智能视频分析现状及应用

智能视频分析现状及应用

一、现状

随着近年来视频监控的迅速发展，摄像头数量的快速增多，大量的视频数据给实时监视报警和视频数据的有效使用带来了挑战。一个标准的视频监控系统经常有几十路甚至上千路视频和相应的数字录像数据。操作人员通过观测每一路视频从而发现报警事件变得非常困难。此外在事后分析报警事件时，需要操作人员及时找出相关录像；而传统视频监控缺乏对视频的智能分析，录像数据无法被有效地检索，只能根据大致的时间段来人工查找，导致视频数据分析工作消耗大量的工作时间。解决以上问题的一个有效方法是对视频进行自动智能分析。对视频中出现的用户感兴趣的事件进行实时提取和记录，从而达到及时报警并利用存储的事件信息来有效地检索视频数据。

事件检测与行为分析系统是一种先进的智能视频分析系统。能够对视频进行周界监测与异常行为分析，可应用于各种公共场所包括机场、车站、港口、建筑物周围、街道、小区、及其他场所，用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在禁区发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。

事件检测与行为分析系统一般能同时监测同一场景里多个目标的不同行为，可以根据防目标的特点进行灵活设置，包括运动物体的种类和大小；系统能够适应不同的环境变化，包括光照、四季、昼夜、晴雨等，并能够很好地抗摄像头抖动。

事件检测与行为分析系统可实现以下主要功能：

(1)非法闯入禁区：能够检测是否有行人或车辆进入预定区域，用户可灵活调节灵敏度。

比较先进的系统可以有效地检测到不少于 10 个像素的目标；

(2)非法逆行：当行人和车辆在指定区域逆向运动时，记录并发出报警；异常奔跑：测

试是否有可以人物在指定区域快速运动；

(3)打架：检测是否有打假斗殴事件；动态图像放大：能控制云台摄像机对移动目标进

行放大抓拍，并生成高清晰度图片。

(4)识别与分类：对视频中的行人、车辆及其它目标物进行分类；敏感区域滞留：检测

是否有可疑人物或车辆在指定的区域长时间徘徊或停留，当滞留时间超过预设值，

系统将发出报警；

(5)门禁尾随监测：检测是否有人尾随通过门禁，发现即刻报警；

(6)聚众：检测群体聚集、滞留

(7)物品遗留：当环境出现物品遗留现象，即刻报警

(8)骤变：当视频图像发生巨大变化 ( 如摄像头被遮挡和大幅度移动 ) 时系统报警

事件检测与行为分析系统融合视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的先进技术。目前主要的产品形式为后端中心处理方式和前端处理方式。

后端中心处理方式使用高性能智能视频服务器进行视频分析。智能分析服务器一般通过软解码方式，解压数字视频流，然后进行事件检测与行为分析运算。中心处理器可整合到第三方视频监控平台中，与主流视频监控平台无缝衔接。事件分析结果和相关参数设置同样通过智能视频传输协议与视频监控平台进行通讯。中心处理方式的系统每个服务器一般可以同时处理8路至16路视频。

1.事件检测与行为分析系统技术原理与评测

1.1.周界检测

1.1.1.技术原理

前景物体检测技术的主要应用。该技术以固定摄像头监控用户所关心的区域，建立背景模型，过滤出前景物体并确定物体的运动路线。基于前景物体的运动路线实现对运动物体的行为判别。该技术的典型应用包括以下4类。

(1)区域进出：用户在监控场景定义一个多边形区域，当有物体进入、离开即触发报警

事件。

(2)区域滞留：用户在监控场景定义一个多边形区域，当有物体在区域滞留时间超过规

定阈值即触发报警事件。

(3)绊线：用户在监控区域定义一条线段。当物体运动路线跨越该线段，即触发报警事

件。

(4)有向绊线：用户在监控区域定义一条线段。当物体沿指定方向跨越该线段，即触发

报警事件。

1.1.

