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| 行业新闻 |
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| 中山弱电公司做关于视频结构化的产品探讨 |
| 添加日期：2018-5-31 11:45:15 编辑：力丰科技 来源：www.lifg.com.cn 阅读次数：2763 |
车辆结构化描述是提取视频中车辆的属性，如车牌、车型、车辆品牌、车系、年检标、挂件、纸巾盒等，主要应用于交通场景，车辆在画面中必须满足一定的尺寸识别效果才比较好。
2010年左右，主流的车辆结构化技术是视频卡口抓拍技术，与传统的线圈抓拍技术效果一样，车辆一经过摄像机监控范围的某个位置，就会产生一张包含该车辆的图片。单单只抓拍的车辆的图片还不能满足用户的需求，用户对自动识别车牌号码的需求很大；接下来的几年，随着很多公司对车牌识别技术研发投入的加大，车牌识别技术迅速发展，准确率大幅提升；卡口摄像机在抓拍车辆的同时自动识别出车牌，并把这些结果发送给后端保存；于此同时，电子警察摄像机也慢慢的发展起来了，电子警察摄像机除了识别车牌号码，还能获取车牌颜色和车身颜色；利用车辆跟踪技术，结合信号灯的信号，对车辆的行为进行判断(如，闯红灯、逆行、压线、违章变道和不按车道行驶等)，如果车辆违章，就会抓拍多张图片，作为车辆违章的证据；
中山机房建设公司表示近年来，对车辆的结构化描述越来越精细，能够获取车辆的品牌、车系、年检标、挂件、纸巾盒等信息，其中车型车系的识别涵盖了绝大多数的品牌和子品牌。用户可根据目标车型的各项指标(如车型、车牌、车牌颜色、车辆颜色车牌号以及卡口、拍摄时间等)设置搜索条件，查询车辆信息。利用这些结构化信息，可以侦测出假牌车、套牌车、故意遮挡、污损车牌、拆卸车牌等违法行为。
目前，对车辆的车型车系等信息识别过程是在后端服务器中执行的，前端摄像机产生的卡口图片传输到后端服务中，进行二次识别；在不久的将来，车型车系等信息的识别应该会移到前端执行，只把识别结果(即结构化信息)传输到后端服务器，由后端做其它更深层次的应用。
人脸结构化描述是提取视频中人的属性，如这个人是谁、性别、年龄、戴眼镜、胡子、戴帽子、戴口罩等信息，主要应用于人脸卡口场景，人脸在画面中的像素必须足够大；现在人的结构化描述的主要技术是人脸检测和人脸识别。人脸检测就是利用人脸检测算法从视频中检测出人脸的位置和大小；人脸识别分为三个步骤：一，根据检测的结构抠出人脸小图；二，从人脸小图获取特征码(用特征向量来表示人脸图像)；三，与人脸库(如，历史库、布控库等)比对。人脸识别系统如下图：
在企业、住宅的安全管理中，对一些敏感人员布控，一旦发现可疑人物进去，系统自动报警，并提示安保人员；可应用公安、司法和刑侦，针对一些人员密集区域(如车站、地铁站、机场等)的关键出入口、通道等卡口位置坐人脸识别，实现搜捕嫌疑犯逃犯等在重要通关口岸的身份验证，主要实现对进出口岸人员和电子护照及身份证等信息的核实和确认。
视频结构化的产品化探讨
一方面随着GPU／FPGA等人工智能AI芯片的演进和技术发展，及深度学习框架在工程化技术方面的成熟，AI芯片和前端IPC的融合是大势所趋另一方面在各地实际项目中建设边缘节（含多维感知接入、存储和视频智能解析)，对视频和多维数据进行就近的存储、清洗和结构化分析，有效的降低大量视频流对网络和集中式的数据中心的要求。
中山弱电公司提出视频结构化的前移是未来的一个重大方向，前端监控探头，计算节点将不断的升级，融人大量视频计算能力，对视频图像非结构化信息实现实时，敏捷的结构化处理。支持提供包括车辆二次分析卡口、人脸识别卡口、多目标提取卡口等多样化智能安防产品。
中心产品将前端小型存储，中心计算集群能力进一步升级，搭载深度学习技术和人工智能算法技术，提供GPU集群化的云计算产品，实现对海量数据强大而高效的并行计算，达到能分析人、车、行为多种价值特征的高品质产品。
支持提供：
◆人员：颜色、大小、方向、速度性别、年龄段等
◆车辆：品牌、子品牌、年款、车牌，颜色、类别、车检标、遮阳板、挂件、摆件、整车图片特征等标签对象，能识别近百余种品牌上千种车型等；
◆行为：安全带、打手机、走路、骑电动车／摩托车、骑自行车、骑三轮车等.
本篇新闻由中山弱电公司www.lifg.com.cn力丰科技整理发表提供。 |
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