在 TensorFlow 众多功能和工具中，有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。这个库的功能正如它的名字，是用来训练神经网络检测视频帧中目标的能力，比如，一副图像。
石油化工生产存储企业属于高温、高压、易燃、易爆、有毒的危险行业，其生产装置大型化、密集化、生产工艺复杂、生产过程紧密耦合。随着互联网技术的发展，运用先进的AI、物联网、大数据、云计算等技术手段不断提高石油化工行业的安全监管水平，已成为行业的发展趋势。
本次VideoPipe挑战赛的主要目标是，利用先进的人工智能技术，对真实管道视频进行异常分类与检测，实现高精准、智能化的复杂城市管道缺陷分析。本次挑战赛我们提供了两个高质量的城市管道检测视频数据集，即QV-Pipe数据集和CCTV-Pipe数据集，这两个数据集来自真实的城市管道检测视频。基于这两个数据集，我们组织了两个赛道的挑战赛：1）QV-Pipe视频缺陷分类；2）CCTV-Pipe视频缺陷时间检测。本次挑战赛设置了丰富的奖金，对优胜者以资鼓励，欢迎大家踊跃参赛！比赛官网：https://videopip
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。
随着换脸技术的升级及相关应用的开源，换脸用途也从最初的娱乐逐渐演变成犯罪工具，对人们的名誉和社会的安定形成潜在的威胁。例如，今年 2 月份在德里议会选举的前一天，一个被 DeepFake 篡改过的政客讲话视频在 WhatsApp 上流传，对选举造成了极大的影响 [1]；而在某成人视频网站上，某女星的脸被「安」在了成人视频女主角脸上，给女星的名誉带来了负面影响……
【新智元导读】 斯坦福大学的新研究构建一个名为 NoScope 的深度学习视频对象检测系统，利用视频的局部性对 CNN 模型进行优化，相比当前性能最好的 YOLOv2 或 Faster R-CNN 速度加快了1000倍，同时仍保持高精度。这一系统在安防、交通等领域有着巨大的应用价值和潜力。 视频数据正在爆炸性地增长——仅英国就有超过400万个CCTV监控摄像头，用户每分钟上传到 YouTube 上的视频超过300小时。深度学习的最新进展已经能够自动分析这些海量的视频数据，让我们得以检索到感兴趣的事物，检测到
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。
传统的版权保护行业费时、费力、成本高，海量内容难以全量保护，内容分发难以掌控传播的安全问题。区块链技术具有不可篡改、追根溯源、分布式共识等特点，和数字版权保护具有天然契合之处，将区块链技术与 AI 多媒体侵权检测技术相结合，极大降低了版权维权成本，提升版权保护效率，同时也为网络版权的存证、交易、维权提供了新的途径。因此，蚂蚁集团 - 数字科技线推出了一站式数字内容原创保护平台 「鹊凿」，图片视频等内容一键上链，快速完成版权存证，在司法机关和公证机构的共同见证下，成为“盗版维权” 的铁证。
安防视频集中存储EasyCVR视频汇聚平台，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。平台能提供视频存储磁盘阵列、视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联、H.265自动转码等功能。为了便于用户二次开发、调用与集成，我们也提供了丰富的API接口供用户使用，同时也能根据用户的个性化需求进行定制。
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。
随着高速铁路的建设及铁路管理的精细化，原有的模拟安防视频监控系统已经不能满足视频监控需求，越来越多站点在建设时已开始规划高清安防视频监控系统。高速公路视频监控资源非常丰富，需要对其进行综合管理与利用。通过构建监控系统联网模型，制定统一的联网规则与访问流程，在更高的层次上整合交通领域的公共视频资源，从而实现提升各级交通运营管理部门联网共享视频资源的能力。
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。
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。
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。
AI视频智能分析是一种基于人工智能的技术，传统的视频监控方法通常需要由人工对大量视频流进行手动观察，而视频智能分析技术则可以详细检查视频流，并能及时发现异常。TSINGSEE青犀视频AI视频智能分析技术主要包括以下几个方面：
选自Stanford University 作者：Daniel Kang 等 机器之心编译 参与：熊猫 卷积神经网络在目标检测任务上已经取得了优良的表现，但它们的计算成本比较高、速度比较慢，不适用于大规模的实时视频处理。为了解决这个问题，斯坦福大学的几位研究者提出了一个名叫 NoScope 的系统，将目标检测的速度提升了数千倍。该研究的相关论文和代码也已发布，本文是这些研究者对该项目的介绍文章，机器之心对其进行了编译介绍。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.02529 项目地址
