AI智能視頻算法的關鍵性技術是一系列技術的綜合應用，涵蓋了深度學習、計算機視覺和機器學習等領域。下面是一些關鍵性技術的簡要介紹：

1.深度學習：深度學習是AI智能視頻算法的核心技術之一。它通過多層神經網絡模型，對視頻數據進行特征提取和分析。深度學習算法能夠學習和理解復雜的視頻內容，實現目標檢測、分類、分割等任務。

2.目標檢測與跟蹤：目標檢測和跟蹤技術能夠在視頻中準確地定位和識別感興趣的目標。這些技術結合了深度學習和計算機視覺方法，能夠實時追蹤目標的位置、大小和運動軌跡。

3.行為分析：行為分析技術旨在識別和分析視頻中的人類行為。通過深度學習和機器學習算法，可以識別和分類不同的行為模式，如行走、交談、舉手等。這些分析結果可以用于異常檢測和事件預警。

4.視頻理解與推理：視頻理解與推理技術旨在對視頻內容進行更高層次的理解和推理。通過將視頻幀序列組合起來，算法能夠推斷出視頻中的上下文信息、故事情節和時間線。

5.時空建模：時空建模技術能夠建立視頻中對象的時空模型，包括運動軌跡、速度、加速度等。這些模型有助于更準確地描述和預測視頻中的運動和行為。

6.異常檢測：異常檢測技術用于識別視頻中的異常事件或行為。通過對正常行為進行建模，算法能夠檢測出與模型不符的異常行為，如入侵、盜竊等。

7.數據增強與增強學習：數據增強技術通過對視頻數據進行擴充和變換，增加了算法的魯棒性和泛化能力。增強學習技術則通過與環境進行交互學習，優化算法的決策策略和性能。

8.硬件加速與優化：為了實現實時視頻分析和處理，AI智能視頻算法通常需要進行硬件加速和優化。使用圖形處理器（GPU）和專用硬件加速器，可以顯著提升算法的計算性能和效率。

這些關鍵性技術的綜合應用使得AI智能視頻算法能夠在復雜的視頻場景下實現準確、高效的分析和推理。隨著技術的不斷進步和創新，AI智能視頻算法將繼續發展，為視頻分析和應用提供更廣泛的可能性。