視頻人體行為AI識別通過對攝像頭采集的視頻中的人的行為信息進行智能分析，在此基礎上可完成多種類別的行為檢測。伴隨第22屆世界杯的到來，針對人工肉眼觀察弊端首次引進半自動越位識別技術，利用人工智能對越位行為做出精準分析輔助判罰，展示出行為分析算法的AI科技力量。當然人工智能技術中行為分析算法不僅在比賽中發揮著作用，在安防領域中同樣大放異彩，行為分析算法也并非如此單一。下面來看看在行為分析算法有哪些?發揮著什么作用?

行為分析算法有哪些

AI行為分析算法常用于高危企業安全生產監測當中，主要分為行業通用算法和行業特定算法，用于監測人員異常行為代替人工監管弊端。行為分析算法有：抽煙識別、打電話識別、人員闖入識別、安全帽識別、工衣工服識別、人員睡崗識別、周界入侵、人員離崗識別、玩手機識別、未戴口罩識別、人員摔倒識別等。

行為分析算法的作用

回顧往年發生的安全事件，多數事件都發生在化工、煤礦、加油站這些高危生產企業。追溯其原因大多因工作人員安全意識薄弱、人員工作行為不規范、并且企業規模擴大，海量的視頻數據依靠人工監管短板明顯導致安全生產難以保障。根據“十四五”規劃對高危企業安全生產提出了更高的要求，國家應急管理部門明確提出“AI+安全生產”的指導方向。

企業通過引進AI技術賦能傳統監測系統，部署AI行為分析算法避免了人工監管無法全面監管的漏洞。為此鯤云科技提供了AI視頻分析解決方案，通過行為分析算法可對人員異常行為實時分析，發現異常行為立即報警。幫助企業減少安全事故的發生，減少經濟損失助力企業安全生產。

行為分析算法應用領域

智慧化工：化工生產過程復雜，涉及的危險化學品類別多，管理鏈條長，化工園區和危險化學品企業安全事故多發，通過深度學習算法對人員行為實時智能監測報警，助力危化企業建立安全生產風險監測預警系統。

智慧加油站：加油站主要經營銷售汽油、柴油、乙醇汽油等易燃易爆產品，且加油站流動車輛多，容易引起火災、爆炸事故。利用行為分析算法可對加油區和卸油區內人員抽煙、打電話卸油作業時人員離崗、等違規行為進行智能識別，助力加油站安全穩定運行。

智慧工地：工地勞動人員構成多樣，缺乏施工安全知識，作業違章行為頻發。場地環境復雜，依靠人工管理漏洞多，缺乏智能化管控手段。通過部署智能視頻分析系統，利用行為分析算法對工地未佩戴安全帽、未穿反光背心、抽煙、打電話、人員闖入、人員摔倒等違規現象實時識別報警，構建危險快速響應機制，加強工地安全管理人員的工作效率。