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高新興：新常態(tài)下公安圖偵實(shí)戰面臨全新挑戰
時(shí)間:2016-06-01 11:03:03 來(lái)源:深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:高新興
【智慧安防網(wǎng)訊】隨著(zhù)全國各地平安城市建設進(jìn)程的加快，城市中建設的視頻監控攝像頭數量呈指數級別持續快速增加，北京、上海兩市的攝像機數量均已經(jīng)超過(guò)100萬(wàn)級，深圳市的攝像頭分布密度均更是達到了每平方公里205個(gè)，大量的攝像機對城市的各個(gè)角落、各條道路都進(jìn)行了實(shí)時(shí)的視頻采集。由此帶來(lái)兩方面的挑戰，首先，傳統的采用“人盯屏”的方式進(jìn)行人海監控戰術(shù)，將會(huì )耗費大量的人力物力且效率低下；其次，每路高清攝像機每個(gè)月存儲的視頻數據已達PB級，快速搜索某時(shí)間或某些特征的視頻段時(shí)，這個(gè)看似簡(jiǎn)單的想法，操作起來(lái)卻猶如大海撈針。
視頻數據記錄的主要是一系列像素的數字化信息，包含亮度、色度、飽和度等信息，是基于非語(yǔ)義化內容的數據，雖然信息量非常龐大，但是計算機無(wú)法理解其包含的內容和所表達的語(yǔ)義。公安案件偵查過(guò)程中，能夠獲取到的線(xiàn)索信息往往都是碎片化、不完整的，例如需要檢索案件現場(chǎng)周?chē)鄠€(gè)攝像頭相關(guān)的視頻數據中出現的一位穿紅上衣、黑褲子的中年男子，或者要檢索經(jīng)過(guò)某十字路口車(chē)牌號碼為58結尾的黑色奧迪車(chē)等等，遇到這些場(chǎng)景，如果采用傳統的回看錄像的方式，耗時(shí)費力。有沒(méi)有一種類(lèi)似谷歌或百度搜索引擎的技術(shù)，可以通過(guò)輸入文本化的信息作為條件，就可以對海量的視頻內容進(jìn)行快速檢索，方便案件偵查人員快速獲取視圖情報？基于圖像智能分析技術(shù)的積累，視頻結構化技術(shù)應運而生。
基于視頻結構化技術(shù)建立公安圖偵大數據
“視頻結構化”其實(shí)就是一種視頻內容信息提取的技術(shù)，通過(guò)該技術(shù)可以在堆積如山的海量視頻中，就像搜索引擎一樣直接輸入人、車(chē)、物的特征信息就能在7×24小時(shí)錄像里面搜索到符合這個(gè)特征的目標和與之對應的所有視頻，突破視頻大數據應用的瓶頸。從技術(shù)上來(lái)講，視頻結構化描述技術(shù)是對視頻內容按語(yǔ)義關(guān)系，采用時(shí)空分割、特征提取、目標識別等手段，按標準將視頻內容組織成可供計算機和人理解的文本信息的技術(shù)。通過(guò)該技術(shù)，系統可以從海量數據中對視頻多媒體數據進(jìn)行結構化處理，提取視頻圖像中運動(dòng)的人、車(chē)、物和空間坐標以及靜態(tài)背景等信息，并通過(guò)視頻結構化大數據分析平臺進(jìn)行分析、比對、碰撞，提煉更有價(jià)值的視頻信息或者情報。
要實(shí)現視頻大數據應用，就必須為視頻圖像中的目標和事件貼上屬性的語(yǔ)義化標簽，也就是視頻結構化描述的過(guò)程。視頻結構化描述技術(shù)是高清視頻監控系統的發(fā)展方向，其核心是智能視頻分析算法，做到自動(dòng)把視頻中的特征提取出來(lái)并貼上標簽后入庫，大量的標簽信息記錄存儲下來(lái)后，形成可語(yǔ)義化檢索的視頻大數據。只要這樣，才能實(shí)現海量視頻的快速查詢(xún)和碰撞研判。結合大數據檢索數據，更可以實(shí)現十億級數據的秒級響應，可大大提升公安有案件偵查過(guò)程中檢索視頻資源的效率。
高新興視頻結構化大數據分析業(yè)務(wù)流程
分析視頻中的運動(dòng)目標并進(jìn)行“智能標簽”
視頻大數據的搜索與挖掘以人們關(guān)注的視頻內容為主。但是，傳統的視頻監控內容除了時(shí)間和空間的屬性外，并沒(méi)有其他的標簽。視頻監控圖像從數據到信息，結構化是關(guān)鍵，須為視頻圖像中關(guān)注的信息（人、車(chē)、物、事件等）貼上智能標簽。一張普通的圖片，不同的人能夠不同的角度可以獲取到不同的信息，因此如何按照標準、從最少的維度通過(guò)計算機去描述該畫(huà)面，將非結構化的圖像數據轉變?yōu)榻Y構化的信息是至關(guān)重要的。視頻目標的標簽越準確，檢索則越準確；反之，視頻目標的標簽失準，定位就越模糊，甚至無(wú)法定位。