2.应用前提

摄像头需要固定，只在改变监测场景时才移动摄像头，否则无法建立稳定的背景模型；适用于空旷场景，如边防线，厂区周边等环境，一方面可获得较大的视野，另一方面该技术

不适用于前景物体拥挤的情况，这时场景下不同物体的前景由于相互粘连无法区分，基于前景而得到的运动路线也同时失效。

1.1.3.参考测试环境

在常规测试识别率、误警率和漏报率外，应考察以下针对性测试的结果。

(1)抖动：户外摄像头可能由于各类原因发生偶然或周期性的抖动，由于该技术一般要

求相机固定，因此需要测试在轻微抖动环境下的技术指标，考察系统性能指标的稳

定性。

(2)无关物体：测试环境中出现概率较高的如树叶抖动，花草摇动，云影等干扰物体出

现时的误报情况。

(3)天气：该系统的一般定位是全天候工作的实时监控系统，在下雨、雾、雪天气下测

试上述技术指标。

(4)光照：户外环境或室光照变化明显的环境，应进行24小时测试，获得上述三个技

术指标判断系统对光照变化的适应能力。

1.1.4.参考指标

识别率>80%，误警率<20%。

1.2.动态跟踪

1.2.1.技术原理

该技术的目的是实现对于指定目标物体的近距离持续跟踪。目标物体的指定在全景摄像头的场景完成，在非空旷场景一般由操作人员指定，对于边防线等空旷场景可由计算机自行选择。跟踪过程可分为锁定目标和持续跟踪两个阶段，跟踪摄像头和全景摄像头在物理上可以是同一个，主要取决于具体应用的需求和产品自身的水准。

在锁定目标阶段有两种技术实现，一种是基于特征模式分析的跟踪，例如以RGB图像进行模版匹配，由于摄像头逐渐拉近，物体的位置和大小同时发生变化，这时的锁定速度越高，则物体从视野中丢失的风险也越大，对于目标的速度大小及方差没有先验的情况下，一旦目标丢失重新锁定的代价很大，而相比之下锁定速度慢的代价则要小的多，特别是对于军政机关方面的敏感应用，应首先确保不丢失目标，其次考虑锁定耗时。另一种是通过标定场景三维信息实现，锁定的速度可以有明显的提高，但标定过程比较繁复，且全景摄像头一旦改变角度，一般需用标定，维护的代价较大。

由于动态跟踪的应用带有较明显的敌我对抗性，在持续跟踪阶段，技术上必须对于目标物体改变运动方向、运动速度、暂时被遮蔽甚至故意躲入障碍物有一定的适应能力。另一方

面跟踪摄像头自身的动态性能也直接影响跟踪的稳定性，这里的动态性能主要包括摄像头机械运动控制部分的时间常数、信令传输的延迟以及控制协议解析机制的合理性。

1.2.2.应用前提

避免在拥挤场景下使用该技术，场景拥挤程度越高，该技术的实用性也随之下降。特别是采用多个跟踪摄像头接力的系统，在国的应用场景下，其系统整体的跟踪稳定性尤其需要通过实际测试加以验证。

摄像头安装尽量避免产生目标物体与周围运动物体持续严重遮挡的情况。

1.2.3.评价方法

除常规测试外，应根据应用需求选择以下针对性测试：

(1)锁定测试：单独测试锁定目标这个阶段的成功率。

(2)静止测试：目标长时间静止，考察系统自身稳定性。

(3)变速测试：在持续跟踪阶段，目标突然停住、改变方向或改变速度。

(4)遮蔽测试：目标周期性被行道树或电线杆遮蔽，或目标蓄意躲入障碍物。

(5)疑似目标测试：目标与其他运动物体相遇，或在目标被暂时遮蔽时，周围出现其他

运动物体。

1.3.逆行检测

1.3.1.技术原理

该技术用于出入口检测逆向进出的人或物体。主要的技术特点在于根据物体运动模式来探测物体的逆行，在拥挤场景下仍然适用。

1.3.

2.应用前提

摄像头安装角度尽量减轻人或物体之间的遮挡。建议俯视角度在45度~90度之间，摄像头视线应基本与人流方向一致，水平偏角在正负30%之。

1.3.3.评价方法

除（基本部分）叙述的测试方式外，可附加下列针对性测试：

拥挤场景针对性测试：以人行出入口为例，假设出入口水平方向可容纳N个人，可令2N~4N的人以较自然的方式结队通过，同时安排一人从相反方向进入，主要检测系统的漏报率。

短暂/局部行为针对性测试：安排一人在检测区域以身体的部分（如手臂、上身等）作相反方向的运动，或作短暂的后退动作（可根据应用需要），主要检测系统的误报率。1.3.4.参考指标

