2025年视频结构化技术方案VIP免费

2、技术服务方案2.1建设内容本次项目的重要建设内容：视频构造化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功效。2.2系统构造本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功效，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图呈现，视频联动、案件侦查等功效。系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示：2.3视频构造化简朴来讲，视频构造化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目的）特性属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目的分割、时序分析、对象识别、深度学习等解决手段，分析和识别目的信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据解决的流程看，视频构造化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息(以下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。在视频构造化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息重要是：人员、车辆、行为。2.3.1人员构造化在视频中除了涉及人员的面部精拟定位、面部特性提取、面部特性比对，人员的性别、年纪等特性范畴外，还可对人的衣着、运动方向，新增与否戴帽子、与否戴眼镜、与否背包、拎包、打伞、与否骑车等信息进行构造化描述。2.3.2车辆构造化随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场合的车辆有关构造化信息存入车辆主题库，涉及车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、与否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。基于这些车辆核心特性信息，形成上亿条过车统计数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特性数据的大数据搜索，即可快速找到全部符合条件的车辆信息，涉及行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索办法，在实战平台上调取有关视频和图像文献，快速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个都市的全程运行轨迹查询或结合视频监控信息，实现车辆全程化的可视化轨迹回放，以及对涉事车辆的精确布控和查询，也能够联合公安车辆管理信息库，实现车人关联。2.3.3行为构造化行为构造化即在人员构造化基础上进行检索查询，包含人体行为如越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多个行为特性描述。它能够解决快速目的查找问题，如将嫌疑人的截图输入至侦查系统中，运用人形检索的功效，系统会根据目的嫌疑人的衣着、颜色分布、体态特性快速地在案发点附近的多路摄像头中进行全局搜索，查找出相似的目的，并将成果以快照的形式输出，结合GIS地图进行时空研判分析，刻画出嫌疑人的行动轨迹。通过视频构造化解决后，能够达成以下目的：首先：是视频查找速度得到极大的提高。视频构造化之后，从百万级的目的库中（对应数百到一千小时的高清视频）查找某张截图上的行人嫌疑目的，数秒即可完毕；千万级目的的库中查找，几分钟即可完毕（如果实现云化，速度会更快）。在构造化基础上进行检索查询，能够解决快速目的查找问题；另首先是存储容量极大的减少。通过构造化后的视频，存储人的构造化检索信息和目的数据不到视频数据量的2%；对于车辆，不到1%；对于行为降得更多。存储容量极大地减少，能够解决视频长久存储的问题。最后，视频构造化能够盘活视频数据，可作为数据挖掘基础。视频通过构造化解决后，存入对应的构造化数据仓库，对各类的数据仓库能够进行深度的数据挖掘，充足发挥大数据作用，提高视频数据的应用价值，提高视频数据的分析和预测功效。视频构造化面临的问题作为一项视频解决的核心技术，算法对环境比较敏感，受环境干扰大，光线、杂物、恶劣天气、晃动都会影响实际效果，实现高效精确的视频构造化描述技术成为此后一段时间各公司/算...