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监狱智能视频分析处理方案一、方案背景监狱是关押和改造犯罪人员旳重要场所，因此安全是首先要保障旳原因。
安全保障既要保障社会旳安全，也要保障狱警人员和在押人员旳安全。
尤其是在“构建友好社会”旳大环境下，构建好监狱旳安全防备体系就显得格外重要。
在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。
在监狱、看守所这种特殊旳场所，保安系统处在一种最为重要旳位置，而视频监控则是其中最为重要旳环节。
国内监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或一般数字监控系统。
视频监控系统可以使得安保人员实时理解到监狱内各个重点区域旳人员活动状况及其他事件，并且可以将这些视频信息进行长时间旳录像存储保留，以便后来查询。
不过一般旳视频监控系统也存在不尽如人意旳地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。
由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面轻易疲劳而导致疏忽，监控人员主线无力监当作百上千路摄像头旳视频信息。
据有关数据分析，20分钟后监控人员也许错过最多高达95%旳画面。
试想一下，人旳监控力度是有限旳，而突发事件旳发生是不可预见旳，仅靠人为7*24小时旳监控难以保证事件与否存在疏漏。
一般监狱旳视频监控系统能录制并保留数月旳监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析旳监控系统却无法做出即时判断，只能成为一种事后取证旳工具。
本方案旳提出意在运用先进旳智能视频分析系统，运用科技手段使得监狱旳视频监控系统智能化，充足发挥监狱视频监控系统在整个安防体系旳作用，从而为监狱这个高度戒备旳场所提供充足可靠旳保障。
使老式旳监控系统从被动变为积极，防患于未然。
智能化重要体目前：1）对事件旳发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件旳发生，例如重点场所旳遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等；2）即时警报，对发生旳突发事件第一事件发出报警，从而有助于安保人员做出迅速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等；本方案致力于从整体提高监狱旳安防系统级别，所采用旳视频分析系统基于澳大利亚iOmniScient Hi-iQ 企业旳IQ-Infinity产品，iOmniScient企业具有多项业界领先旳国际专利技术，iOmniScient以拥有业内口碑和功能广泛独特旳智能视频分析系统受到尊敬。
AI技术在视频分析中的实践技巧分享一、引言随着人工智能（Artificial Intelligence）技术的快速发展，智能化视频分析在各个领域得到了广泛应用。
从安防监控系统到交通管理，从医疗诊断到电子商务，人工智能技术的应用已经成为大势所趋。
本文将分享一些AI技术在视频分析中的实践技巧，希望能为相关领域的从业者提供有益的指导和启发。
二、视频预处理在进行视频分析之前，首先需要对视频进行预处理。
这包括去除噪声、调整图像亮度、对比度等操作。
常见的预处理方法包括降噪算法和直方图均衡化等。
通过合适的预处理步骤，可以提高后续分析算法的准确性和效率。
三、物体检测与跟踪物体检测是视频分析的基础任务之一，它将视频中出现的目标物体与背景区分开来。
常见的物体检测方法包括基于深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和基于传统图像处理算法的背景建模等。
在物体被检测出来后，还需要进行目标的跟踪，以便在视频中实现目标的路径追踪。
四、行为识别与分析除了物体检测和跟踪之外，视频分析还需要对目标物体的行为进行识别和分析。
通过深度学习算法，可以实现对复杂场景中的人员活动、交通流量等行为的自动识别。
