关键词： 大型施工机械   目标检测   施工监管   安全预警   视频分析  

摘要： 为在铁路工程中加强对铁路大型施工机械的安全管理,帮助建设管理单位实现对施工现场大型施工机械的整体掌控,设计了大型施工机械监管系统,介绍了其总体架构,并重点阐述了其中智能视频分析模型的设计。该模型基于YOLOv6模型,结合迁移学习、不平衡学习、数据增强等多种深度学习技术,实现铁路大型施工机械的快速定位与分类。模型的宏平均准确率可达94.0%、mAP可达0.956、每秒检测帧数可达84,准确性和实时性均满足实际应用需求。

关键词： 拥堵感知   收费站   高速公路   人工智能模型  

摘要： 收费站是高速公路的重要枢纽,其拥堵程度能直接影响路网整体运行状态。为了实现对收费站拥堵情况的监测与快速告警,实现收费站智能化建设目标,提出了一个基于人工智能视频分析技术的收费站拥堵感知平台。该平台基于深度学习模型YOLOv5完成交通事件识别分类,基于时间和空间熵模型完成交通事件分析,实现了对收费站拥堵事件的智能识别、分类与告警。采用实时的四川省高速的收费站视频监控数据,对平台进行了验证。结果表明,该平台在各种复杂环境下均能有效地监测收费站的拥堵情况,并迅速发出预警,能够为保障道路畅通、提高交通效率发挥重要作用。

关键词： 短视频   公共政策   公共政策传播   信息框架   框架效应   “双减”政策  

摘要： [目的/意义]短视频作为新兴的互联网信息表达方式,已逐渐成为政策传播的重要工具。探索短视频平台在公共政策信息传播中的效力以及受众采纳意愿,有助于提升公共政策传播效果。[研究设计/方法]以“双减”政策为例,根据框架效应理论和信息采纳理论,通过内容分析法归纳总结短视频平台中“双减”政策信息框架的组织方式,同时分析不同政策信息框架对传播效果的影响;此外,采用在线控制实验法验证了不同政策信息框架对受众采纳意愿的影响。[结论/发现]在短视频平台中有近四成的信息使用了目标框架,其中损失框架居多,多数采用集体主义视角和非叙事陈述方式;目标框架、文化框架、叙事框架对受众的评论、转发、点赞意愿并未产生显著影响;双减政策信息中,损失、收益框架,集体、个人主义价值观以及叙事和非叙事要素都能增强受众的采纳意愿,并且目标框架与文化框架之间存在交互效应。[创新/价值]研究结论对于政策宣传部门及相关政府机构优化政策传播策略,提高传播效果具有启示作用。

关键词： 智慧工地   AI视频分析   边缘计算   安全生产  

摘要： 工地施工安全的智慧化保障与管理是建设"智慧工地"的重要目标.基于AI视频分析的安全生产智能终端设备是能实现AI边缘计算与中央网关功能的智能终端,可以与施工现场视频监控、自动化机具、移动终端等设备紧密联动,实现对施工人员、施工器具、施工场地周界的安全管理.其在架构上还具有联动更多其他功能设备的能力,同时可以匹配不同种类的监管云平台与移动端APP,以满足用户进行后台和移动端综合管控的需求.

关键词： 智能视频分析技术   智慧安防   应用价值  

摘要： 智能视频分析技术在水电开发公司中智慧安防中的有效应用,可以提高安防效率,提升安全性能,优化资源配置,便于数据分析等。智能视频分析技术的功能多样,包括目标识别和跟踪、异常检测和报警、可视化管理等,可提高智慧安防的建设成效,加强安防管理的效果。本文主要阐述智能视频分析技术在智慧安防中的应用意义和体现,希望对安防管理水平的提升起到借鉴作用。

关键词： 智能视频分析   智能监控   智慧安防  

摘要： 智慧安防作为智慧城市建设的重要组成部分，已经成为社会安全保障和治理能力提升的重要手段。在智慧安防系统中，智能视频分析技术作为关键技术之一，具有重要的应用价值。本文主要研究了智能视频分析技术在智慧安防领域的应用。通过综合分析智慧安防中智能视频分析技术的系统组成及原理和特点，本文进一步阐释了该技术在商场、机场、车站等公共场合，以及监狱、学校、医院等特殊场合安防项目中的重要作用。

