一、引言
在现代社会，随着科技的不断发展，视频监控系统已广泛应用于各个领域，如公共安全、商业管理、交通监控等。其中，区域徘徊检测算法作为一种重要的视频分析技术，能够有效地识别出特定区域内人员的徘徊行为，为安全管理和事件预防提供了有力支持。本文将以TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4为例，对区域徘徊检测算法的原理及应用场景进行详细介绍。
二、区域徘徊检测算法原理
区域徘徊检测算法的原理主要基于视频图像处理技术和人工智能算法，通过对监控视频中的目标进行实时检测和分析，判断其是否在指定区域内长时间停留的徘徊行为。该算法的核心在于目标的检测、跟踪以及行为分析。
- 目标检测：算法通过背景差分法或混合高斯模型等方法，从监控视频中提取出目标。
- 目标跟踪：一旦目标被检测出来，算法将对其进行跟踪。这通常通过目标轮廓信息提取和Camshift等跟踪算法实现。这些算法能够持续追踪目标在视频中的位置变化，从而获取目标的运动轨迹。
- 行为分析：在获取了目标的运动轨迹后，算法将对其进行分析，以判断目标是否表现出徘徊行为。这通常涉及到对目标在防区内所用的时间等因素的综合考量。当这些指标超过预设阈值时，算法将判定目标存在徘徊行为。
TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4区域徘徊检测算法具体是指，自动检测划定区域内人员及停留时间，超出阈值则判断为徘徊，超出徘徊次数将触发告警。
TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为、烟火等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。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。
三、应用场景
区域徘徊检测算法在实际应用中具有广泛的用途，以下是几个典型的应用场景：
1）安全监控
在公共安全领域，区域徘徊检测算法可以用于监控敏感区域或重要设施，如银行、博物馆、机场等。当有人在这些区域长时间停留或表现出徘徊行为时，算法将自动触发报警，提醒安保人员及时进行处理。
2）人员管控
在特定场所如监狱、仓库等需要严格管控人员出入的区域，区域徘徊检测算法可以实时监控人员的活动情况。一旦发现有可疑人员在区域内长时间徘徊或表现出异常行为，算法将立即触发报警，通知安防人员进行处理。
区域徘徊AI检测算法作为一种先进的视频分析技术，在公共安全、商业管理、交通监控等领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展和完善，相信区域徘徊检测算法将在未来发挥更加重要的作用。
