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| 行业新闻 |
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| 中山监控安装公司浅议视频结构化技术视频数据的“赋能者” |
| 添加日期：2018-5-30 11:37:56 编辑：力丰科技 来源：www.lifg.com.cn 阅读次数：2622 |
随着城市视频监控系统的大规模部署，视频监控探头已深入城市各个毛细血管，在公安天网、智能交通、政府监管、企业运营等各行各业产生大量的监控视频数据。中山综合布线公司表示以公安天网建设为例，一个中小型城市部署安装一万路高清前端探头，按三个月为一个存储周期，则需要36PB存储空间，相当于两个淘宝帝国的存储需求。而庞大的视频数据存储在存储设备中，属于低密度，低价值，往往只有在需要调阅的时候才能艰难的发挥其作用。
然而随着边缘计算、云计算、大数据技术的不断深入，面向大规模实时视频监控数据和历史
视频图像数据的处理方式也进入了更深层次的演变：
实时视频在传输过程中，通过边缘计算，提供就近计算和服务，对视频流数据进行实时的时空信息标注，字符提取、特征提取，目标分类，结构化标注等图像处理工作，并快速传输给中心计算处理。
计算中心对海量前端传输回来的视频图像数据，提供云计算能力，快速高效并发的对这些初步结构化的信息进行二次加工，精细化的分类和细节化结构化信息，形成时空维度的目标动态数据。
大数据技术则依据业务逻辑，模型，规则等方法，对动态数据与自身档案库存放的静态数据进行进一步的碰撞，合并，筛选，快速输出业务期望的结果。
因此，边缘计算，云计算提供的是两种不同方式的视频结构化手段，大数据技术，则是对视频结构化后产生结果的进一步归纳总结。
视频结构化技术介绍哦
视频结构化技术在安防行业，特别是视频监控行业中得到了广泛的应用，主要的应用场景有：一，运动目标结构化描述，代表技术视频浓缩摘要技术；二，车辆结构化描述，代表技术车牌识别，车型车系识别等；三，人脸结构化描述，代表技术人脸检测和人脸识别。
运动目标结构化描述提取视频中的运动目标(人、车和物)及它们的属性(颜色、速度、大小、方向、类型等)；主要应用于平安城市等监控范围较大的场景；
前景检测技术
首先利用连续输入的图像序列，训练得到一个背景图像，如下图：
然后把需要检测的视频数据中的一帧图像和背景图像进行比对，获取差异的像素点，然后对这些像素点进行连通性标记，这些标记的区域就是目标，根据标记区域，可以把目标从图像中抠出来；
最后，使用第一帧图像标记的区域(即初始的目标)作为跟踪的初始值，然后对这些目标进行跟踪，形成连续的跟踪轨迹，即获取到目标的运动轨迹序列。
中山监控安装公司表示利用前景检测技术，可以把视频中运动目标提取出来，其中包含目标运动轨迹序列和目标图像序列，同时识别出这些目标的属性(颜色、速度、大小、方向、类型)；在提取目标的过程中，可获取到目标出现和消失时图像数据在文件中的偏移位置；
视频摘要技术，使用某种策略，在目标图像序列中取一张图片代表这个目标，以图片的方式把所有目标展示给用户；用户可以根据条件(颜色、速度、大小、方向、类型)查找目标，查找到的结果是符合条件的目标的图片，且可以观看目标出现前后的原始视频，因为在目标提取过程中，已经获取到目标出现和消失时图像数据在文件中的偏移位置；
视频浓缩技术是对视频内容的一个简单概括，以自动或半自动的方式，通过对视频中的运动目标进行算法分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，并将它们以某种方式进行组合，生成新的浓缩后视频的一种技术；
事件报警，用户首先设定某些规则(如，括绊线入侵、区域入侵、穿越围栏、快速移动、徘徊检测、逆行检测等)，如果视频中的目标触发了这些规则，就抓拍一张图片并附带报警信息上报给用户；而事件报警中的大部分事件，也都是基于前景检测检测出来的运动轨迹实现的。事件报警一般用于实时视频的分析。
本篇新闻由中山综合布线www.lifg.com.cn公司力丰科技整理提供。 |
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