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视频监控时间被普遍运用 改日朝智能化倾向兴盛

  过去几年,随着摄像机广泛部署,在平台建设和国标建设(GBT28181)等方面初见成效。在面对新的技术手段和管理需求的背景下,如何利用新技术改善和优化现有视频

  “智慧城市”是未来城市发展的主要方向,已成为全球城市发展的战略选择。安防产品和技术是“智慧城市”建设的硬件和重要技术支撑,也是“智慧城市”建设的基础。随着城市安全建设对监控视频的需求不断提升,实时观看已经无法满足城市治安管理、交通违章管理等方面的需求。随着技术的发展,智能化系统平台正在改变这个现状,而其中的核心就是视频的“模块化”。

视频监控时间被普遍运用 改日朝智能化倾向兴盛

  不要觉得“视频结构化”离日常生活很远,其实它早就应用在了很多软件中。在视频结构化的实际应用中,它更多的是配合公安、交通部门使用。“视频结构化”系统集调度管理、任务管理、人车物特征提取、数据存储、数据分析于一体,实现高清实时监控视频、高清录像以及离线视频的结构化处理。以天地伟业为例,其应用主要集中在以下几个方面:

  视频结构化服务器采用集群调度管理,自动化任务调度和派遣,可实时监测业务负载状况,自动均衡各处理模块的任务数,实现服务器性能的合理利用,确保各视频结构化分析处理任务的及时响应。同时采用集群架构更方便扩容,最大程度地优化处理结果、缩短视频分析时间、减少警力消耗,以智能化技术推动案件视频分析更快发展,为案件的破获提供有效的方法和依据。

  系统可对实时视频和录像进行视频结构化分析,在提取了车辆、行人、非机动车的特征信息后,录入至服务器中,在需要时可直接搜索关键字特征信息。例如:车牌号“津Axxxxx”的车辆,或“穿红色上衣的男人”,服务器可直接调取出对应关键字信息所在的视频录像,秒级检索极大的减少了查证时间,提高了效率。

  系统可针对视频进行实时视频结构化分析,秒级提取画面中出现的机动车、非机动车及行人的信息并存储到大数据库中进行大数据研判,不仅针对实时视频,也可以对录像进行视频结构化分析。

  同时系统支持对机动车、行人、非机动车结构化信息的检索,可通过区域选择、监控点位、时间段、图片设置进行筛选查询。

  系统可进行车牌布控,可设定布控区域及布控时段,一旦道路上出现被布控车辆,系统即产生实时报警,帮助公安进行目标锁定。

  系统可对报警结果搜索查询,提供按照“时间、车牌号码、卡口选择”等条件进行查询报警记录,以列表方式显示查询结果,点击查询到的记录显示图片及报警详细信息。

  天地伟业以视频结构化为导向,提供一整套“系统化、网络化、智能化、标准化”的应用系统,引导案件图像分析从分散化、差异化向系统化、规范化的方向发展,为破获案件提供有效的方法和依据。

  目前智慧城市前端设备主要采用高清网络摄像机进行视频采集,大多数设备只能采集到视频,并不能采集到音频,原因如下:

  (1)室外音频采集效果差。城市大多数音频环境比较嘈杂,存在较多的噪声,导致采集到的音频非常杂乱,无法对有效的音频信息进行识别和利用。

  (2)采集到音频信息后,后端平台并不能对音频进行很好地分析与利用,还会造成存储空间的浪费。

  目前智慧城市大多使用运营商提供的光纤网络进行数据传输,一旦光纤故障至少导致一个前端暂时失效。这在突发事件、灾难性事件或人为破坏的情况下,失去前端提供的实时视频对城市决策者的影响巨大。

  随着摄像机分辨率的提高,视频数据量大增,对于网络的压力有增无减,网络传输速度的提升明显跟不上数据传输的要求。虽然网络传输速度也在提高,但是摄像机编码技术也从H.264升级到H.265,网络技术和视频压缩技术的发展目前可以从容应对200w、500w像素的视频,但如果是900w甚至1200w像素的时候就难以满足需求。大量的视频数据对于网络节点的各交换机也会造成很大的数据交换压力,要想提高数据传输率,必然要升级整个网络设备,由此会推升整个智慧城市的建设成本。

