AI 技术在视频巡检中的应用研究

一、引言

视频巡检作为一种重要的监测手段，广泛应用于工业生产、安防监控、交通管理等多个领域。传统的视频巡检依赖人工查看视频画面，不仅耗费大量人力物力，而且容易出现疲劳导致漏检、误检等问题。AI 技术凭借其强大的图像识别、数据分析能力，能够实现视频巡检的自动化与智能化，及时准确地发现异常情况，提高巡检工作的质量和效率。研究 AI 技术在视频巡检中的应用具有重要的现实意义。

二、AI 技术在视频巡检中的相关技术原理

（一）图像识别技术

目标检测：从图像或视频识别特定目标物体并定位分类。基于深度学习算法，如 R - CNN 系列、YOLO 和 SSD 等，经大量标注数据学习，自动提取目标特征实现检测。工业设备巡检可识别零部件问题。

图像分类：将图像划分到预定义类别。视频巡检中用于判断场景是否异常，如火灾、烟雾。卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征，实现高效分类。

（二）视频分析技术

行为分析：行为分析是对视频中目标物体的行为进行理解和分析。通过对目标物体的轨迹、速度、动作等特征进行提取和分析，判断其行为是否符合正常模式。安防监控可识别人员异常行为。

事件检测：事件检测是基于视频内容分析，识别特定事件的发生。这需要结合多种 AI 技术，包括目标检测、行为分析等。

（三）深度学习算法

深度学习是 AI 核心。卷积神经网络用于图像识别分类，循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 处理视频序列数据，捕捉动态信息，助力行为分析和事件检测

三、AI 技术在视频巡检中的应用场景

（一）工业领域

设备巡检：利用 AI 技术进行视频巡检，可以实时监控设备的运行状态，检测设备是否存在异常振动、温度过高、表面损伤等问题。

生产流程监控：监控生产流程，确保操作规范。汽车制造工厂可检测工人操作和零部件装配情况，提高产品质量。

（二）安防领域

公共场所监控：在机场、火车站、商场等人流量较大的公共场所，AI 视频巡检系统可以实时监测人群动态，识别异常行为，还可以对人员进行身份识别，协助警方进行案件侦查。

周界防范：重要场所周界设置监控，利用 AI 技术实现周界防范。AI 系统可以实时监测周界区域，当检测到有人员或物体非法闯入时，立即发出警报，并自动跟踪目标，为安保人员提供准确信息。

（三）交通领域

道路监控：在道路交通管理中，AI 视频巡检可以实时监测交通流量、车辆行驶状态等信息。通过对路口视频的分析，系统可以优化交通信号灯的时长，提高道路通行效率。

铁路巡检：铁路运输安全至关重要，利用 AI 视频巡检技术可以对铁路沿线的基础设施进行监控。通过对视频图像的分析，检测铁轨是否有变形、裂缝，桥梁结构是否安全等，及时发现潜在的安全隐患，保障铁路运输的安全。

四、AI 技术在视频巡检中的优势

（一）提高巡检效率

AI 技术能够实现 24 小时不间断的视频巡检，相比人工巡检，大大提高了巡检的频率和效率。AI 系统可以快速处理大量的视频数据，在短时间内检测出异常情况，而人工巡检需要耗费大量时间逐帧查看视频，效率较低。

（二）提升检测准确性

AI 技术基于大量数据训练，能够准确识别各种复杂的目标和异常情况，减少了人工巡检因主观因素和疲劳导致的漏检、误检问题。在工业设备表面缺陷检测中，AI 系统能够识别出极其细微的裂纹、划痕等缺陷问题。

（三）实现智能预警

AI 视频巡检系统不仅能够发现已经发生的异常情况，还能通过对历史

数据的分析和实时数据的监测，预测潜在的风险和异常事件。

（四）数据管理与分析

AI 技术在视频巡检过程中可以对采集到的大量数据进行有效的管理和分析。通过对视频数据的深度挖掘，能够获取有价值的信息，为决策制定提供支持。

五、AI 技术在视频巡检中面临的挑战

（一）数据质量与数量问题

高质量、大规模的数据是 AI 模型训练的基础。在视频巡检应用中，获取足够多的标注数据往往具有一定难度。标注耗时长且准确性有差异，实际数据存在噪声等问题，如果数据质量不高或数量不足，会导致 AI 模型的训练效果不佳，影响检测和分析的准确性。

（二）模型泛化能力

AI 模型在训练过程中通常是基于特定场景和数据集进行的，当应用到不同的实际场景时，可能会出现模型泛化能力不足的问题。

（三）实时性要求

视频巡检往往需要实时处理视频数据，及时发现异常情况并做出响应。然而，AI 算法尤其是深度学习算法通常计算量较大，对硬件设备的性能要求较高。在实际应用中，要在保证检测准确性的同时满足实时性要求，需要优化算法和硬件配置。

（四）隐私与安全问题

在视频巡检过程中，涉及大量的个人信息和敏感数据。如果这些数据的管理和保护不当，可能会引发隐私泄露问题。此外，AI 系统本身也可能面临安全威胁，如被黑客攻击篡改检测结果等。

六、AI 技术在视频巡检中的发展趋势

（一）多模态数据融合

未来，AI 视频巡检将不仅仅依赖于视频数据，还会融合其他模态的数据，如音频、传感器数据等。通过多模态数据的融合，可以提供更丰富的信息，提高检测和分析的准确性。

（二）边缘计算与云计算结合

为了满足视频巡检的实时性要求和数据隐私保护需求，边缘计算与云计算相结合的方式将得到更广泛应用。边缘计算设备可以在本地对视频数据进行初步处理和分析，实时检测出一些简单的异常情况，并将关键信息上传到云端进行进一步的深度分析。这种方式既减少了数据传输量，提高了实时性，又能在一定程度上保护数据隐私。

（三）模型轻量化与优化

为了在资源有限的设备上实现高效的 AI 视频巡检，模型轻量化技术将成为研究热点。通过模型压缩、量化等方法，减小模型的大小和计算量，同时保持模型的准确性。此外，不断优化算法结构，提高算法效率，也是未来的发展方向之一。

（四）智能化决策支持

随着 AI 技术的不断发展，视频巡检系统将不仅仅是发现异常情况，还会提供智能化的决策支持。

七、结论

AI 技术在视频巡检中的应用具有显著的优势，能够有效提高巡检效率、提升检测准确性、实现智能预警和数据管理分析等。尽管目前面临数据质量与数量、模型泛化能力、实时性、隐私与安全等挑战，但随着技术的不断发展和创新，多模态数据融合、边缘计算与云计算结合、模型轻量化与优化以及智能化决策支持等趋势将推动 AI 技术在视频巡检领域取得更大的突破。未来，AI 技术将在更多领域的视频巡检中发挥重要作用，为各行业的安全、稳定运行提供有力保障。

参考文献：

[1] 褚 燕 楠 . 人 工 智 能 技 术 在 视 频 制 作 中 的 应 用 [J]. 电 视 技术,2024,48(10)：85-87+91.

[2]刘丹,罗龙.基于实时视频技术的设备智能巡检管理策略[J].集成电路应用,2024,41(02)：228-229.

[3]陈长鑫,邓真平,唐亚波,等.智能视频分析技术在风机智慧巡检中的应用[J].重庆电力高等专科学校学报,2023,28(03)：30-33.