随着互联网、5G等概念的提出及高速发展，在安防领域中，视频监控成为目前最常见的设备，同时对于视频所录制的信息进行识别分析也成为各行各业必不可少的应用需求之一。对视频进行AI行为分析，特别是对于视频中包含大量的音频、复杂的背景等内容的信息进行有效的分析，目前已经成为计算机视觉领域应用的重要解决方案之一。

传统的视频监控主要功能在于事后取证，实时监测需要人工紧盯电脑无法起到预防风险的作用。对视频中的动作进行AI识别分析，可以满足生产、工作对安防的要求，让整个监控系统安全性和实用性大大提高。

视频中的AI动作识别分析的实现主要涉及哪些技术及算法呢？

AI视频行为识别主要是采用了AI神经网络的深度学习算法、视频结构化技术、移动侦测算法、图像比对算法、人体跟踪算法等技术深度分析视频中的人体动作基础信息，通过统计和分析后实现风险预警、应急处理等功能。由此可见，AI视频行为识别可以实时对视频中的人体动作行为进行分析实时预警，对于突发情况系统可以做出快速的反应。

AI动作行为分析及异常行为预警一般应用在哪些领域呢？

对于视频行为进行识别是目前信息科学领域的一个重要的研究热点。随着数字化、网络化、智能化水平的不断提高，对于视频数据进行AI识别可实现众多行业的智能化水平的提高。可广泛应用在智能制造、养老健康、康复训练、娱乐互动等。

就智能制造领域而言，对生产车间的监控视频进行视频检测和识别可以大大提高企业的智能化水平，对于安全生产也同样发挥了巨大的作用。

对生产车间内的工作人员的一系列行为流程进行识别，如动火行为、高空作业行为、上下交叉作业行为等动作流程进行识别后进行分析与监督，实现主动监控，完成事前预警、事后规范管理。对监控视频中的非正常行为进行识别和分析，可以实现远程监控的自动检测及预警。如禁烟场所的抽烟动作识别、如工作时间内打电话的动作识别、如聚众打架斗殴行为识别、入侵行为识别、员工离岗行为识别等等。

由此可见，视频人体行为AI识别这一智能化视频识别，通过对摄像头采集的视频中的人的行为信息进行智能分析，在此基础上可完成多种类别的行为检测。真正实现安全生产，有效避免人员及财产的损失、助力生产制造领域的智能化升级。