伴隨著科技的發展，AI行為識別視頻監控系統在安防監控行業也得到了長足的進步。尤其是，AI行為識別視頻監控系統方面的公司將動態性認知能力視作公司發展的核心技術之一。人工智能技術行為識別技術可以與此同時剖析同一臺監控攝像頭的很多出現異常行為，而且可以與此同時識別情景中的很多個出現異常行為。傳統的視頻檢測技術在這方面的功能很差，同一臺監控攝像頭可以識別的出現異常行為十分比較有限。

Python是一門解釋性腳本語言解釋型語言，是在運行的時候將程序翻譯成機器語言；解釋型語言的程序不需要在運行前編譯，在運行程序的時候才翻譯，專門的解釋器負責在每個語句執行的時候解釋程序代碼，所以解釋型語言每執行一次就要翻譯一次，與之對應的還有編譯性語言。跨平臺概念是軟件開發中一個重要的概念，即不依賴于操作系統，也不依賴硬件環境。一個操作系統（如Windows）下開發的應用，放到另一個操作系統(如Linux)下依然可以運行。

AI行為識別視頻監控系統來自機器視覺技術的革新。機器視覺技術應用是人工智能技術分析的一個支系。它可以在圖形和圖象具體內容敘述中間創建投射關聯，使電腦可以根據圖像處理和剖析比較，進而熟悉視頻圖象中的具體內容。人工智能技術行為識別可以精確識別情景當中人員的異常行為，而傳統化的安防監控是各種各樣情景轉變后形成的視頻，不可以精確識別人的實際出現異常行為。機器視覺技術在視頻監控安防行業的運用偏重于提升系統服務平臺的數字化水平，而提升系統服務平臺的數字化水平首要聚集在識別分析層。

# Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: logger.info('Overriding model.yaml nc=%g with nc=%g' % (self.yaml['nc'], nc)) self.yaml['nc'] = nc # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names # print([x.shape for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, 64, 64))]) # Build strides, anchors m = self.model[-1] # Detect() if isinstance(m, Detect): s = 256 # 2x min stride m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) check_anchor_order(m) self.stride = m.stride self._initialize_biases() # only run once # print('Strides: %s' % m.stride.tolist()) # Init weights, biases initialize_weights(self) self.info() logger.info('') def forward(self, x, augment=False, profile=False): if augment: img_size = x.shape[-2:] # height, width s = [1, 0.83, 0.67] # scales f = [None, 3, None] # flips (2-ud, 3-lr) y = [] # outputs for si, fi in zip(s, f): xi = scale_img(x.flip(fi) if fi else x, si, gs=int(self.stride.max())) yi = self.forward_once(xi)[0] # forward # cv2.imwrite(f'img_{si}.jpg', 255 * xi[0].cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))[:, :, ::-1]) # save yi[..., :4] /= si # de-scale if fi == 2: yi[..., 1] = img_size[0] - yi[..., 1] # de-flip ud elif fi == 3: yi[..., 0] = img_size[1] - yi[..., 0] # de-flip lr y.append(yi) return torch.cat(y, 1), None # augmented inference, train else: return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train

AI行為識別視頻監控系統可以將身體的運作可以包含走動、蹲、坐、跳、跑等進行數據分析，這些行為是人們日常生活的基礎方式，這種方式的表現可以使我們得到許多信息內容，如識別經常或長期閉上眼可以識別人們總想睡覺，可以運用于安全駕駛危險駕駛警示；在引喻動作中，OK手勢可以識別為取得成功或提前準備進行等信息內容；可以看得出，合理的有效識別可以傳遞很多的信息內容，隨后在AI行為識別視頻監控系統等行業充分發揮至關重要的智能化和信息內容功效。