这种技术在安防监控和智能交通管理等领域具有广泛应用前景。
五、情感识别与分析除了基本的行为分析，AI技术还可以帮助我们从视频中获取更多的信息。
情感识别是其中一个重要方向。
通过对人脸表情的分析，可以自动判断人们在观看某类视频内容时产生的情绪反应。
这对于市场调研和用户反馈等方面具有重要意义。
六、视频内容推荐基于AI技术的视频内容推荐已经成为电子商务平台等网站上常见的功能之一。
通过对用户历史行为数据和当前正在浏览的视频进行分析，系统可以准确推荐与用户兴趣相关的内容，提高用户体验并增加点击率。
七、弱监督学习方法大量标记训练数据是深度学习取得好效果的前提，然而在视频分析过程中往往难以获得足够的标记数据。
视频智能行为分析技术方案目录第1章前言 (3)第2章视频监控系统的发展趋势 (3)2.1.高清化的发展趋势 (3)2.2.智能化的发展趋势 (4)2.3.综合性的发展趋势 (7)第3章设计原则和依据 (8)3.1.设计原则 (8)3.2.设计依据 (9)第4章智能分析需求分析 (11)4.1.业务需求 (11)4.2.功能需求 (12)4.2.1个体目标的记录和特征识别 (12)4.2.2个体目标异常行为分析识别报警 (12)4.2.3群体目标特定行为分析识别报警 (13)4.2.4特定目标的布控报警功能 (13)4.2.5对目标的历史视频智能检索 (14)4.3.系统性能需求 (14)第5章关键技术分析 (16)第6章系统部署 (17)6.1.计算机网络 (18)6.2.视频分析服务器配置 (19)6.3.应用管理服务器配置 (19)6.4.图像工作站配置 (19)第7章中心应用系统 (19)第8章主要设备技术指标（视频检测器） (20)第9章设备清单 (20)第1章前言近年来，城市公共安全的重要性不断提高，人民群众的生命财产安全及重要活动的保障对城市的依赖性增强。
众多城市已经着力开展视频监控集中管理系统的建设，即对一个城市作整体的规划和设计，从而使城市视频监控系统运行得更加高效、可靠。
发挥更大范围的作用，以加强社会治安的综合治理，实现科技强警，提高快速反应能力和处置突发事件的能力，为城市突发公共事件应急管理系统提供联动及预案措施，以应对各种活动、事故、案件、自然灾害等进行快速处理。
建立合理、有效的城市视频监控管理系统，才能够使政府管理部门在第一时间发现问题，提出应对措施及应急预案，提供科学的分析手段，实现防患于未然。
对城市突发时间具备快速反应能力，提供事后查询及分析的数据、资料，为城市的应急管理体系及管理水平提供有效保障。
城市视频监控管理系统是衡量一个城市现代化管理水平的重要体现，是实现一个城市乃至整个国家安全和稳定的基础。
监狱行业智能视频监控系统解决方案目录1 系统背景概述 (3)1.1 监狱系统安防管理系统现状 (3)1.2 监狱系统对安防系统的要求 (4)1.3 卓扬科技数字安防管理系统 (4)2 系统设计方案概述 (5)2.1 系统设计思路 (5)2.2 系统结构组成 (5)2.3 系统拓扑图 (6)3 系统功能特点 (8)3.1 重点部位智能监控的特点 (8)3.1.1 预防犯人上吊 (8)3.1.2 预防犯人高处触物........................................ 错误!未定义书签。
3.1.3 预防飞物伤人 ........................................... 错误!未定义书签。
3.1.4 窗户外检测 ............................................. 错误!未定义书签。
3.1.5 预防窗户串供 ........................................... 错误!未定义书签。
3.1.6 执勤人员睡觉提醒 (9)3.1.7 哨兵脱岗检测 (9)3.1.8 夜起检测 (10)3.2 报警联动系统的特点 (10)3.3 网络语音对讲系统 (12)3.4 智能周界监控系统设计 (13)4 器材选型................................................... 错误!未定义书签。
