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“百變大咖”——視頻智能分析技術扮演的各種角色

責任編輯:editor006 |來源:企業網D1Net  2015-12-08 16:50:16 本文摘自:中安協

視頻監控在過去多年漫長的實際應用中,面臨的最大問題就是必須由人工查看視頻,高科技的成果卻要仰仗人海戰術才能產生價值。而視頻智能分析技術正是為解決這一問題而生,它通過對視頻進行智能分析和對有效信息的結構化數據提取,從而讓視頻監控的使用者真正告別人工安防而走進自動化安防的新時代。

目前視頻智能分析在公安、交通、零售、司法、教育等各行各業都已獲得普及性應用。

一、公安領域  

公安行業借助智能視頻分析,主要用于實現城市道路、廣場及各類重點場所的人、車、物等目標的識別,提取包括人的性別、人臉、全身等信息,車的車標、車牌、車身顏色等信息,這些信息均可提煉為計算機能識別的結構化數據,送入后端進行專業的安全管理應用,包括如下幾個方面:

1. 實時布控

它通過具有感知能力的智能攝像機精確識別人臉與全身信息,后端平臺可對所有攝像機畫面中的人進行實時自動比對,一旦發現嫌疑目標,立即聯動報警,現場人員即可確認,并開展抓捕。

2. 高危人員比對

借助感知型攝像機提供的人臉、全身等結構化信息和視頻、照片等半結構化數據,可在案件偵破的過程中,將這些數據與管理平臺數據庫中已有的高危人員照片進行比對與分析。

3. 以圖搜圖

包括人和車的以圖搜圖兩項應用。人的以圖搜圖以一張照片為目標,后端管理平臺自動到附近的攝像機中進行搜索出類似的人,可以是人臉,也可以是全身像。

車的以圖搜圖是指當犯罪嫌疑人所駕駛的車輛采用套牌或假牌車輛,僅憑號牌已無法作為線索時,可以根據車輛除了號牌以外的其他特征(如車身顏色、車標等)來進行車輛搜索。

4. 多點碰撞

連環案是治安案件中常見的一種,同樣,車輛也是必須的作案工具。傳統的偵破方法往往需要公安民警對每一個案發地的所有車輛人工進行逐一的查看、甄別。以20起連環案為例,民警大約需要花2至3周時間對監控錄像中所有過車記錄進行比對,才能找到初步線索。而借助智能攝像機提供的完整車輛信息數據,再配合后端的大數據智能分析系統,只需短短幾分鐘就能精確無誤地分析、比對完這20個案發地的所有車輛,并得出一輛白色金杯面包車在其中15個案發地都出現過的結果,系統還會再進一步關聯智能攝像機記錄的車輛出現時間、司乘人臉等數據,按百分比對嫌疑車輛進行排名,如圖1所示。

圖1 多點碰撞比對

5. 語義搜索

在社會治安案件中,無牌、套牌車輛往往是必不可少的作案工具,車牌此時已無法為破案提供線索,而必須借助智能攝像機對車輛其他特征進行分析、識別后產生的信息開展下一步的線索偵查,找到嫌疑車輛所在位置。

二、交通領域

1. 高度智能的交通違章基礎管理

具有分析、感知能力的智能攝像機通過視頻識別分析技術,可對每輛車進行完整的違法行為分析、識別、抓拍和錄像,記錄車輛違法的整個過程,再將每條記錄生成非結構化的視頻、照片數據和結構化的文本數據提交給后端智能管理與分析系統,由系統進行高度智能的交通違法行為處理。這樣,一臺智能攝像機就能取代傳統的線圈感應、人工檢測等傳統手段,進行闖紅燈、超速、不按規定車道行駛、違法停車等各類交通違法行為管理,不僅更高效、準確,也能大大節約管理成本。

基于智能視頻分析技術,智能交通管理系統還衍生出了很多緊貼實戰的特色管理應用,比如:黃標車限行識別管理、高危車輛與人員自動攔截等。

2. 頂層交通規劃與管理

視頻智能分析技術還能借助前端的智能攝像機提供的城市車輛詳細信息,與后端具有智能分析能力的交通管理系統相配合,得出不同品牌的車型擁有量、過車高峰期、車輛進出城高峰期及行駛方向等豐富的交通數據,為城市交通流量管控、交通道路規劃等提供詳實的數據支撐。

