AI视频分析

AI视频分析是指利用数字孪生技术和人工智能算法对视频数据进行实时监测和分析的过程。数字孪生技术通过创建一个与实际物理对象或系统相对应的虚拟模型，使得AI能够模拟和预测其行为。

AI视频分析

背景分析

AI相机可以用在没有网络通信或在4G流量卡通信的场景，这是一种离散式部署。然而AI相机与普通相机相比，

价格较高且技术发展不成熟。在水利农业领域中，对于河道漂浮物识别、人车识别等模型没有成熟的数据，

需要我们自己训练，但是AI相机数据抓取采集、数据管理方面存在挑战，这就造成在实际应用中对专属模型

训练的困难。另外AI相机没有完善的云平台管理机制，当设备安装到现场后，随着数据的增多数据管理不易 。

设计思路

实施方案

利用现场边缘计算云盒所接的摄像头采集现场图片数据，也可以直接在云平台对图片进行上传，然后对图片进行

标注并保存成数据集，我们在深度学习框架yolov5预置的预训练的模型yolov5s的基础上，以R3588的NPU为硬件

基础，使用采集到的数据集对模型进行迭代优化，生成定制化的人车模型，进而放在模型库以备后面使用。

AI智能云盒子：

选择EC-R3588SPC智能工业主机作为AI智能盒设备。这款设备配备了八核64位处理器，支持多种操作系统，如

Linux、Windows等。

除此之外，它还具有强大的计算能力和丰富的接口，能够满足多种应用场景下的需求，为我们的河道监控系统

提供稳定可靠的硬件支持。

摄像头：

现场采用普通能联网的摄像头即可。

我们的硬件平台基于具备NPU的神经处理单元，在OpenCV等计算机视觉库上，利用识别算法对视频流的图像进行

提取。然后，将这些图像传递给我们定制的模型进行推理预测，从而检测视频中的人物、垃圾、车辆等数据，

并生成新的视频流进行推送。同时，我们还会将检测到的数据发送到服务器端进行存储。

模型训练：

完成了人车模型训练。将采集到的数据保存成数据集，在深度学习框架yolov5预置的预训练的模型yolov5s的基

础上，使用采集到的数据集对模型进行迭代优化，生成了人车识别的定制化的模型。