4.1.1 监控子系统选型...................................... 错误!未定义书签。
1系统背景概述1.1监狱系统安防管理系统现状为了更好地提高监狱系统的科学化管理水平，进一步实现监管业务管理信息化，实现全省范围的监管业务信息的高度共享和综合利用，在全省范围内实现各监狱系统监控系统与监狱系统管理信息系统的联网，使监管技术和监管信息管理技术集成联动使用。
机场智能视频分析解决方案一、机场安全新威胁困难和挑战一个机场，就像是一个小城市。
它包括不同的部门和机构，如安保，航空公司，警察，检疫，出入境审查，交通管理，停车场管理，零售，货运等等。
而且机场里都有大量的摄像头，大部份的系统都由不同的部门共用，但每一个部门都可能有自己的具体要求和目标。
因此，最有效是需要“一个”全面的系统，能够满足机场里各个部门的要求，使它们都能全面应用。
更重要的是运作有效，完全兼容的系统，当有紧急事故时需要确保任何信息都可以迅速地分发，马上反应作出协调和补救措施。
在国外已有太多的例子证明机场人多的地方都是恐怖份子要生事的地方。
所以机场管理层的行动都必须是迅速和有效的。
通常机场都安装有大量的摄像头，如果只依靠传统的全天候录像和基本的移动侦测系统，已经不能满足现代化机场的需求。
目前一些专注在机场项目的工程商和集成商最头痛的是不容易找到一个可靠高效，能在拥挤复杂的场景下操作的视频分析的智能系统。
必须依靠一个有效并可跟机场管理系统有联动而且能够“全自动化监控”的视频分析系统。
例如可以同时处理远距离侦测和近距离识别，以舒缓日益增加的视频量，以使机场的运作更有效。
二、机场安全新需求正如iOmniscientHi-IQ公司的CEO,RustomKanga博士所说的：“机场是非常复杂的环境。
特别是他们需要处理的场面都是非常拥挤的。
如果随便选用一些低档的视频分析，他们对点算一个或者二个的人已经觉得感到困难时，那么要准确点算拥挤人群就更困难了。
如果在一个没有人的场面里要探测被遗弃的行李是已觉得困难时，那么在拥挤场面就会更困难了。
如果在一个摄像头里准确地识别单独一个面孔是困难的，那么在拥挤场面识别就会更吃力了。
”由于摄像头众多，在这种环境中特别重要的是采用视频分析，以脱离单靠人眼去浏览视频的旧有操作模式。
但在选择视频分析系统之时，必须选择可靠并符合机场复杂和拥挤的场景，以避免一些不必要的高误报率，无故增加工作量。
煤矿AI分析系统建设方案目录第一章前言 (1)第一节建设的背景和必要性 (1)第二节建设目标 (1)第三节设计原则 (1)1、先进性 (1)2、系统稳定性 (2)3、实用性 (2)4、可靠性 (2)5、系统安全性 (2)6、扩充性 (3)7、标准性 (3)8、经济性 (3)第四节设计依据 (4)第二章建设内容 (4)第一节系统结构图 (4)第二节系统功能 (5)1、综合展示 (5)2、传感器移动识别 (5)3、对传感器吹风识别 (5)4、摄像头遮挡、挪动角度识别 (5)5、带标记实时播放 (5)6、摄像头在线、离线检测 (5)7、视频联网接口 (6)8、安全防护认证 (6)9、断点续传 (6)10、时间同步 (6)11、报警管理 (6)12、视频分析报警统计 (6)13、实时视频调阅及历史报警查询 (6)14、信息配置 (7)15、软件授权 (7)第三节设备参数要求 (7)1、矿端“AI分析设备”安装方式 (7)第四节系统特点 (8)第五节矿端设备安装 (8)1、安装范围 (8)2、安设位置要求 (8)第六节设备清单 (9)1. 矿用本安型摄像仪 (9)3.AI训练加数据算法服务器 (11)第三章公司简介 (11)第四章售后服务的保证措施 (12)第一节服务方式 (12)第二节安装调试培训计划 (13)(1) 集中培训 (13)(2) 现场培训 (13)(3) 后续培训 (13)第三节现场服务流程 (14)第四节优惠的后续支持服务 (15)第一章前言第一节建设的背景和必要性为严厉打击煤矿非法违法组织生产行为，加快推进“互联网+监管”应用工作，2023年1月国家矿山安全监察局综贵州局下发专项文件《关于印发加强煤矿瓦斯超限风险防控措施十条的通知》（矿安黔〔2023〕3 号），要求T1、T2甲烷传感器安装高清摄像仪和智能分析设备对传感器移动位置，用风管对传感器吹风等不安全行为进行视频，并报警。
