AI智能视频算法的关键性技术是一系列技术的综合应用，涵盖了深度学习、计算机视觉和机器学习等领域。下面是一些关键性技术的简要介绍：

1.深度学习：深度学习是AI智能视频算法的核心技术之一。它通过多层神经网络模型，对视频数据进行特征提取和分析。深度学习算法能够学习和理解复杂的视频内容，实现目标检测、分类、分割等任务。

2.目标检测与跟踪：目标检测和跟踪技术能够在视频中准确地定位和识别感兴趣的目标。这些技术结合了深度学习和计算机视觉方法，能够实时追踪目标的位置、大小和运动轨迹。

3.行为分析：行为分析技术旨在识别和分析视频中的人类行为。通过深度学习和机器学习算法，可以识别和分类不同的行为模式，如行走、交谈、举手等。这些分析结果可以用于异常检测和事件预警。

4.视频理解与推理：视频理解与推理技术旨在对视频内容进行更高层次的理解和推理。通过将视频帧序列组合起来，算法能够推断出视频中的上下文信息、故事情节和时间线。

5.时空建模：时空建模技术能够建立视频中对象的时空模型，包括运动轨迹、速度、加速度等。这些模型有助于更准确地描述和预测视频中的运动和行为。

6.异常检测：异常检测技术用于识别视频中的异常事件或行为。通过对正常行为进行建模，算法能够检测出与模型不符的异常行为，如入侵、盗窃等。

7.数据增强与增强学习：数据增强技术通过对视频数据进行扩充和变换，增加了算法的鲁棒性和泛化能力。增强学习技术则通过与环境进行交互学习，优化算法的决策策略和性能。

8.硬件加速与优化：为了实现实时视频分析和处理，AI智能视频算法通常需要进行硬件加速和优化。使用图形处理器（GPU）和专用硬件加速器，可以显著提升算法的计算性能和效率。

这些关键性技术的综合应用使得AI智能视频算法能够在复杂的视频场景下实现准确、高效的分析和推理。随着技术的不断进步和创新，AI智能视频算法将继续发展，为视频分析和应用提供更广泛的可能性。