在设计 AI 视频分析系统时，开发工程师最初会从多个角度研究和分析问题。这有助于他们了解问题的背景，并评估哪些潜在的技术方法将提供最佳结果。

       接下来，他们继续创建和测试 AI 算法，以识别视频帧中所需的对象和事件。这是最具挑战性的阶段，涉及数学、软件知识和反复试验。

       一旦找到获胜的算法解决方案，开发工程师就会训练系统通过将其暴露于大量图像来识别和分类对象。例如，为了训练系统识别猫，将包含猫（和非猫）的大型图像数据集输入机器，以便它可以从尽可能多的示例中学习猫的样子。

       随着训练阶段的完成，该系统已准备好在现实生活中进行部署。人工智能引擎的一个关键特性是，随着时间的推移，它会继续自我学习，适应从视频流中接收到的数据和变化。 开发工程师还将继续观察系统的性能并在必要时进行优化。