视频结构化技术方案

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1、2、技术服务方案2.1建设内容本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。2.2系统结构本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图展现，视频联动、案件侦查等功能。系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示：2.3视频结构化简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动

2、提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息(如下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。2.3.1人员结构化在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的

3、衣着、运动方向，新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。2.3.2车辆结构化随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车

4、辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上调取相关视频和图像文件，快速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全程运行轨迹查询或结合视频监控信息，实现车辆全程化的可视化轨迹回放，以及对涉事车辆的精准布控和查询

5、，也可以联合公安车辆管理信息库，实现车人关联。2.3.3行为结构化行为结构化即在人员结构化基础上进行检索查询，包含人体行为如越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为特征描述。它可以解决快速目标查找问题，如将嫌疑人的截图输入至侦查系统中，利用人形检索的功能，系统会根据目标嫌疑人的衣着、颜色分布、体态特征快速地在案发点附近的多路摄像头中进行全局搜索，查找出相似的目标，并将结果以快照的形式输出，结合GIS地图进行时空研判分析，刻画出嫌疑人的行动轨迹。经过视频结构化处理后，可以达到如下目的：首先：是视频查找速度

6、得到极大的提升。视频结构化之后，从百万级的目标库中（对应数百到一千小时的高清视频）查找某张截图上的行人嫌疑目标，数秒即可完成；千万级目标的库中查找，几分钟即可完成（如果实现云化，速度会更快）。在结构化基础上进行检索查询，可以解决快速目标查找问题；其次是存储容量极大的降低。经过结构化后的视频，存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%；对于车辆，不到1%；对于行为降得更多。存储容量极大地降低，可以解决视频长期存储的问题。最后，视频结构化可以盘活视频数据，可作为数据挖掘基础。视频经过结构化处理后

7、，存入相应的结构化数据仓库，对各类的数据仓库可以进行深度的数据挖掘，充分发挥大数据作用，提升视频数据的应用价值，提高视频数据的分析和预测功能。视频结构化面临的问题作为一项视频处理的核心技术，算法对环境比较敏感，受环境干扰大，光线、杂物、恶劣天气、晃动都会影响实际效果，实现高效精准的视频结构化描述技术成为今后一段时间各公司/算法研究机构努力的方向。随着计算机视觉前沿技术的日益成熟，深度学习、高性能计算、海量训练数据、多维信息结合、大数据挖掘分析、目标跟踪、现有算法的优化都将有力快速推动视频结构化分析技术

8、、算法效果的逐步提升。2.4对接服务2.5.1外部接口服务根据需求，为实现公安对侦查数据进行共享整合，我司视频结构化平台支持与原有建设的视频侦查分析系统的数据对接能力，并提供相关技术方案描述数据对接实现方式，对接方案包含数据字典、功能分类、结构定义和交互流程等技术要求。2.5.1.1对接方式系统与外部系统的对接方式以webservice方式进行。系统接口标准：本系统采用SOA体系架构，通过服务总线技术实现数据交换以及实现各业务子系统间、外部业务系统之间的