AI监控实时识别分析是一项具有挑战性的工作，在监控处理中将逐帧读取图像，并且对于每一帧，将执行图像处理以便从该帧中提取特征。目前AI监控实时识别的基础五个需求点就是物体检测、物体识别、目标跟踪、实时图像分析和警报触发。

物体检测是AI监控实时识别的基础功能，是一种计算机视觉形式，可以识别图像或视频中的对象并找到它们。物体识别可以使用这种识别和定位的方法计算场景中的物品，并确定和标注它们的确切位置。当我们要进行物体识别时，深度学习和机器学习算法就派上了用场，可以快速发现和甄别人物、事物、场景等信息。

AI监控实时识别的目标跟踪是机器视觉领域的重要课题，被广泛应用于智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等应用领域。目前的智能体育训练充斥着AI监控实时识别的影子，根据一些科学依据和人体信息，AI监控实时识别也可以转化为AI智能实时训练系统，那就是与实时图像分析相结合，在体育训练中实时调整训练方式方法。

AI通过在图像中检测到异常行为时，便做出响应，向管理员或者机器发出警报信息，图像识别技术的存在提升了态势感知的能力。如危险物检测、烟火检测等根据实体外观相似的需求定制警报；智慧农场中牛、羊数量缺失计数的警报。如果不介意真正的“电击”治疗的话，甚至可以开发出一套专治翘腿、抖腿、坐姿不规范的“好习惯智能电击系统”。

如今AI监控实时识别大量应用在各类出入场所，门禁就是它的典型代表，管理人可根据从监控图像中提取的信息，以此快速识别用户并提供安全保障。监控会产生大量图像数据，人工有时无法手动查看存储的图像以进行相关事件的处理。借助AI监控实时识别系统分析，以此来发现监控图像中的重要信息。