人体行为识别/人体姿态估计AI算法模型介绍及场景应用
AI算法模型训练是指利用大量的数据以及特定的算法来训练出一个能够完成任务的计算模型。在进行AI算法模型训练时，通常需要经过以下几个步骤：
- 数据收集和预处理：首先需要收集用于训练的数据，然后对数据进行清洗、标注、归一化等处理，以便于算法模型的有效学习。
- 特征选择和提取：在训练之前，需要选择合适的特征并提取出特征向量，这将直接影响算法模型的性能和效果。
- 确定训练算法：选择合适的训练算法对数据进行训练，常用的算法包括神经网络、决策树、支持向量机等。
- 模型训练和参数调优：将数据输入到训练算法中，通过迭代学习来不断优化算法模型的参数，以提高模型的性能和精度。
- 模型评估和验证：对训练好的模型进行评估和验证，通过与测试数据集的比较来评估模型在未知数据上的泛化能力。
- 模型部署和应用：最后将训练好的模型部署到实际应用中，实现对新数据的预测和推断，从而实现具体的业务需求。
总的来说，AI算法模型训练是一个复杂的过程，需要在理论、实践和经验的基础上进行综合考虑和运用，以实现有效的模型训练和应用。
TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4属于高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备，硬件内部署了近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。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(如：AI烟火摄像机)，平台也能接收和展示摄像头上传的告警信息。
在人体行为识别检测上，AI智能分析网关V4可支持：
- 吸烟检测/打手机检测/玩手机检测
- 离岗检测/睡岗检测
- 摔倒检测
- 区域入侵/越界检测/周界入侵
- 区域未停留/区域徘徊
在场景应用上，AI智能分析网关V4涉及到人体行为识别的算法可以应用在以下场景和领域中：
- 1）企业安全生产：自动检测作业过程中是否存在人员违规行为（如：吸烟/打手机/玩手机、睡岗离岗等），并实时抓拍和告警，提醒管理人员及时干预，避免引发安全事故，保障企业安全生产，可应用在工地、工厂、车间、矿山、电力、能源等行业。
- 2）园区/社区/校园/楼宇：自动识别人员的入侵行为及危险行为，提高周界安全防范水平。
目前开源的行为检测AI模型包括但不限于：
- OpenPose：一个基于深度学习的实时多人姿势估计系统，可以检测人体的关键点和姿势。
- Action Recognition Models：一系列针对动作识别任务的深度学习模型，可以识别和分类人体的各种行为。
- PyCoral Action Recognition：使用谷歌的Coral加速器实现的动作识别模型，可以在边缘设备上实现实时的行为检测。
- DeepLabCut：一个用于姿势估计和行为检测的开源工具包，可以用于研究动物行为学和人体运动分析等领域。
- DensePose：Facebook开源的人体姿势和密集姿态估计模型，可以对人体的姿势和姿态进行更精细的检测和分析。
这些模型和工具提供了丰富的功能和灵活性，可以用于不同领域和应用场景中的行为检测任务。