3. 司乘人臉識別,豐富車輛管理數據

除了上述傳統的交通違章管理之外,智能攝像機還能借助視頻分析技術實現司乘人臉的高清抓拍與識別。即攝像機不僅向管理平臺提供一張司乘人臉照片,還會將該人員性別、年齡、種族/膚色等信息進行提取,并作語義描述、形成文本提交給智能管理平臺。如此,平臺就可基于這些信息開展深度的大數據應用。比如,追蹤一輛無牌肇事車輛時,除了車輛本身的信息和線索之外,執法部門還可以通過搜索“男性”、“50歲”、“亞洲人”等關鍵詞進一步細化案件線索,保證調查方向的精確。

三、零售領域

視頻智能分析在零售業的領先應用有一個典型的案例,就是科達為聯合利華門店建設的熱點統計系統,系統通過感知型攝像機和后端的大數據分析平臺相配合,用于開展個人護理類商品陳列和貨架布局的顧客行為數據收集及分析,比如顧客在不同商品前的停留時間是多少、商品陳列和貨架布局調整前后的人流動向對比和購買金額對比等,進而作為最終的經營決策參考。

四、司法和教育領域

1. 司法領域

在監獄和看守所,視頻智能分析技術更是很早便得到應用。在最早期,監獄和看守所借助后端智能分析服務器對所有監控圖像進行分析識別,實現對在押犯或嫌疑犯打架斗毆、異常滯留與起身等非法行為的智能監控及報警。現在,除傳統的智能分析技術應用之外,感知型攝像機也被用在AB門等出入口,用于對所有過往人員進行臉部和全身的圖像采集,同時提供結構化和半結構化數據給后端管理平臺,平臺對人員進行實時比對,有效杜絕非法出入。

2. 教育領域

學校采用視頻智能分析技術可以開展安全管理和教育錄播兩種應用:前者借助具有感知能力的智能分析攝像機采集出入口人員與車輛信息,再提供給后端平臺進行實時比對,管理進出校園的人與車;后者則通過教室內的智能跟蹤攝像機自動識別、跟蹤老師的運動圖像,同時對視頻和聲音進行記錄,再生成錄播課程。來源:中安協

關鍵字:智能攝像機視頻分析

本文摘自:中安協

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“百變大咖”——視頻智能分析技術扮演的各種角色

責任編輯:editor006 |來源:企業網D1Net  2015-12-08 16:50:16 本文摘自:中安協

視頻監控在過去多年漫長的實際應用中,面臨的最大問題就是必須由人工查看視頻,高科技的成果卻要仰仗人海戰術才能產生價值。而視頻智能分析技術正是為解決這一問題而生,它通過對視頻進行智能分析和對有效信息的結構化數據提取,從而讓視頻監控的使用者真正告別人工安防而走進自動化安防的新時代。

目前視頻智能分析在公安、交通、零售、司法、教育等各行各業都已獲得普及性應用。

一、公安領域  

公安行業借助智能視頻分析,主要用于實現城市道路、廣場及各類重點場所的人、車、物等目標的識別,提取包括人的性別、人臉、全身等信息,車的車標、車牌、車身顏色等信息,這些信息均可提煉為計算機能識別的結構化數據,送入后端進行專業的安全管理應用,包括如下幾個方面:

1. 實時布控

它通過具有感知能力的智能攝像機精確識別人臉與全身信息,后端平臺可對所有攝像機畫面中的人進行實時自動比對,一旦發現嫌疑目標,立即聯動報警,現場人員即可確認,并開展抓捕。

2. 高危人員比對

借助感知型攝像機提供的人臉、全身等結構化信息和視頻、照片等半結構化數據,可在案件偵破的過程中,將這些數據與管理平臺數據庫中已有的高危人員照片進行比對與分析。

3. 以圖搜圖

包括人和車的以圖搜圖兩項應用。人的以圖搜圖以一張照片為目標,后端管理平臺自動到附近的攝像機中進行搜索出類似的人,可以是人臉,也可以是全身像。

車的以圖搜圖是指當犯罪嫌疑人所駕駛的車輛采用套牌或假牌車輛,僅憑號牌已無法作為線索時,可以根據車輛除了號牌以外的其他特征(如車身顏色、車標等)來進行車輛搜索。

4. 多點碰撞

連環案是治安案件中常見的一種,同樣,車輛也是必須的作案工具。傳統的偵破方法往往需要公安民警對每一個案發地的所有車輛人工進行逐一的查看、甄別。以20起連環案為例,民警大約需要花2至3周時間對監控錄像中所有過車記錄進行比對,才能找到初步線索。而借助智能攝像機提供的完整車輛信息數據,再配合后端的大數據智能分析系統,只需短短幾分鐘就能精確無誤地分析、比對完這20個案發地的所有車輛,并得出一輛白色金杯面包車在其中15個案發地都出現過的結果,系統還會再進一步關聯智能攝像機記錄的車輛出現時間、司乘人臉等數據,按百分比對嫌疑車輛進行排名,如圖1所示。