识别率>80%，误报率<20%。

1.4.行人异常行为

1.4.1.技术原理

该技术用于检测监控区域疑似抢劫或犯罪后逃窜的高危行为。技术实现主要有两种。一类实现仍然基于前景物体检测，根据前景物体的运动路线来估计其速度，超过一定的数值就报警。这种速度估值的精度较低，而且无法克服摄像机近大远小的问题；同时，无法区分行人和自行车上的人，实用性不高。第二类实现采用特征运动模式分析技术，用模式识别的方法对于场景各部分可能出现的运动模式和运动速度进行学习，不但可以侦测出异常加速，对于罪犯逃窜时翻越栏杆、矮墙等平时出现机率很低的行为，也能够识别。

1.4.

2.应用前提

场景中运动人员以步行为主，摄像机俯视角度不低于30度，俯视角度较小时，应提高架设高度避免人之间的严重遮挡。

智美达科技

智能视频分析技术方案

智能视频分析技术方案 一、概述 随着视频监控行业发展，AI 技术的不断提升，在智能楼宇，智慧办公领域需求不断增加，传统视频监控手段已无法满足需求，泓涵智联基于“云-边-端”相结合，打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案，遵循GA/T 1400 标准体系，高兼容、易对接。 二、功能描述 1.视频流直播 通过云端流媒体技术，可以在异地实时查看IPC 设备视频，通过自适应编解码技术，视频播放低延时，占用带宽小。直播视频按需推拉流播放，不观看时不会占用带宽。 2.视频回放存储 监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中，通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储 到云端，云端采用对象存储技术，异地多副本，保证数据高可用，可实时会看溯源。 3.边缘计算快速响应 在本地放置边缘计算设备，边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流，可进行多路\按需智能分析，通知边缘设备和云端进行交互，做到“边缘快响应，云端轻压力”。 全面兼容GB 国标/ONVIF 协议，无缝对接主流IPC 摄像头。 通过边缘函数计算技术，可以实时下放规则，在本地快速响应时间，发送通知和报警。 4.视频智能分析 人脸识别：通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸，转化成AI 结构化数据，能够及时识别监控中人员的身份信息。 人员黑名单\关键人员：边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息，当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。 人员统计：可以统计监控设备中的人员数量，身份等信息。 区域\绊线闯入监控：在监控区域可以设定“特殊区域”，有人员闯入会触发相关事件，可以结 合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。 三、系统展示

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。

智能视频分析系统

智能视频分析系统

目录 一、项目背景及建设目标 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 技术优势 (4) 二、厂区智能视频分析整体设计方案 (5) 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 (5) 2.2厂房周界入侵报警系统 (6) 2.2.1 周界入侵检测 (7) 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 (7) 2.3厂房仓库物资看护 (8) 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 (8) 2.3.2 仓库物品看护 (8) 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 (9) 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 (9) 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 (10) 2.6系统拓扑结构 (10)

一、项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，真正体现科技为人服务的理念。 国内现有厂房的视频监控系统主要由摄像机、光缆、矩阵、硬盘录像机和电视墙等组成。由于视频监控图像数量大，内容枯燥，现有系统即使配备值班人员，在大多数情况下仍处于无人观看的状态下。当犯罪事件发生时，从硬盘录像机中调取录像回放、取证变成系统主要的价值之一。即使值班人员在岗，由于人的生理特点，不可能长时间有效观察多路图像，很可能造成遗漏可疑事件，对安全形式产生错误判断。 智能视频监控技术可以理解为用计算机来帮助值班人员"看"监控录像。现代计算机的高可靠性可以提供24小时不间断地保护。从根本上杜绝由于人员疲劳造成的遗漏问题。同时也可以防止出现监控人员内外勾结的可能性。 现有的智能视频分析技术还不能替代人，它仍然需要人来辨识报警的性质，进而决定处置方式。它的价值在于大大降低了监控人员的工作强度，使监控质量有了质的提升。和传统视频监控系统相比，智能视频分析可以及时发现、甚至阻止犯罪行为的发生。这对厂房等重要设备、贵重材料的意义是显而易见的。

2020年中国短视频行业发展研究报告

2020年中国短视频行业发展研究报告

Part One 中国短视频行业发展概况 短视频用户规模迎来“刘易斯拐点”，短视频活跃用户规模连续三个月环比下降短视频下沉市场获客进程已基本完成，三线及以下城市用户占比近七成 2019年12月，用户日均启动短视频App达26.1亿次，同比增长14.1% 百强抖音账号平均拥有粉丝达1753万，人民日报粉丝超五千万，排名榜首

