视觉行为识别技术可以实现对视频监控的AI行为识别，通过应用现场的监控系统采集监控画面数据，通过算法进行自动识别分析该画面中发生的人员行为是否异常，进而可以输出正常或异常的判断，协助人工监测。
AI可以通过视频分析的方式识别员工是否吸烟。首先，需要通过摄像头获取员工的实时画面，并对其进行处理。接着，可以使用深度学习模型来训练AI识别员工是否吸烟。一种常用的方法是使用卷积神经网络(CNN)模型，将员工的图像作为输入，利用多个卷积层和池化层提取特征，最后将得到的特征输入全连接层中进行分类。
在训练模型前，需要准备大量的标记好的数据用于训练与验证，如有员工吸烟或不吸烟的标记信息。当然，还需要考虑一些干扰因素如光线、姿势等因素的影响。为了确保准确性，可以结合传感器来进一步优化算法，提高准确率，比如通过使用烟雾传感器来判断员工是否吸烟。
以智能制造行业为例，在生产车间普通的视频分析可以实现对车间的工人是否佩戴安全帽、是否抽烟、是否有人员离岗、是否有人攀爬等行为进行识别，而视觉行为识别不仅可以实现上述情形的识别，还可以进行深度的行为流程识别。
视觉行为识别技术实现AI视频分析不需要对视频图像进行逐帧对比分析，降低了视频监控的误报率，也大大降低了硬件的成本，提高了视频综合识别能力，为智能监控做出了巨大的贡献。
