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。在技术成熟度上,处理安防影像的技术已经研发得较为完备,同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
视频监控技术是指通过安装摄像头和其他相关设备,对特定区域进行实时的视频监控和录制。视频监控技术主要包括视频采集、视频传输、视频存储和视频回放等功能。
现如今国家越来越重视安全生产,各个企业也都采取各种措施保障员工的安全生产从而保障了企业的利益。在各各行都存在着在岗工人不佩戴安全帽和做相关安全措施危险作业,由于未佩戴安全帽而造成的伤亡时有发生。安全帽佩戴管理成为一大难点,为降低管理难度提高在岗人员安全意识,可在各种生产现场部署安全帽识别仪实时视频检测预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施作业。真正做到安全生产信息化管理,做到事前预防事中常态监测,事后规范管理。
随着科技的不断进步,智慧海域管理平台已经成为海洋领域监管的一种重要工具。相比传统的视频监控方式,智慧海域管理平台通过建设近岸海域视频监控网、海洋环境监测网和海上目标探测网络等,可实现海洋管理的数字化转型。
安全帽识别是用深度学习的算法对监控视频进行实时分析,如果监控画面发现人员未佩戴安全帽,鹰眸系统会发出警报提醒管理员或提醒现场工作人员自觉佩戴安全帽,系统后台还会自动保存时间、地点及相应的照片。AI人工智能在智慧工地的应用越来越多,除了人脸识别之外,对作业安全也提出了更多的安全保障,例如现在逐步在应用的火焰识别,能够及时发现险情,尽早消除安全隐患。
TRTC=腾讯实时音视频,全称Tencent Real-Time Communication。拥有QQ十几年来在音视频技术上的积累,致力于帮助企业快速搭建低成本、高品质音视频通讯能力的完整解决方案。 随着视频互动、语聊交友等场景应用的飞速发展,用户的内容也以多种形态在广泛的传播,如何有效的识别应用中潜在的涉黄、涉暴、低俗等不良内容,已经成为了行业的课题。 近日,腾讯云通信TRTC (文中简称TRTC) 联合腾讯安全天御团队,推出实时音视频+实时内容审核服务,帮助平台运营者解决不良内容审核的痛点。 告别自建
烟火报警系统对摄像机画面进行实时检测,当发现视频画面内出现烟雾、火焰时,系统主动触发报警提示,通知管理人员。
以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术,不断驱动着视频监控与视频应用等各领域业务层面的创新,同时AI计算机视觉技术的深度应用,也将成为各行各业有效的AI+视频监控解决方案。
AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一,基于AI算法对视频内容进行检测分析,通过提取视频中的关键信息进行标记或者相关处理,并形成相应事件的处理和告警。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 1 背景介绍 虎牙平台直播内容日益丰富,不少用户会对直播中的精彩镜头更加关注,如何让用户快速甚至实时地回顾到直播中的精彩镜头成了我们关注的问题。直接的人工剪辑需要耗费大量人力,我们希望通过设计算法来自动剪辑,将好看的精彩镜头实时呈现给观众,同时精彩镜头作为直播过程中沉淀下来的优质内容,也能够在后续不同的产品形态上发挥作用。 1.1 什么是AI实时剪辑 所谓AI实时剪辑,主要是通过AI识别
视频智能识别安全帽佩戴系统能够从繁杂的工地、煤矿、车间等场景下同时对多个目标是否戴安全帽穿反光衣进行实时识别,当视频智能识别安全帽佩戴系统发现作业人员没有戴安全帽、穿反光衣或者戴安全带,系统会及时报警提醒,并抓拍存档。视频智能识别安全帽佩戴系统识别安全帽颜色如红色、黄色、蓝色、白色、橘色。实现识别监控整个过程的自动监测,提升安全监督的时效性,降低人力成本。
应用背景:安全帽作为一种最常见和实用的个人防护用具,能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。但在现场操作过程中,安全帽的佩戴很容易人为忽略,引发了不少人身伤害事故。为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽,保障作业人员安全,清眸图像安全帽识别算法系统应运而生。
