2024基于深度学习的智能视频监控系统应用

基于深度学习的智能视频监控系统应用研究引 言利用当前先进的信息技术改造和提升企业安全生产使工作人员及时采取相应措施避免危险因素的产。系统介绍智能视频监控系统是基于人工智能机器视觉分GPS

4G/5G通信网络上传至远程服务器上，经人工智能机器视觉分析，将智能报警结果上传到可视化大屏、办公电脑及其他智能终端智能手机、Pad仅可以实时提取和筛选企业生产环节的视频，还可以对视频内容进行分析和及时预警，彻底改变了传统视频监控只能记录无法分析的被动状态。在系统供与安全生产场景相匹配的高精度人工智能算法和与算法高度兼容的AI企业都具有良好的硬件基础资源，在企业重点区域所全覆盖。架构方案设计智能视频监控系统借助计算机系统中的智能算法模型对视频图像进行智能分析，发现视频中的异常，提高企业安全生产过程中监控的有效性。智能视频监控系统的架构方案设计主要包括硬件层、

平台层、服务层和应用场景等。架构方案如图1所示。应用场景应用场景智慧油田 智能电网智能制造 智慧城市 化工园区 智慧工地 智慧港口 智慧煤矿 智慧水泥智能视频分析套件行业应用平台服务层 应用服务 AI监控中心 报警中心 信息可视化中心 应急处理中心基础功能AIAI中心AI视频分析中心台智能视频监控检测作业安全实时分析平台层安全帽识别 工作服检测 人员闯入识别人员倒地识别反光衣识别人员聚集检测打电话识别下方检测油烟识别 烟雾火焰识别更多AI算法皮带磨损识别人员离岗识别液体泄漏识别物品遗留液体泄漏检测 安全带检测更多标准算法SDK监控摄像机无线气体探测器Web服务器硬件层 算力平台网络摄像存储GPU服务器数据存储设备图1架构方案硬件层主要包括监控摄像机等视频图像采集设GPUWeb据进行智能分析并将分析结果进行呈现，主要包括AIAI应用场景是指智能视频监控系统在多种企业类

。系统运行原理智能视频监控系统采用人工智能计算机视觉中视频内容进行理解。由于系统提前设置了一定的报确保系统管理人员、工作人员等及时知晓报警发生2图像读取图像读取目标检测目标识别行为分析报警显示图2智能监控流程摄像机。识别通常发生在目标检测的区域。到视频图像中的目标，然后对所检测到目标进行识然后根据特征进行目标识别。分系统都是采用基于规则的方式来检测监控视频中标场景中划定区域，以检测人员是否具有越界入侵行为。图3所示。

业务场景采取视频抽帧方式来进行标注的，一般所包含的图片数量都是数十万级。数据集的选择对于算法模型的训练至关重要，直接影响着推测结果的大的计算资源和专属硬件实现训练过程，并提取出主要是通过训练优化得到的各种参数应用在企业安全生产。4综合自动化部始终专注于智能视频监控系统的研1+N+M170多种算法、200多种场景据实时分析和报警及时联动，有效提高了企业安全发的系统还可以实现边端协同的一体化解决方案，并且支持一台摄像机和多个算法的动态组合关联，可以有效满足多样化的企业安全生产业务场景实际为的算法检测准确率已经超过95%2。异常行为样本库目标检测 异常行为样本库目标检测 特征提取 分类器 判定结果测试数据集训练、海量数据集 深度学习算法优化 算法模型 推测输出结图3异常行为报警原理深度学习算法智能视频监控系统的快速发展离不开深度学习集的海量数据集为基础，通过GPU服务器进行训练

图4深度学习算法过程系统主要功能智能监盘系统基于GISGPS保证各类子系统的全面集成，并实现系统间的联动控制。智能分析报警系统所具有的智能视频分析工作站充分发挥各全状态、设备的异常情况和环境的不安全因素等识别。算法模型集成系统集成了多种算法模型，可以适应人员违章和生产现场异常等多种视频分析业务应用场景，并且根据企业实际业务场景进行算法模型的调整。系境的不安全因素判定等多种算法模型。目前支持的算法场景模型主要有不戴安全帽行为检测、不戴安为检测等。生产流程管理系统通过终端实时监控生产现场，实时采集、传输监测数据和作业画面，当发现生产现场存在危险因素时进行实时智能报警。平台严格遵循国家和行业的相关制度，制定了严格的安全生产监督检查流程，可保证工作人员按照平台设定的流程进行操作。另外，平台支持企业管理人员查询和追溯生产过程，查看全过程信息报告，并支持对报警信息进行全程监盘和历史查询。平台智能化、多功能集成可有效保障企业的安全生产流程，提升效率，实现闭环操作。应用前景与展望随着科技的发展以及国家政策的支持，智能视频监控系统正经历着更新迭代的发展进程。主要呈现3个发展趋势。①人工智能将持续推动视频监控市场的转变。人工智能通过给摄像机配置更为智能

仅能够促使系统效率提升，还能保证智能视频分析IT中不可或缺的重要因素。企业领导人与管理者不但关注着资本的安全，同时也对业务流程和安全生产问题有着更为迫切的要求，而智能视频技术在改善企业经营业绩与保障企业安全生产等重要关键点上术和物联网的融合正在改变着传统行业。由于更多技术将促进大量结构化数据的相互转换，得到大量可使用并且有价值的视频数据。移动视频监控设备加载视频识别算法的技基于三维