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ai視覺算法的應用

時間:2021-08-06| 作者:吉布斯|

以ai視覺算法為切入點,自主開發視覺AI算法,對被測事件進行全時檢測,對前端視頻圖像數據進行分析挖掘,提供人員、環境、安全保障等安全風險點識別和報警服務,識別AI智能自主不安全的因素,下面一起了解下ai視覺算法的應用吧!

  ai視覺算法的應用的原理

  ai視覺算法的應用系統將實時視頻圖像檢測方法與人工智能、計算機視覺、數字圖像處理、模式識別和信號處理等信息技術相結合,可以不受環境和距離的限制,自動識別視頻中的各種違法行為并發出警報。

  首先,系統研究分析報警對象的靜態/動態特征,同時將方差、峰度和偏度相結合分析報警對象周邊的不穩定特性,比較不同的報警模型,采用PCA的方法提取特征報警對象,采用短時平均過零率和PCA相結合的方法進行報警

  然后,結合報警對象的視覺特征,設計報警對象檢測算法。 該算法主要由前景檢測、特征分析、特征融合三個模塊組成。

  前景檢測:采用減少背景的背景建模方法提取運動目標,結合顏色信息排除不具有報警特征的運動物體的干擾,分離場景的背景和目標,準確篩選報警對象。

  特征分析:基于AI深度學習技術,結合對象的不穩定性、閃爍頻率和不規則特征,快速積極地發現問題,輕松地應對突發事件智能識別分析視頻中異常的機體、違章行為、姿勢特征、運動軌跡特征。

  特征融合:結合報警對象的特征優先級,改進方案,利用加權方案融合動態特征判別結果,給出最終檢測結果。

  的顏色信息采用標準平均法對彩色的圖像進行灰度化,從而與圓形性序列的平均值、相關函數、重心的移動距離可疑的對象區域相關聯,采用灰度直方峰法選擇閾值,對圖像進行二值化,分析警告對象圖像的相關函數、灰度平均序列的方差。

  ai視覺算法的應用應用場景

  利用計算機圖像視覺分析技術了解視頻畫面的內容,系統具備實時檢測、識別率高、誤檢率低的特點,將人工智能、圖像處理、模式識別、智能分析及信號處理等先進算法技術納入多元化場景,分析不同環境下的大量視頻,且具有一定的抗干擾能力,可靠性高,具有良好的應用前景。

  01、廚房明亮的火爐

  為餐飲企業、政府監管機構、消費者提供可視化的AI巡檢服務,自動觸發報警。

  02、智能識別

  整合了AI視頻人車識別檢索、軌跡跟蹤、行為分析、異常報警等能力,與云大容量、強算法相結合,實現多場景人車的篩選、判斷與識別,包括刑事檢查、校園門禁、門禁證書驗證、社區人車管理等

  03、森林防火

  智能分析算法檢測系統可以對森林煙火點、燃點方位、蔓延態勢快速識別預警并進行預判斷,從多個方面推動林業生態環境的良性循環發展,智能管理林區人車進出、樹木密伐等行為,通過算法優化技術,提高預警的準確性和及時性。

  04、智能化工地

  在工地管理APP工作中,達到異常行為自動報警的效果,充分保障工地施工安全,自動識別未按規定佩戴頭盔、未佩戴反光衣等違規行為,對設備異常、工地揚塵超標、區域入侵進行有效管理。

  以上介紹的就是ai視覺算法的應用,除上述場景外,該算法在醫療輔助診斷、工業自動化檢測、禁漁監管、農業栽培智能感知、智能教育、環境保護等多個領域有著廣泛的應用空間,ai視覺算法的應用的應用邊界從安全監控擴展到智能生活的各個領域,未來,將繼續依靠先進的識別算法能力來護衛行業的發展。



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