2019年短视频行业关键数据 短视频观看集数/分钟 6.7次 人民日报抖音+快手粉丝 8000万+ 打卡次数 10亿次+ 一线及新一线K OL占比 53.2% 三线及以下城市用户占比 67.3% 2019年12月短视频MA U 8亿+

86,641 80,653 70,274 -0.8% -2.7% -3.6% 短视频用户规模迎来“刘易斯拐点” 2019年Q4，短视频活跃用户规模连续三个月环比下降 100,000 短视频月活用户数（万） 10% 5% 80,000 0% 60,000 -5% 40,000 2018年7月 2018年9月 2018年11月 2019年1月 2019年3月 2019年5月 2019年7月 2019年9月 2019年11月 -10%

55.9% 67.3% 15.2% 13.3% 17.4% 13.1% 11.4% 6.4% 短视频下沉市场获客进程已基本完成，三线及以下城市用户占比近七成 100% 一线城市 新一线城市 二线城市 三线及以下城市 短视频用户城市等级分布 80% 60% 40% 20% 0% 2015 年12月 2016 年12月 2017 年12月 2018 年12月 2019 年12月

智能视频行为分析平台建设方案

基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点

1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.

2020年人工智能产业发展深度研究报告

2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测，2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的

智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 （一)战略部署：大国角逐，布局各有侧重 全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超

智能视频分析技术

智能视频分析技术集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1)重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和 高度符合一定标准。 2)围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时监 控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3)监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗殴事 件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4)出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠近出 入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5)军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6)哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警； 7)系统可方便的设定多种告警联动策略； 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定； 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

智能视频分析技术图文稿

智能视频分析技术集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1)重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署 角度和高度符合一定标准。

2)围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时 监控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3)监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗 殴事件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4)出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠 近出入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5)军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6)哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告 警； 7)系统可方便的设定多种告警联动策略； 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定； 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，

智能视频分析现状及应用

智能视频分析现状及应用 一、现状 随着近年来视频监控的迅速发展，摄像头数量的快速增多，大量的视频数据给实时监视报警和视频数据的有效使用带来了挑战。一个标准的视频监控系统经常有几十路甚至上千路视频和相应的数字录像数据。操作人员通过观测每一路视频从而发现报警事件变得非常困难。此外在事后分析报警事件时，需要操作人员及时找出相关录像；而传统视频监控缺乏对视频的智能分析，录像数据无法被有效地检索，只能根据大致的时间段来人工查找，导致视频数据分析工作消耗大量的工作时间。解决以上问题的一个有效方法是对视频进行自动智能分析。对视频中出现的用户感兴趣的事件进行实时提取和记录，从而达到及时报警并利用存储的事件信息来有效地检索视频数据。 事件检测与行为分析系统是一种先进的智能视频分析系统。能够对视频进行周界监测与异常行为分析，可应用于各种公共场所包括机场、车站、港口、建筑物周围、街道、小区、及其他场所，用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在禁区发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。 事件检测与行为分析系统一般能同时监测同一场景里多个目标的不同行为，可以根据防目标的特点进行灵活设置，包括运动物体的种类和大小；系统能够适应不同的环境变化，包括光照、四季、昼夜、晴雨等，并能够很好地抗摄像头抖动。 事件检测与行为分析系统可实现以下主要功能： (1)非法闯入禁区：能够检测是否有行人或车辆进入预定区域，用户可灵活调节灵敏度。 比较先进的系统可以有效地检测到不少于 10 个像素的目标； (2)非法逆行：当行人和车辆在指定区域逆向运动时，记录并发出报警；异常奔跑：测 试是否有可以人物在指定区域快速运动； (3)打架：检测是否有打假斗殴事件；动态图像放大：能控制云台摄像机对移动目标进 行放大抓拍，并生成高清晰度图片。 (4)识别与分类：对视频中的行人、车辆及其它目标物进行分类；敏感区域滞留：检测 是否有可疑人物或车辆在指定的区域长时间徘徊或停留，当滞留时间超过预设值， 系统将发出报警；

