AI视频分析技术主要依赖于深度学习和计算机视觉两大核心技术。深度学习通过构建复杂的神经网络模型，让计算机从海量数据中学习并提取出有用的信息。而计算机视觉则专注于让计算机理解和解析图像和视频数据。

AI视频分析使用算法分析视频中的对象、属性、行为以及事件等内容，主要采用的技术包括：目标检测技术、目标跟踪技术、动作行为识别技术以及时序动作定位技术等。

图1：AI视频分析技术

•  目标检测技术：目标检测的任务是识别目标类别并定位目标在图像中位置，基于深度学习的目标检测技术已经非常成熟，最具代表性方法包括基于anchor的one stage（例如Yolo v5）与two stage（例如Faster-RCNN）方法。

•  目标跟踪技术：目标跟踪的任务是关联时序目标身份，简单的说是当前目标是上一时刻的哪个目标？因此，其解决的主要问题为目标数据关联与匹配。比较有代表性的算法有sort（simple online and realtime tracking），在它基础上引入外观相似性度量解决长时间遮挡跟丢问题的deepsort（simple online realtime tracking with a deep association metric）。

•  动作行为识别技术：动作行为识别是预测目标在当前时刻或一段时间内的状态。视频识别与图像识别两者的重要区别是是否对时间序列建模，常用的方法包括3D-CNN、RNN、LSTM以及计算开销更小的TSM（Temporal Shift Module），该技术广泛应用到动作识别、流程规范化识别以及视频分类等场景。

•  时序动作定位技术：时序动作定位简称TAL（Temporal Action Localization）是视频理解中的重要分支。主要用来定位动作发生的开始时刻与结束时刻。通常采用滑窗法、候选框预测法以及起止点预测法预测起止点与动作类别（例如短视频剪辑），常用的算法例如自底向上时序动作定位算法BSN（Boundary Sensitive Network for Temporal Action Proposal Generation）。

根据基本原理，实现激光测距法可分成两大类：飞行时间（Time of Flight）法和空间几何法。其中，飞行时间法测距又包括脉冲式和相位式，空间几何法主要包括三角法和干涉法。

脉冲式激光测距是激光技术最早应用于测绘领域中的一种测距方法，其通过直接测量发射光与接收光脉冲之间的时间间隔，获取目标距离的信息，广泛应用长距离且对精度要求不高的测量，如地形地貌测量、地质勘探等。

相位式激光测距利用无线电波段的频率，对激光束进行幅度调制并测定调制光往返一次所产生的相位延迟，再根据调制光的波长，换算此相位延迟所代表的距离。相位式激光测距测量精度可达（亚）毫米级，测量范围从分米到千米，因而被广泛应用于中短程测距。

干涉法测距是经典的精密测距方法之一，根据光的干涉原理，两列具有固定相位差，而且有相同频率、相同的振动方向或振动方向之间夹角很小的光相互交叠，将会产生干涉现象。干涉法激光测距的分辨率可达nm，精度极高，但涉及多个激光光源，测量系统设计较为复杂。

三角法激光测距即光源、被测物面、光接收系统三点共同构成一个三角形光路，由激光器光源发出的光线，经过准直透镜聚焦后入射到被测物体表面上，光接收系统接收来自入射点处的散射光，并将其成像在光电探测器敏感面上，通过光点在成像面上的位移来测量被测物面移动距离的一种测量方法。这种测距方式一般适合室内近距离工作，广泛应用于物体表面轮廓、宽度、厚度等量值的测量。

实际工业应用中，可根据不同的场景的特点和需求选择相应技术的激光测距设备，来解决精确测量、抗光线干扰等问题。

图2：相位式激光测距原理示意