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| 行業新聞 |
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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：m.10359.cc 閱讀次數：3136 |
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：
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m.10359.cc力豐科技整理發表提供。 |
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