基于边缘AI计算的人员入侵检测CNN算法在实际场景中的应用
入侵探測在安防場景中應用較久，指的是外界物體（人、車或其他物體）不經允許擅自進入規定區域時，通過某種途徑或方式進行阻止或提醒監管人員注意。目前較為常見的人員入侵檢測有電子圍欄入侵探測、紅外對射探測、震動電纜入侵探測等等。隨著人工智能計算機視覺技術的快速發展，基于AI深度學習算法的入侵檢測也越來越普及。
目前AI人員入侵檢測有兩種：一種是前端智能檢測，基于內置AI算法的前端設備（攝像頭等），直接在邊緣對采集的監控視頻圖像進行檢測識別；另一種是后端智能，將前端設備采集的視頻圖像傳輸到后端視頻平臺，結合平臺內置的人工智能檢測識別應用，對視頻圖像進行人員入侵檢測。無論是前端的邊緣智能，還是后端智能，人員入侵檢測技術均是基于深度學習AI算法，通過視頻監測周界或區域是否有人員入侵。
邊緣AI智能在當前也已經成為一種趨勢，今天我們來淺析下基于邊緣AI計算的人員入侵識別技術。
人員入侵檢測基于CNN算法，可實現對人體的精準檢測與識別，以及對人員的目標跟蹤。通過人體識別算法建立人體圖像模型，完成自動識別人體，并能以視覺圖像智能分析精準區分人和干擾物體，如其他移動物體（貓狗等）。
在實際檢測時，經歷了以下幾個過程：
1）對視頻圖像進行分析；
2）提取視頻圖像中的運動目標；
3）判斷運動目標是否進入指定區域的周界；
4）當判斷運動目標進入指定區域的周界時，便向監控平臺發出報警信息；
5）同時傳輸該區域的視頻圖像實時在顯示屏上進行顯示。
結合實際應用場景的案例來說，將內置有人員入侵算法的AI攝像機部署在需要監控的區域，當有可疑人員進入監測范圍內可對其自動檢測與識別。當其進入到安全敏感區域，便可對其抓拍并將當時圖像傳輸到EasyCVR平臺視頻監控中心，管理中心將告警消息推送給管理人員，實時預警周界區域內人員入侵事件。聯動安置在現場的聲光或語音裝置，還可以進行聲光告警、語音提醒，警示人員盡快離開或禁止闖入。
前端AI安全生產攝像機能一體化完成檢測、識別、預警、傳輸等過程，EasyCVR平臺可實現視頻監控直播、轉碼分發、告警上報、錄像與回看、語音提醒等能力。
人員入侵檢測涉及到人體目標檢測、人臉軌跡分析、行人體態特征分析等多種分析識別算法。用戶則自定義劃定警戒區域，利用計算機視覺技術"看"的功能，及時發現異常，可在入侵者接近警戒區域時提前預警。
除此之外，AI攝像機還應該具備防干擾能力，排除因風吹草動、下雨下雪、刮風樹葉搖動、光影變化、貓狗跑動等各種室外干擾所產生的誤報。TSINGSEE青犀視頻AI安全生產攝像機基于深度學習算法，可以有效區分行人和其他物體，避免非人員闖入引起告警誤報。
AI安全生產攝像機全新嵌入式多算法框架軟件，內置多種AI算法，企業可根據攝像頭配置選擇算法，除了人員入侵檢測，還包括煙火檢測、室內通道堵塞檢測、離崗睡崗檢測、人員入侵檢測、周界入侵檢測、室外消防通道占壓檢測等。
相比于其他傳統入侵檢測的方法，視頻監控系統具有穩定、適應性廣泛等特點，基于邊緣AI的人員入侵檢測，不僅更加智能，而且延遲低、響應速度快，檢測效率更高。
總結
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