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旷视科技:视频结构化推进智能安防走进2.0时代

2018-05-29 19:27编辑:优先级新闻网人气:


(原标题:旷视科技视频结构化推进智能安防走进2.0时代

随着我国智慧城市、平安城市、雪亮工程战略的深入发展,目前,各部门行业安装的摄像机数量已近2500万台,初步构建起覆盖公共区域、要害部位的“天网”。全国公安机关也已基本搭建起视频图像信息资源整合汇聚和共享交换的基础支撑平台,联网可控的摄像机数量较2015年增长近60%。同时,2015年5月6日,九部委下发《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》(以下简称“意见”)。《意见》指出,到2020年,要基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用。随着公共安全视频共享平台的逐渐完善,让公共安全具备了“法网恢恢,疏而不漏”的上帝视角。

“天网”让泛安防更加强力的同时,由大规模视频产生的海量数据也让监控中心的工作变得更加繁重,反而成为负担。据统计,在首都北京,出去民用安防,仅政府部门和社会公共机构部署的摄像头总数就已超过两百万个,而这些昼夜不停记录的摄像头每天产生的视频数据总和便长达两百万天,要逐个看完都够再创一个华夏五千年了!可想而知,仅依靠人工对视频进行人、地、事、物、组织的甄别,难于大海捞针;况且道路监控视频更受自身硬件设施及光照条件的限制,会产生许多不清晰的低质良录像,而这些低质量视频靠人眼是基本无法分辨画面内容的,在这些低质量的视频数据中进行比对工作不仅艰难且可信度低。

安防行业是大数据应用典型行业,而人、地、事、物、组织,是公安视频处理中的核心对象,要实现对安防视频大数据的分析和信息挖掘,首先要解决视频数据结构化问题。

何为视频数据结构化?

视频结构化是一种将视频内容中的重要信息进行结构化提取的技术,利用它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别、深度学习等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息或可视化图形信息。在实际应用中,文本信息可进一步转化为公安实战所用的情报,实现视频数据向有效情报的一次转化。

旷视科技:视频结构化推进智能安防走进2.0时代

智能分析能够对视频中的人员、物品数据进行深度挖掘和信息提取

安防行业为什么需要视频结构化?

信息技术革命带来的一个天然属性就是实现了数据的量产。如果把视频数据的堆砌比作盖楼,那么视频结构化就显得尤为必要。没有结构化的视频数据就如同建筑废料,除了造成环境污染不能产生任何价值。而如果通过一些手段或工具来将一砖一瓦的视频进行智能化整合与合理分类,这些数据才有可能平底起高楼,成为社会看不见的基础设施。

因此,数据化便是信息社会建筑原材料的积累的过程,数据本身并不能直接产生实用价值,对数据的内容提取和分析才是价值所在。在安防领域,如果能够对视频大数据进行规模结构化将推动安防整体行业水平升级,而人工智能技术和视频数据结构化的结合将带领整个行业进入智能安防2.0时代

视频数据结构化从多个维度优化现有的安防业务,将原本许多数量庞大、响应龟速、且大多没有应用价值的监控视频进行精缩,变为更易查找、占存更小且可被深度挖掘的高密度数据。

结构化的视频数据可极大提升搜索和排查效率。实验结果显示,视频结构化之后,从百万级的目标库中(对应数百到一千小时的高清视频)查找某张截图上的行人嫌疑目标,数秒即可完成;千万级目标的库中查找,几分钟即可完成(如果实现云化,速度会更快)。因此在公安实战业务中,基于结构化的视频大数据检索,可以有效解决大海捞针的难题。

此外,结构化视频数据的存储占比可以极大的降低。经过结构化后的视频,存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%; 对于车辆,不到1%;对于行为降得更多。存储容量极大地降低,可以解决视频长期占用存储空间的问题。

最后,视频结构化还可以盘活视频数据,成为公安系统数据挖掘基础。视频经过智能化的处理、分类后,存入相应的结构化数据仓库,如人脸照片数据库、人脸特征数据库、行为图片及特征库、车辆图像及特征库等等,而综合这些数据仓库以及关联视频片段仓库可以建立相应的检索引擎,实现对各类的数据仓库的深度信息挖掘,充分发挥大数据作用,提升视频数据的应用价值,提高视频数据的分析和预测功能。

(来源:网络整理)

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