关键词： 短视频   公共政策   公共政策传播   信息框架   框架效应   “双减”政策  

摘要： 公共政策深刻影响着社会生活的各个方面,其传播贯穿于政策的制定与实施,涉及政府、媒体和公众等多个主体。通过多种互动,政策信息得以有效传达、充分交流和广泛共享,从而实现政策的普遍认同。因此,研究公共政策传播具有重要意义。随着媒介技术的快速发展,短视频作为新兴的互联网信息表达方式,已逐渐成为政策传播的重要工具。在这样的背景下,探索短视频平台在公共政策信息传播中的效力,以及受众采纳意愿,有助于提升公共政策传播效果。 本文以“双减”政策为例,通过对公共政策传播、信息框架及效应、公众采纳意愿等相关文献的梳理,在框架效应理论、信息采纳理论和行为决策理论的基础上,结合短视频平台的特点,对抖音平台中“双减”政策短视频进行内容分析,归纳总结短视频平台中“双减”政策信息框架的组织方式,分析不同政策信息框架对传播效果的影响。为进一步探究不同政策信息框架对受众采纳意愿的影响,本文在前人研究成果的基础上提出了研究假设,并采用了在线控制实验与问卷调查相结合的实证研究方法进行研究。使用SPSS26.0统计对问卷结果进行分析,以此来验证研究假设。 研究结果表明:在短视频平台中有近四成的信息使用了目标框架,其中损失框架居多,多数采用集体主义视角和非叙事陈述方式;目标框架、文化框架、叙事框架对受众的评论、转发、点赞意愿并未产生显著影响;“双减”政策信息中,损失、收益框架,集体、个人主义价值观以及叙事和非叙事要素都能增强受众的采纳意愿,并且目标框架与文化框架之间存在交互效应。研究结论对于政策宣传部门及相关政府机构优化政策传播策略,提高传播效果具有启示作用。

关键词： 智能视频分析   异常行为检测   多实例学习  

摘要： 人体异常行为检测是智能视频分析技术中的重要研究内容之一,主要采用深度学习和计算机视觉技术自动地从监控视频中识别出人的异常行为。当前,基于弱监督的人体异常行为检测因只需粗粒度的标签和较高的检测性能,引起了科研工作者的广泛关注,但仍存在模型训练不够稳定、模型对异常特征的判别能力较低以及模型在未知场景中的泛化能力差等问题,需要对基于弱监督的人体异常行为检测进行改进。因此,本课题针对监控场景下的弱监督人体异常行为检测模型的优化与相关方法开展深入研究。本文研究工作如下: (1)针对人体异常行为检测中模型训练不够稳定问题,受半监督方法中构建正态原型的思想,提出一种改进多实例学习的人体异常行为检测模型。首先构建一个正态引导模块将所有正常视频的正常模式编码为正态原型。然后利用相似性原理,将异常视频输入正态引导模块中与正态原型比对,初步筛选异常视频中的异常实例。模型训练初期,通过提高模型选择异常实例的准确性,提高异常行为检测器的性能,同时也解决了训练过程中的不稳定性。ShanghaiTech数据集、UCF-Crime数据集和XD-Violence数据集上的实验结果表明,提出模型的检测精度分别达到了97.48%、85.52%和78.48%。 (2)针对人体异常行为检测模型对异常特征的判别能力较低,易受环境的影响导致错误检测的问题,基于真实视频中的异常事件帧连续的这一事实,提出一种改进特征幅值学习的人体异常行为检测模型。模型构建了一个幅值连续模快,通过相邻帧的特征幅值对每一帧的特征幅值进行优化,从而减小环境对特征幅值的影响。同时结合动态特征幅值学习损失函数,通过视频长短动态调整视频帧的选择,提高模型对长视频中异常特征的判别。提出模型在ShanghaiTech数据集、UCF-Crime数据集上进行了实验验证,结果表明,相比其他基于特征幅值学习的人体异常行为检测模型,提出模型的检测精度分别达到了97.47%和87.46%。 (3)针对人体异常行为检测模型在未知场景中泛化能力差的问题,提出了一种基于元学习的人体异常行为检测方法。该方法构建了一个两阶段的人体异常行为检测框架。在内循环阶段,通过减少任务内部损失函数提高基础检测器的检测精度;在外循环阶段,通过设计多个任务,使模型适应不同任务,提高模型的内部表示能力,使模型快速适应新的场景。所提方法只需少量未知场景的视频信息就可以训练出适应未知场景的模型,且模型在未知场景中收敛的更快,可以大幅提高模型的泛化能力。在UCF-Crime数据集、XD-Violence数据集和UCSD Ped2数据集上的实验结果表明,提出方法的训练迭代次数分别降低到105、125和135次。

