项目为多目标多行为识别系统，主要运用计算机视觉技术，将人工智能、网络多媒体通信与城市安防、自动驾驶进行全面融合。与现有技术相比，本项目拥有以下特点：

　　1、项目采用了一种基于多目标跟踪的多人多行为识别方法，可根据不同应用场景的人数，自动调整室内外/车内外的行为识别算法。

　　2、该项技术在国际公开数据集Kinetics上400类动作识别率的Top5精度达到90%，多路视频同时接入的单体行为识别结果延迟时间在2s左右，在业内属于国际领先水平。

　　3、系统可结合目标检测、多目标跟踪、行为识别、人群密度估计和人脸识别等AI技术，将异常行为预警信息发送至用户设备，支持WEB平台的行为数据统计，为客户提供全方位视频分析解决方案。

　　4、系统有自建数据集，适用于智慧安防和自动驾驶的应用领域，可对车内人员进行驾驶行为数据分析，为车企提供计算机视觉解决方案。

　　项目通过提取多个人员目标的各自运动区域，采用多线程并发处理前端摄像机的视频流数据，由后台服务器调用深度学习训练好的卷积神经网络，实时响应多路多人多类的异常行为检测需求。