聚众监测识别系统是一种利用计算机视觉和智能分析技术来监测特定区域内人群聚集情况的系统。通常由摄像头组成，可以是固定摄像头或云台摄像头。固定摄像头用于监控特定的固定区域，如广场的某个角落、建筑物的出入口等；云台摄像头则可以灵活转动，覆盖更广泛的区域。这些摄像头采集的视频数据是系统分析的基础。摄像头的分辨率、帧率等参数会影响系统的性能。较高的分辨率能够提供更清晰的图像细节，有利于准确识别个体；合适的帧率可以确保视频的流畅性，避免因帧率过低而丢失关键信息。聚众识别系统对指定区域实时检测，当监测到人群异常聚集时，立即告警，提醒相关工作人员及时处理、制止，同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，推送给相关管理人员，同时还可以根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，极大提升监控区域的管控效率。聚众识别系统在一些人群容易聚集的区域，通过科学的手段能够实时对人群聚集等异常情况发生预警，并能清晰对当前区域人群做出分析，完成异常事件查询为决策者提供决策帮助。人群聚众行为识别系统对现场监控画面中人员行为进行自动实时监测，当人群聚众行为识别系统检测到现场人员行为异常聚众时，无需人为干预人群聚众行为识别系统立刻抓拍告警，人群聚众行为识别系统推送到后台执勤人员及时去处理。

　　学校AI视频行为分析监测系统可以自动对现场画面中学生打架行为识别、跌倒行为识别、偷偷翻墙识别、人员聚众识别、攀高识别、抽烟行为等进行智能识别预警。学校AI视频行为分析监测系统有助于提前发现预防学生异常行为危险事件的发生，通过AI技术降低校园学生意外欺凌事件发生。智慧监狱人员行为识别监测系统基于神经网络AI视觉智能分析算法，通过对现场监控摄像头获取的视频图像进行处理和分析，可以将人体活动骨架进行结构化。通过对人体运动轨迹的跟踪和识别，系统能够准确定位和定义多种异常行为。区域人数超员检测系统识别到现场人员数量超过预设的安全值时，系统不仅会进行抓拍，还会通过现场的语音播报系统发出提醒，确保现场人员能够及时注意到告警信息。系统可以准确识别学生之间的打架斗殴行为，同时也可以检测翻越围墙、打电话分析监测、出现异常徘徊逗留、人群聚集、区域入侵等情况，保障了学校内学生的安全。学校安全风险环境监测 学生打架斗殴监测系统看到违规操作立即抓拍上报。利用现场已有的监控摄像头，对重要位置岗位的工作人员值班情况进行实时分析，及时发现并预警异常情况，有效提升监管工作效率。通过保安室值勤脱岗智能监测系统 睡觉玩手机抽烟识别系统，企业能够有效辅助预警，督促工作人员提升工作岗位责任感，帮助企业提升监管工作效率，为保安行业的安全和稳定发展提供有力支持。

　　视频AI行为分析系统可以分析如非法闯入、倒地事件、明火烟雾、摄像头视频画面异常、睡岗检测、离床检测、聚众、离岗检测、攀高检测等。看守所相关规定也十分明确：在周界、大门、禁闭室等场所配置看守所视频AI行为分析系统，实现区域入侵识别、行为异常检测、人脸识别等报警功能。在目标检测和跟踪的基础上，系统会对人群的密度、分布、移动速度、方向等特征进行分析，计算人群密度的方法有基于纹理分析和基于深度学习的方法等。同时，系统还会分析人群的行为模式，如人群的聚集速度、聚集时间、是否有异常的行为动作等。根据预先设定的聚众判断规则，当系统检测到人群聚集情况超过设定的阈值或出现异常行为时，会立即触发预警和报警机制。报警方式可以包括在监控中心发出声光报警、将报警信息推送到相关管理人员的手机或终端设备上，同时还可以自动截取告警截图和相关视频片段，以便管理人员及时了解情况并采取措施。在工厂、矿山、工业园区等场所，监测员工的聚集情况，防止因人员聚集引发的生产安全事故。同时，在企业园区的出入口、停车场等区域，监测外来人员的聚集情况，保障园区的安全。人群异常聚集的检测方法，提出了一种基于时空显著性感知的变换域跨尺度自适应视频增强方法和鲁棒性多目标跟踪方法，结合概率主题模型构建了目标行为的鲁棒性时空语义特征空间，提高了在复杂运动场景中人群异常聚集检测的准确性和时效性。