视频分析技术的三大新兴趋势人工智能跟踪人脸微表情

　　在最近的一篇博客中，我们看到了视频分析如何成为提供更好城市监控的有用解决方案。 在这里，我们将更详细地阐述视频分析的技术能力。
　　市场规模预计将从 2016 年的 16.9 亿美元增长到 2021 年的 42.3 亿美元，2016 年至 2021 年的复合年增长率估计为 20.2%。
　　人工智能、边缘分析、预测和分析、机器学习算法以及 RFID 等无线功能等关键技术的采用显着增加了新零售、城市管理、执法和交通运输等不同行业对视频分析的需求。
　　由于生成的视频数据量往往非常大，由于人力有限，无法在短时间内单独使用人力来处理和处理所有这些数据，因此视频分析是一种有用的资产，可以生成更有价值的视频数据。
　　视频分析可以在三种不同的场景中完成，如机载实时分析、离线 VMS 取证和云端按需分析等新兴领域。在这里，我们将讨论视频分析发挥卓越作用的三个应用场景。
　　（深度学习、机器学习）视频分析、其他标记和跟踪技术、人脸微表情分析1. 用于视频分析的人工智能
　　用于视频分析的人工智能由深度学习和人工智能提供的自动化解决方案，可以有效地分析视频生成的大量数据，从而提供极快的结果。
　　智能视频分析还使用深度学习进行面部识别。训练有素的深度学习技术允许视频分析通过提供更准确的面部检测和更快的响应时间来更快地分析面部数据，从而创建一种强大的人脸面部识别方法。
　　深度学习技术还有助于分析和处理大量视频素材流。在视频分析中使用人工智能，许多系统将能够与每个系统进行通信，以帮助预测危险行为，并做出决策。
　　随着人工智能的进步，视频分析的未来不仅限于AI算法，还包括基于事件和授权的警报系统。2. 将视频分析与基于位置等信息相结合
　　将视频分析与基于位置等信息相结合，在某些情况下，由于某些视觉障碍未包含在相机篡改算法中，因此摄像头无法采取行动，这意味着视频分析将不起作用。将视频分析与其他先进技术（包括实时定位系统 (RTLS) 或射频识别系统 (RFID)）相结合，可以提供准确的数据或位置。3. 人脸微表情分析
　　微表情分析面部表情不仅体现情感，还体现相关行为以及行为模式，并在帮助执法、取证等环节时提供大量有用数据。AI可以基于数据管理、情感分析等实现视频分析先进的解决方案。 ＂高兴＂、＂悲伤＂、＂愤怒＂、＂害怕＂、＂惊讶＂或＂中立＂等表达构成了视频分析的基础。
　　高级视频分析解决方案可能包含多种功能和特性，包括：
　　人员管理：人群检测、人数统计、人员分散、人员跟踪
　　车辆管理：车辆分类、交通监控、车牌识别、道路数据采集
　　行为监控：运动检测、故意破坏检测、人脸检测、隐私屏蔽、可疑活动检测
　　设备保护: 防止摄像头篡改、周界保护、入侵检测、盗窃和威胁检测
　　通过使用具有先进技术的智能视频分析，我们可以帮助实现更智能、更安全的城市，执法更加万无一失、交通监管更加智能等。
　　拥有多年视频处理技术经验，TSINGSEE青犀视频深度融合Al人工智能技术，提供海量视频的接入、智能分析及处理能力。目前，EasyCVR已经实现人脸检测、人流量统计、车辆检测、车牌识别等AI智能识别技术的研发，并广泛应用在交通、物流、安防、消防等场景中。