频分析系统是允许您分析视频流或图像并得出以下结论的程序：图像中的对象数量、对象的参数、它们的行为（轨迹、运动性质等） 使用神经网络计算视频上的对象 以下是视频分析程序的一些最常见要求： 仅检测目标对象，忽略不需要分析的对象。 计算目标物体的数量。 确定目标对象的颜色。 确定目标物体的速度。 将视频分析结果导出到 文件或作为分析报告导出到数据库。 将检测到的对象作为图像保存到文件或远程服务器。 拥有现成模型的数据库并使用新模型，这些模型将被进一步训练以识别特定案例、新对象等。 实时显示检测和计数结果（用于演示）。 根据要求同样成功地处理图像或视频。
视频分析系统如何
工作 在视频分析程序中，源视频是逐帧读取的。每帧都由神经网络处理。这是一个循环，一直持续到视频结束。视频分析系统的一般工作原理如下图所示： 视频分析系统的工作原理基于神经网络的模型，例如 （卷积神经网络，请在此处 了解它们）和 （单次多框检测器）用于识别对象。 方法于 年 月下旬发布，在对象检测任务的性能和准 质量总监电子邮件列表 性方面创造了新记录。 У назві 单发多盒探测器 ： 意味着对象定位和分类的任务在网络的一次传递中执行。 是边界矩形搜索方法的名称。
检测器 神经网
络用作对象的分类器（检测器）。 这样，我们可以在 个通道中对多个不同的对象进行分类，并在一帧中检测人、动物、车辆等。例如，视频对象计数程序可以对不同类型的对象进行计数，并考虑它们在特定区域中的存在。 神经网络还能够 陪伴 物体，因此，将一辆车在其中一个帧上定义为 ，在其他帧上也将是 ；这样您就会明白，每次都是同一辆车，而不是新车。 使用神经网络 柬埔寨 电话号码 进行汽车识别 除了前面提到的 或 架构的神经网络之外，根据手头的任务，还可以使用其他模型进行视频分析。 实时视频分析系统 基于 方法的神经网络也很有趣，因为它们允许使用微型和移动设备进行实时视频分析。