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聊聊安防監控視頻結構化那些事兒

發布日期:2019-09-19 作者: 點擊:

隨著高清化視頻監控的演進和平安城市建設的飛速發展,監控攝像機遍布大街小巷。據不完全統計,一個中等規模的城市就有上萬路乃至數十萬路攝像機覆蓋,這是一個蘊含海量信息的龐大系統,每天產生的視頻數據相當于1000億張照片。

海量的視頻記錄了少部分價值信息,這些價值信息為大多數事件留下了影像資料,為事后追溯事件真相、維護社會治安、預防并打擊違法犯罪、保障生命財產安全、促進日常工作生活正常運行帶來巨大便利。

即便不考慮各個監控系統之間的信息關聯,光瀏覽這些視頻就需要花費大量的人力物力。解決這一問題的核心技術即視頻結構化描述技術,將海量視頻或圖片的非結構化數據提取并轉化為結構化信息描述。

視頻結構化是將視頻內容按照語義關系,采用時空分割、特征提取和對象識別等處理手段,組織成可供計算機和人理解的文本信息技術,并進一步轉化為公安實戰所用的情報,實現視頻數據向信息、情報的轉化。

視頻內容管理平臺支持實時視頻和歷史視頻分析,按照不同智能分析算法模型,采用結構化標準語義定義,將提取結構化信息存儲到分布式數據庫(元數據),按照業務需求設定智能分析算法規則,支持對視頻進行快速、高效研判。

實時視頻結構化分析包括智能行為行析、車輛(包括車牌)信息結構化。歷史視頻結構化分析包括車輛(包括車牌)、視頻摘要和視頻搜索結構化。

智能行為分析結構化信息主要包括:目標的顏色(占比最大的顏色)、坐標(目標畫面中心點)、種類(人、車、物)、時間,所關聯的視頻,目標的尺寸。

車輛結構化信息包括:車牌號碼、車牌顏色、車輛顏色、車輛特征(車輛類型、車輛品牌、車輛子品牌、年款和局部特征),所關聯的視頻。

視頻搜索結構化信息包括:目標坐標(目標畫面中心點)、目標輪廓、時間,所關聯的視頻以及幀號,目標的尺寸。

視頻搜索通過對非結構化的原始視頻數據進行智能分析,通過對背景和前景建模處理,提取出視頻中運動目標對象的信息、顏色、尺寸、軌跡等,并建立目標對象的結構化數據庫,偵查人員可以通過設置目標類別(人、車、物)、出現區域、運動方向和軌跡等搜索條件,通過對目標顏色模糊匹配,快速從視頻中搜索出滿足條件的目標對象,并以視頻縮略列表的形式展現,通過圖片跳轉播放目標對象在原始視頻中的真實場景,偵查人員可以進行更進一步的分析研判,提高偵查人員從海量視頻中查找目標的效率。

具體視頻搜索分為元數據提取和視頻搜索處理兩部分,如下:

視頻搜索元數據提取示意圖

1、視頻幀采用基于運動目標的行為分析處理,通過背景建模、前景提取、目標跟蹤等,提取圖像的背景圖和目標元數據信息。

2、目標元數據包括目標軌跡、目標大?。ㄏ袼卮笮。?、目標顏色(黑、白、紅、黃、綠、藍、未知)和目標類型(人、車、未知)。

3、將目標元數據存到數據庫元數據表。元數據表包括視頻文件id、對象id、目標大小、目標類型、目標顏色、目標軌跡和起止時間。

視頻搜索處理示意圖

1、搜索分為兩種方式:目標搜索,輸入條件包括目標類型(人/車/物),目標顏色(黑、灰、白、紅、黃、綠、藍),目標大小、目標區域和排除區;以及軌跡搜索。根據輸入條件搜索元數據表,返回對應元數據。

2、根據元數據查詢到的結果和目標的軌跡信息(以x、y、width、high、time的二進制序列表示),獲取軌跡中點的時間戳,抓取視頻文件對應時間戳的幀,并截圖。

如果是目標搜索,將對應的目標加框并標識,并截圖存儲。

如果是軌跡搜索,將元數據表中記錄的目標軌跡疊加到對應幀上,并截圖存儲。

案例1#:

2014年X月X日上午9:30,XX市北關公安分局民警接到報案稱有人被撞傷,民警根據線索信息確認:嫌疑車輛為“白色北京現代-朗動”小型車,牌照看不清楚。民警利用“視頻大數據結構化系統”,對案發生前后的1個半小時內10萬余條車輛行駛記錄進行批量搜索,系統在1秒鐘左右從10萬余條數據中查找出160輛“白色北京現代-朗動”小型車在路上行駛;再經人工排查,確認嫌疑車輛,車牌為“*P92347”,整個案件從接案到成功抓獲嫌疑人前后共兩個多小時。

案例2#:

2014年X月X日晚20:00,在XX市汽車站附件發生一路人被撞傷案件。確認線索信息:逃逸車輛為“黑色大眾”轎車,無號牌。辦案民警通過“視頻大數據處理云存儲中心”,對案發1個月前97萬多條車輛信息進行排查,快速檢索出 2月1日—5日,發現有一臺黑色“大眾-帕薩特”無牌車輛在城區共出現8次。通過對該車多次歷史過車記錄進行追蹤、分析,確認該車經常駛入同一小區,后經地面偵查將嫌疑人抓捕歸案。

案例3#:

201X年X月X日下午三時許,XX市XX鎮人民路人民大廈XX發生一宗盜竊案件。民警根據案件線索,利用視頻結構化系統提取的人臉圖片與人像庫、人臉圖片庫中的信息進行比對分析,共查詢到40余張相似的人臉圖片。經人工排查,最終掌握嫌疑人身份信息。

有人說2019年的安防主題是“泛安防,去安防”,體現了安防企業的外延需求以及AIoT企業打破安防邊界的意愿。AIoT時代,視頻大數據的量產爆發,如若不能進行智能化整合與分類,那么這些數據就只是AIoT世界中的廢料和垃圾山而已。視頻結構化技術將原始視頻數據精縮,變為更易查找、占存儲更小且更具備應用價值的高精度數據,是 AI Cloud、城市大腦、安防視覺中樞、視頻編碼及車輛結構化、ReID等場景應用落地的關鍵技術。

東莞市英視特電子有限公司承接:城市及道路照明工程;道路標識及停車場交通設施工程;閉路監控系統、智能防盜報警系統、樓宇對講系統、門禁停車場道閘系統、視頻會議、廣播系統、智能家居等集成項目


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