人工智慧視頻分析技術是利用計算機視覺、模式識別和深度學習算法等技術，對視頻數據進行自動化處理和分析的過程。其基本工作原理包括以下幾個步驟：
- 視頻採集：通過攝像頭或其他視頻設備獲取源視頻數據。
- 視頻預處理：對視頻進行去噪、增強和解碼等處理，以獲取清晰、可用的視頻圖像。
- 視頻分割：將視頻劃分為一幀幀連續的圖像，並提取相關信息。
- 視頻特徵提取：通過計算機視覺算法，提取視頻中的關鍵特徵，如人物、車輛、場景等。
- 目標檢測與跟蹤：通過目標檢測算法，識別並定位視頻中的特定目標，並在連續幀之間進行跟蹤。
- 行為分析：根據目標的軌跡和動作，對其行為進行分析和分類，例如人類活動檢測、異常行為識別等。
- 事件識別與警報：通過對視頻中的特定事件進行識別，如交通事故、盜竊等，及時發出警報通知。
部署了AI算法的TSINGSEE視頻智能分析系統，可以實現對接入的視頻圖像進行人、車、物體、行為等追蹤和檢測，包括人臉檢測、人體事件、行為分析、車輛結構化數據、行業及場景類AI檢測等，具體如：人臉檢測、人員入侵、危險區域闖入、人員聚集、安全帽/反光衣/工作服識別、車輛識別、車牌識別、非機動車檢測、車倆違停、煙火識別等，可應用在安全生產、通用園區、智慧食安、智慧城管、智慧煤礦等場景中。
人工智慧視頻分析技術在實際應用中有廣泛的場景，如：
1）安防監控：通過分析視頻中的人員、車輛、行動等信息，實現對安全風險的感知和預警。
2）交通管理：識別交通流量、車輛違規行為、事故發生等，協助城市交通管理部門優化交通組織和減少事故發生率。
3）智能商業：通過識別顧客特徵、行為和購買意願，實現精準廣告投放和商品推薦。
4）賽事轉播：通過自動攝像頭跟蹤和跟拍技術，提供更好的賽事觀賞體驗。
5）智能醫療：輔助醫學影像診斷、實時監測患者狀況等。
在安防監控領域，通過視頻監控、數據分析等技術手段，可以實現對特定區域或目標的可視化監控和管理。例如，安防監控系統EasyCVR視頻匯聚平台與TSINGSEE青犀AI算法平台構建的智能化應用場景方案，基於平台的視頻監控技術與AI算法智能識別技術，可以對所有前端感知設備的傳輸數據進行數據採集、視頻匯聚、實時監控、智能分析、預警推送等，可以應用在智慧安防、智慧安監、智慧校園、智慧景區、智慧社區、物流與倉儲、智慧農業等場景中。