关键词： 明厨亮灶   监管软件   智能视频分析   产品改进  

摘要： 一直以来,食品安全被视为最重要的民生工程和民心工程。它不仅关系到人民群众的生命健康,也关乎社会的稳定与和谐发展,因此,各级政府都高度重视食品安全保障工作。为提升食品安全水平,自2014年以来国家市场监管部门出台了一系列政策来推动“明厨亮灶”工程实施。特别是近年来推行的“互联网+明厨亮灶”,通过在餐饮企业后厨安装摄像头,将餐饮企业现场制作过程、操作间管理等环节实时呈现,监管部门和公众可以随时通过联网终端查看后厨环境卫生和食品加工过程。在“网络厨房”推进过程中,地方政府投入大量资金建设了监控网络和指挥中心,并指定专人进行抽查和巡检。尽管在人力、物力和财力上投入巨大,但监管效果未达预期。 近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,其在视频分析领域的应用日渐成为研究焦点。特别是在食品安全监管领域,借助AI智能视频分析技术赋能“互联网+明厨亮灶”,对于提升食品安全监管效率具有重要意义。本研究以Y公司的“互联网+明厨亮灶”食品安全监管软件产品为对象,旨在深入探讨AI智能视频分析技术在提升产品智能化方面的应用及效果,以期为餐饮食品安全监管提供更加强有力的技术支撑。首先,本研究通过文献研究法和比较研究法对国内外研究现状和相关理论方法进行了梳理总结,为后续研究奠定了理论基础。随后通过案例研究法介绍了当前Y公司“互联网+明厨亮灶”监管软件产品的现状,并指出了现有产品在食品安全监管方面的不足,如人工巡查效率低、违规线索发现难、事前预警能力弱及日常监管缺乏靶向性等。在此基础上,通过分析监管部门、餐饮企业和社会公众三方需求,提出引入AI智能视频分析技术来为现有监管软件产品赋能的解决方案,通过运用先进的人工智能技术提升视频数据的处理效率、提高异常行为识别的准确率并建立自动预警提醒机制。项目的验证结果表明,改进后的明厨亮灶监管软件产品成功实现了后厨违规行为的自动监测、精准识别、实时抓拍和及时预警。这一改进显著提高了食品安全监管的效率,同时增强了监管工作的客观性、预见性和靶向性,为餐饮食品安全管理水平的提升提供了有力支持。 总的来说,本研究深度剖析了 AI智能视频分析技术在增强明厨亮灶监管软件产品性能方面的运用,不仅构建了一套高效的优化方案,而且通过实际项目对其可行性和实效性进行了验证。这不仅为监管软件产品的持续升级提供了技术性的参考和指引,同时也为食品安全监管领域带来了全新的研究视角和方法论,具有重要的理论意义和实际应用价值。

关键词： 智慧机场   智能视频分析   图像识别  

摘要： 随着现代科技的不断发展，智慧机场已经成为了现代航空业的重要标志之一。智慧机场的建设离不开各种先进技术的应用，其中智能视频分析技术更是发挥了重要的作用。本文探讨了智能视频分析技术在智慧机场中的应用及其优势。