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随着人工智能技术的快速发展，AI视频识别技术也将会得到进一步的发展和应用。2023年已经进入尾声，2024年即将来临，那么AI视频识别技术又将迎来怎样的发展趋势？本文将对2023年的AI视频技术做一个简单的盘点并对2024年的发展趋势进行预测和分析。

1）实时性能提升：随着硬件技术的进步，预计2024年将会看到更先进的处理器和加速器，进一步提升AI视频识别的实时性能。这将有助于应对对于实时决策和反应时间至关重要的应用，如智能视频监控和自动驾驶等。

在智能监控方面，在2023年的视频监控领域，AI视频分析技术的应用越来越广泛。以TSINGSEE青犀视频智能分析系统为例，该系统是面向多场景的视频AI识别系统，可提供视频接入与查看、智能分析、任务调度、算力分配、告警统计、系统管理等功能，具有算法多、识别准、功能全、性价比高等特点，适用于工厂、工地、社区、城管、交通、水利、消防等场景。

TSINGSEE青犀视频智能分析系统通过部署人工智能算法，对监控视频中的物体、行为、事件等对象，通过检测、识别、跟踪等视觉模式识别技术进行智能分析和判断，从而减少或取代人力的干预，弥补传统视频监控的不足，为监管工作提供智能预警以及决策辅助。

随着硬件和软件技术的不断升级，2024年的AI视频分析技术将具备更高的准确性和速度，这将使得AI视频识别技术在各种环境下的应用更为普及，AI视频识别技术将被广泛应用于智能视频监控中，例如安防、交通、工业等领域。通过智能视频监控，可以对人、车辆、物品等进行实时监控和识别，从而提高安全性和效率。

2）更强大的深度学习模型：预计2024年，AI视频识别将依赖更强大的深度学习模型，如自注意力机制（self-attention）和Transformer等，这将提高对复杂场景和对象的识别准确性。

3）跨模态融合：AI视频识别技术将越来越多地与其他感知模态融合，如语音识别、传感器数据等。这将使系统更全面地理解环境，并提高对复杂场景的感知和理解，例如人机交互等。

4）增强现实和虚拟现实整合：随着技术的进步，AI视频识别将与增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等技术整合，为用户提供更丰富、沉浸式的体验。这将推动娱乐、教育和培训等领域的创新。

5）生态系统发展：AI视频识别将成为一个庞大的生态系统，吸引越来越多的开发者和企业参与创新。这将推动技术的不断发展和应用场景的不断拓展。

6）广泛应用于行业：AI视频识别技术将在各个行业得到更广泛的应用，包括但不限于智慧城市、医疗卫生、零售、工业制造等。这将改变各行业的运作方式，提高效率和安全性。

在视频智能监控监管方面，随着各行业基于AI智能检测需求的不断增长，针对各场景、各领域的视频智能化监管需求也不断攀升，利用AI视频识别与视频监控技术实现对各行业的智能化监管也将持续成为行业的发展趋势。视频监控系统EasyCVR安防管理平台在视频监控领域也将持续发挥着举足轻重的作用。

安防视频监控EasyCVR平台兼容性强，可支持的接入协议众多，包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP，以及厂家的私有协议与SDK，如：海康ehome、海康sdk、大华sdk、宇视sdk、华为sdk、萤石云sdk、乐橙sdk等。平台能将接入的视频流进行汇聚、转码与多格式分发，具体包括：RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等，极大满足行业的多场景个性化安防视频监控需求。