计算机视觉AI算法在视频智能监控领域中的应用已经逐渐展现出其巨大的潜力和价值。随着科学技术的慢慢的提升，传统的视频监控方式已经没办法满足现代社会对于安全性和效率的需求。而计算机视觉算法的引入，为视频智能监控带来了革命性的变革。

  计算机视觉技术可以通过图像处理和模式识别技术，对监控视频进行高效、准确的解析和处理。它可以在海量的视频数据中，迅速筛选出有用的信息，并对其进行自动分析和判断。这种技术的应用，大幅度的提升了视频监控的效率和准确性，为公共安全和社会稳定提供了有力保障。

  卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：CNN是一种深度学习模型，非常适合于处理图像数据。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能自动提取图像中的特征，并进行分类、识别等任务。CNN在计算机视觉领域取得了显著的成果，例如图像分类、目标检测、图像分割等。

  循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：RNN是一种用于处理序列数据的深度学习算法模型，其结构包括循环连接的神经元，能够在处理序列数据时保留先前的信息。在计算机视觉中，RNN可用于序列标注、图像描述和视频分析等任务。

  支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：SVM是一种分类算法，可用于二分类、多分类和回归分析。它通过将数据映射到高维空间中，找到能够将不同类别数据分隔开的最优超平面。在计算机视觉任务中，SVM能够适用于图像分类、目标检测和图像分割等任务，它具有较高的准确性和鲁棒性。

  卡尔曼滤波器（Kalman Filter）：卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的优化算法模型，常用于目标跟踪和姿态估计等计算机视觉任务。

  随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法模型，能用来图像分类、目标检测和特征选择等计算机视觉任务。

  TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关V4内置了近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，上报识别结果，并能进行语音告警播放。硬件管理平台支持RTSP、GB28181协议，以及厂家私有协议接入，可兼容市面上常见的厂家品牌设备，可兼容IPC、网络音柱等，同时也支持AI智能摄像头的接入。对于已部署有算法的AI智能摄像头，平台也能展示摄像头上传的告警信息。

  AI智能分析网关V4平台支持前端设备管理、实时视频预览、录像与云存储、告警推送、取证抓拍、算法在线加载及优化、数据态势分析大屏等。

  算法配置后，即可对监控视频流进行实时检测，包括安全帽/工作服检测、人员摔倒、玩手机/打电话检测、区域人数统计、区域进入检测等。当检测到事件后，将立即触发告警并抓拍，并上报告警消息。告警消息可通过弹窗、提示音等方式来进行提醒，便于管理人员及时查看。

  AI智能分析网关V4内置的计算机视觉算法在视频智能监控领域中有许多应用，包括但不限于以下几个方面：

  1）行人识别与跟踪：AI算法能够最终靠视频监控图像实时识别和跟踪监控区域内的行人，以此来实现对人员活动的监控和分析，如人脸识别、人脸检测与行人结构化、人员入侵等。

  2）物体检测与识别：AI智能分析网关V4可以检测和识别监控视频中的各种物体，如安全帽、反光衣、工作服、口罩、地面垃圾、车辆等，能帮助监控管理人员及时有效地发现异常情况。

  3）行为分析：可以分析监控视频中的人员活动和行为，例如人员摔倒、睡岗、抽烟、打电话、玩手机、聚集、徘徊等，帮助监控人员及时识别和防范潜在的风险。

  4）事件检测与报警：能够最终靠分析监控视频中的动态变化，实现对特定事件的智能检测和报警，如烟火、区域入侵、车辆违停、消防通道占压等，并能抓拍和上传告警。

  5）环境监视测定：通过接入物联网传感器，AI智能分析网关V4视频智能分析系统管理平台可以实时采集和监测监控区域的环境状况，如温度、湿度、烟雾等，帮助监控人员及时做出应对措施。

  总之，计算机视觉算法在视频智能监控领域的应用能够在一定程度上帮助监控人员快速准确地进行监控和分析，提高监控系统的智能化水平，减少人工干预，提高监控效率和效果。