本文主要是介绍浅述青犀AI算法人体攀爬行为检测的应用场景及解决方案，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
人体攀爬行为检测是指利用计算机视觉技术对人类攀爬物体的行为进行识别和分析。该技术主要依靠图像和视频数据进行分析，通过识别人类身体的各个部位，以及其在攀爬过程中的动作和姿态，实现对攀爬行为的检测和跟踪。该技术的场景应用比较广泛，今天我们来介绍一下TSINGSEE青犀AI边缘计算硬件智能分析网关内的攀爬检测算法的应用场景。
传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它们都是采用自顶向下的检测方法，而Openpose作为姿态识别的经典项目，是采用的自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类，在智能安防监控等领域局具有重要的研究意义和应用价值。
TSINGSEE青犀AI智能分析网关内部署了几十种AI算法模型，包括人脸检测、车辆检测、物体检测、警戒算法等，可应用在安全生产、通用园区、智慧城管等场景中。其中，人员攀爬检测算法可以用在以下场景中：
1）楼宇建筑安全监测
利用人体攀爬行为检测技术，对建筑物外墙、高楼悬挂设备等进行监测，实现对人员攀爬建筑物的自动告警、抓拍与处理。
2）公共安全管理
通过攀爬行为检测技术，对公共场所如校园、车站、商业区、景区等的墙体、防盗网等进行监测，通过现场监控摄像头采集的视频画面，对人员的危险攀爬行为进行识别，并能触发告警，提醒管理人员及时干预，提升公共安全管理水平。
3）安全生产监管
在企业的安全生产管理中，如工地、工厂等场所中，工人的安全意识薄弱，违规攀爬行为会导致安全意外事故。因此，基于AI算法的人体攀爬行为检测十分重要。通过对现场监控图像的实时分析，对人员违规攀爬行为进行识别与预警，可以及时阻止意外事件发生。
4）攀越围栏/周界入侵
在一些重点场所的安全管理中, 对于人员攀越围栏的入侵行为监管也是非常重要的。基于视频图像的人体攀爬行为检测技术，可以打破传统人工监管的效率低下问题，当检测到人员翻越围栏、人员入侵行为时，将立即触发告警，并进行抓拍，同时也可以结合现场语音装置进行驱离提醒，提高场所的安全防范水平与智能化监管能力。
AI智能分析分析网关可以通过RTSP/onvif协议接入部署在监控现场的摄像机，并对监控视频流进行实时检测，当识别到现场人员存在攀爬行为时，将立即触发告警并抓拍、记录，同时将告警消息上传至视频监控系统EasyCVR视频汇聚综合管理平台。
安防视频监控EasyCVR平台不仅可以接收告警消息，还支持对告警消息进行分级、分类和检索、查询。此外，平台还可以提供安防视频监控能力，通过对现场监控设备的统一集中接入和汇聚管理，能实现对工厂、工地等场所的可视化视频监管，如：实时远程视频监控、视频录像、存储与回放、语音对讲、智能告警、云台控制等。
平台支持通过标准协议及标准API接口，将视频监控数据对接到上级监控中心，同时也能支持调用、集成与二次开发，满足更多业务场景的拓展需求。
随着5G、AI、边缘计算、云平台等先进技术的发展与落地应用，利用EasyCVR远程视频监控技术、AI视频识别技术等，对监管现场进行智能化监管、对人员的违规行为、安全隐患等进行检测与预警，可以实现真正意义上的“无人值守”模式。
这篇关于浅述青犀AI算法人体攀爬行为检测的应用场景及解决方案的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