在餐饮行业,食品安全和卫生问题一直是消费者和监管部门关注的重点。为了解决这些问题,LiteCVR智能视频监控与分析平台推出了明厨亮灶方案。
近年来,关于大中小型考试出现舞弊现象的新闻也时有报道,相关部门也加大了对考场秩序的监管。随着互联网技术的发展,利用AI等新兴技术加强对考场的管理、对考生考试行为和教师监考行为等考场活动进行自动监测,也逐渐成为打击考试不公平现象的有效手段。
智能视频监控系统的原理是利用摄像机采集视频信号,并通过相关的AI模型算法实时分析视频内容,提取出有用信息,如人脸、车牌号码、移动物体等,并进行识别及特征提取,最终形成监控报警、实时监控、历史录像回放等应用。
随着我国机动车增长速度的加快,停车场管理系统已经被广泛的应用起来,使车辆管理更加科学化,正规化。经过几年的推广应用,在广泛使用的同时,也发现了一些弊端和漏洞。目前大部分车牌识别基于CS系统,传统的监控无法做到对车牌的识别。我公司EasyCVR产品已经将车牌识别的算法集成到软件中,实现对各类视频源进行实时视频分析,并将识别的车牌信息记录。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息,然后将其转化为洞察力,达到智能预警和辅助决策的作用。
城市的发展创造了大量工作机会,人口的聚集也推动了居民住宅建设率的增长。人民生活旨在安居乐业,能否住得“踏实”是很多劳动工作者最关心的问题。但目前随着住宅小区规模的不断扩大、人口逐渐密集,在保证居住环境舒适整洁的同时,区域内安全问题也尤为重要。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第2节《项目系统架构设计》,本章内容系统介绍:人脸系统系统的项目架构设计,包括:业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
应用背景:安全帽作为一种最常见和实用的个人防护用具,能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。但在现场操作过程中,安全帽的佩戴很容易人为忽略,引发了不少人身伤害事故。为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽,保障作业人员安全,富维图像安全帽识别算法系统应运而生。
近日,震惊全网的“鼠头鸭脖”事件得以落幕,在大家的见证下,官方也做出了处理,仅在2023年就有两起高校“鼠头”事件曝出,以至于让大家对高校食堂产生了心理阴影。虽然事后有关部门进行了严肃处理,但食品安全的监管依然是大家十分关注的。除了人工监管以外,AI智能监控的参与也至关重要。
工地AI视频行为分析系统通过现场安装的监控摄像头对现场视频监控画面当中人员行为进行实时分析预警,工地AI视频行为分析系统在可以监测分析:安全帽佩戴识别、反光衣穿戴识别、抽烟识别、打电话识别、睡岗离岗识别、安全带佩戴识别、区域入侵识别、玩手机识别等,当系统检测到出现违规行为时马上预警信息,并联动现场音柱语音广播提醒,进一步提高现场安全作业监督效率。
工地反光衣穿戴识别系统依据现场监控摄像头采集的视频图象,应用最新的神经网络算法,检测到一些人不穿反光衣服时,前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器,然后实时读取视频流并进行语音报警广播。工地反光衣穿戴识别系统的另一个闪光点是能够应用现有的监控摄像机,实时监控分析,不需要新增加其他硬件终端。
AI视频技术与安防监控结合使用的场景和技术不仅提高了安全性和准确性,还降低了人力成本和监控盲区,广泛应用于公共场所、企业、学校等各个领域。随着人工智能技术的不断发展,AI视频识别技术在工地场景中的应用也越来越广泛。这种技术可以帮助工地实现智能化、高效化的管理,提高施工质量和安全性。
人工智能(AI)视频分析技术在环保领域有着广泛的应用,通过智能识别和跟踪技术,AI视频分析可以实时监测空气质量、水质和噪音等环境指标,帮助环保部门及时发现污染源并进行有效治理,提高监测、管理和保护环境的效率。今天我们就来介绍下AI视频智能分析识别技术以及EasyCVR视频监控技术在环保领域的结合应用。
