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智能安全时代大化研究视角提取技术为何?

2019-01-26
   【】 中国安全展览网络企业应注意的问题智能仓储 在“人工智能+安全”上,雷锋的网络将其描述为“安全领域两年前吸引明星计算机视觉初创公司注意的原因主要是因为安全领域的痛点没有得到有效解决。“。 然而,随着监控设备供应商对解决自身问题的需求不断增加,以及算法阈值的降低,传统的监控设备供应商也开始使用人工智能技术来解决视频监控问题人车分离同时,提取系统还可以从视图库中获取由其他业务系统分析的高价值信息,用于同一案例的人和车辆线索的拼接,并显示在地图上 ”
   Glin同时,用于结构分析的摄像机也可以根据嫌疑人和汽车的移动方向逐步调整,以实时跟踪嫌疑人的轨迹shot首席执行官赵勇曾在一次采访中表示:“当前以视频数据为核心的安全监控系统实际上给客户带来了很多麻烦它可以准确定位和识别数百个车辆品牌,并支持准确识别数千种特定类型的车辆"2车辆特征显示 直接从前端传感器获得的数据实际上是非结构化信息g 这就像大海捞针,将非结构化数据放在客户面前,然后寻找线索一旦事件发生,可以通过第一时间检索结构化信息来快速定位嫌疑人和车辆信息 只有在实现结构化处理之后,才能直观有效地存储、处理和应用有价值的数据 “随着安全智能的发展趋势,人工智能技术的重要性日益突出 为了更好地处理数据,大华近年来一直在研究视图提取技术。
   行业背景和需求概述
   城市公共场所有成千上万的监控摄像机,日夜监控和记录它们,从而产生大量的视频数据。手动搜索这些大量视频的关键目标是非常困难和耗时的。特别是对于一些关键地方的监控视频,对实时高效的目标搜索有着强烈的需求。目前,使用手动方式的效率非常低,即使使用
   视频压缩摘要等技术处理主要分析历史视频和图像。此外,这个过程很复杂。在突发紧急情况下,往往会拖延解决案件的最佳时间,导致相关情报研究和案件检测的响应速度跟不上要求,也无法满足公安部门对高风险预警和即时事件处理的要求。在视频监控与公安合作侦破案件的过程中,最理想的情况是一旦发生重要事件,就能快速找到关键目标的视线信息,如人、车、物等。,然后可以在人员和汽车部署和控制时发出实时警告。
   基于上述背景和要求,视图提取技术可以满足这些要求。目标是使用实时、高效、自动和智能的技术,根据传统的人群策略寻找视频线索,或者事后处理和分析历史视频图像。
   视图提取技术分析
   监控摄像机产生的大量原始和粗略信息通常用于存储或接受全职人员的监控。如果人工处理视频信息,它将变得单调乏味。与此同时,大多数时候,原始视频不包含案件所关注的目标事件。视频监控问题的研究目的是如何利用摄像机有效地监控场景,并根据需要进行实时预警。这需要一种视频监控技术,能够自动获取监控场景中正在发生的事件的描述,并根据视频分析采取相应的措施。
   尽管不同的视频监控系统有不同的监控要求,但它们都需要处理监控过程中的一些常见问题。我们将通过分析监控人员的工作方法来讨论这些常见问题。当面对视频监控画面时,监控人员通常只关注场景中的一些特定目标。例如,它只关注监控场景中新出现的物体(陌生人浓缩摘要主要关注人与车的分离,这无法实现人脸识别和特征分布控制,而不关注场景的变化或监控场景中物体的位置等。对象(陌生人经过判断,轨迹恢复从每个视频帧中分离出来,并被跟踪很长时间。这就是目标检测、分类和跟踪的问题。分析监控人员在目标物体跟踪过程中产生的一系列信息,然后绘制目标物体移动的行为描述,并根据该行为描述确定是否给出了当时监控场景中发生的事件的异常报告。对于视频监控系统来说,这个过程是为了分析。提取技术的框架图如下:。无花果。1提取技术架构。
   人、车辆和物体的视频分离构建平台/设备的视频/视频,将视频中的运动物体与人(行人、自行车、电池车或摩托车、三轮车、车辆和物体区分开来,并提取物体的基本信息,如主体颜色、目标尺寸、目标速度、运动方向、时间等
   根据提取的目标信息,可以自由组合目标搜索,以视图、列表或地图的形式显示显示结果,并且每个记录对应于原始视频片段以供详细观看。警方分析后,结构化的重要线索和高价值的数据可以进入视觉图书馆。
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