一、AI人體行為分析技術概述及場景
人體姿態分析/行為分析/動作識別AI算法，是一種利用人工智慧技術對人體行為進行檢測、跟蹤和分析的方法。通過計算機視覺、深度學習和模式識別等技術，可以實現對人體姿態、動作和行為的自動化識別與分析。
在場景應用中，通過視頻畫面對人員進行動作姿態的數據捕捉並進行數據的比對，自動識別視頻中人物動作姿態的行為和動作，利用AI算法對人員動作行為進行判斷、抓拍和報警提醒。人體行為分析技術的應用場景包括以下幾個方面：
1）姿態檢測與跟蹤：AI人體行為分析技術可以準確地檢測和跟蹤人體的姿態信息，包括骨骼結構、關節位置和動作軌跡等，可以應用於許多領域，例如運動分析、人機互動、虛擬現實等。
2）動作識別與分類：通過訓練深度學習模型，AI人體行為分析技術可以對人體動作進行識別和分類。例如，可以識別行走、跑步、打球、舉重等不同類型的動作，可以應用於體育訓練、姿勢糾正等領域。
3）行為推理與異常檢測：AI人體行為分析技術可以分析人體在特定場景中的行為模式，並利用機器學習算法識別正常和異常行為。例如，在視頻監控中，可以檢測到盜竊、打架、摔倒等異常行為，並及時報警或採取相應的措施。
二、在安防監控領域的應用
在現實的場景中，很多重要的場所需要進行全天候24小時監控，而傳統的監控方式是由監控巡檢人員對監控畫面進行肉眼觀看，當監控過多或者工作時長超負荷就會影響最終的監控效果。
假如利用AI智能檢測技術與視頻監控融合，通過深度學習算法，可以做到讓監控系統能自動對視頻中的人員進行動作跟蹤與識別。這類算法的原理是基於人體骨骼關鍵點檢測的深度神經網絡算法，自動識別人體的頭部、五官、四肢等25以上的關鍵點，通過關鍵點的數據描述人體骨骼信息的位移，判斷人體的動作及姿態，比如手勢動作識別、運動動作識別等。
三、TSINGSEE解決方案
TSINGSEE青犀視頻AI邊緣計算的智能分析網關（V3），內置了豐富的AI算法模型，其中，在人體行為分析上，就包括玩手機識別、打電話識別、抽煙識別、人員倒地識別、人員扭打識別、攀爬識別、人員睡崗識別等。在一些安全生產等場景中，這些違規行為極易導致安全隱患，從而引發安全問題，帶來生產事故。
將監控現場的視頻流接入到青犀AI邊緣計算的智能分析網關，就能實現對監控畫面的實時檢測與分析，能對人體行為進行檢測識別（玩手機、打電話、抽煙、人員倒地、人員扭打、攀爬、人員睡崗等）。當識別到這些行為時，系統將抓拍截圖並立即觸發告警，提醒管理人員及時查看與干預。還可以聯動語音裝置進行語音的提醒與警示。
與此同時，在應用中還能結合旭帆科技的視頻監控系統EasyCVR平台，將各個監控現場的設備（IPC、NVR、移動執法儀、布控球、智能移動終端等）統一集中接入平台，實現對監管區域的視頻匯聚、視頻監控、抓拍與錄像、歷史錄像回放、雲存儲、視頻集中存儲、磁碟陣列存儲、雲台控制、語音對講、告警上報等，並能通過平台級聯功能將視頻數據共享給上級監控中心。
視頻監控系統EasyCVR安防綜合管理平台兼容性強，支持多協議/多類型設備接入，包括國標GB28181、RTMP、RTSP/Onvif協議等，以及海康SDK、大華SDK、海康Ehome等廠家私有協議，也支持標準的API開發接口，可集成至移動端APP、小程序、其他業務平台播放，並提供分享連結和iframe地址，可直接在瀏覽器播放，十分方便工作人員的監管工作。
四、應用場景
利用TSINGSEE智能分析網關與視頻監控系統EasyCVR安防監控平台，可以應用在以下場景中：
- 電力巡檢：實現電力人員作業過程中的違規操作識別、異常行為識別等，保障電力作業人員的作業安全。
- 工地施工：自動檢測施工現場的人員是否存在違規行為，若檢測到將立即觸發告警，保障工地安全施工。
- 工廠車間：自動檢測工廠、車間流水線等員工是否存在違規行為，若檢測到將立即觸發告警，保障工廠安全生產。
總的來說，AI人體行為分析技術的發展為多個領域帶來了新的可能性，可以自動化地處理大量的人體行為數據，提取有用的信息，並輔助決策和改進工作效率。結合EasyCVR視頻監控技術，還能將被動監控變為主動監管，大大提高工作效率。