‌AI在安防监控项目中常用的算法主要包括以下几种‌：

1. ‌目标检测算法‌：

   • 目标检测算法是AI安防监控的基础，它使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来学习和提取图像中的特征，以检测和分类目标。常见的基于深度学习的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO、SSD等。这些算法能够准确识别出监控场景中的物体，如人员、车辆等，并对其进行分类和标记‌。

2. ‌人体识别算法‌：

   • 人体识别算法是AI安防监控在安防领域的重要应用，它通过对实时视频图像进行智能分析识别，可以实现对人体目标的精确检测和跟踪。在安防监控中，这种算法能够实时监测人员的活动轨迹和行为特征，当检测到异常行为或人员入侵时，立即触发报警‌。

3. ‌行为分析算法‌：

   • 行为分析算法能够分析监控视频中的人员行为，如识别异常行为（如奔跑、摔倒等）或在特定区域内停留时间过长等行为，并能自动触发告警。这种算法常用于商场、学校、公园等人员密集场景，实现对人物行为的识别和分类‌。

4. ‌异常检测算法‌：

   • 异常检测算法可用于监控场景中的异常情况，例如目标突然出现、行为异常等。该算法利用图像和视频数据中的背景模型，采用随机样本和背景差分等方法，对场景中的异常情况进行监测和预测，并及时给出报警。异常检测算法在智能安防、工业生产等领域得到广泛应用‌。

5. ‌人脸识别算法‌：

   • 人脸识别算法是智能监控中十分常见的智能分析技术之一，它通过对监控摄像头中的人脸进行检测和识别，可以自动发现和识别特定目标人物，提高监控系统的效能。这种算法常用于身份识别、通行核验、门禁等场景中‌。

6. ‌其他特定场景算法‌：

   • 根据具体应用场景的不同，AI安防监控还可能使用到一些特定的算法，如安全帽检测（用于实时监测工人是否佩戴安全帽）、行车不行人检测（用于避免人车混行引发的安全事故）、人群密度检测（用于监测人群聚集情况，预防踩踏事件等）、烟火检测（用于火灾预警）等‌。

这些算法的应用使得AI安防监控系统能够实现智能化升级，提高监控效率，降低人力成本，为现代社会的安全管理提供了高效、智能的解决方案。