随着城市规模扩大所带来的公共安全问题越来越受到重视。传统城市安全视频监控系统前端摄像机内置计算能力较低，以边缘计算和万物互联技术为基础的新型视频监控系统是未来发展趋势。在移动计算和物联网进步的推动下，数十亿移动和物联网设备连接到互联网，在网络边缘生成数以亿计的数据字节。计算负载高、带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署。
伪造人像视频生成技术给社会带来了新的威胁，例如利用逼真的伪造图像和视频进行政治宣传、名人模仿、伪造证据以及其他与身份有关的操作。伴随着这些生成技术的发展，出现了一些被证实有效的 deepfake 检测方法，这些方法具备较高的分类准确率。然而，目前几乎没有任何工作关注 deepfake 视频的来源（即生成 deepfake 视频的模型）。
区域入侵/周界报警入侵检测技术是TSINGSEE青犀智能分析平台推出的一种视频监控系统，可检测划定区域内是否有可疑人员并且在检测出这样的事件时生成警报。
为解决以上问题，需构建视频汇聚平台，将原来分散在不同部门、不同系统的视频资源进行整合、汇聚、治理，结合各应用场景，接入汇聚区直机关、区级重点单位以及辖区内需联网的公共区域视频资源、社会单位视频资源和社会群众自建视频资源等不同类型、不同链路、不同技术要求的社会视频监控资源，做到数据先汇聚，再分享，将零散的社会视频汇聚到一个统一的端-边-云一体化架构平台，平台开放服务接口，实现数据共享。
机器之心专栏 作者：蚂蚁集团 该研究提出了目前最大规模（超过现有其他数据集 2 个数量级规模）的视频侵权定位数据集VCSL，并提出全新的视频片段拷贝检测的评价指标。相关研究入选CVPR 2022。 传统的版权保护行业费时、费力、成本高，海量内容难以全量保护，内容分发难以掌控传播的安全问题。区块链技术具有不可篡改、追根溯源、分布式共识等特点，和数字版权保护具有天然契合之处，将区块链技术与 AI 多媒体侵权检测技术相结合，极大降低了版权维权成本，提升版权保护效率，同时也为网络版权的存证、交易、维权提供了新的途径
【导读】最近，针对视频目标检测中速度精度难以两全的问题，来自商汤科技（SenseTime）的学者发表论文提出一个新的概念——印象网络，其体现出了自然高效的特征聚合机制。本文的框架通过迭代吸收稀疏的关键帧特征来建立印象特征。印象特征一直沿着视频传播，有助于增强低质量帧的特征。这种印象机制能够将稀疏的关键帧进行远距离的特征融合，并且使融合的过程开销最小。所提出的方法在ImageNet VID上进行了评估，取得了非常好的效果并且具备实时性（20fps）。代码将开源。 论文：Impression Network
为了保证对园区环境风险进行有效识别，传统视频监控存在视频结构化利用率低的问题，在实际使用过程中，安全管理人员工作效率低下，依靠人工肉眼查看灵活度低，风险漏报概率高，出现异常情况跟踪不及时，难以解决核心问题，提供了园区AI智能视频系统，实现该园区的安全监管从传统排查向实时检测的转变，对园区全域重点部位监控利用AI技术对企业动火、高空、空间受限作业的不规范行为进行智能分析危险识别，可提前预警、快速处置。
随着AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的高速发展，我国的视频监控市场也进入全新阶段。得益于AI深度学习技术的进步，现代化的安防视频监控系统依托边缘计算设备的AI识别算法可以独立完成在前端的一些简单的图像处理与分析任务，比如人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测等等。通过内置各种AI算法的摄像机，将一些数据处理的压力分担到前端，解放部署在中心的云计算资源，这样就能够集中更多的算力资源去开展更高效的、更重要的智能分析等任务。
智慧监狱AI视频分析系统通过智能化视频分析技术，改变了传统安防监控的一些原有缺陷，实现了监管方式从被动监控到智能自动监控的改变。智慧监狱AI视频分析系统可以识别分析：区域入侵检测、异常徘徊检测、睡岗离岗检测、跌倒检测、打架斗殴检测、视频骤变检测、遗留物检测、攀高识别、异常奔跑检测、独处时间过长检测等。
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
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。
智慧城管是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市管理新模式，通过新一代信息技术支撑实现全面透彻感知、智能融合应用，推动以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的以人为本的可持续创新。智能视频分析是智慧城管的重要组成部分。
前一篇文章《C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据》我们除了介绍了一下SVM，并且做了对Kindle的图片进行了数据的训练，生成了模型文件，这一篇我们就主要来看看怎么识别预测。
当前，传统视频图像监控系统在实际场景应用中，普遍存在 “提取难、搜索难”的问题，主要表现为目标特征检索不可靠、图像查找比对误差大，缺少视频图像信息深度挖掘有效工具等技术难题。这些问题将视频监控在实际使用中的应用价值大打折扣。
针对工业园区化工企业多且安全及环保等方面存在风险高、隐患多、精细化管控复杂的情况，需要全面整合并优化园区现有基础设施、系统平台等信息化资源，建立园区的智能化风险预警管理平台，利用信息化手段，增强园区安全状态监测预警、风险防控能力，实现园区辅助决策，为园区安全、环保、经济协调可持续发展提供支撑。传统视频监控存在视频结构化利用率低的问题，在实际使用过程中，安全管理人员工作效率低下，依靠人工肉眼查看视频监控，不仅效率低，风险漏报概率高，而且出现异常情况时管理人员的对事件的跟踪不及时，难以解决核心问题。
