視頻監(jiān)控系統(tǒng)依靠深度學(xué)習(xí)完成基本 AI分析，提高了監(jiān)管工作效率，依然在實(shí)用性、正確性與智能化方面面臨困境，如復(fù)雜環(huán)境識(shí)別可擴(kuò)展性不夠、數(shù)據(jù)匯總分析難等。“智能體”具有獨(dú)立認(rèn)知、管理決策等能力，為視頻監(jiān)控系統(tǒng)更新給予新思路。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)已普遍集成化根據(jù)深度學(xué)習(xí)的AI分析技術(shù)性，取得成功解鎖面部識(shí)別、行人檢測(cè)、車子識(shí)別及其個(gè)人行為識(shí)別等基本功能，促使監(jiān)管工作效率完成了質(zhì)的變化。

目前AI分析多專注于單一目標(biāo)識(shí)別或特定個(gè)人行為的檢查，無法深度理解繁雜環(huán)境下的多目標(biāo)互動(dòng)交流、群體思維模式和事件發(fā)生的根本原因和前后文。比如，可以識(shí)別出“飛奔”，但無法理解是“追逐”、“逃出”或是“鍛練”。

智能體可以深刻理解視頻里的繁雜行為方式，而不僅僅是簡(jiǎn)單的物體檢測(cè)。比如，識(shí)別工作人員的病變彷徨運(yùn)動(dòng)軌跡、異常地區(qū)滯留、物件的病變擺放或拿走、多人的聚集和推搡、汽車的逆向行駛或超速行駛等。建立正常的行為模型，智能體能更準(zhǔn)確地檢測(cè)到偏移標(biāo)準(zhǔn)模式的行為問題。

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