随着国家经济建设的发展,近年来港口业务发展迅速,港口作为水陆交通的重要枢纽,无论是内陆港,还是进出口港都对港口业务建设的数字化提出了越来越高的要求,数字化港口是港口业务发展的方向。传统的港口监控系统已无法满足现在发展的需要,建立一套完善、先进智能的港口监控系统已成为必然趋势。
人工智能在医疗卫生、能源动力、交通航天、语言图像识别等领域发挥着重要作用,在安防等领域也同样值得期待。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,基于AI的智能识别分析技术基本已成视频监控的标配。
随着人工智能技术的快速发展,AI视频识别技术也将会得到进一步的发展和应用。2023年已经进入尾声,2024年即将来临,那么AI视频识别技术又将迎来怎样的发展趋势?本文将对2023年的AI视频技术做一个简单的盘点并对2024年的发展趋势进行预测和分析。
随着经济的发展,对天然气的需求量增加,各国都在完成天然气储备。安全供气成为关乎民生福祉、经济发展和社会和谐的大事。天然气易燃易爆,单纯依赖人工运维难以满足场站风险预警和快速的应急响应的需要,再加上燃气场站周边环境复杂,外界干扰、设备原因或人员操作失误等因素都可能导致泄漏,进而引发爆炸事故,造成严重后果。因此,开展智慧燃气场站建设,对于守护城市燃气企业安全运营至关重要。
监控视频智能分析软件为建筑施工质量安全管理提供了先进技术手段,通过安装在建筑施工作业现场的各类监控装置,构建智能监控和防范体系,有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷,实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控,变被动“监督”为主动“监控”。
现阶段,电力行业很多企业都在部署摄像头对电力巡检现场状况进行远程监控,但是存在人工查看费时、疲劳、出现问题无法第一时间发现等管理弊端,而且安全事件主要依靠人工经验判断分析、管控,效率十分低下。
AI布控球基于前端边缘AI计算及后端云平台计算,AI布控球集成人脸识别、安全帽识别等的AI视频图像分析算法,通过计算机视觉技术对图像、人脸、场景、视频等进行深度学习,识别并标示图像、场景、视频内容,并对自定义的行为、意图进行识别并预警。 AI识别能力介绍: 着装检测:针对施工区域的人员是否戴安全帽。 人脸检测:针对施工区域的人员是否陌生人(黑名单)。 行为检测:针对施工区域内人员是否吸烟。 区域检测:针对规定的区域划线后检测是否在区域内或区域外。
智能分析网关系列是基于边缘AI计算技术,可对前端摄像头采集的视频流进行实时检测分析,能对监控画面中的人、车、物进行识别。我们的AI边缘计算网关硬件——智能分析网关目前有5个版本:V1、V2、V3、V4、V5,每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析,支持抓拍、记录、告警等,每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的AI检测包括:人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。
人工智能的战略重要性导致对视频智能分析的需求不断增加。鉴于人工智能视觉技术的巨大潜力,人们的注意力正在从传统的视频监控转移到计算机视觉的监控过程自动化。
长江作为我国“淡水鱼类的摇篮”,是世界上生物多样性最为丰富的河流之一。近年来的高强度开发、粗放式利用让长江不堪重负,流域生态功能退化,珍稀特有鱼类大幅衰减,位于长江生物链顶层的珍稀物种岌岌可危,经济鱼类资源濒临枯竭。为了保护长江渔业资源,农业农村部发布了《长江十年禁渔计划》,期间禁止天然渔业资源的生产性捕捞。
最近,QQ V7.6.0版本发布,新增视频通话“口吐弹幕”功能,引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点,使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是,一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
