基于深度学习的智能AI视频分析算法，智能视频算法，行为分析算法

智能视频分析技术乃是这两年安防领域的一个重要话题，随着多家国外厂商产品进入国内市场，令国内的安防市场业内之人似乎在一夜之间发现了一个新奇的物件，许多人都在热烈地讨论它，议论它。欢呼者有之，以至于把它视为万能灵药，似乎有了它，以前遇到的所有问题都能在一夜之间解决，大拇指一翘：“神”！；而悲观者也甚众，不以为然，认为它不过是又一个噱头花招，骗人的把戏，根本不值一提，随着时间的推移必定只是一个昙花一现的泡沫罢了，一个字：“衰”！。
    那么，智能视频分析技术到底是什么东东？我们应该怎样去看待它？它的未来又会是怎样？
    智能视频分析，有时也简称为“智能视频”（IV，Intelligent Video），从功能上看，它是一种对视频内容进行“理解”和“分析”的技术，也就是说通过一定的计算机软件算法程序，让计算机去“理解”视频中有什么样的“内容”，发生了什么样的“事件”，代表了什么样的“含义”。
    众所周知，视频信号是由连续的帧图像组成的图像序列，传统的视频处理技术，都是针对帧图像的像素点进行的一些处理，通过运算或者改变像素点的灰度值（也包括彩色信息）达到一定的处理目的，例如说灰度均衡啊，调整色彩啊，等等之类，这些处理技术或是为了提高视频的清晰度，使之在视觉效果下显得更清楚，或是为了视频传输减少传输损耗之类，但所有的这些处理都不涉及对于视频“内容”的“理解”，换句话说，计算机对这些视频进行处理时，并不会区分这到底是一段室内防盗监控视频还是一段道路交通监控视频，更不会了解视频中发生了什么样的“事件”。
    而智能视频分析技术则不同，它是以提取视频“内容”为目标的技术，即计算机在运行特定的视频分析算法之后，能够知道视频中发生了些什么事情，通俗一点举个例子吧。比如说有一段视频，拍的是公路上的一段车流视频，从传统的视频处理角度来看，只能说这段视频信号中随着车辆行驶流动，各像素点的灰度不断变化，但如果采用了视频分析技术，由于使用了目标提取和跟踪的技术，计算机就能够理解画面中有不少的运动物体（不一定能区分出那是一辆一辆的车）朝着各个方向运动，有些朝上，有些朝左，有几个物体靠得近，有几个物体运动得快，等等。而且每一个运动物体的轨迹都能够提取出来，这就为设立一定的规则（比如说朝某个方向运动这一规则）并根据这一规则进行检测和报警成为了可能，也就能够从一定程度上“理解”了视频中发生的“内容”或 “事件”。这就是智能视频分析。

视频分析技术来源于计算机视觉，它能够在图象及图象描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过图象处理和分析来理解画面中的内容，其实质是“自动分析和抽取视频源中的关键信息”。

智能视频监控将大量的，枯燥的视频图象分析工作交给编码器或计算机，将保安人员从传统的监控任务中解脱出来，系统自动探测跟踪并触发报警，保安人员只需要进行录像查看，确认警情并联络相关部门采取措施。

视频分析原理：

 

       视频分析方法主要有两类，一类是背景减除方法。是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的一种方法。可以提供比较完整的运动目标特征数据。精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现。背景的建模是背景减除法的技术关键。一般采用在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际 ”热闹程度“ 选取3－5分钟的学习时间。一般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有”背景维护“能力，即可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。

另一类是时间差分方法，时间差分个人认为就是高级的VMD,又称相邻贞差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。时间差分方实质就是利用相邻贞图象相减来提取前景目标移动的信息。此方法不能完全提取所有相关特征象素点，在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

视频分析过程

       视频分析的过程（背景减除方法）：首先系统进行背景学习，学习时间根据背景热闹程度有所不同，期间系统自动建立背景模型。之后系统进入“分析“状态，如果前景出现移动物体，并在设置的范围区域内且目标物体大小满足设置，系统将会把该目标进行提取并跟踪，并根据预先的算法（入侵、遗留、盗窃等）触发报警。（期间如果背景出现雨雪，中云，波浪，摄像机抖动，摇摆的柳树等，系统将启动预处理功能，来过滤掉这些动态背景）。在触发报警之前，系统具有目标识别的功能，即将提取的目标与已经建立的模型进行比对，并选择最佳的匹配。