智能AI视频识别在场景中的训练与应用

    智能AI视频识别技术其实本质上是基于对图像的分析判断，并对连续图片中活动的物体进行判断，并按照所识别物体和经验模型中的事件模型进行匹配并输出参考识别结果、置信度的一个过程。不过现在比较让人欣慰的是，通过提供一定量的图片、视频并进行人工标定，就可以生成初步AI模型，再上传不同场景下的素材进行验证，就能逐步提高AI模型的准确度，而不需要进行大量的软硬件改造。

    其中最关键的步骤是利用图像识别技术，进行图像识别训练分析。图像识别使用AI技术自动识别图像中的对象，人物，位置和动作。图像识别用于执行任务，例如使用描述性标签标记图像，在图像中搜索指定目标或引导机器人、自动驾驶汽车和驾驶员辅助系统等。

    图像识别对于人类和动物来说是很自然的，但是对于计算机来说却是一项极其困难的任务。在过去的二十多年中，计算机视觉领域出现了，并且已经开发了可以挑战的工具和技术。目前用于图像识别任务的最有效工具是深层神经网络，特别是卷积神经网络。 

    通过卷积神经网络，让机器能够采用类似先分类背景，再判断主体标识物，最后将目标问题特征进行提取比对的过程，完成识别。

    通过批量导入训练素材，并完成关键元素标定后，算法模型就能够对在所训练场景内的人/事/物进行判断和识别，对提高监管做到辅助提示作用。（至少通过AI视频分析，能够将全天24小时视频中，有关键元素出现的时间节点把控准确，进而判断是否存在风险或违规）

    比如，在油库付油场景内，通过模型训练，能够识别工服、安全帽、静电接地、管线连接、检尺计量、起火、人员离岗等多种关键元素。

    不过由于在不同场景中的特点和关键元素不同，想要将识别准确度提高到90%以上，必须采用现实场景素材优化，才能得到更加准确的效果。