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          弱電工程中視頻搜索技術不斷升級

          文章出處:責任編輯:王冰人氣: 發表時間:2018-05-12 14:53 字體大小:【 】
           
          隨着“和諧社會”和“安全城市”建設的不斷髮展,國家進入安全設施建設高潮期。監控攝像機遍佈中國大陸的每一條街道,不斷進行全天候的監控和錄像。但是,擁有相關視頻並不意味着要找到目標信息。查找視頻和分析視頻通常需要大量時間和人力。如何在海量視頻中更輕鬆,更輕鬆地找到相關信息?現在,隨着對安全智能需求的不斷增長,視頻檢索技術也發展迅速。
          目前,從視頻數據中提取有效信息的技術已基本解決,主要挑戰是提高海量數據提取信息的速度。視頻數據檢索的參考經歷了三個階段:一是有效的視頻數據提取;其次,基於智能視頻分析算法的檢索;第三,基於視頻數據的元數據檢索。
          有效的視頻數據提取
          這種方法的基石是圖像分析技術中的運動檢測技術。該技術在行業中已經越來越成熟。運動檢測可以在前端設備中完成,也可以通過後端處理執行。在24小時的視頻中,市中心的視頻可能有大約1/3的視頻不是移動目標;而在郊區視頻中,可能有2/3視頻中沒有移動目標。當我們檢索視頻數據時,我們只需要用移動的對象觀看視頻數據。無論是1/3還是2/3,它都可以顯着縮小您需要檢索的視頻數據的大小。
          基於智能視頻分析算法的搜索
          如前所述,對於24小時視頻,手動觀看需要6個小時才能使用4倍速度觀看,並且計算機使用智能視頻分析算法進行自動視頻檢索。檢索速度取決於視頻解碼和分析算法的速度。 。我們以4cif視頻數據的邊界預防算法爲例。解碼一幀視頻數據加算法的平均時間可以控制在大約10ms,相當於4倍速。還有四倍的速度,一個是不知疲倦的電腦,另一個是一個非常疲倦且容易出錯的人腦。你一目瞭然。
          基於視頻數據的元數據檢索
          如果我們採用24小時視頻,解碼並智能地分析和存儲獲取的智能元數據,元數據的查詢速度可以達到10秒的量級。
          24小時視頻文件查詢速度提升流程:手動,正常速度查詢,24小時;手動,四倍速查詢,6小時;視頻集中後,手動四倍速查詢,約3小時;視頻豐富,基於智能分析算法查詢,約3小時;基於視頻數據的元數據查詢,規模爲10秒。
          可以看出,***後一步是質量的提高,以及搜索速度的飛躍。儘管如此,視頻數據的元數據檢索並不完美,仍然存在一些待解決的問題。
          雖然運動檢測算法比較成熟,但目前還沒有有效的解決飛蟲,光幹擾和葉抖的問題;基於智能分析算法的搜索,如車牌識別,人臉識別,視頻數據場景的要求比較高,而普通的安全監控視頻基本上無法進行這種分析。對於視頻場景具有較好適應性的邊界預防和行爲分析算法,雖然可以更加準確地分析目標,但對目標的進一步分類,如人物,物體,非機動車輛,車輛和目標的屬性,如顏色,質地,形狀等,仍然是行業研究的重點。
          雖然上述存在兩個主要問題,由於元數據的標準化以及前端設備實時生成的元數據和後處理生成的元數據兩種機制和產品的共存,基於元數據的檢索將不可避免地成爲海量視頻數據檢索的主流。
          智能視頻檢索的高效應用
          運動物體
          目標的運動屬性包括目標的運動軌跡,運動幅度,速度和法則等因素。基於目標軌跡的檢索意味着通過選擇視頻中的特定區域,目標進入或離開該區域並停留在該區域中,視頻檢索算法可以快速地集中在該區域中已經出現的對象倍。
          面部搜索
          輸入要在系統中查詢的臉部照片,選擇要搜索的臉部,然後在相似度和其他參數設置後開始搜索。 上次檢索到類似人臉的結果將顯示在界面上。
          車牌識別
          通過查看牌照圖例,您可以在幾分鐘內找到目標車牌,並在整個視頻中觀看目標的存在。 例如,通過車牌識別信息,可以在系統中形成車輛的行駛軌跡,並且可以使用車輛的行爲模式來定位車輛長時間停留的區域。

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