最近，經常遇到用戶在使用我們產品的過程中，不僅限於單純的使用音視頻流轉化、分發這些基礎能力層功能，更多的開始運用智能分析技術。我們知道，人工智能能為攝像機配備更加智慧的大腦，以匹配到前端的采集，讓整體系統進一步改善，並減少人力的投入成本。
像是行為分析與主動識別這些智能分析技術就進一步賦予了視頻監控的生命力，隨着智能化趨勢的發展，AI視頻技術已經在監控行業中嶄露頭角。
RTSP/GB/T28181網絡攝像頭流轉化過程中添加算法分析的方法
需求分析
下面我們來看下用戶的需求：客戶的應用場景是在進行網絡攝像頭接入過程中，不僅要實現視頻直播、存儲、回放，同時需要拉取每個攝像頭的裸流地址給到算法中心進行處理。
具體如下：
1）視頻存儲、回放；
2）通道配置，基礎配置；
3）同時視頻拉流給多個算法中心使用；
4）Onvif和GB/T28181協議都需要，設備的注冊或類似於心跳機制。
了解我們產品的小伙伴知道，關於智能分析我們也有對應的產品EasyAIFilter，通過EasyNVR+EasyAIFilter可以實現自定義視頻AI智能分析。具體參照下圖：
對此我們初步建設了兩種方案，下面我們就這兩種方案給大家詳細講解一下：
方案一：
根據用戶的需求，結合用戶的預算，我們建議用戶在智能分析側選擇用專用拉流組件EasyRTSPLive代替用戶原方案中的ffmpeg，直接從攝像頭中拉取流地址給到算法中心，同時通過GB/T28181或者RTSP協議進行設備的注冊或者拉流，給到流媒體服務器進行視頻的直播、回看。
方案二：
啟用智能分析功能，具體方法為：修改easynvr.ini 中的參數 ai_filter設置為1，默認此參數為0，這樣就啟用了AI分析的功能。將用戶已有的算法模型替換以上架構中EasyAIFilter進行算法處理，然后將分析結果傳給我們的流媒體服務器進行轉發、分發和輸出。
智能分析應用場景：
從視頻智能分析的主要應用來看，有兩個大的發展方向。
其一是以車牌識別、人臉識別為核心代表的智能識別技術，主要應用於電子警察、機楊、海關。
另一個是以周界防范、人數統計、自動追蹤、逆行、禁停等規則為代表的行為分析技術，主要應用於圍牆周界警戒區、商場、交通、景點流量統計，道路禁停禁放、違章逆行、場景跟蹤等方面。
- 雙機自動跟蹤：智能分析攝像機加普通快球方式。可應用於城市報警應急預案。突發事件的物體跟蹤。
- 人流量統計：統計框選區域進出人員的數量，應用於超市商場顧客流量的分析統計，幫助商家制定相應的銷售策略。應用於景點、地鐵口，提供流量數據供人員管制應用。
- 穿越警戒區：通過設置虛擬圍籬，對周界進行偵測。當發現可疑人員或者物體穿越圍籬，即觸發報警，並將報警信號上傳至監控管理中心。同時可將報警畫面通過網絡上傳至遠程監看用戶。應用於交通馬路人行橫道或斑馬線、廠區重點區域圍牆、學校、看守所圍牆等。
- 丟失分析：通過在監控畫面上畫出一塊放置重要物品的區域作為警戒區域，只要此物品離開了警戒區域，那么將立即觸發報警規則。應用於重點保護區域如博物館，展覽廳，拍賣會，金銀店等。
- 方向分析：在實際監控中，人們可能會關心人流的方向和車流的運動方向，通過方向的識別可以判斷目標是否為不合法走動或行駛，如果出現逆向行為，目標將會被自動鎖定，並同時報警。應用於單向行駛的道路；重要出入口等。
- 智能跟蹤：對可疑人或物體進行目標鎖定，對目標的運動軌跡進行記錄，同時攝像機將跟隨目標轉動並報警。應用於高檔小區，人員禁入區域，機密區域，重要保護區域等。並可作為案發后，對案件回放過程的軌跡進行分析。達到迅速破案的作用。
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