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東莞綜合布線闡述視頻監(jiān)控結(jié)構(gòu)化技術(shù)
發(fā)布時(shí)間:2016-10-31 瀏覽:4159 次

東莞綜合布線闡述視頻監(jiān)控結(jié)構(gòu)化技術(shù)

         用讓人比較理解的說法是一種將視頻內(nèi)容(人、車、物、活動(dòng)目標(biāo))特征屬性自動(dòng)提取技術(shù),對(duì)視頻內(nèi)容按照語義關(guān)系,采用目標(biāo)分割、時(shí)序分析、對(duì)象識(shí)別、深度學(xué)習(xí)等處理手段,分析和識(shí)別目標(biāo)信息,組織成可供計(jì)算機(jī)和人理解的文本信息的技術(shù)。

         從數(shù)據(jù)處理的流程看,視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)能夠?qū)⒈O(jiān)控視頻轉(zhuǎn)化為人和機(jī)器可理解的信息,并進(jìn)一步轉(zhuǎn)發(fā)為公安實(shí)戰(zhàn)所用的情報(bào),實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)向信息、情報(bào)的轉(zhuǎn)化。

        人臉識(shí)別

        從視頻、錄像、圖片中定位人臉?biāo)趨^(qū)域,并將人臉圖像區(qū)域從中提取,通過算法,轉(zhuǎn)換為一組特征值向量。

        人臉識(shí)別在應(yīng)用上,具有先天性的隱蔽、方便、直觀等優(yōu)勢(shì)。借助人臉識(shí)別技術(shù),公安業(yè)務(wù)部門可在機(jī)場(chǎng)、商場(chǎng)、小區(qū)、火車站、高鐵站、地鐵站、汽車站、人行道等進(jìn)行布控,提取包括人的生理特征(如性別、年齡、膚色、發(fā)色、胡須)、表情特征(微笑、正常、憤怒)、臉部穿戴飾物特征(眼鏡、墨鏡、帽子、口罩),從而實(shí)現(xiàn)人臉的實(shí)時(shí)布控,高危人員比對(duì)、以圖搜圖、語義搜索等方面的業(yè)務(wù)應(yīng)用。如人臉實(shí)時(shí)布控系統(tǒng)對(duì)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)人臉采集,人臉特征提取和人臉識(shí)別,并與各種人臉庫(kù)提供的突破(警綜、出入境、人口庫(kù)、在逃庫(kù)、犯罪人員庫(kù)等)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì),若發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注人員,將推送到實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)或手機(jī)終端,實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)預(yù)案聯(lián)動(dòng)。結(jié)合實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)研判模型、技站法庫(kù),實(shí)現(xiàn)人員的頻次分析、頻繁出入、晝伏夜出、深入出入、團(tuán)伙分析等多軌跡碰撞分析,為公安預(yù)警、偵查、追逃等應(yīng)用發(fā)揮作用。

        人體結(jié)構(gòu)化

        在視頻中除了包括人員的面部精確定位、面部特征提取、面部特征比對(duì),人員的性別、年齡等特征范圍外、還可對(duì)人的衣著、運(yùn)動(dòng)方向、是否背包、拎包、打傘、是否騎車等信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述;以及包含人體行為路越界、區(qū)域、徘徊、遺留、聚集等多種行為特征描述。

        在人體結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)上進(jìn)行檢索查詢,可以解決快速目標(biāo)查找問題,如將嫌疑人的截圖輸入至偵查系統(tǒng)中,利用人形檢索的功能,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)目標(biāo)嫌疑人的衣著、顏色分布、體態(tài)特征快速地在案發(fā)點(diǎn)附近的多路攝像頭中進(jìn)行全局搜索,查找出相似的目標(biāo),并將結(jié)果以快照的形式輸出,結(jié)合GIS地圖進(jìn)行時(shí)空研判分析,刻畫出嫌疑人的行動(dòng)軌跡。

        車輛結(jié)構(gòu)化

        隨著智能交通高清電警、卡口、虛擬卡口、停車場(chǎng)的廣泛建設(shè)和應(yīng)用、借助智能識(shí)別算法將電警、卡口、停車場(chǎng)出入口等場(chǎng)所的車輛相關(guān)結(jié)構(gòu)化信息存入車輛主題庫(kù),包括車牌、車牌顏色、車輛品牌、車輛類型、車身顏色、車標(biāo)及遮陽板、是否系安全帶、打電話、車輛年檢標(biāo)、擺件掛件、司乘人員的人臉

        基于這些車輛關(guān)鍵特征信息,形成了上億條過車記錄數(shù)據(jù),從而推動(dòng)了后臺(tái)大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的發(fā)展應(yīng)用和行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘,形成隱匿車輛挖掘、套牌車輛篩選、初次入城、一車多牌、一牌多車、頻繁過車、相似車輛串并、同行車牌分析、高危車輛積分模型、車輛行駛軌跡分析、時(shí)空碰撞等實(shí)戰(zhàn)技站戰(zhàn)法的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上對(duì)車輛特征數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)搜索,即可迅速找到所有符合條件的車輛信息,包括行駛時(shí)間與方向、行駛速度、車標(biāo)、車牌、年款等,還可結(jié)合以圖搜圖的檢索方法,在實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)上調(diào)取相關(guān)視頻和圖像文件,快速查詢到有關(guān)嫌疑車輛信息,還原車輛行駛的軌跡歷史信息,實(shí)現(xiàn)嫌疑車輛在整個(gè)城市的全程運(yùn)行軌跡查詢或結(jié)合視頻監(jiān)控信息,實(shí)現(xiàn)車輛全程化的可視化軌跡回放,以及對(duì)渉事車輛的精準(zhǔn)布控和查詢,也可以聯(lián)合公安車輛管理信息庫(kù),實(shí)現(xiàn)車人關(guān)聯(lián)。

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