圖1 多點碰撞比對

5. 語義搜索

在社會治安案件中,無牌、套牌車輛往往是必不可少的作案工具,車牌此時已無法為破案提供線索,而必須借助智能攝像機對車輛其他特征進行分析、識別后產生的信息開展下一步的線索偵查,找到嫌疑車輛所在位置。

二、交通領域

1. 高度智能的交通違章基礎管理

具有分析、感知能力的智能攝像機通過視頻識別分析技術,可對每輛車進行完整的違法行為分析、識別、抓拍和錄像,記錄車輛違法的整個過程,再將每條記錄生成非結構化的視頻、照片數據和結構化的文本數據提交給后端智能管理與分析系統,由系統進行高度智能的交通違法行為處理。這樣,一臺智能攝像機就能取代傳統的線圈感應、人工檢測等傳統手段,進行闖紅燈、超速、不按規定車道行駛、違法停車等各類交通違法行為管理,不僅更高效、準確,也能大大節約管理成本。

基于智能視頻分析技術,智能交通管理系統還衍生出了很多緊貼實戰的特色管理應用,比如:黃標車限行識別管理、高危車輛與人員自動攔截等。

2. 頂層交通規劃與管理

視頻智能分析技術還能借助前端的智能攝像機提供的城市車輛詳細信息,與后端具有智能分析能力的交通管理系統相配合,得出不同品牌的車型擁有量、過車高峰期、車輛進出城高峰期及行駛方向等豐富的交通數據,為城市交通流量管控、交通道路規劃等提供詳實的數據支撐。

3. 司乘人臉識別,豐富車輛管理數據

除了上述傳統的交通違章管理之外,智能攝像機還能借助視頻分析技術實現司乘人臉的高清抓拍與識別。即攝像機不僅向管理平臺提供一張司乘人臉照片,還會將該人員性別、年齡、種族/膚色等信息進行提取,并作語義描述、形成文本提交給智能管理平臺。如此,平臺就可基于這些信息開展深度的大數據應用。比如,追蹤一輛無牌肇事車輛時,除了車輛本身的信息和線索之外,執法部門還可以通過搜索“男性”、“50歲”、“亞洲人”等關鍵詞進一步細化案件線索,保證調查方向的精確。

三、零售領域

視頻智能分析在零售業的領先應用有一個典型的案例,就是科達為聯合利華門店建設的熱點統計系統,系統通過感知型攝像機和后端的大數據分析平臺相配合,用于開展個人護理類商品陳列和貨架布局的顧客行為數據收集及分析,比如顧客在不同商品前的停留時間是多少、商品陳列和貨架布局調整前后的人流動向對比和購買金額對比等,進而作為最終的經營決策參考。

四、司法和教育領域

1. 司法領域

在監獄和看守所,視頻智能分析技術更是很早便得到應用。在最早期,監獄和看守所借助后端智能分析服務器對所有監控圖像進行分析識別,實現對在押犯或嫌疑犯打架斗毆、異常滯留與起身等非法行為的智能監控及報警。現在,除傳統的智能分析技術應用之外,感知型攝像機也被用在AB門等出入口,用于對所有過往人員進行臉部和全身的圖像采集,同時提供結構化和半結構化數據給后端管理平臺,平臺對人員進行實時比對,有效杜絕非法出入。

2. 教育領域

學校采用視頻智能分析技術可以開展安全管理和教育錄播兩種應用:前者借助具有感知能力的智能分析攝像機采集出入口人員與車輛信息,再提供給后端平臺進行實時比對,管理進出校園的人與車;后者則通過教室內的智能跟蹤攝像機自動識別、跟蹤老師的運動圖像,同時對視頻和聲音進行記錄,再生成錄播課程。來源:中安協

關鍵字:智能攝像機視頻分析

本文摘自:中安協

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