目标检测与追踪AI算法模型及边缘计算智能分析网关V4的算法应用

目标检测与追踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，主要用于识别图像或视频中的目标，并跟踪它们的运动轨迹。针对这一任务，有许多先进的AI算法模型，例如：

YOLO（You Only Look Once）：一种实时目标检测算法，通过单个神经网络模型实现对图像中多个目标的检测和定位。
Faster R-CNN：基于深度学习的目标检测算法，通过结合区域建议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN）实现对图像中目标的准确检测。
SSD（Single Shot Multi Box Detector）：一种快速目标检测算法，通过多尺度特征图检测出图像中的目标，实现了实时性能和准确性的平衡。
DeepSORT（Deep Learningand Support Vector Regressor-based Object Tracking）：一种基于深度学习和支持向量回归器的目标追踪算法，能够在视频中对目标进行准确跟踪。

目标检测与追踪AI算法模型是现代计算机视觉领域的重要研究方向，以上这些算法模型都具有较高的准确性和实时性能，广泛应用于视频监控、自动驾驶领域。

今天我们结合TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4硬件的视频智能分析技术，来介绍下目标检测AI算法在视频分析、视频智能监控领域中的应用。

目标检测是目标追踪的前提，其主要任务是在给定的图像或视频帧中，自动检测出目标物体的位置、大小和类别等信息。目前，深度学习算法已成为目标检测的主流方法，其中卷积神经网络（CNN）是最常用的模型之一。通过训练大量的标注数据，CNN能够学习到目标物体的特征表示，从而实现高精度的目标检测。在智能监控领域，该模型可以实现对监控视频中目标的自动识别和追踪，提高监控系统的智能化水平。

TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。硬件管理平台支持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。

在传统的视频监控中，大量的视频数据需要人工逐一查看，不仅耗时耗力，而且容易错过关键信息。而目标AI检测算法的引入，使得监控系统能够自动识别出视频中的关键目标，如人脸、车辆、异常行为等，从而大大减轻了人工监控的负担。通过对视频数据的实时分析，算法能够及时发现安全风险与异常事件，如人员入侵、周界安防、消防火灾等，并立即发出警报，使安保人员能够迅速作出反应，有效防止或减少损失。

在复杂的监控场景中，目标检测AI算法同样展现出了强大的能力。无论是光线变化、遮挡、还是目标的快速移动，算法都能够准确识别目标，保证监控的稳定性和可靠性。

AI智能分析网关V4目前可支持的算法如下：

在场景应用上，AI智能分析网关V4可以接入现场已有的存量监控摄像头等设备，无需大批更换新设备，硬件不仅可以实现对监控现场的视频智能分析与异常情况提醒，还可以实现实时视频监控、抓拍与录像、大数据态势分析、物联事件告警、GIS地图模式等功能，应用场景十分广泛。

1）周界防护：借助小区、园区、厂区等周界已建的各类视频监控，依托人体事件相关智能检测算法，实现非法人员闯入告警、周界入侵告警等，打破了传统电子围栏、红外对射、光纤振动等周界入侵告警方案，赋能周界入侵报警系统。

2）智能监控：依托人工智能技术，无缝智能化升级已建的视频监控系统，可对街区广场、活动中心、公园景区、社区道路等实现车牌识别、车辆轨迹跟踪以及人群聚集预警等，对社区道路卡口、出入口进出车辆进行实时管理，赋能监控系统智能化。

3）智慧消防：借助烟火识别技术，对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动识别报警，并与消防管理系统进行联通，赋能智慧消防系统。

4）智慧安监：通过安全帽检测、工作服检测、反光衣检测等算法，可对工厂、工地、生产车间等场所与区域内的工作人员自动检测是否按照规范着装，同时依据抽烟/玩手机、离岗等AI算法，自动识别工作人员是否存在违规行为，并能联动语音告警进行提醒，赋能企业安全生产。

5）智慧社区：基于系统内部署的AI算法模型，如：周界入侵、电瓶车入电梯、烟火、消防通道占压、消防设施检测、垃圾满溢、垃圾暴露、高空抛物等，可对小区内部及周边的安全隐患及意外事件进行识别与实时告警，对人、车、物、行为进行智能化管理，构建智慧社区可视化监管平台，推进小区信息化、网络化管理和立体化防控，实现治安防控全覆盖。