视频监控ai分析系统软件是一种新一代的视频分析技术手段，也是ai技术在安全领域的极致运用的体现。视频监控ai分析系统技术 突破了传统式监控技术的阻碍。ai视频监控智能分析系统构造了三维模型身体的主要架构，并依据身体的行为轨划定了各种各样出现异常的个人行为，并对运动系统开展了进一步的机器学习。
在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域，这就是R-CNN的一个改进策略，其采用了selective search方法来找到最有可能包含目标的子区域（Region Proposal），其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域，这会提升效率。
传统的视频监控设备存在手动管控查询耗时费力，预警信息对策不迅速，过后调查取证艰辛，数据信息利用率低，不能考虑到客户的诉求。视频监控ai分析系统软件帮助企业安全工作方式，智能化的为企业保驾护航生产施工各处安全难点。人视频监控ai分析系统软件可以马上对工作员不规范行为、工作员的安全生产配戴、违规操作过程、机械设备不安全系数状况、地理环境风险性进行预警监控，降低发生意外事件造成风险性。
def _build_net(self):
"""build the network"""
if self.verbose:
print("Start to build the network ...")
self.images = tf.placeholder(tf.float32, [None, 448, 448, 3])
net = self._conv_layer(self.images, 1, 64, 7, 2)
net = self._maxpool_layer(net, 1, 2, 2)
net = self._conv_layer(net, 2, 192, 3, 1)
net = self._maxpool_layer(net, 2, 2, 2)
net = self._conv_layer(net, 3, 128, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 4, 256, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 5, 256, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 6, 512, 3, 1)
net = self._maxpool_layer(net, 6, 2, 2)
net = self._conv_layer(net, 7, 256, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 8, 512, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 9, 256, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 10, 512, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 11, 256, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 12, 512, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 13, 256, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 14, 512, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 15, 512, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 16, 1024, 3, 1)
net = self._maxpool_layer(net, 16, 2, 2)
net = self._conv_layer(net, 17, 512, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 18, 1024, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 19, 512, 1, 1)
net = self._conv_layer(net, 20, 1024, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 21, 1024, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 22, 1024, 3, 2)
net = self._conv_layer(net, 23, 1024, 3, 1)
net = self._conv_layer(net, 24, 1024, 3, 1)
net = self._flatten(net)
net = self._fc_layer(net, 25, 512, activation=leak_relu)
net = self._fc_layer(net, 26, 4096, activation=leak_relu)
net = self._fc_layer(net, 27, self.S*self.S*(self.C+5*self.B))
self.predicts = net视频监控ai分析技术选用GPU计算，对视频流开展即时分析，对图片开展分析，而传统化的视频那款多没有分析预警功能，相对而言网络服务器分析高效率低许多。关键的差异取决于视频监控ai分析技术可以做好同时分析好几百路视频，而传统化的视频监控只有人工的分析监控几十路视频就已经很费劲了。视频监控ai分析技术可以实现与此同时分析同一监控摄像头与此同时发生的N个出现异常个人行为，当一起发生的情景中产生的N个出现异常个人行为时就可以鉴别报价。
