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       金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒對電力廠區、工地、煤礦、商場、車站、體育館等區域進行實時監測，當金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒監測到人群大量聚集時，立即告警并通知相關人員及時制止，同時將告警截圖和視頻保存到數據庫形成報表，推送給相關管理人員，同時還可以根據時間段對告警記錄和告警截圖、視頻進行查詢點播，極大提升監控區域的管控效率，避免意外事故的發生。

       行人檢測跟蹤計數、人員行為分析、人員屬性分析、人員操作及穿戴合規監測等場景化能力在工業、安防、金融、能源等行業有著極其廣泛的應用需求。以深度學習視覺技術為核心的行人分析能力，則是以上任務的核心關鍵，也是近十年人工智能科技公司不斷發力深耕的賽道。

       金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒對電力廠區指定區域實時檢測，當監測到人群異常聚集時，立即告警，提醒相關工作人員及時處理、制止，同時將告警截圖和視頻保存到數據庫形成報表，推送給相關管理人員，金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒同時還可以根據時間段對告警記錄和告警截圖、視頻進行查詢點播，極大提升監控區域的管控效率。

       金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒基于AI識別技術，對目標區域進行客流統計，并實時形成數據報表，一方面可對當前人群流量進行統計，在人群高峰期管理方可以此為依據對該區域做出及時部署，避免客流量”超載“，另一方面，客流統計系統給景區的項目規劃和商業活動提供了必要的數據支持。

       金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒進行研究,并將所改進的算法應用于智能監控系統。本文主要工作包括：(1)對異常行為識別的基本流程進行了介紹,包括視頻圖像預處理、運動目標的檢測、跟蹤、行為識別等,分別介紹了各個環節的主流算法和分類,為后續工作奠定了堅實的理論基礎。(2)結合運動目標檢測中常用的背景差法和幀差法的優缺點,提出了一種改進的適應光照變化的運動目標檢測算法,克服了背景差法對光照變化敏感和幀差法檢測結果出現大量空洞的現象。實驗證明本算法在有光照變化和無光照變化的情況下檢測效果均良好。(3)從能量和圖像信息熵的角度提出了一種聚眾行為識別算法。

       金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒基于人工智能視覺分析技術,實時統計視頻區域內人體的進行數據采集監控固定區域出現多人聚集的情況以實現突發事件預警,現場安全把控等作用。適用于商場門口,體育館門口,小巷街道等場所。金年会電力廠區人員行為識別分析系統 電力視頻監控邊緣分析盒自動識別對人聚集的情況，及時提醒管理人員。自動識別學校樓道人員聚眾情況，及時提醒管理人員，防止安全事故發生。

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