[精品文档]2020版短视频行业抖音研究报告

2018 -2019短视频行业抖音研究报告 一、短视频行业概述 1.什么是短视频？ 短视频是指播放时长在五分钟以下的网络视频，具有社交属性强、创作门槛低、观看时长和场景便捷等特征，更加符合移动互联网时代的碎片化内容消费习惯。 2.产业链 短视频产业链有三个核心端：内容生产端、平台端、分发端，内容生产商给平台端提供内容，平台端通过自有平台分发，或内容生产商直接在平台端和分发端分发。短视频的内容生产模式包括UGC、PGC和MCN三种，借鉴其他领域的内容生产机构生态模型构建出短视频内容生产的三层金字塔模型：1）广大UGC用户以社交满足为主，不追求极致商业化，构成内容金字塔的底部生态；2）PGC通过专业生产和运营成为最具价值的头部内容创作者，当前正逐渐向垂直化和精细化领域寻求突围，占据内容金字塔的顶端；3）MCN则主要为中高端内容创作者提供IP版权管理等服务，保证内容创作的高品质，成为内容金字塔的腰部。目前内容生产端由原先的“UGC+PGC”向“UGC+PGC+OGC”转型，平台端主要包括综合性社交平台、摄影工具型平台和短视频聚合平台，分发端有中心化分发、资讯智能分化，即在大数据基础上的个性化推荐、以及社交分发。目前短视频的商业变现模式主要有广告营销、付费分成、电商和IP变现。 短视频行业产业链 二、短视频市场现状 经历了三四年的发展沉淀，短视频市场目前正处于备受多方关注的阶段，围绕内容本身的争夺和竞争愈发白热化，而其中内容质量取代内容数量成为更为重要的竞争砝码，一方面政府监管部门加强对市场野蛮声场的不良行为的持续监督和纠偏，另方面短视频平台发挥主体建设和约束作用，在良性内容生态构建、行业共识的达成方面有了实质性进展。 1.用户规模 据中商产业研究院《2018-2023年中国短视频行业市场前景及投资机会研究报告》，数据显示，2017年以来短视频行业持续火热，用户规模的增长和广告主的关注带动了整体市场规模提升，凭借着短视频产品的碎片化、高传播、低门槛特性，并且目前短视频整体移动互联网用户渗透率较低，用户红利仍在，有较大的用户发展空间，预计2018年将达到3.53亿人。 2.市场规模

智能视频处理分析技术

智能视频处理技术 学号：1017082020 名字：黄振华 内容：智能分析系统概述、视频技术分析. 摘要：智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报，其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性，从而更加有效地协助安全人员处理突发事件。 关键字：检测、分析、处理。 智能视频技术的概述 智能视频技术（概念）就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。 用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。针对目前智能视频技术的发展，智能视频技术的监控特点，研究智能化视频图相技术分析处理系统。 智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及

视频监控智能分析技术应用分析

视频监控智能分析技术应用分析 一、概述 在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。 智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。 按照智能分析算法实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析： 识别类分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。 行为类分析：该项技术侧重于对动态场景的分析处理，典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。 图像检索类分析：该技术能按照所定义的规则或要求，对历史存储视频数据进行快速比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。 图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。 诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警，如视频质量诊断技术。 二、智能分析核心算法介绍 1. 运动检测算法 帧差法

2020年中国人工智能产业发展分析报告

2020年中国人工智能产业发展分析报告

目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)

【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。

智能视频分析技术与设备开发

智能视频分析技术与设备开发 摘要：随着科学技术的发展，智能视频技术在各领域中应用的越来也广泛，智能视屏分析技术在在视频监控领域中占据重要地位，尤其是近几年智能视频设备产品开发也开始的不断发展，但是在发展过程中，智能视频分析技术的性能还应进行提高，并且能够适应各种环境，因此本文主要对智能视频分析技术和设备开发进行探讨，使其在以后能够得到更好的应用。 关键词：智能视频分析技术设备开发 中图分类号：TP2391.41；TP277 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）04-0235-01 由于这几年智能视频的迅速发展，人们对智能视频分析和设备已经不陌生，智能视频产业的发展和从业人数增加、企业数量的攀升以及技术的不断提高有很大的关系，另外随着智能视频产业的迅速发展，对智能视屏分析技术的要求也越来越高，因此怎样提高智能视频分析技术以及对设备的开发，是我们研究的一个重要课题。 1 智能视屏分析技术的概况 智能视屏分析技术，我们可以简单的理解为通过计算机的强大的数据处理能力，对无用的和干扰的信息处理掉，并

