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。作为人工智能和图像分析两项技术融合的重要应用之一,由于其技术成熟度高,现已广泛应用在公安人脸识别、执法取证、智能制造、车联网、医学诊断等诸多应用领域中,且应用效果相对传统人工审核有着卓越的表现。为适应不同业务应用对视频识别的技术需要,扩展视频识别技术在不同领域的应用范围,提升各领域在自动识别方面的自动化、信息化、智能化水平,无锡物联网创新中心有限公司分别在港口船闸、工业厂房、园区、加油站等多个场景下研发出不同类型的视频识别算法,满足不同用户群体对视频AI算法的个性化、实际需要。经测,各算法准确率高、稳定性强。另外,本公司充分考虑用户利旧、降本等需求,分别提供服务器端和边缘计算端两种部署方式,满足用户个性化安装部署要求。
1. 区域行人入侵检测
区域行人入侵检测算法主要用于检测核心特定区域内是否有行人闯入。该算法基于人体识别技术,依托算法对人脸、人体、图像识别等视觉能力,利用基于卷积神经网络的AI智能检测技术,实现对特定区域行人入侵行为的实时检测,避免非行人闯入引起算法误报,形成空间行人电子围栏。经测,该算法在当前应用场景下准确率达99%。
2. 抽烟行为检测算法
抽烟行为检测算法主要检测有抽烟动作的人及香烟本体,可有效提高特定区域的监管效率,并减少安全隐患。该算法采用深度学习技术,把人抽烟的主要活动骨架结构化并结合对香烟本体的识别,对监控区域内的人员抽烟行为进行检测,当发现异常情况系统即刻报警,提醒管理人员及时处理,并可接入广播系统前端可喊话提醒,真正做到事前预警、事中常态检测、事后规范管理。同时,该算法利用图像增强技术优化对形如烟头等小目标的检测效果,较好的克服了一般AI算法检测小目标不理想的弊端,提高了该算法在实际场景下的应用成效。经测,该算法在当前应用场景下准确率达99%。
3. 安全帽、救生衣检测算法
安全帽、救生衣检测算法主要用于检测港区作业区域人员是否全程佩戴安全帽、穿着救生衣,以此提高现场监督与管理效率、确保人员生命财产安全。该算法基于AI深度学习的目标检测技术,通过大规模安全帽、救生衣数据识别训练,实现自动识别现场作业人员安全帽及救生衣的穿戴情况。经测,算法在港口场景下准确度99%。
4. 图像增强算法
图像增强算法主要用于解决因大雾雨雪等天气原因造成图像成像模糊造成的图像噪点过大、对比度不足、画面过暗过曝、偏色等图像的失真、模糊等问题。该算法通过采用雾天污染建模、滤波、降噪、均衡化等技术,实现在抑制原始图像中不必要信息出现的同时,突出用户感兴趣的信息,提高图像的成像质量和使用价值,有效改善图像的视觉效果。经测,该算法成像效果良好。
5. 图像畸变矫正算法
图像畸变矫正算法主要用于解决广视角摄像头成像效果畸变严重问题。该算法基于实际摄像头的成像模型统计成像画面的畸变规律,然后进行逆向矫正,使得画面中的实物图像恢复为原始样式,以此实现对画面整体成像效果的优化矫正,提升用户视觉体验效果。经测,该算法使用效果良好。
6. 目标追踪算法
目标追踪算法主要用于检测视频图片序列中各个候选目标区域的实时坐标位置,并得出一系列相同目标连续变化的过程。该算法采用基于深度学习的YoLo、transformer等模型,实现对图像中候选目标的快速排查和准确定位。经测,该算法在室内、港口、船闸等市场场景中准确率达98%以上。
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