  大多数智慧城市的安防监控平台,主要功能依然是作为视频预览与录像回放来使用。从海量的视频数据看,只能说是“大量数据”和真正的“大数据”不可相提并论,在大数据挖掘上“挖”得还不够深。在智慧城市海量的视频数据面前,很多时候需要用户自行进行甄别,这对于海量的视频数据来说难度非常大。如何高效地获取有用的信息,对于用户来说尤其重要,而且大多数平台提供给用户有用的基本配置界面和功能并不多。对于智慧城市来说,平台必须能够高效提供管理决策者需要的重要信息,尤其是重大事情的发生,必须及时通知值班人员进行处理。

  海量的视频数据需要大量的存储空间来储藏,以200w像素的网络摄像机为例,码率为4Mps时,24小时的录像文件约占42G,码率为2Mps时,一天的录像文件约占21G,一个城市一天所产生的数据量可想而知。

  天地伟业为了满足智慧城市所提出的种种要求,自主研发了“天眼”系列摄像机。智能“天眼”摄像机采用视频结构化处理技术,将前端视频流信息处理成数据信息,传输至后端进行分析记录。其主要有以下几个特点:

  “天眼”系列摄像机打破常规,将服务器中算法前置,能够智能识别不系安全带、接打电话、不礼让行人、左转不避让、斑马线超车、驶入专用车道、违法变道等多种违章行为。

  同时“天眼”系列摄像机区别于传统智能交通摄像机的关键一点就在于细节画面的高精度抓取,可对驾驶人员面部特征、车辆品牌、车身颜色、车牌号码,甚至车窗上的年检标、环保标等都可以进行高清拍摄。

  基于机器深度学习,对机动车、非机动车、行人分别进行物理建模,通过深度学习算法不断地学习各个种类物体建模,提高识别率和识别效果,行为识别算法速度更快。

  “天眼”系列摄像机将后端服务器算法前置,可大大减小服务器运行压力,使得服务器可以支持更多路前端卡口及电警的视频分析。同时“天眼”系列摄像机通过前端视频结构化分析可以帮助后端服务器更好地进行大数据研判等相关工作。

  “天眼”系列摄像机最高像素达到900万,可同时监控五车道信息,实现更大场景、更多目标的锁定和跟踪;同时采用星光级图像传感器,低照效果更好,在夜晚也可以清晰地捕捉车牌等信息;支持4K分辨率,监控效果前所未有;视频、图片、算法,采用不同的曝光参数,录像亮度、图片清晰度、算法检测不受影响;同时,900w设备采用双网卡设计,减少网络波动等原因给前端视频造成影响。

  未来无疑是智能化的时代,一个更加便捷的时代。这一切的前提都依赖于智能算法技术不断突破和成熟。

  首先,除了视频信息以外,更多维传感数据信息的融合,例如深度摄像机、双目摄像机等技术,更有利于排除光照、背景干扰,智能识别和检测算法的指标更加实用化。

  其次,机器学习尤其是深度学习等前沿技术的不断发展,目标对象包括人和车辆的更多特征将得到检测和识别。随着芯片计算性能不断提升和大量丰富的数据样本“锤炼”,算法成熟周期越来越短,识别指标不断提升,性价比越来越高。越来越丰富有效的信息数据必然促使智能化应用在交通等各个领域大放异彩。

  深度学习还有很多应用场景,只要涉及到目标检测、目标识别的地方,理论上都可以应用深度学习来解决。就像百度首席科学家吴恩达在一些报告中提出,深度学习可以取代现有的很多特征提取、目标检测技术。可以想象在未来,深度学习还将与安防应用摩擦出更多的火花。

  第三,数据挖掘分析的大数据技术结合促进安防行业变革发展。传统监控数据只有视频和图片这些非结构化信息,查询只能是空间和时间两个维度,这样的信息利用效率低下,隐含的价值信息也会被大量冗余的信息所覆盖。智能化发展正提供更多的数据信息,检出更多人、车、物等目标的辨别特征,以及其他维度数据信息,再结合时间和空间,为挖掘出目标对象的行为、变化和关联提供更多线索和数据视角,衍生出很多紧贴实战的特色管理应用。

  视频智能化已经渗透进交通、平安城市、金融、楼宇、能源、文教卫、商业连锁、司法、军队、海关等领域,可以说对整个社会影响巨大。虽然现阶段视频智能化行业由于自身的原因,还未能产生较大的应用价值,但相信未来随着需求的归一化及场景建设的标准化,智能应用将大行其道,值得期待。

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