視頻監(jiān)控系統(tǒng)依靠深度學習完成基本 AI分析，提高了監(jiān)管工作效率，依然在實用性、正確性與智能化方面面臨困境，如復雜環(huán)境識別可擴展性不夠、數(shù)據(jù)匯總分析難等。“智能體”具有獨立認知、管理決策等能力，為視頻監(jiān)控系統(tǒng)更新給予新思路。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)已普遍集成化根據(jù)深度學習的AI分析技術性，取得成功解鎖面部識別、行人檢測、車子識別及其個人行為識別等基本功能，促使監(jiān)管工作效率完成了質的變化。

目前AI分析多專注于單一目標識別或特定個人行為的檢查，無法深度理解繁雜環(huán)境下的多目標互動交流、群體思維模式和事件發(fā)生的根本原因和前后文。比如，可以識別出“飛奔”，但無法理解是“追逐”、“逃出”或是“鍛練”。

智能體可以深刻理解視頻里的繁雜行為方式，而不僅僅是簡單的物體檢測。比如，識別工作人員的病變彷徨運動軌跡、異常地區(qū)滯留、物件的病變擺放或拿走、多人的聚集和推搡、汽車的逆向行駛或超速行駛等。建立正常的行為模型，智能體能更準確地檢測到偏移標準模式的行為問題。

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