第二节建设目标针对国家矿山安全监察局贵州局下发专项文件《关于印发加强煤矿瓦斯超限风险防控措施十条的通知》要求，建设一套“智能分析”监测系统，在煤矿T1、T2甲烷传感器安装高清摄像仪和智能分析设备等设备，利用智能化视频识别等技术，对传感器移动位置，用风管对传感器吹风等不安全行为进行等视频，及时发现煤矿异常动态，自动生成、推送报警信息，实现全天候远程监测的目标。
如何利用AI技术进行视频识别与处理一、介绍随着人工智能（AI）技术的发展，视频识别与处理成为了一项重要的研究领域。
视频是一种复杂而丰富的媒体形式，包含了大量的信息。
利用AI技术进行视频识别与处理，可以有效地从视频中提取出有用的信息，并进一步应用于各个领域。
二、视频识别技术1. 视频目标检测与跟踪视频目标检测和跟踪是指从视频中准确地检测和追踪特定目标。
通过使用AI算法，可以通过对视频帧进行分析来实现精确的目标检测和跟踪。
这项技术在智能监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用价值。
2. 人脸识别与表情分析利用AI技术进行人脸识别和表情分析可以从视频中准确地辨认出人物身份，并进一步分析其面部表情。
这种技术在安防系统中可以用于身份验证，并对于情感分析和用户体验等方面也具有重要意义。
3. 动作识别与行为分析通过对视频进行处理并利用AI算法，可以实现对人类动作的识别与分析。
这种技术在体育竞赛分析、健康监测和动作控制等领域有着广泛的应用前景。
三、视频处理技术1. 视频降噪与增强通过利用AI技术对视频进行降噪处理，可以有效地去除视频中的杂乱信息，提高图像质量。
同时，还可以对视频进行增强处理，使其更加清晰和生动。
2. 视频压缩与编码由于视频数据量庞大，需要经过压缩和编码以便存储和传输。
利用AI技术可以实现更高效的视频压缩和编码算法，从而提升视频传输的速度和质量。
3. 背景分离与替换通过AI技术可以实现自动背景分离并替换功能。
这项技术在电影特效制作和虚拟现实应用等领域具有广泛的应用前景。
四、利用AI进行视频识别与处理的挑战及解决方案1. 大规模数据训练要充分发挥AI在视频识别与处理中的能力，需要大规模的数据来训练模型。
解决方案之一是建立数据集，并采用深度学习算法来训练模型，以提高识别与处理的准确性和效率。
2. 实时性要求在某些应用场景中，视频识别与处理需要实时性能。
为了满足这一要求，可以通过优化算法或者使用嵌入式设备等方式，提高计算速度和响应时间。
智能视频（行为）分析识别一体化解决方案
一．概述
1.1 背景
人工智能大时代背景下，视频应用领域相关的行业应用方式已经发生了深刻的变化，各论安防监控还是各类垂直行业视频应用，都需要AI视觉行为分析与识别技术助力，而且需求广泛而迫切。
在应用层面，以AI行为分析识别技术为核心，集传统视频监控和行业相应传感器/预警等设备一并接入管理并相互联动的一体化综合管理成了刚性应用需求，由此，新一代AI智能视频一体化平台软件，深挖行业需求，响应时代号角，迈向智能监控时代。
1.2 目标
平台在分析识别算法中间件为核心的技术框架下,以AI人工智能机器视觉技术为支撑，以AI视频应用为核心，把实现客户需求为目标。
细化应用规则，在良好的横向业务应用规则扩展支持的同时，又重视纵向的技术深度化研发。
持续适配更多的场景业务，为社会治安治理、保障安全生产提供有力的技术手段。
二．系统架构
2.1 系统网络拓朴图 2.1.1 局域网模式典型应用
客户端
客户端
网络枪式摄像机
网络球式摄
像机
报警设备或其它传感器
硬盘录像机
备注: 本模式为局域网环境下典型应用，所有设备都接入在同一个局域网下,AI 系统服务器可以接入各式各品牌的网络摄像头和硬盘录像机，也可以对接一些报警设备和传感器设行。
客户端管理电脑登录连接主服务器，在客户端软件用户界面统一管理系统。
一台主AI 服务器支持接入多台从AI 服务器，实现堆叠接入管理，便于系统扩容。
2.1.2 多分部本地AI系统互联网应用
云管理服务器
AI系统本地
网络枪式
摄像机网络球
式摄像
机
硬盘录像机
网络枪式
摄像机网络球
式摄像
机
硬盘录像机
IE客户端