对关键的有用信息进行抽取和自动分析，它在传统的监控系统中，让摄像机成为人的眼睛，智能视屏分析相当于人的大脑，并且学习和思考的方式更为“聪明”，这使视屏监控系统的作用和能力得到发挥和拓展，并且在节省资源和人员配置的同时，保证了安全防范的工作，智能视屏分析技术在视屏网络监控中得到了更好的应用。 视频诊断、视屏分析以及视屏增强都是属于智能视屏分析技术，其中又包含许多的功能和算法，视屏诊断包括有清晰度检测、视屏干扰检测、亮度色度检测、视频丢失以及非正常抖动等检测，视屏分析包括区域入侵、绊线检测、遗留遗失、方向检测、烟火烟雾检测等，另外视频增强包括的算法有稳像、去雾以及去噪以及全景拼接等，这样算法和功能表现出视频分析技术的强大功能，在各个领域中的应用会越来越广泛。 2 智能视屏分析技术的应用 2.1 目标移动轨迹的跟踪 目标移动轨迹的跟踪就是在监控区域的范围内，对移动的目标进行跟踪，目标监控是最基本的应用，同时其它事件检测是在目标监控基础之上进行的。目标移动轨迹跟踪可以对移动的目标进行分类，分类的依据是目标的形状，同时它对目标物的大体尺寸也能够计算出来，另外结合具有坐标定位功能的快球摄像机，就会达到对特定的移动目标进行跟踪

智能视频分析技术图文稿

集团文件发布号：（9816?UATWW?MWUB-WUNN?INNUL?DQQTY-

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够白动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1）重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和高度符合一定标准。

2）围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时监控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3）监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗殴事件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4）出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠近出入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5）军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6）哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警； 7）系统可方便的设定多种告警联动策略： 8）可以集中对每个监控点进行如防策略的远程设定； 9）系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2. 1 系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2. 2 系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成:

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展复习过程

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展 随着“和谐社会”、“平安城市”建设的不断深入，全国进入了安防设施建设的高潮期，监控摄像头已遍布中国大地的每个街头，昼夜不停地监视和录像。然而，有了相关视频不等于就找到了目标信息，查找视频、分析视频的工作常常会耗用大量的时间和人力。如何在海量视频中更方便、更省力地查找到相关信息呢?现在，随着安防智能化需求越来越强烈，视频检索技术也得以快速发展。 随着视频监控系统在公安、交通等敏感领域的大规模应用，电子眼帮助破案的报道时有耳闻。一方面，这些事例从正面体现了视频监控系统的社会价值;另一方面，也引发了更多的关于视频检索的深层次需求。在实际应用的过程中，用户常常希望可以快速地从海量的数以万计的摄像头视频录像中，方便地找到一些有明显特征的人或物。传统的基于预设告警和时间的视频检索方式，对于这类深层次的需求往往无能为力，常有“隔靴搔痒”之憾，因而如何快速准确地进行智能的检索就成为大型视频监控系统需要解决的重要课题。 视频监控检索是针对视频监控平台，为用户查找视频监控信息的检索。用户通过录入相关监控事件的检索信息，由系统运算并返回检索结果。 视频监控检索关注的数据以视频为主，主要目的是定位查找某个事件的起因和关联的发展过程，事件的关键信息数据包含：时间、地点、主导事件的人或物、图像和声音信息。检索条件传递的信息越丰富，定位越精准，检索的算法也就越简单;相反，检索条件传递的信息越简单，定位就越模糊，想要精确定位时，检索算法的难度也就越大。一般来说，用户期望检索条件简单，同时也能定位精准。 常见的视频检索技术主要分为两大类：选中码流和选中时间。对于选定码流，可以是直接通过摄像机的名称、编号等进行检索，选中感兴趣的码流。因此可引伸出来一些具体的应用：如，知道地理位置，在设备资源分级里进行检索;知道设备编号，进行编号的快速查找;知道名称，对名称进行的模糊检索以确定具体码流;也可借助电子地图，知道设备的大概位置，在地图上进行查看，从而选定码流。而对于选中时间，常常是在选中码流的基础上进行的，可以是选定一路或者多路的码流，精确到以秒为单位的检索;也可以是所有的码流，关注在某一时间点开始的视频，对应的是多路同时同步回放检索。目前较为主流的切片检索、快照检索、基于时间轴的拖动快速预览检索均是属于这一类，先选中码流，再选中时间。 切片检索，指使用者知道具体感兴趣的物体、人或车在哪一位置，对应的是哪一路码流，但不确定是在什么时间发现变化，出现、消失或者其它的状态改变。切片检索可理解为二分法，将指定的码流在时间上进行等分，通过两两快照的对比，找到感兴趣的物体发生变化的那一时刻。快照检索，是基于先选定某一时刻，再选择一组码流或所有码流进行快照显示，通过快照的检索。这种应用主要解决

