什麽是視(shì)頻(pín)數(shù)據結構化?

• 2018/07/24

視(shì)頻(pín)結構化是一(yī)種将視(shì)頻(pín)內(nèi)容中的重要(yào)信息進行(xíng)結構化提取的技術(shù)，利用它對視(shì)頻(pín)內(nèi)容按照語義關系，采用時(shí)空分割、特征提取、對象識别、深度學習等處理手段，組織成可(kě)供計算機和(hé)人(rén)理解的文本信息或可(kě)視(shì)化圖形信息。在實際應用中，文本信息可(kě)進一(yī)步轉化為(wèi)公安實戰所用的情報，實現視(shì)頻(pín)數(shù)據向有效情報的一(yī)次轉化。

視(shì)頻(pín)數(shù)據結構化從(cóng)多個維度優化現有的安防業務，将原本許多數(shù)量龐大、響應龜速、且大多沒有應用價值的監控視(shì)頻(pín)進行(xíng)精縮，變為(wèi)更易查找、占存更小且可(kě)被深度挖掘的高密度數(shù)據。

結構化的視(shì)頻(pín)數(shù)據可(kě)極大提升搜索和(hé)排查效率。實驗結果顯示，視(shì)頻(pín)結構化之後，從(cóng)百萬級的目标庫中(對應數(shù)百到一(yī)千小時(shí)的高清視(shì)頻(pín))查找某張截圖上(shàng)的行(xíng)人(rén)嫌疑目标，數(shù)秒即可(kě)完成;千萬級目标的庫中查找，幾分鐘(zhōng)即可(kě)完成(如(rú)果實現雲化，速度會更快(kuài))。因此在公安實戰業務中，基于結構化的視(shì)頻(pín)大數(shù)據檢索，可(kě)以有效解決大海(hǎi)撈針的難題。

此外(wài)，結構化視(shì)頻(pín)數(shù)據的存儲占比可(kě)以極大的降低(dī)。經過結構化後的視(shì)頻(pín)，存儲人(rén)的結構化檢索信息和(hé)目标數(shù)據不到視(shì)頻(pín)數(shù)據量的2%; 對于車輛，不到1%;對于行(xíng)為(wèi)降得更多。存儲容量極大地(dì)降低(dī)，可(kě)以解決視(shì)頻(pín)長(cháng)期占用存儲空間(jiān)的問(wèn)題。

最後，視(shì)頻(pín)結構化還可(kě)以盤活視(shì)頻(pín)數(shù)據，成為(wèi)公安系統數(shù)據挖掘基礎。視(shì)頻(pín)經過智能(néng)化的處理、分類後，存入相應的結構化數(shù)據倉庫，如(rú)人(rén)臉照片數(shù)據庫、人(rén)臉特征數(shù)據庫、行(xíng)為(wèi)圖片及特征庫、車輛圖像及特征庫等等，而綜合這(zhè)些數(shù)據倉庫以及關聯視(shì)頻(pín)片段倉庫可(kě)以建立相應的檢索引擎，實現對各類的數(shù)據倉庫的深度信息挖掘，充分發揮大數(shù)據作(zuò)用，提升視(shì)頻(pín)數(shù)據的應用價值，提高視(shì)頻(pín)數(shù)據的分析和(hé)預測功能(néng)。

明(míng)景視(shì)頻(pín)數(shù)據結構化系統采用目标檢測、對象識别、深度學習等分析手段提取視(shì)頻(pín)圖像中的目标對象及運動軌迹；對目标對象進行(xíng)分類為(wèi)人(rén)、車、人(rén)騎車、行(xíng)為(wèi)、事件等不同類别；進一(yī)步提取目标的高層結構化屬性特征包括目标顔色特征，分類特征，速度特征等，并把目标的軌迹信息以及高層特征形成高效的索引數(shù)據進行(xíng)結構化檢索。