视频理解

视频理解是计算机视觉（CV）领域中发展迅速的一个领域。 计算机视觉 (CV)和 人工智能（AI）的一个快速发展的领域。 视频理解是计算机视觉（CV）和人工智能（AI）中发展迅速的领域，其重点是使机器能够解释和分析一段时间内的视觉数据。与标准的 图像识别分析静态 不同，视频理解处理的是 帧序列，以理解时间上的 动态、背景和场景中的因果关系。这种能力使系统不仅能识别 物体，还能推断正在发生的事情，预测未来的行动，了解视觉输入背后的 "故事"。 视觉输入背后的 "故事"。这种整体方法对于创建与物理世界自然交互的系统至关重要。 与物理世界自然交互的系统来说，这种整体方法至关重要，从 自动驾驶汽车的交通导航到智能 助手监控家庭安全。

视频分析的核心机制

视频理解背后的技术架构比静态物体检测复杂得多。 物体检测复杂得多。要有效处理视频 深度学习模型必须同时处理 空间特征（物体的外观）和时间特征（这些物体如何移动和变化）。

现代系统通常采用多级管道：

1. 空间分析：骨干网络，通常是一个 卷积神经网络（CNN） 或视觉Transformer (ViT)，从单个帧中提取视觉特征。 从单个帧中提取视觉特征。
2. 时间建模：这些空间特征会随着时间的推移而聚合，使用的架构包括 长短期记忆（LSTM） 网络或越来越多的 Transformer模型 利用注意力机制来关注 时间轴上的相关事件。
3. 动作识别：该模型可对特定活动进行分类，如 "奔跑"、"跌倒 "或 "挥手"。 "摔倒 "或 "挥手 "等特定活动进行分类。 动作识别。

这一过程通常由 光流技术的支持，以明确track 帧间的运动 矢量，从而增强模型辨别运动模式的能力。边缘计算 边缘计算的进步使这些计算密集型任务 任务可在本地设备上进行 实时推理。

区分关键概念

要了解视频理解的范围，就必须将其与相关的计算机视觉任务区分开来：

• 视频理解与物体跟踪而 物体跟踪侧重于在各帧中保持特定实例的 例如，跟踪一辆汽车），而视频理解则是解释该物体的行为（例如，汽车正在停车）。 物体的行为（例如，汽车正在停车）。
• 视频理解与异常检测： 异常检测是视频理解的一个子集 异常检测是视频理解的一个子集，专门用来标记异常值或异常事件，通常用于智能监控。 智能监控。
• 视频理解与生成式人工智能：虽然 生成式人工智能和 文本到视频模型创建新内容，而视频理解 理解是一种分析过程，可从现有片段中提取结构化的见解。

实际应用

理解动态场景的能力推动着各大行业的创新：

• 医疗保健和病人监控：医院利用视频理解技术监控病人 监视病人的行动，而无需持续的人工监护。通过采用 姿势估计，系统可以detect 跌倒或分析步态康复进展。 分析步态康复的进展。了解更多有关 人工智能在医疗保健中的应用，了解这些技术如何 如何改善患者的治疗效果。
• 体育分析：教练和转播人员使用这些系统自动分析球员战术和比赛 动态。通过跟踪关键点和 识别复杂的战术，球队可通过数据驱动的洞察力获得竞争优势。了解我们对 体育分析中的人工智能。
• 零售智能：商店分析顾客流量和与产品的互动情况，以优化布局。 布局。这包括 实例细分，以区分 在拥挤的过道中区分不同的购物者。

利用Ultralytics实施视频分析

视频理解的基础步骤是可靠的目标跟踪。下面的示例演示了如何 实现跟踪。 Ultralytics YOLO11模型实现跟踪。这 建立更高层次分析所需的时间连续性。展望未来，即将推出的 YOLO26等即将推出的模型旨在进一步整合这些功能，以实现 更快的端到端视频处理。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model (nano version for speed)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform object tracking on a video file
# The 'persist=True' argument is crucial for maintaining object IDs across frames
results = model.track(source="path/to/traffic_video.mp4", persist=True, show=True)

# Process results to extract tracking IDs and class names
for result in results:
    boxes = result.boxes.xywh.cpu()
    track_ids = result.boxes.id.int().cpu().tolist()
    print(f"Detected IDs in this frame: {track_ids}")

挑战和未来方向

尽管取得了重大进展，但视频理解仍面临着诸多挑战，如计算成本高、难以处理 计算成本高、难以处理 遮挡物 暂时从视图中消失。研究人员正在积极研究 高效的模型架构以减少延迟，以及 自监督学习来训练模型 在大量无标记视频数据上训练模型。

工具，如 NVIDIA TensorRT和 ONNX经常用于 优化这些重型模型的部署。随着这一领域的发展，我们可以期待更紧密地集成 多模态人工智能，结合视频、音频和文本 以实现更深入的理解。