视频分析，有时也称为视频内容分析或智能视频分析，最近引起了学术界和商业界的兴趣。 深度学习得到了更广泛的应用，因此，视频分析允许以前只有人类的过程自动化。

视频分析的最新进展彻底改变了游戏规则。 从实时交通拥堵警报到研究顾客在店内活动以增加销售额的系统。 其他更知名的用途包括面部识别和智能停车。

尽管这种技术看起来很棒，但它是如何运作的，它对您的公司有何帮助？ 一起来了解一下吧。

您将了解视频分析的基础知识以及如何将其应用于现实世界以简化程序并获取有洞察力的数据。 在您的企业中部署智能视频分析解决方案时应考虑哪些因素？

视频分析是一种使用现有视频监控网络从实时查看或录制的视频内容中提取可搜索、可用和可量化情报的技术。 视频智能软件由人工智能和深度学习提供支持，它使用经过训练的深度神经网络从视频中提取和识别对象。 然后，它对每个对象进行分类以启用智能视频分析，包括搜索和过滤、警报、数据聚合和可视化。

自动识别视频中的时间和空间事件是视频分析的主要目标。 视频分析解决方案可以识别可疑的运动、忽视的交通标志以及意外到来的火焰和烟雾等。

这个概念在理论上很简单：战略性放置的摄像头允许人类操作员调节空间中发生的事情，例如房间或公共区域。 视频监控就是这样一个例子。 通过允许用户有效地处理大量数据，视频分析软件可以做出重大贡献。

这些系统通常执行实时监控，识别与被监控环境相关的对象、对象属性、运动模式和行为。 然而，视频分析也可用于通过分析从以前的数据中得出见解。

视频分析已经从仅基于计算机视觉的传统算法发展到结合有效的深度学习方法，部分原因是深度学习研究的进步和视频数据的更高可用性以及全球摄像机网络的普及。

深度学习是人工智能的一个分支，它涉及训练机器通过将它们暴露于大量标记数据来识别和识别新数据集中的相同数据。 深度学习模仿人类的学习方式，使技术能够根据更多的信息暴露更准确地识别和识别物品。 可靠的硬件基础设施使深度学习成为可能，这也提高了处理性能并提高了对象识别、分类和识别的准确性。

视频分析软件可以在每台摄像机上本地执行，也可以在视频服务器上集中执行，或者在混合设置中，在边缘的专用硬件上执行。 每种策略都有其自身的优势，应针对每个应用程序加以考虑。

• 面部检测：可以轻松收集、分类、排列和识别面部以进行调查
• 事件分析：在手动监控并不总是可行的情况下，人工智能模型可以定位并提醒个人
• 车牌识别：捕获和读取车牌、发现违法车辆、自动访问控制和检测闯红灯
• 入侵检测：高安全性设施和无菌区受到入侵检测系统的保护
• 计数和报告：用于业务优化的访客数据； 排队监控以减少客户等待时间
• 交通与停车管理：有效的交通控制和交通路口违法交通行为的检测
• 智能主题搜索：监控多个摄像头以跟踪移动物体，例如人和汽车
• 人脸检测：使用人脸检测在大量数据中查找人脸。 分析师必须扫描以找到犯罪嫌疑人的数据量正在增长。 人脸可以很容易地被收集、分类、排列和识别以进行调查。 VIP 或黑名单识别访问管理、考勤限制区监控和法医面部分析。
• 事件分析：分析快速事件识别，了解正在发生的事情、时间和地点等。在无法始终进行手动监控的情况下，人工智能模型会定位并提醒个人。
• 车牌识别：使用车牌识别更快地定位被盗汽车。 识别并扫描照片或视频中的车牌号，以识别被盗或未投保的汽车。 捕获和读取车牌、发现违法车辆、自动化访问控制和检测红灯违规行为。
• 入侵检测：高安全性设施和无菌区受到入侵检测系统的保护，该系统还保护综合体的周边
• 计数和报告：用于业务优化的访客数据； 排队监控以减少客户等待时间。
• 交通与停车管理：对交通路口、高速公路和城市道路的违法交通行为进行有效的交通控制和检测，检测错行、超速、违规停车等都是交通和停车管理的例子。
• 智能主题搜索：监控众多摄像头以跟踪移动物体，例如人和汽车。

视频分析中使用高级算法和机器学习来跟踪、检查和管理大量视频。 他们通过计算机分析将视频输入转换为智能数据，这有助于决策。

检查视频分析工具如何帮助您解决运营、安全和业务问题。

视频分析解决方案对我们履行日常职责非常有帮助。 由于最近潜在应用的复杂性增加，这项技术具有广泛的潜在应用。

视频分析领域使流程变得更加高效，对人类来说更不乏味，对企业来说也更便宜。 示例包括智能城市、医院和机场的安全控制、零售和购物中心的人员跟踪以及智能城市中的人员控制。

我们希望您喜欢阅读这篇文章，并更好地了解视频分析的全部内容、它的运作方式以及如何在公司中使用它来简化运营并获得有洞察力的数据以做出更好的决策。

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