人體攀爬行為檢測是指利用計算機視覺技術對人類攀爬物體的行為進行識別和分析。該技術主要依靠圖像和視頻數據進行分析，通過識別人類身體的各個部位，以及其在攀爬過程中的動作和姿態，實現對攀爬行為的檢測和跟蹤。該技術的場景應用比較廣泛，今天我們來介紹一下TSINGSEE青犀AI邊緣計算硬體智能分析網關內的攀爬檢測算法的應用場景。
傳統的人體姿態識別方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它們都是採用自頂向下的檢測方法，而Openpose作為姿態識別的經典項目，是採用的自底向上的檢測方法，主要應用於行為監測、姿態糾正、動作分類，在智能安防監控等領域局具有重要的研究意義和應用價值。
TSINGSEE青犀AI智能分析網關內部署了幾十種AI算法模型，包括人臉檢測、車輛檢測、物體檢測、警戒算法等，可應用在安全生產、通用園區、智慧城管等場景中。其中，人員攀爬檢測算法可以用在以下場景中：
1）樓宇建築安全監測
利用人體攀爬行為檢測技術，對建築物外牆、高樓懸掛設備等進行監測，實現對人員攀爬建築物的自動告警、抓拍與處理。
2）公共安全管理
通過攀爬行為檢測技術，對公共場所如校園、車站、商業區、景區等的牆體、防盜網等進行監測，通過現場監控攝像頭採集的視頻畫面，對人員的危險攀爬行為進行識別，並能觸發告警，提醒管理人員及時干預，提升公共安全管理水平。
3）安全生產監管
在企業的安全生產管理中，如工地、工廠等場所中，工人的安全意識薄弱，違規攀爬行為會導致安全意外事故。因此，基於AI算法的人體攀爬行為檢測十分重要。通過對現場監控圖像的實時分析，對人員違規攀爬行為進行識別與預警，可以及時阻止意外事件發生。
4）攀越圍欄/周界入侵
在一些重點場所的安全管理中, 對於人員攀越圍欄的入侵行為監管也是非常重要的。基於視頻圖像的人體攀爬行為檢測技術，可以打破傳統人工監管的效率低下問題，當檢測到人員翻越圍欄、人員入侵行為時，將立即觸發告警，並進行抓拍，同時也可以結合現場語音裝置進行驅離提醒，提高場所的安全防範水平與智能化監管能力。
AI智能分析分析網關可以通過RTSP/onvif協議接入部署在監控現場的攝像機，並對監控視頻流進行實時檢測，當識別到現場人員存在攀爬行為時，將立即觸發告警並抓拍、記錄，同時將告警消息上傳至視頻監控系統EasyCVR視頻匯聚綜合管理平台。
安防視頻監控EasyCVR平台不僅可以接收告警消息，還支持對告警消息進行分級、分類和檢索、查詢。此外，平台還可以提供安防視頻監控能力，通過對現場監控設備的統一集中接入和匯聚管理，能實現對工廠、工地等場所的可視化視頻監管，如：實時遠程視頻監控、視頻錄像、存儲與回放、語音對講、智能告警、雲台控制等。
平台支持通過標準協議及標準API接口，將視頻監控數據對接到上級監控中心，同時也能支持調用、集成與二次開發，滿足更多業務場景的拓展需求。
隨著5G、AI、邊緣計算、雲平台等先進技術的發展與落地應用，利用EasyCVR遠程視頻監控技術、AI視頻識別技術等，對監管現場進行智能化監管、對人員的違規行為、安全隱患等進行檢測與預警，可以實現真正意義上的「無人值守」模式。