危化品大多为易燃、易爆、易泄露、易中毒的产品。在日常中，危化品一旦泄露，将会造成无法挽回的后果。随着科技的进步和安防行业的发展，智能安防被广泛的应用在各行各业当中，在危化品行业中，深学科技搭建智能安防体系，为行业生产保驾护航，提高危化品行业生产安全的预警防控能力。
人体攀爬行为检测是指利用计算机视觉技术对人类攀爬物体的行为进行识别和分析。该技术主要依靠图像和视频数据进行分析，通过识别人类身体的各个部位，以及其在攀爬过程中的动作和姿态，实现对攀爬行为的检测和跟踪。该技术的场景应用比较广泛，今天我们来介绍一下TSINGSEE青犀AI边缘计算硬件智能分析网关内的攀爬检测算法的应用场景。
智慧矿山是这几年的热点话题，伴随着国家对矿业行业的不断重视和扶持，推动矿山智慧化升级改造、保障安全生产也成为当前的重要任务。“智慧矿山”的建设，需要集成应用各类传感感知、信息通讯、自动控制、智能决策等先进信息化技术，能够显著提升矿山生产效率与安全水平，通过先进装备和信息化融合应用，实现能源矿山的风险防控与安全生产。
堪称世界计算机科技界奥运会的ACM又举办了ACM MM 2020大会，于10月12日至16日在美国西雅图举行，人工智能独角兽企业深兰科技DeepBlueAI团队战胜了来自三星、厦门大学等机构的团队，斩获了视频目标检测赛道的冠军。
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
AI 科技评论按：互联网上以视频形式呈现的内容在日益增多，对视频内容进行高效及时的审核也变得越来越迫切。因此，视频中的行为检测技术也是当下热点研究任务之一。本文主要介绍的就是一种比传统视频行为检测方法更加有效的视频行为检测模型。 在近期 GAIR 大讲堂举办的线上公开上，来自北京大学深圳研究生院信息工程学院二年级博士生黄靖佳介绍了他们团队在 AAAI 2018 上投稿的一篇论文，该论文中提出了一种可以自适应调整检测窗口大小及位置的方法，能对视频进行高效的检测。点击阅读原文立即查看完整视频回放。 黄靖佳，北京
AI中台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心，算法市场，人工智能计算服务中心，预警中心构成，形成“1市场3中心”的结构化管理模式，为用户提供灵活便捷的人工智能分析服务。做到算法丰富可拓展，场景秒级预警，高效部署，问题图像即时预警并查看的地步。
由它为基础开发“AI换脸”术，一方面应用在影视文化行业的想象空间极大，另一方面恶搞与色情影片却是对人性的耸动。
近日，腾讯优图实验室提出一种新的视频动作检测算法DBG并开源，这是继今年4月人脸检测算法DSFD开源后，优图的又一次开源动作。 目前，DBG算法在全球两大权威视频动作数据集ActivityNet-1.3和THUMOS14上均取得了第一。相关论文《Fast Learning of Temporal Action Proposal via Dense Boundary Generator》已被国际人工智能顶级会议AAAI2020接收，与此同时，算法代码已在优图研究官方Github上开源。 Github开源
随着人工智能技术的发展，目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。下图是端到端智能视频处理架构的一个示例：系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法，并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway)，然后在网关执行更复杂的视频分析任务，如人脸识别、车辆检测等，并将得到的分析数据与转码的视频流一起传输到边缘云服务器 (edge cloud)。边缘云对得到的视频语义信息进行进一步分析处理，最终的分析结果会被送到云端的视频应用服务器。云端对收到的码流数据进行两方面处理：1) 将视频转码为低分辨率版本，并保存副本；2) 分析视频，并与收到的视频语义信息进行对应关联。
【导读】近日，腾讯三位工程师在arXiv上发表了论文，分析如何利用算法，针对热门手游“王者荣耀”游戏视频进行快速检测与识别，辨识视频中的角色（即“英雄”），以推荐视频给目标受众。为了提取游戏视频标签，需要在游戏视频中检测并识别其中的英雄及其阵营。本文提出了一种有效的两阶段算法，基于血条模板匹配方法检测视频中的所有英雄，再根据阵营分类，然后使用一个或多个深度卷积神经网络识别英雄姓名。实验证明了方法的效率与准确性。
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。
我们新建一个opencv-svm的项目，然后在源文件中新建一个svmpredict.cpp文件。
计算机视觉技术是一种模拟人类视觉功能的技术，通过数字图像处理、模式识别、机器学习等方法，自动分析和理解图像和视频中的信息，从而实现图像和视频的自动理解、识别、分类、检测和跟踪等任务。
智能分析网关V3内置了20多种AI算法，可针对安全生产、通用园区、智慧食安、石油化工等场景，提供基于视频智能检测技术的个性化行业解决方案。今天来具体介绍下v3版本的智能分析网关如何配置AI算法。
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