人工智能安全：原理与实践 课件 第15章 视频分析原理与实践 .pptx

第15章视频分析原理与实践15.1视频分析原理简介

本章介绍视频分析技术在网络空间安全中有着非常广泛的应用，例如自动驾驶、犯罪分子识别、自动车牌识别等。本章简单介绍视频分析原理，并通过一个安全帽子识别的例子来实践视频分析技术。该方法主要是从视频中截取图像来进行特定对象(如安全帽)的检测。

1.视频分析介绍视频分析英文叫IVS(IntelligentVideoSystem)。视频分析技术就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。视频分析系统可以根据视频内容或视频截获的图像内容进行分析，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中违反了预定义的规则，系统会自动发出报警。图：特斯拉的视频分析。

1.视频分析介绍视频分析技术目前发展非常快。视频分析技术实质是一种算法，它主要基于数字化图像分析和计算机视觉。视频分析技术主要发展方向如下：(1)视频分析技术将继续数字化、网络化、智能化。(2)视频分析技术将向着适应更为复杂和多变的场景发展。(3)视频分析技术向着识别和分析更多的行为和异常事件的方向发展。(4)视频分析技术向着更低的成本方向发展。(5)视频分析技术向着真正“基于场景内容分析”的方向发展。(6)视频分析技术向着提前预警和预防的方向发展。

2.视频目标检测深度学习中的目标检测是指使用深度学习模型来识别和定位图像中的对象。这个过程不仅包括识别图像中存在哪些目标（例如人、车辆、安全帽等），还包括确定这些目标在图像中的具体位置，通常是通过绘制边界框（boundingboxes）来实现。视频中的目标检测模型能够输出每个边界框内对象的类别和位置信息，广泛应用于视频监控、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。

3.YOLOv5框架YOLOv5是由Ultralytics开发的先进目标检测框架，作为YOLO系列的第五代，它继承了YOLO算法速度快和易于部署的特点，同时在准确性上也进行了显著提升。YOLOv5采用CSPDarknet53作为其主干网络，通过CrossStagePartialNetwork结构优化了特征提取过程，减少了计算量。作为一个单阶段检测器，它避免了传统两阶段检测器中的区域提议网络，实现快速且高效的目标定位和分类。YOLOv5的代码完全开源。

小结本小节主要介绍视频分析技术、目标检测以及YOLOv5框架，为进一步编程实践视频分析和图形分析做基础。

祝同学们学习进步！致谢

李剑博士，教授，博士生导师网络空间安全学院lijian@January23,2025第15章视频分析原理与实践实践15-1基于YOLOv5的安全帽识别

实践介绍本实践基于YOLOv5模型开发的自动化目标检测项目，旨在通过实时分析图像或视频流来确保工地人员正确佩戴安全帽。

1.实践内容本编程实践通过一系列预定义的步骤，包括数据集的准备、预处理、模型训练和检测，实现了对安全帽佩戴情况的高精度监控。图为YOLOv5网络结构图。

2.实践目的理解视频目标检测技术。YOLOv5模型架构理解。模型训练与超参数调整。模型性能分析与优化。

3.实践环境python版本：3.8.5或以上版本所需安装库：numpy1.18.5，tensorboard2.2，Torch1.6.0，torchvision0.7.0，matplotlib3.2.2，opencv-python4.1.2预训练模型：yolov5m.pt

4.实践过程第1步：通过以下链接下载项目代码。将压缩包解压后，用Pycharm打开。链接:/s/1liTgVRYVaQIEUiomchl58g?pwd=g3cu提取码:g3cu。在Pycharm中打开项目代码，如图所示。

4.实践过程第2步：安装实践环境,打开PyCharm的终端界面。输入命令`pipinstall-rrequirements.txt`并按回车键执行。系统将根据requirements.txt文件中的列表自动下载并安装所有必要的依赖项。等待安装过程完成，这可能需要一些时间，具体取决于实际网络速度。然后安装实践环境。

4.实践过程第3步：下载本项目数据集并导入。在链接:将VOC2028数据集解压,并将压缩包解压后的Annotations文件夹放入/data目录下,解压后的JPEGImages文件夹重命名为images后放入/data下。images里面存放着图片文件,Annotations里面存放着xml格式的标签。

4.实践过程第5步，训练数据集。在编译器中运行train.py。