什麽是視(shì)頻(pín)結構化？視(shì)頻(pín)結構化有什麽作(zuò)用

• 2019/01/10

從(cóng)前幾年(nián)開(kāi)始，安防廠商就已經開(kāi)始在強調視(shì)頻(pín)結構化，經過算法的演進和(hé)技術(shù)的革新，視(shì)頻(pín)結構化開(kāi)始大規模地(dì)得到應用。那(nà)麽，何為(wèi)視(shì)頻(pín)結構化?

視(shì)頻(pín)結構化是一(yī)種視(shì)頻(pín)內(nèi)容信息提取的技術(shù)，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)理解的文本信息的技術(shù)。從(cóng)數(shù)據處理的流程看(kàn)，視(shì)頻(pín)結構化描述技術(shù)能(néng)夠将監控視(shì)頻(pín)轉化為(wèi)人(rén)和(hé)機器可(kě)理解的信息，并進一(yī)步轉化為(wèi)公安實戰所用的情報，實現視(shì)頻(pín)數(shù)據向信息、情報的轉化。

視(shì)頻(pín)結構化技術(shù)被廣泛應用

在視(shì)頻(pín)結構化描述的內(nèi)容方面，公共安全關注的視(shì)頻(pín)信息主要(yào)是：人(rén)員(yuán)、車輛、行(xíng)為(wèi)。在視(shì)頻(pín)中把人(rén)作(zuò)為(wèi)一(yī)個可(kě)描述的個體展現出來，其中包括人(rén)員(yuán)的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比對，人(rén)員(yuán)的性别、年(nián)齡範圍、大緻身高、發飾、衣着、物(wù)品攜帶、步履形态等多種可(kě)結構化描述信息;對于車輛的描述信息包括：車牌、車顔色、車型、品牌、子品牌、車貼、車飾物(wù)信息等多種車輛描述信息;對于行(xíng)為(wèi)的描述信息包括：越界、區(qū)域、徘徊、遺留、聚集等多種行(xíng)為(wèi)描述信息。

經過視(shì)頻(pín)結構化處理後，可(kě)以達到如(rú)下(xià)目的：

首先，是視(shì)頻(pín)查找速度得到極大的提升。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))。在結構化基礎上(shàng)進行(xíng)檢索查詢，可(kě)以解決快(kuài)速目标查找問(wèn)題。

其次，是存儲容量極大的降低(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)期存儲的問(wèn)題。

最後，視(shì)頻(pín)結構化可(kě)以盤活視(shì)頻(pín)數(shù)據，可(kě)作(zuò)為(wèi)數(shù)據挖掘基礎，視(shì)頻(pín)經過結構化處理後，存入相應的結構化數(shù)據倉庫，對各類的數(shù)據倉庫可(kě)以進行(xíng)深度的數(shù)據挖掘，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)。