智能视频分析软件处理视频流，自动检测、分析和解释视觉数据。它结合计算机视觉、机器学习和数据处理技术，从原始视频中提取有意义的洞察。其核心工作流程包括三个阶段：数据采集与预处理、模式识别与分析、以及可执行输出生成。
首先，软件从摄像机或文件中获取视频，并对帧进行预处理。这一步骤通常包括调整图像大小、光照或应用滤镜以减少噪声。例如，交通监控系统可能会稳定来自晃动摄像机的画面，或增强弱光视频以提高检测准确性。开发者通常使用 OpenCV 等库来处理这些任务，将原始视频转换为适合分析的标准化格式。预处理确保输入干净一致，这对于可靠的后续处理至关重要。
接下来，软件应用算法来识别对象、运动或事件。 YOLO 或 Mask R-CNN 等对象检测模型在每一帧中定位感兴趣的对象（例如，车辆、行人），而卡尔曼滤波等跟踪算法则跟踪它们跨帧的路径。例如，在零售分析中，这一阶段可能统计进入商店的顾客数量并绘制他们的移动模式。机器学习模型（通常在标注数据集上训练）对行为进行分类——例如在安保系统中检测徘徊。这些模型使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架高效运行，有时利用 GPU 加速以实现实时性能。
最后，系统根据分析生成输出。这可能包括针对检测到的事件发出警报（例如，标记未经授权访问时发送通知）、为可搜索的视频档案添加元数据标签，或可视化趋势的仪表盘。开发者通过 API 将这些输出集成到应用程序中——例如触发警报的安保平台或优化交通信号的智能城市系统。软件通常将处理后的数据存储在带有地理空间扩展的数据库（如 PostgreSQL）中，用于位置感知分析。通过模块化这些阶段，开发者可以根据特定用例调整流程，并在硬件限制下平衡速度和准确性。