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| 行業新聞 |
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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：m.10359.cc 閱讀次數：3008 |
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：
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m.10359.cc公司力豐科技整理提供。 |
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