人工智能技术是一个战略性的技术，可以说人工智能在以科技为核心的市场竞争中起到了主导性的作用，是人类实现产业变革的新的有力手段。作为人工智能技术的表现形式之一的计算机视觉技术，可以解决图像数据问题，识别图像中的人物、场景、物体等数据信息。由此，延伸出了AI人工智能行为识别技术的不断被研发及应用。

随着监控摄像头及网络的高速发展和落地，对于监控摄像头下的视频中的人类的行为进行识别也成为一个具有较强的研究价值和挑战的目标。对于监控中的人员动作进行行为的识别和分析实际上是具有一定的困难的，由于会出现视频场景及动作复杂多变、现场光线昏暗、人员遮挡等问题，想要实现视频中人体的动作分析十分困难。采用AI人工智能行为识别可以有效解决这些问题，可以实现视觉检测视频中人体的骨骼关键点的位置信息的变化轨迹，进而推断出动作类型并加以判断。在实际的行为识别落地场景中，对于动作进行精准的识别、检测、分析十分重要，特别在一些生产制造领域中一些流程检测中，如果一旦发生无法识别的情况，就会出现误判、错判，进而影响最终的检测结果。

采用巨萌视觉引擎自主研发的视觉行为识别技术可以实现对视频监控的AI行为识别，通过应用现场的监控系统采集监控画面数据，通过算法进行自动识别分析该画面中发生的人员行为是否异常，进而可以输出正常或异常的判断，协助人工监测。

巨萌视觉行为识别对视频进行AI分析与其他的视频分析相比有哪些优势呢？

以智能制造行业为例，在生产车间普通的视频分析可以实现对车间的工人是否佩戴安全帽、是否抽烟、是否有人员离岗、是否有人攀爬等行为进行识别，而巨萌视觉行为识别不仅可以实现上述情形的识别，还可以进行深度的行为流程识别。

如工人是否佩戴安全帽，可进一步识别出工作佩戴安全帽的动作过程，人员离岗可识别出人员离岗的动作过程，车间洗手的整个流程是否符合要求等等，这些都属于深度的ai视频识别，换句话来说视觉行为识别可以实现的是整个行为动作流程的识别，而不仅仅是一个动作发生的一瞬间的识别。

可以说采用视觉行为识别技术实现AI视频分析不需要对视频图像进行逐帧对比分析，降低了视频监控的误报率，也大大降低了硬件的成本，提高了视频综合识别能力，为智能监控做出了巨大的贡献。