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东莞安防监控系统公司议视频图侦大数据的设计与探讨
发布时间:2019-4-26 浏览:998 次

       大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。业界用4个V概括大数据基本特征,即volume(量大)、variety(多样化)、value(价值密度低)和veloCity(处理要求快),而视频大数据是大数据的子集,属于智能安防领域的概念,用于描述对视频关联的有价值信息的集合。以公共安全领域为例,随着技术的不断发展及信息化系统的深入建设,一个中等城市,50000路高清视频,30天的存储容量将达到60PB;视频中30天活动目标的描述信息将超过600亿条;而10000个卡口/微卡口系统,1年的过车数据量将超过200亿条。而且,数据类型呈现多样性,有视频、图片等非结构化数据,有文本、日志等半结构化数据,也有位置信息、过车记录、活动目标描述、模型数据等结构化数据,视频大数据技术正在解决对如此庞大且类型多样的数据的分析处理与数据服务。

      东莞安防监控公司表示 视频大数据技术为图侦工作新模式提供了关键的参考价值,新图侦工作模式从业务流程优化开始。融合视频大数据理念,原图侦业务流程的五大步骤将调整为:创建案件、资源搜索、解析处理、大数据查找、轨迹分析、视侦报告六大步骤。其中解析处理是针对为了实现对涉案甚至所有视频、图片进行结构化处理与特征信息解析,自动完成活动目标的结构化标注。而大数据查找是目标查找的升级,是为了大幅度提升人工查找的效率而设计了基于视频活动目标描述信息的检索模式。借助视频大数据技术,将对关注的视频图像中特定人、车等目标快速识别、自动标注,替代传统的手工标注方式,通过解析数据的分类存储,实现对关注人、车等目标特征的快速检索、比对,以及特定目标的轨迹回溯。从而大幅减少民警工作量,提升工作效率。
       东莞监控安装公司创通宝科技:在视频大数据技术的融合下,图侦工作将包含如下三类全新的应用模式。包括:视频深度研判、车辆深度研判、人脸深度研判。
车辆深度研判
       全新的图侦业务系统需具备车辆图片结构化管理与结构化信息检索应用能力,可按照选择时间范围、过车区域、过车类型车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车牌类型、车牌颜色、车道、方向、遮阳板、安全带、打电话、有挂件、黄标车、危险品标志、车头方向、速度区间等条件进行筛选查询;可对车辆的行车的路线进行分析,根据车牌,选择一段时间,以轨迹的方式在地图上展示,并可以模拟行驶;可支持以车搜车、特征搜车;同时,可实现落脚点分析、通行车辆分析、同行车辆、频繁过车、区域碰撞、过车数据分析、行车规律分析、多车同行、夜间行车、区间低速、首次入域、套牌车分析、一车一档等功能。
人脸深度研判
       全新的图侦业务系统需具备人脸图片结构化管理与结构化信息检索应用能力,可实现人员性别、年龄段、是否戴眼镜等人脸属性的分析与存储,并支持实时预警,实时监听接收人脸黑名单比对消息,预警显示;支持历史预警,根据布控任务、范围、对象、时间等查询历史预警信息;同时可支持人脸比对,本地上传两张人脸照片进行比对,相似度确认;支持以脸搜脸,将嫌疑对象人脸照片与动态抓拍人脸库中的人像比对,追踪轨迹;还应支持人脸查重,人脸库中查找是否存在相似是人脸。构化信息检索应用能力,可按照人体相关条件进行查询,其中人包含目标衣着颜色、目标大小、速度、性别、是否戴眼镜、是否戴帽子、上衣类型下装类型、是否带口罩、发型、背包、拎东西、骑车、年龄段等条件进行查询,可提供以人搜人能力,可通过嫌疑对象照片与结构化库中的人体比对,追踪轨迹,并可以模拟运动。
       未来,图侦大数据系统应能够整合海量的非结构化、半结构化、结构化数据,并对这些数据进行分析计算,通过智能分析技术从非结构化数据中分析出结构化信息,通过全文检索技术从结构化数据中快速定位信息,通过分析挖掘技术从结构化数据中挖掘出有价值的信息,能够针对海量的数据进行快速检索、快速统计分析,并能够通过大数据的深度关联分析对案事件的发展作出预测。

        此文章是由东莞监控公司提供分享。
 

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