AI如何让视频更智能？它以我们想象不到的方式存在

　　人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。
　　自2018年以来，人工智能持续迅猛发展，并日益渗透到人们的日常生活中，以及各行各业的应用中。
　　人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术，大数据分析等变革性技.术的应用使安防视频监控也变得越来越强大，视频结构化基本已成视频监控标配。什么是视频结构化？
　　视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，基于人工智能深度学习算法，对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。
　　视频结构化分析采用目标检测、对象识别、深度学习等分析手段提取视频图像中的目标对象及运动轨迹；对目标对象进行分类为人、物、行为、事件等不同类别；进一步提取目标的高层结构化属性特征包括目标颜色特征，分类特征，速度特征等，并把目标的轨迹信息以及高层特征形成高效的索引数据进行结构化检索。
　　从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息，并进一步转化为实战所用的信息。视频结构化可以作为数据挖掘的基础，充分发挥大数据作用，对各类的数据仓库可以进行深度的数据挖掘，将视频内容转化为更具有价值的信息，提升视频数据的应用价值，提高视频数据的分析和预测功能。
　　视频结构化在安防领域的应用
　　AI人工智能在中国的安防视频监控项目中已经大量落地。在安防监控行业，视频结构化技术依据视频内容信息处理和网络化共享应用，实现监控视频信息的情报化、视频监控网络的智慧化。
　　智慧城市
　　例如在智慧城市交通监控场景中，视频信息主要元素是：人员、车辆、行为。根据监控视频的内容，将人作为一个可描述的个体通过精确的数据展现出来，包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄范围、大致身高、发饰、衣着、物品携带、步履形态等多种可结构化描述信息；对车辆的描述信息包括：车牌、车颜色、车型、品牌、子品牌、车贴、车饰物信息等多种车辆描述信息；对于行为的描述信息包括：越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为描述信息。
　　智慧城市建设强调对城市的更智能感知，智慧安防以视频监控系统为基础，可以帮助城市管理者实现可视化的感知。视频结构化智能分析平台EasyCVR可采集不同厂家、不同协议、不同型号的摄像机、视频源设备的音视频信息，以统一、标准的视频格式和传输协议，将视频流推送至云端平台，完成城市海量监控视频资源的轻量化接入、分发，实现设备和平台的互联互通，形成感、存、知、用一体化的综合性大平台，让城市智慧安防做到随时随地＂可监控、可预测、可控制＂。
　　EasyCVR可将视频变为更具价值的信息，与大数据、云计算技术相结合能形成巨大的资源信息库，为智慧城市建设提供有力的信息支撑和辅助决策支持，提升智慧城市的精细化管理水平。
　　智慧交通
　　视频大数据能够实现同路段各车之间、各路段之间、不同路段车辆的数据共享、信息共享。基于视频智能分析技术，通过道路沿线的摄像头图像进行图像识别、分析、比对等，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。根据图像处理算法进行全面感知、风险预控、数据共享等。
　　视频智能监控可以有效完成车辆减超速、车辆逆行、交通堵塞、道路烟雾和火灾等事件的自动监控，并且就车流量、车速、车型、突发事件紧急程度进行预测分析，为道路安全运行与危险情况营救提供必要的数据支持。
　　TSINGSEE基于AI算法、深度学习、大数据智能分析、边缘计算、5G等新兴技术，赋能更多视频+AI生态应用场景，加快视频AI在更多行业领域落地。