新常态下公安图侦实战面临全新挑战‘BB贝博艾弗森官方网站’

本文摘要：随着全国各地五谷丰登城市建设进程的减缓，城市中建设的视频监控摄像头数量呈圆形指数级别持续较慢减少，北京、上海两市的摄像机数量皆早已多达100万级，深圳市的摄像头产于密度皆堪称超过了每平方公里205个，大量的摄像机对城市的各个角落、各条道路都展开了动态的视频收集。

随着全国各地五谷丰登城市建设进程的减缓，城市中建设的视频监控摄像头数量呈圆形指数级别持续较慢减少，北京、上海两市的摄像机数量皆早已多达100万级，深圳市的摄像头产于密度皆堪称超过了每平方公里205个，大量的摄像机对城市的各个角落、各条道路都展开了动态的视频收集。由此带给两方面的挑战，首先，传统的使用“人盯屏”的方式展开人海监控战术，将不会花费大量的人力物力且效率低落；其次，每路高清摄像机每个月存储的视频数据已约PB级，较慢搜寻某时间或某些特征的视频段时，这个看起来非常简单的点子，操作者一起却有如大海捞针。　　视频数据记录的主要是一系列像素的数字化信息，包括亮度、色度、饱和度等信息，是基于非语义化内容的数据，虽然信息量十分可观，但是计算机无法解读其包括的内容和所传达的语义。公安案件侦察过程中，需要提供到的线索信息往往都是碎片化、不原始的，例如必须检索案件现场周围多个摄像头涉及的视频数据中经常出现的一位穿着白上衣、白裤子的中年男子，或者要检索经过某十字路口车牌号码为58结尾的黑色奥迪车等等，遇上这些场景，如果使用传统的回看视频的方式，耗时费力。

是不是一种类似于谷歌或百度搜索引擎的技术，可以通过输出文本简化的信息作为条件，就可以对海量的视频内容展开较慢检索，便利案件侦查人员较慢提供视图情报？基于图像智能分析技术的累积，视频结构化技术应运而生。　　基于视频结构化技术创建公安图侦察大数据　　“视频结构化”只不过就是一种视频内容信息提取的技术，通过该技术可以在堆积如山的海量视频中，就像搜索引擎一样必要输出人、车、物的特征信息就能在7×24小时视频里面搜寻到合乎这个特征的目标和与之对应的所有视频，突破视频大数据应用于的瓶颈。

从技术上来讲，视频结构化叙述技术是对视频内容按语义关系，使用时空拆分、特征提取、目标辨识等手段，按标准将视频内容的组织出供计算机和人解读的文本信息的技术。通过该技术，系统可以从海量数据中对视频多媒体数据展开结构化处置，萃取视频图像中运动的人、车、物和空间坐标以及静态背景等信息，并通过视频结构化大数据分析平台展开分析、核对、撞击，萃取更加有价值的视频信息或者情报。　　要构建视频大数据应用于，就必需为视频图像中的目标和事件张贴上属性的语义化标签，也就是视频结构化叙述的过程。

视频结构化叙述技术是高清视频监控系统的发展方向，其核心是智能视频分析算法，做自动把视频中的特征提取出来并贴上标签后入库，大量的标签信息记录存储下来后，构成可语义化检索的视频大数据。只要这样，才能构建海量视频的较慢查找和撞击研判。

融合大数据检索数据，更加可以构建十亿级数据的秒级号召，可大大提高公安有案件侦察过程中检索视频资源的效率。

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