AI从云端到边缘：人员入侵检测算法的技术原理和视频监控方案应用

在当今数字化、智能化的时代，安全已成为社会发展的重要基石。特别是在一些关键领域，如公共安全、智能化监管以及智慧园区/社区管理等，确保安全无虞至关重要。而人员入侵检测AI算法作为一种先进的安全技术，正逐渐在这些领域发挥着不可替代的作用。

传统的人工监控方式往往难以做到全天候、无死角的监控。而AI算法可以通过安装在关键区域的摄像头捕捉视频流，并利用深度学习模型进行实时分析。

人员入侵检测算法是一种利用计算机视觉和图像处理技术来监测和识别未经许可进入特定区域的人员的算法。其原理主要包括以下几个方面：

视频获取：通过安装摄像机等设备，采集特定区域的视频数据。
视频预处理：对采集的视频数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作，以提高后续的检测和识别效果。
行为建模：通过使用机器学习或深度学习等方法，对人员的正常行为进行建模。这些模型可以包括人员的移动轨迹、姿态、动作等信息，并可根据特定区域的特点进行自定义。
异常检测：在实时视频中，通过与行为模型进行比对和分析，来判断是否存在异常行为。例如，如果人员的移动轨迹与预设模型不符合，或者人员在特定区域停留时间过长等情况，就可以判断为异常。
告警触发：当检测到异常行为时，系统会触发相应的告警机制，例如发出警报声音、发送警报信息等，以提醒相关人员进行应对和处理。

在实际应用中，人员入侵检测算法通常采用以下几种技术和方法：

运动检测：通过比较连续视频帧之间的差异来识别运动目标，从而检测出人员是否进入了监控区域。
目标检测和识别：利用深度学习和卷积神经网络等技术，对视频中的人员进行目标检测和识别，以确认是否是未经许可的人员。
行为分析：通过分析人员的行为和动作来判断是否存在潜在的入侵行为，例如翻越围栏、进入禁区等。

目前AI人员入侵检测有两种：一种是前端智能检测，基于内置AI算法的前端设备（摄像头、边缘计算盒等），直接在边缘对采集的监控视频图像进行检测识别；另一种是后端智能，将前端设备采集的视频图像传输到后端AI视频智能分析平台（TSINGSEE青犀AI算法中台），结合平台内置的人工智能检测识别应用，对视频图像进行人员入侵检测。无论是前端的边缘智能，还是后端智能，人员入侵检测技术均是基于深度学习AI算法，通过视频监测周界或区域是否有人员入侵。

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4则属于边缘智能，该硬件支持近40种AI算法模型，其中入侵检测算法可以自动检测划定区域内是否有人员/车辆进入，检测到该行为将立即触发告警并抓拍，可支持选择人员、电动车、自行车、三轮车、汽车、卡车进行检测识别。

结合实际应用场景的案例来说，将监控区域的摄像头接入到AI智能分析网关V4，并配置区域入侵检测算法，当有可疑人员进入监测范围内可对其自动识别，当其进入划定的警戒区域，便可对其抓拍并触发告警，实时预警警戒区域内的人员入侵事件。联动安置在现场的声光或语音装置，还可以进行声光告警、语音提醒，警示人员尽快离开或禁止闯入。系统还支持将告警图像传输到EasyCVR视频监控中心平台，实现视频监控汇聚管理与告警消息的调阅查看。

AI智能分析网关V4的入侵检测算法在安防领域得到了广泛应用，如：智慧安监、周界防范、公共安全、智慧工厂等。AI智能分析网关V4具备高达17.6/32 Tops的INT8峰值算力，2.2T的FP32高精度算力，支持高达16/32路1080P高清视频全流程处理；支持RTSP、GB28181协议，以及厂家私有协议接入，可兼容市面上常见的厂家品牌设备，可兼容IPC、网络音柱等，同时也支持AI智能摄像头的接入。对于已部署有算法的AI智能摄像头，平台也能展示摄像头上传的告警信息。