轧钢厂一般都使用打包机对线材进行打包作业,由于生产需要,人员需频繁进入打包机内作业,如:加护垫、整包、打包机检修、调试等作业。在轧钢厂生产过程中,每个班次生产线材超过300件,人员在一个班次内(12h)就要进入打包机区域300次以上。如果员工安全意识淡薄,违反岗位安全操作规范,在未做好安全防范措施的情况下进入打包机区域,极易发生安全事故。
摄像机识别未戴安全帽系统利用边缘计算+机器学习与深度学习技术,摄像机识别未戴安全帽系统借助现场布署的监控摄像机RTSP协议访问摄像机视频流,实时获取,实时分析,实时报警,并且抓拍人像分析人员信息、识别是不是戴安全帽、同歩声音报警,将报警信息快照和报警视频存入数据库及时推送给相关人员。
视频AI智能分析已经渗透到人类生活及社会发展的各个方面。从生活中的人脸识别、停车场的车牌识别、工厂园区的翻越围栏识别、入侵识别、工地的安全帽识别、车间流水线产品的品质缺陷AI检测等,AI智能分析技术无处不在。在某些场景中,重点区域的人数统计与人员超限算法非常重要。今天我们以TSINGSEE青犀智能分析网关为例,来详细介绍人员超限AI算法的工作原理以及应用场景。
视频监控在快递行业的应用已较为普遍。通过基于高清视频联网应用的业务管理可视化,可帮助提升快递行业服务规范性,降低企业不必要的经营成本,这已然成为视频监控在快递行业应用的趋势。除了起到安全防范的作用外,还能对快递业务过程进行事后录像回放与查证,业务管理可视化成为快递行业视频应用的另一个重要目的,如快递站点的管理可视化等。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
随着我国城市化进程的加快和居民生活水平的提高,垃圾围城的现象越来越严重。垃圾桶溢满、垃圾长时间暴露等现象,不仅严重污染了生态环境,同时也极大影响了市容市貌,并且对居民的身体健康也构成了威胁,因此,垃圾检测和处理工作是非常必要的。当前城市垃圾处理仍面临以下问题:
安全生产一直是工地生产中很重要的一部分,只有保障了工人的安全,才能保证企业的利益。安全帽作为保护、防护的重要防范手段,一直是各大企业要求员工佩戴的,可还是发生了各种由于未佩戴安全帽导致的安全事故。
在城市管理和公共安全领域,安全视频监控的重要性日益凸显。AI视频智能分析平台基于深度学习和计算机视觉技术,利用AI入侵算法,能够实时、精准地监测周界入侵行为。
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。
腾讯云实时音视频(TRTC)接入实时语音识别,主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。
视频智能分析系统通过各大品牌的摄像头对现场的人员行为、动作、穿戴的分析,此分析是基于视频智能分析系统,运用视频智能分析系统结合人工智能深度学习技术,对出现在摄像头监测画面中的人的状态跟物体的状态进行实时分析。视频智能分析系统对监控摄像头监测的视频画面进行实时监测,当视频智能分析系统发现画面内出现设定的异常状态时,随机系统主动触发告警提示,并通过短信等方式进行通知。
随着冬季的到来,森林防火的警钟再次敲响,由于森林面积广袤,地形复杂,且人员稀少,一旦发生火灾,人员无法及时发现,稍有疏忽就会酿成不可挽救的大祸。无人机高空巡查+智能视频监控是一种非常有效的森林防火智慧方案。通过结合无人机技术和智能视频监控系统,可以实现对森林进行全面、及时的监测和预警,提高森林防火的效率和准确性。
AI烟火识别算法是基于深度学习技术的一种视觉识别算法,主要用于在视频监控场景中自动检测和识别烟雾、火焰的行为。该技术基于深度学习神经网络技术,可以动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换过程。
校园消防安全一直以来是社会各界备受关注的问题。为了保障师生的人身安全和财产安全,越来越多的学校开始引入AI智能检测技术,通过运用AI智能烟火检测技术,对学校的周界、教室、走廊、公共区域、教学楼、食堂等场所进行安全监测,及时发现火灾隐患,保障校园安全。TSINGSEE青犀校园烟火检测及预警方案适用于全国各地幼儿园、小学、中学、高中、大学等监控系统智能升级改造。
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