入侵探測在安防場景中應用較久，指的是外界物體（人、車或其他物體）不經允許擅自進入規定區域時，通過某種途徑或方式進行阻止或提醒監管人員注意。目前較為常見的人員入侵檢測有電子圍欄入侵探測、紅外對射探測、震動電纜入侵探測等等。隨著人工智慧計算機視覺技術的快速發展，基於AI深度學習演算法的入侵檢測也越來越普及。

目前AI人員入侵檢測有兩種：一種是前端智慧檢測，基於內建AI演算法的前端裝置（攝像頭等），直接在邊緣對採集的監控視訊影象進行檢測識別；另一種是後端智慧，將前端裝置採集的視訊影象傳輸到後端視訊平臺，結合平臺內建的人工智慧檢測識別應用，對視訊影象進行人員入侵檢測。無論是前端的邊緣智慧，還是後端智慧，人員入侵檢測技術均是基於深度學習AI演算法，通過視訊監測周界或區域是否有人員入侵。

邊緣AI智慧在當前也已經成為一種趨勢，今天我們來淺析下基於邊緣AI計算的人員入侵識別技術。

人員入侵檢測基於CNN演算法，可實現對人體的精準檢測與識別，以及對人員的目標跟蹤。通過人體識別演算法建立人體影象模型，完成自動識別人體，並能以視覺影象智慧分析精準區分人和干擾物體，如其他移動物體（貓狗等）。

在實際檢測時，經歷了以下幾個過程：

1）對視訊影象進行分析；

2）提取視訊影象中的運動目標；

3）判斷運動目標是否進入指定區域的周界；

4）當判斷運動目標進入指定區域的周界時，便向監控平臺發出報警資訊；

5）同時傳輸該區域的視訊影象實時在顯示屏上進行顯示。

結合實際應用場景的案例來說，將內建有人員入侵演算法的AI攝像機部署在需要監控的區域，當有可疑人員進入監測範圍內可對其自動檢測與識別。當其進入到安全敏感區域，便可對其抓拍並將當時影象傳輸到EasyCVR平臺視訊監控中心，管理中心將告警訊息推送給管理人員，實時預警周界區域內人員入侵事件。聯動安置在現場的聲光或語音裝置，還可以進行聲光告警、語音提醒，警示人員儘快離開或禁止闖入。

前端AI安全生產攝像機能一體化完成檢測、識別、預警、傳輸等過程，EasyCVR平臺可實現視訊監控直播、轉碼分發、告警上報、錄影與回看、語音提醒等能力。

人員入侵檢測涉及到人體目標檢測、人臉軌跡分析、行人體態特徵分析等多種分析識別演算法。使用者則自定義劃定警戒區域，利用計算機視覺技術"看"的功能，及時發現異常，可在入侵者接近警戒區域時提前預警。

除此之外，AI攝像機還應該具備防干擾能力，排除因風吹草動、下雨下雪、颳風樹葉搖動、光影變化、貓狗跑動等各種室外干擾所產生的誤報。TSINGSEE青犀視訊AI安全生產攝像機基於深度學習演算法，可以有效區分行人和其他物體，避免非人員闖入引起告警誤報。

AI安全生產攝像機全新嵌入式多演算法框架軟體，內建多種AI演算法，企業可根據攝像頭配置選擇演算法，除了人員入侵檢測，還包括煙火檢測、室內通道堵塞檢測、離崗睡崗檢測、人員入侵檢測、周界入侵檢測、室外消防通道佔壓檢測等。

相比於其他傳統入侵檢測的方法，視訊監控系統具有穩定、適應性廣泛等特點，基於邊緣AI的人員入侵檢測，不僅更加智慧，而且延遲低、響應速度快，檢測效率更高。