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          中山弱電公司做關于視頻結構化的產品探討
          添加日期:2018-5-31 11:45:15   編輯:力豐科技   來源:www.www.qqhrchina.com   閱讀次數:2021
             車輛結構化描述是提取視頻中車輛的屬性,如車牌、車型、車輛品牌、車系、年檢標、掛件、紙巾盒等,主要應用于交通場景,車輛在畫面中必須滿足一定的尺寸識別效果才比較好。

             2010年左右,主流的車輛結構化技術是視頻卡口抓拍技術,與傳統的線圈抓拍技術效果一樣,車輛一經過攝像機監控范圍的某個位置,就會產生一張包含該車輛的圖片。單單只抓拍的車輛的圖片還不能滿足用戶的需求,用戶對自動識別車牌號碼的需求很大;接下來的幾年,隨著很多公司對車牌識別技術研發投入的加大,車牌識別技術迅速發展,準確率大幅提升;卡口攝像機在抓拍車輛的同時自動識別出車牌,并把這些結果發送給后端保存;于此同時,電子警察攝像機也慢慢的發展起來了,電子警察攝像機除了識別車牌號碼,還能獲取車牌顏色和車身顏色;利用車輛跟蹤技術,結合信號燈的信號,對車輛的行為進行判斷(如,闖紅燈、逆行、壓線、違章變道和不按車道行駛等),如果車輛違章,就會抓拍多張圖片,作為車輛違章的證據;

             中山機房建設公司表示近年來,對車輛的結構化描述越來越精細,能夠獲取車輛的品牌、車系、年檢標、掛件、紙巾盒等信息,其中車型車系的識別涵蓋了絕大多數的品牌和子品牌。用戶可根據目標車型的各項指標(如車型、車牌、車牌顏色、車輛顏色車牌號以及卡口、拍攝時間等)設置搜索條件,查詢車輛信息。利用這些結構化信息,可以偵測出假牌車、套牌車、故意遮擋、污損車牌、拆卸車牌等違法行為。

             目前,對車輛的車型車系等信息識別過程是在后端服務器中執行的,前端攝像機產生的卡口圖片傳輸到后端服務中,進行二次識別;在不久的將來,車型車系等信息的識別應該會移到前端執行,只把識別結果(即結構化信息)傳輸到后端服務器,由后端做其它更深層次的應用。

             人臉結構化描述是提取視頻中人的屬性,如這個人是誰、性別、年齡、戴眼鏡、胡子、戴帽子、戴口罩等信息,主要應用于人臉卡口場景,人臉在畫面中的像素必須足夠大;現在人的結構化描述的主要技術是人臉檢測和人臉識別。人臉檢測就是利用人臉檢測算法從視頻中檢測出人臉的位置和大??;人臉識別分為三個步驟:一,根據檢測的結構摳出人臉小圖;二,從人臉小圖獲取特征碼(用特征向量來表示人臉圖像);三,與人臉庫(如,歷史庫、布控庫等)比對。人臉識別系統如下圖:
           
          中山弱電公司

             在企業、住宅的安全管理中,對一些敏感人員布控,一旦發現可疑人物進去,系統自動報警,并提示安保人員;可應用公安、司法和刑偵,針對一些人員密集區域(如車站、地鐵站、機場等)的關鍵出入口、通道等卡口位置坐人臉識別,實現搜捕嫌疑犯逃犯等在重要通關口岸的身份驗證,主要實現對進出口岸人員和電子護照及身份證等信息的核實和確認。

             視頻結構化的產品化探討
             一方面隨著GPU/FPGA等人工智能AI芯片的演進和技術發展,及深度學習框架在工程化技術方面的成熟,AI芯片和前端IPC的融合是大勢所趨另一方面在各地實際項目中建設邊緣節(含多維感知接入、存儲和視頻智能解析),對視頻和多維數據進行就近的存儲、清洗和結構化分析,有效的降低大量視頻流對網絡和集中式的數據中心的要求。

             中山弱電公司提出視頻結構化的前移是未來的一個重大方向,前端監控探頭,計算節點將不斷的升級,融人大量視頻計算能力,對視頻圖像非結構化信息實現實時,敏捷的結構化處理。支持提供包括車輛二次分析卡口、人臉識別卡口、多目標提取卡口等多樣化智能安防產品。

             中心產品將前端小型存儲,中心計算集群能力進一步升級,搭載深度學習技術和人工智能算法技術,提供GPU集群化的云計算產品,實現對海量數據強大而高效的并行計算,達到能分析人、車、行為多種價值特征的高品質產品。

             支持提供:
             ◆人員:顏色、大小、方向、速度性別、年齡段等
             ◆車輛:品牌、子品牌、年款、車牌,顏色、類別、車檢標、遮陽板、掛件、擺件、整車圖片特征等標簽對象,能識別近百余種品牌上千種車型等;
             ◆行為:安全帶、打手機、走路、騎電動車/摩托車、騎自行車、騎三輪車等.

             本篇新聞由中山弱電公司www.www.qqhrchina.com力豐科技整理發表提供。
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