AI行为识别属于计算机视觉的一个分支，通过算法自动分析图像或视频，实现对人体姿态、动作、行为模式的识别与理解。其核心技术包括图像/视频采集、人体检测、行为识别与异常行为检测等等。通过构建高效的神经网络模型，提取人体的关键特征点，如头部、四肢的位置和运动轨迹，利用深度学习技术进行图像特征提取与行为模式分类，...
一、基于深度学习的行为识别算法 深度学习是目前人工智能领域最热门的研究方向之一,在行为识别算法的研究中也得到了广泛应用。基于深度学习的行为识别算法通过大规模的样本数据训练深度神经网络模型,实现对行为的准确识别。其中,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是常用的深度学习模型。 在行为识别中,CNN主要用于处理...
文献[2]提出一种基于稠密光流轨迹与稀疏编码算法的行为识别方法,将融合框架提取出的行为特征进行处理后,送入支持向量机中得到模型进行分类;文献[3]利用显著性检测获取到动作主体位置并提取稠密轨迹,采用Fisher Vector去增强特征,再利用SVM进行识别;文献[4]利用序列化的思想提取骨骼特征矢量,利用SVM训练并识别静态特征。...
总的来说,AI算法模型训练是一个复杂的过程,需要在理论、实践和经验的基础上进行综合考虑和运用,以实现有效的模型训练和应用。 TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4属于高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备,硬件内部署了近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析。硬件管理平台支持RT...
AI高级人工智能 IEEESCI审稿人人脸识别 机器学习 目标检测 跟踪识别LSTM 是一种常见的用于人体行为识别的深度学习算法,是一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory)的深度神经网络。该网络是以循环神经网络(RNN)为基本网络结构,但其基本结构较为复杂,计算的复杂度也较高,LSTM 改善了RNN 网络中总是存在梯度消失问题...
总的来说,AI算法模型训练是一个复杂的过程,需要在理论、实践和经验的基础上进行综合考虑和运用,以实现有效的模型训练和应用。 TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4属于高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备,硬件内部署了近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析。硬件管理平台支持RT...
2020年8月3日，国内人工智能企业依图科技宣布在行为识别领域取得突破。在由全球多媒体领域顶级学会ACM国际多媒体会议（ACMMM）主办的 “大规模复杂场景人体视频解析”挑战赛中，依图科技取得“Track-4:行为识别”的第一名。比赛中，依图算法的指标将以往学术界中的基准算法提升了近3倍。行为识别以人为基础单位，分析人...
行为识别算法可以用于监控、安防、健康管理等方面,其核心技术就是人工智能技术中的机器学习。本文主要探讨基于人工智能技术的行为识别算法的研究现状和应用前景。 一、行为识别算法的基本原理 行为识别算法的基本原理是对不同行为的数据进行采集、处理和分析,以区分不同的行为。数据来源可能是传感器、摄像头、语音识别等,...
假如利用AI智能检测技术与视频监控融合，通过深度学习算法，可以做到让监控系统能自动对视频中的人员进行动作跟踪与识别。这类算法的原理是基于人体骨骼关键点检测的深度神经网络算法，自动识别人体的头部、五官、四肢等25以上的关键点，通过关键点的数据描述人体骨骼信息的位移，判断人体的动作及姿态，比如手势动作识别、...
安全生产行为识别算法的核心是基于图像和视频数据的智能分析。行为识别算法部署在AI边缘盒子中,将前端摄像头采集到的视频数据传输给AI算法盒子进行分析。算法可以通过对图像数据的处理和模式识别,识别出员工的各种行为,并根据预设的安全行为准则进行判定。当发现员工的行为不符合安全准则时,算法会及时发出警告或报警信号,以...