视频结构化分析检索决定安防平台未来

2019-08-15 18:59:41 来源: 蚌埠信息港

  近年来,随着计算机技术和互联的飞速发展、各种数据采集设备的广泛使用以及多媒体工具技术与社交络的普及,从社会资源和互联获取的数据量呈现出爆炸性增长,内容涵盖了文本、图像、音频和视频,质量更加细致,形式更加多样化,用户获取信息的渠道更加丰富,生活更加便捷。

  在海量数据中,视频因形式直观内容丰富,已成为一种极为重要的数据形式。据统计,在人类各种感知世界的方式中,视觉感知占据了80%以上。随着视频采集设备价格更加低廉,视频质量越来越高,图像已被广泛应用到社会的各方各面。其中,来自系统的监控视频是一个极为重要的组成部分。如今,视频摄像头在生活中已经随处可见,无论是室内还是室外,小区还是商场,各种社会公安安全场所都有监控系统在发挥作用,尤其是在维护稳定、反恐处突、治安防范、侦查破案、服务群众等工作实践中,技术在构筑全天候全方位治安防控体系中具有强大的优势。视频监控技术通过实时显示监控区域现场图像和回放历史场景的功能,具有发现犯罪、预防犯罪、威慑犯罪和锁定目标、提供线索、固定证据等重要作用,已经成为继刑侦、技侦、侦技术之后的 第四大技术支柱 。

  从2004年开始,我国就开始了平安城市的建设,通过以点带面的监控系统建设,实现摄像机之间的联和视频数据的共享,为城市安防等提供信息支撑和保障,这要求监控系统实现络化和智能化。

  技术方向

  在智能化的视频监控系统当中,除了基本的人工监视和数据记录以外,更重要的是对监控视频进行智能化的处理,需要对视频当中的人、车和其他重要事物进行识别、检索和行为分析,并根据结果提供适当的提示。在对视频的智能处理当中,视频检索技术显得尤为基础和重要,面对日益庞大的视频数据,想要快速准确地找到用户感兴趣的内容十分困难。

  视频检索主要有两种方式:

  基于文本的检索 通过对视频进行人工标注,将图像信息转换成文本标注(相当于增加标签),通过文本检索的相关技术如关键字技术进行检索,这种方式对视频信息内容进行了压缩,简化了查询的流程,提高了检索速度,减少了检索的数据量和时间成本,一般对视频信息内容会有语义上的概括,比较适合利用主题查询的场景。但是人工标注耗时较长,受标注者主观影响较大,用户有时并不能准确描述其所想搜索内容的主题,关键字提取困难,而且由于标签难以完全概括视频内容,导致查询的准确度并不高,检索结果差强人意,这也导致了传统的基于文本的视频检索方式越来越不能满足用户需要。

  基于内容的检索 用户希望的是有形式更为丰富的输入,如不仅限于关键字等,可以利用图例、草图、语音描述等等来作为搜索输入条件。而检索的内容也不限于视频的主题,而可能是视频中某一个场景的故事,某个镜头是否发生了某种事件等等。因此,综合利用数字图像处理、模式识别、图像理解和机器学习等多种技术,通过对视频内容进行语义上的理解,结合视频的前后时段信息,组合用户的各种检索条件实现快速检索,已经成为目前视频检索领域研究和发展的重点。

  在监控视频系统中,用户往往希望能够精确判断出视频里是否有某个人物,同时能够精确地定位到该人物所在的视频片段。例如在小区中,如果老人走失,就可以根据老人的照片在小区周边的监控视频中根据服饰特征进行检索,及时获取老人走失的时间和位置,能够给找到老人带来极大帮助。

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