比如玩手机、抽烟、攀爬、打架等,一旦检测到,则TSINGSEE视频智能分析系统能立即发出告警消息,并进行抓拍。

4、区域入侵/周界入侵/危险区域闯入

基于AI深度学习算法,在划定区域内检测到人体,则判定为入侵事件。TSINGSEE青犀视频AI视频智能分析系统可以对设置的监控区域进行实时监测,当检测到有行人闯入时则立即发出告警,可以应用在危险水域管理、工地危险区域防止人员靠近、社区防范、重点场所的周界防范等场景中。

在实际应用场景中,依托视频监控综合管理平台EasyCVR的先进视频联网和云存储技术,将现场的海量视频监控联网、统一监控、集中存储、统一运维,构建视频联网可视化综合监管大平台;同时,借助AI智能视频分析系统的丰富AI算法模型,对监控现场及周边的人、车、物、行为等进行智能感知、智能监管。

TSINGSEE青犀AI视频智能分析系统内置了几十种算法,包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、场景检测等等,可应用在社区安防、智慧安监、安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧矿山等场景中。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

未来人工智能技术将会更加模块化,不同的算法和应用场景可以相互组合和搭配,形成更加灵活和多样化的应用方案,从而更好地满足不同领域的需求。人工智能技术将会迎来更加智能化、数据化、模块化和开源化的趋势,未来的人工智能技术将会更加贴近人类需求和服务更多领域。

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