备注: 本模式为多个分散在各地的分部AI系统，将报警事件统一上传云平台，通过IE客户端连接云服务器访问，本地AI系统架构为局域网模式，只要将本地AI服务器设置指向云管理服务器地址信息即可完成联网。
本模式特点：两级架色，本地局部单元系统（本地运算),中心系统统一所有分部的本地系统的接警记录
2.1.3 互联网/大型多级局域网后台分析模式
N
客户端客户端
网络球
式摄像
机
硬盘录像机
第三方视频平台
备注:
2.2 AI算法中间件
2.2.1 AI算法中间件简介
AI采用人工智能机器视觉“深度学习”技术底层架构，结合应用级算法，采用组件化设计，方便扩展算法类型，同时具备强大的样本处理能力，样本自动化生产标签能力，可以高效研发新算法组件。
2.2.2 算法模块
2.2.3 算法定制能力
AI中间件采用组件化架构，因此具有强大的可扩展性，完备的生产工具组件，使得AI中间件可以支持快速的定制新业务算法，在不需要太多改动上层业务代码的情况下，高效的研发和训练生产新型算法规则。
2.3 系统环境说明
本系统采用跨平台主式编写底层算法，和上层应用软件，理论上可以适配支持任何操作系统，目前经过测试的操作系统为ubuntu 18.04 和Windows 7/8/10/12/16 ,本系统数据库为了更好的适配算法，提高查询速度和大数据存储，采用了自研数据库AIDB。
三．功能模块
3.1 实时预览
3.1.1 AI通道实时预览
客户端预览功能界面，支持实时预览AI节点通道实时视频，该视频带有分析叠加效果，支持云台控制、支持预置位管理、捕图、画面双击放大、全屏等操作。
3.1.2 监控通道实时预览
客户端预览功能界面，支持实时预览监控摄像头节点通道实时视频，该视频不带有分析叠加效果，支持云台控制、支持预置位管理、捕图、画面双击放大、全屏等操作。
3.1.3 视图管理
在客户端预览功能界面内，支持将已经打开的视频保存为视图模板，支持创建9999个视图，可以设定客户端启动后自动加载模板。
3.1.4 云台控制
在客户端预览功能界面内，支持将已经打开的视频进行云台操作，默认支持向左、向左、向上、向上、左上、右上、左下、右下、拉远、拉近、转到预置位等操作，支持创建自动定时执行预置位计划。
3.2 数据查询
客户端具有数据查询功能界面，支持选中某个通道、事件类型、时间范围查询系统智能抓拍通道产生的报警抓拍数据，支持将查询到的数据(含图片)下载到
客户端本地磁盘。
3.3 统计分析
系统内器海量统计分析模块，自动计数每一种事件类型数据，统计粒度最小单位为小时，支持按每日、月、年、时间段、通道等方式快速查询统计数据。
3.4 档案管理
系统支持人员档案管理和车牌档案管理，人员档案管理主要应用人脸识别黑白名单和访客管理应用，黑名单人员主要应用于人脸识别发现黑名单人员预警，白名单人员主要应用于单位内部人员出入口通行管理、考勤和会议签到管理。
车辆与号牌管理主要应用于出入口车辆通行管理（不涉及收费）。
3.5 电子地图
系统支持平面电子地图管理，用户可将各类摄像头部置到平面电子地图之上，产生报警时电子地图上对应的图标闪烁。
用户可双击电子地图上的摄像头图标对应的视频画面，实时查看现场情况。
3.6 系统配置
在系统配置功能模块内，管理员用户可以操作设置如下功能：
AI通道相应的摄像头及分析识别算法应用规则
监控通道相应的摄像头，及设置是否录像等
上传第三方平台http协议配置
联动邮件发送配置
系统维护操作（系统重启、时间同步）
3.7 二次开发
本系统提从如下二次开发协议接口：
●第三方Http 请求协议,由用户向本系统发起http post请求响应操作，系统接
收到命令后，执行相应的操作，主要包含：请求系统通道列表，查询通道的抓拍事件记录，拉取图片，添加人员（人脸），查询人员，删除人员，检测人脸，检测对象等接口
●系统主动上传抓拍事件Http协议, 由用户在系统配置添加第三方接收ip地址
和端口信息，系统将抓拍事件记录实时上传到此第三方ip地址端口，具体协议请查阅相应的文档
●Socket方式实时视频传输和抓拍事件实时接收协议，系统由通过Socket TCP
通讯方式向系统拉取视频流（含分析叠加信息）、订阅接收报警事件，详情可查阅对应的DEMO程序。
四．系统性能参数。
