有没有了解AI视频分析技术，是用的什么算法逻辑？？
你好，知识的搬运工来啦，这个算是比较基础的问题了呢~搬搬建议你对视频分析要先有一个系统的了解和学习。自从搬搬对深度学习有了兴趣，便自己搜寻了不少的学习资源，在这里搬搬为你推荐一个吧，【有三AI】这个平台免费资源很多，尤其是有不少的项目实战的东西是免费的，搬搬建议你可以去看一看，学习一下。
下面是该平台【有三AI】关于深度学习之视频分析的一些内容，搬搬会把链接放在下面，同时搬搬也为你搬运了一些内容。
随着技术的发展与随处可见的摄像头
现如今城市已经变得越来越智能
当视频监控的路数越来越多
当系统越来越复杂
当数据量越来越大
智慧城市也成为了一个越来越熟悉的概念
如何有效地采集并分析到有用的视频数据信息
是其中的关键
智慧城市所涉及的应用场景非常广
从园区，到学校，到工地
以下就是一些常见的需求
道路损坏识别
道路标线识别
火灾烟雾检测
水域垃圾监测
机动车违规停放监测
违规标语监测
违规建筑识别
经营违规占道识别
流浪乞讨识别
老人跌倒识别
小孩走失识别
异常人员侵入识别
打架斗殴事件识别
其中一项核心的技术是基于图片的目标检测，而另一项核心的技术就是基于视频的行为分析。
为了让大家深入了解并系统性地学习视频分类与行为识别相关内容，我们已经推出了《深度学习之视频分类》系列课程，目前已完成约8个小时的理论课与实践课程，为学员深入解读视频分类基础理论原理及经典网络结构，结合实际项目，将所学理论应用于实践。下面是课程链接：
视频分类与行为识别是视频分析内容的必学基础！我们开设这一门课的初衷是帮大家彻底搞定视频分类与行为识别的学习问题！下面是关于课程内容的详细介绍！
本课程内容将包括视频分类的各个经典算法理论与实践，下面是当前已有课程的大纲脑图，后续还会增加基于人体关键点的行为识别相关内容。
(1)理论部分内容包括：涵盖了深度学习之视频分类的主要模型，如3D卷积模型，双流模型，RNN时序模型等，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。我们会非常详细地讲解算法中的细节，帮助彻底消化算法原理；
(2)实践非常丰富：本次课程中一共已经包含了3个实践案例，分别为基于3D卷积模型的视频分类实战，基于双流模型的视频分类实战，基于时序模型的视频分类实战，其中1个案例结果图如下：
下面简单了解一下各部分的内容：
(1)视频分类基础讲解，包括视频分类的基本概念，常见数据集介绍，约20分钟，本部分内容可以免费收听。
(2)3D卷积模型（基础篇），包括3D卷积原理，基础3D卷积模型与深度3D卷积模型，约30分钟，本部分内容可以免费收听。
(3)3D卷积模型（分解篇），包括卷积拆分原理，经典的3D卷积分解模型及其探索，约40分钟。
(4)双流模型（基础篇）讲解，包括基本的双流模型，双流模型融合策略，3D双流模型，约30分钟。
(5)双流模型（采样篇）讲解，包括时序分段采样模型，时序分频采样模型，约35分钟。
(6)RNN/LSTM模型，Conv-LSTM模型。介绍的内容主要包括CNN，LSTM，Conv-LSTM模型的原理，时长约30分钟。
(7)3D卷积模型实战，包括项目简介，数据处理，模型定义，模型训练，模型测试，约100分钟。
(8)双流模型实战，包括项目简介，数据处理，模型定义，模型训练，模型测试，约60分钟。
(9)基于Conv-LSTM模型的视频分类实践，介绍的内容主要包括原理简介，数据处理，模型搭建，模型训练，模型测试，时长约100分钟。
该课程特别说明：
课程设有多个试看章节，可供学员试看，而且有答疑群
本课程是视频分析课程的其中一部分，属于有三AI整个课程体系中的中阶课程，对大家的能力有一些要求，包括：
(1)掌握计算机视觉基础方法。包括CV基础方向中的图像分类，目标检测。
(2)熟练使用深度学习框架与基础模型。包括Pytorch，常用的2D/3D/时序模型。
希望对你有所帮助呀！感兴趣的话可以进一步去探索和学习，祝你学业有成！
