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          中山監控安裝公司淺議視頻結構化技術視頻數據的“賦能者”
          添加日期:2018-5-30 11:37:56   編輯:力豐科技   來源:www.www.qqhrchina.com   閱讀次數:2004
             隨著城市視頻監控系統的大規模部署,視頻監控探頭已深入城市各個毛細血管,在公安天網、智能交通、政府監管、企業運營等各行各業產生大量的監控視頻數據。中山綜合布線公司表示以公安天網建設為例,一個中小型城市部署安裝一萬路高清前端探頭,按三個月為一個存儲周期,則需要36PB存儲空間,相當于兩個淘寶帝國的存儲需求。而龐大的視頻數據存儲在存儲設備中,屬于低密度,低價值,往往只有在需要調閱的時候才能艱難的發揮其作用。

             然而隨著邊緣計算、云計算、大數據技術的不斷深入,面向大規模實時視頻監控數據和歷史

             視頻圖像數據的處理方式也進入了更深層次的演變:
             實時視頻在傳輸過程中,通過邊緣計算,提供就近計算和服務,對視頻流數據進行實時的時空信息標注,字符提取、特征提取,目標分類,結構化標注等圖像處理工作,并快速傳輸給中心計算處理。

             計算中心對海量前端傳輸回來的視頻圖像數據,提供云計算能力,快速高效并發的對這些初步結構化的信息進行二次加工,精細化的分類和細節化結構化信息,形成時空維度的目標動態數據。

             大數據技術則依據業務邏輯,模型,規則等方法,對動態數據與自身檔案庫存放的靜態數據進行進一步的碰撞,合并,篩選,快速輸出業務期望的結果。

             因此,邊緣計算,云計算提供的是兩種不同方式的視頻結構化手段,大數據技術,則是對視頻結構化后產生結果的進一步歸納總結。

             視頻結構化技術介紹哦
             視頻結構化技術在安防行業,特別是視頻監控行業中得到了廣泛的應用,主要的應用場景有:一,運動目標結構化描述,代表技術視頻濃縮摘要技術;二,車輛結構化描述,代表技術車牌識別,車型車系識別等;三,人臉結構化描述,代表技術人臉檢測和人臉識別。

             運動目標結構化描述提取視頻中的運動目標(人、車和物)及它們的屬性(顏色、速度、大小、方向、類型等);主要應用于平安城市等監控范圍較大的場景;

             前景檢測技術
             首先利用連續輸入的圖像序列,訓練得到一個背景圖像,如下圖:
           
          中山監控工程
          中山監控安裝

           

             然后把需要檢測的視頻數據中的一幀圖像和背景圖像進行比對,獲取差異的像素點,然后對這些像素點進行連通性標記,這些標記的區域就是目標,根據標記區域,可以把目標從圖像中摳出來;

             最后,使用第一幀圖像標記的區域(即初始的目標)作為跟蹤的初始值,然后對這些目標進行跟蹤,形成連續的跟蹤軌跡,即獲取到目標的運動軌跡序列。

             中山監控安裝公司表示利用前景檢測技術,可以把視頻中運動目標提取出來,其中包含目標運動軌跡序列和目標圖像序列,同時識別出這些目標的屬性(顏色、速度、大小、方向、類型);在提取目標的過程中,可獲取到目標出現和消失時圖像數據在文件中的偏移位置;

             視頻摘要技術,使用某種策略,在目標圖像序列中取一張圖片代表這個目標,以圖片的方式把所有目標展示給用戶;用戶可以根據條件(顏色、速度、大小、方向、類型)查找目標,查找到的結果是符合條件的目標的圖片,且可以觀看目標出現前后的原始視頻,因為在目標提取過程中,已經獲取到目標出現和消失時圖像數據在文件中的偏移位置;

             視頻濃縮技術是對視頻內容的一個簡單概括,以自動或半自動的方式,通過對視頻中的運動目標進行算法分析,提取運動目標,然后對各個目標的運動軌跡進行分析,將不同的目標拼接到一個共同的背景場景中,并將它們以某種方式進行組合,生成新的濃縮后視頻的一種技術;

             事件報警,用戶首先設定某些規則(如,括絆線入侵、區域入侵、穿越圍欄、快速移動、徘徊檢測、逆行檢測等),如果視頻中的目標觸發了這些規則,就抓拍一張圖片并附帶報警信息上報給用戶;而事件報警中的大部分事件,也都是基于前景檢測檢測出來的運動軌跡實現的。事件報警一般用于實時視頻的分析。

             本篇新聞由中山綜合布線www.www.qqhrchina.com公司力豐科技整理提供。
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