视频行为识别真正的大佬:深度视频行为识别,识别一步到位

视频行为识别真正的大佬:深度视频行为识别,识别一步到位

计算机视觉高速发展的同时也可以实现对监控视频进行理解和识别。目前视频设备和5G的提出,对于视频的理解需求也越来越严苛。传统的视频理解主要是实现AI视频行为识别,这里的行为识别可以理解为浅视频行为识别。

那么浅视频行为识别和深度视频行为识别的区别是什么?如何理解深度AI视频行为识别呢?

在视频监控下,常见的视频行为分析和识别应用在于安全帽佩戴识别、吸烟识别、离岗识别、手持电话识别、人员入侵识别等等,这种识别可以表现的是某个时间段人的一个动作,将该动作数据进行输出后判断是否违规并进行预警,这就是我们前面提到的浅度视频行为识别。

可以理解为浅度视频行为识别技术识别的是这个人在做什么?如识别一个人做出了跳高、爬行、卧倒等动作,那么识别出这个人在跳高的过程中是如何起跳、越过跳高杆、落地的姿态等一系列的动作,这个识别技术就称之为深度视频行为识别。

也就是说浅度和深度视频行为识别最主要的区别是一个直接给出结论,另一个给出的是整个结论形成过程中的数据并给出结论。

现在我们来举例说明什么是深度视频行为识别?

1、在疲劳驾驶行为识别的过程中,深度视频行为识别可以识别出驾驶员闭眼的时间、频繁眨眼的次数、进而确认驾驶员具有疲劳驾驶的行为。

2、在生产车间对视频行为识别,深度视频行为识别可以实现操作员的一系列动作、动作的时间等是否符合生产车间要求的动作规范,所识别的是人体的一系列的流程动作,而非某个瞬间的动作。

3、在智慧校园视频识别中,深度视频行为识别可实现学生整个课堂的一个长时间的动作如举手、趴桌子睡觉、频繁站起等动作识别,进而确认是否存在课堂质量不高、学生注意力是否集中等现象。

4、在汽车制造车间视频识别中,深度视频行为识别可以识别员工涂胶检测的每一个动作是否符合要求,每个动作的时长是否符合规定,进行识别该员工的工作状态提高管理水平。

由此可见,视频行为识别是一个具有较高挑战和较高实际应用价值的技术,而深度视频行为识别目前来说还没有得到广泛的应用,究其主要原因是很多领域的企业的自动化水平不够高,当自动化水平达到一定高度的时候深度视频行为识别必将起到重要的作用、发挥更大的优势!