我国人工智能产业发展状况与思考

我国人工智能产业发展状况与思考 摘要：随着人工智能时代的到来，作为集高智能与高技术创新于一体的高技术 产业越来越成为各国提高国际竞争力的关键产业，而增加高技术产业竞争优势的 关键即提高其技术创新能力，进而实现更高的智能性。文章针对我国人工智能产 业发展状况进行了详细分析，希望能够给相关人士提供重要的参考价值。 关键词：人工智能产业；发展 引言：人工智能逐渐成为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，而高技术产业 集知识和技术于一体，成为人工智能的变革焦点，更成为各国经济的发展重点， 也成为各国国际竞争力的核心。从1995年到现在，我国先后出台大量与高技术 产业相关的政策，旨在为高技术产业发展提供全面的保障与支撑。随着我国对高 技术产业技术创新的投入逐年增长，高技术产业的技术创新能力和国际竞争力有 很大提升，技术创新成果丰硕，专利申请授权数量、主营业务收入呈逐年增长的 趋势，人工智能在高技术产业的应用逐渐趋于成熟。但是我国的高技术产业与发 达国家相比，仍然存在一定的差距，应继续提升科技创新能力，增强智能性，推 动我国高技术产业在人工智能不断发展的背景下，实现更好更快的发展。 1.我国人工智能产业发展面临的突出问题 在产业快速发展的同时，一些突出问题也逐渐显现，主要表现在四个方面： 技术创新方面，核心关键技术存在短板，产业基础仍然薄弱。我国虽然在人工智 能技术创新和企业发展方面具有得天独厚的先行优势，但在基础理论、核心关键 技术积累薄弱，核心算法、芯片及基础元器件的掌握与国外差距较大，缺乏重大 原创科技成果，导致产业核心关键领域可能受制于人，不利于企业参与国际竞争，存在远期发展风险。生态构建方面，产业生态建设协同不够，低端发展苗头初显。我国的人工智能企业数量虽多，但缺少有生态构建带动力的龙头企业或行业组织，企业间交流合作和资源对接力度不足，互联互通等技术标准缺乏，大量企业特别 是中小微企业处于各自为战状态，密切互动、共赢共生的协同发展态势尚未形成，应用型成果的重复化、碎片化问题严重。实践应用方面，成果应用模式路径不明，创新成果落地缓慢。人工智能与实体经济融合刚刚起步，技术产品创新快于应用 创新，创新成果的应用路径和商业模式不清晰，企业用户认识和应用能力偏弱。 人工智能应用场景研究少，能够提供的系统解决方案欠缺，案例库、标准库、数 据库欠缺，企业应用人工智能还面临较高的技术门槛和资金门槛。发展环境方面，政策法规探索刚刚起步，难以满足发展需求。我国尚未在人工智能法治保障、信 息安全以及伦理道德研究、风险审查机制等保障人工智能产业长期发展的政策法规、安全规范和伦理道德框架方面开展工作。环境营造推进慢，将影响人工智能 产业健康发展。产生上述问题的主要原因有两点。一是人工智能产业发展阶段的 现实原因。国内外人工智能产业都处于发展初期，在基础理论和关键核心技术研发、法规政策规范研究制定、实践应用推进等方面都处于起步阶段。对此类问题，挑战中也蕴藏着率先发展的机遇。二是自身发展存在的客观不足。全社会对人工 智能产业发展和应用的认识尚待提高，总体思路和发展重点尚未确定，会影响到 发展进程和水平。对此类问题，需要加强顶层设计、确定重点、聚焦发展、创新 推进。 2.加快我国人工智能产业发展的措施建议