AI智能视频算法的系统原理包括以下几个关键步骤：

1.视频采集与预处理：首先，需要从摄像头或其他视频源采集视频数据。采集到的视频数据可能需要进行预处理，如去噪、降低分辨率或调整亮度对比度等，以提高后续算法的性能和效果。

2.视频帧分析：视频数据由一系列连续的帧组成，每帧包含图像信息。算法会对每一帧进行分析，提取图像特征。这些特征可以包括颜色、纹理、边缘等视觉信息。

3.目标检测与跟踪：在视频帧中，算法会使用目标检测技术来定位和识别感兴趣的目标，如人脸、车辆等。目标检测技术可以使用深度学习模型，通过对图像进行分类和回归，确定目标的位置和边界框。之后，跟踪算法会跟踪目标在连续帧中的运动，并更新目标的位置信息。

4.行为分析与识别：通过行为分析技术，算法可以识别和分类视频中的不同行为模式，如行走、交谈、举手等。这可以通过深度学习模型进行行为分类，或者使用传统的机器学习方法来提取行为特征并进行分类。

5.异常检测与事件识别：在视频中，算法可以检测和识别异常行为或事件，如入侵、盗窃等。异常检测技术可以通过建立正常行为模型，识别与模型不符的异常情况。事件识别则可以通过分析行为序列和上下文来识别和推断事件。

6.结果输出与应用：最后，算法会将分析结果输出，可以是标记目标位置的边界框、行为分类的标签或异常事件的警报。这些结果可以用于实时监控、安防预警、交通管理等应用。

整个系统的原理是通过对视频数据进行分析和理解，提取关键信息，并从中推断出目标、行为和事件等内容。这需要结合深度学习、计算机视觉和机器学习等技术，以实现准确、高效的视频分析和应用。随着技术的不断发展，系统的原理也会不断演进和改进，以适应更复杂的视频场景和应用需求。