為了解決視頻圖像中運動(dòng)目標的結構化描述，高新興采用計算機視覺(jué)、深度學(xué)習技術(shù)，將場(chǎng)景中背景和目標分離，按標準實(shí)現視頻圖像的摘要、分析、識別、處理、比對等智能應用功能，實(shí)現視頻內容特征的自動(dòng)理解、智能識別和自動(dòng)定位，并對異常行為視頻自動(dòng)預警、將視頻非結構化數據進(jìn)行結構化描述存儲，提高視頻系統應用效能。
高新興視頻結構化的信息提取技術(shù)
高新興視頻監控運動(dòng)目標結構化描述主要應用的技術(shù)如下：
1.人員的特征提取與識別
a)人臉檢測與識別
基于各種場(chǎng)景的監控視頻圖像，從實(shí)時(shí)視頻中檢測并識別人臉信息，將人臉特征按標準提取并存儲到人臉特征庫中，并將抓拍到的人臉信息與選定的人臉庫中的特征庫實(shí)時(shí)比對，找出人員信息。
b)行人檢測與特征識別
在實(shí)時(shí)視頻中，對監控環(huán)境進(jìn)行行人目標的檢測，并根據圖像序列數據按標準提取分析出行人的性別、年齡段屬性、衣著(zhù)顏色等特征信息。
2.車(chē)輛特征提取與識別
針對交通管理的海量數據處理需求，智能交通系統除了實(shí)現大量抓拍圖片、車(chē)輛數據、視頻數據的實(shí)時(shí)傳輸和快速存儲，還需要將各類(lèi)多媒體數據和車(chē)輛特征信息合二為一，從而實(shí)現對目標車(chē)輛進(jìn)行多條件檢索定位，并進(jìn)行比對報警。為了實(shí)現交通監控領(lǐng)域的大數據分析和處理，需要通過(guò)視頻內容進(jìn)行智能分析，記錄車(chē)牌、車(chē)身顏色、車(chē)型、車(chē)標、方向、駕駛人員照片以及駕駛人員是否系安全帶、打電話(huà)等安全駕駛信息。
a)車(chē)輛檢測
對視頻攝像頭監控道路范圍內的過(guò)往車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測與跟蹤，并自動(dòng)抓拍、記錄車(chē)輛的特征圖像、過(guò)往時(shí)間、車(chē)速等信息。
b)車(chē)牌識別
基于視頻圖像的車(chē)牌識別技術(shù)，主要就是應用計算機視覺(jué)技術(shù)和模式識別技術(shù)，對視頻圖像中存在的車(chē)牌進(jìn)行自動(dòng)車(chē)牌定位、分割字符、提取特征，并最后識別出車(chē)牌號碼的技術(shù)。車(chē)牌識別技術(shù)的核心包括車(chē)牌定位算法、字符分割算法和字符識別算法等部分。
c)車(chē)身顏色識別
基于視頻圖像的車(chē)身顏色識別，就是對檢測到的車(chē)輛圖像進(jìn)行定位、抽取出車(chē)身的區域，并進(jìn)行顏色分析和判斷識別。車(chē)身顏色識別包含對汽車(chē)車(chē)身位置的定位、視頻圖像的亮度分析、顏色校正和判斷識別等處理。
d)車(chē)型識別
車(chē)型識別主要是根據車(chē)牌檢測與識別結果，分析車(chē)輛的大小、輪廓特征等信息，從而判斷出車(chē)輛的類(lèi)型信息。
e)車(chē)標識別
車(chē)標識別就是在車(chē)牌定位的基礎上，檢測定位出車(chē)標的圖像區域，并提取圖像區域的形狀、大小尺寸等信息，從而分析識別出汽車(chē)的廠(chǎng)家類(lèi)型信息。
f)駕駛人員信息提取
針對交通監控系統進(jìn)行二次結構化，處理采集的圖片，從圖片中提取出駕駛人員的照片或者根據顏色、紋理等特征記錄駕駛人員是否系安全帶等。
3.事件結構化
視頻分析能夠發(fā)現監控區域中運動(dòng)的物體，并對這些目標進(jìn)行記錄。除此之外，還可以根據實(shí)際應用需求，對視頻圖像中異常行為或者特定行為進(jìn)行事件的結構化。
行為分析類(lèi)：異常奔跑、滯留徘徊、激烈運動(dòng)、人群聚集、物品丟失以及物品遺留等異常事件。
周界防范類(lèi)：?jiǎn)蜗蚩缇€(xiàn)、雙向跨線(xiàn)、翻越欄桿、進(jìn)出禁區、區域內出現以及區域內消失等事件。
4.視頻大數據的快速檢索與匹配
視頻大數據搜索是針對視頻圖像中所有已經(jīng)進(jìn)行結構化描述的目標或者事件信息進(jìn)行全文檢索，將目標出現的時(shí)間、地點(diǎn)（背景信息）以及目標特征作為條件對目標進(jìn)行查找。通過(guò)查詢(xún)結果可快速了解目標的相關(guān)信息，并且回溯原始視頻進(jìn)行查看。
對人員檢索，除了“人”這個(gè)關(guān)鍵索引之外，還可以檢索衣服、褲子顏色，性別、年齡、膚色、體型高矮胖瘦等特征屬性。人員檢索如圖所示：
基于人員特征的人員快速匹配
對于車(chē)輛檢索，除了車(chē)輛目標出現的時(shí)間以及地點(diǎn)信息以外，車(chē)輛檢索條件還包括：車(chē)牌號碼、車(chē)牌類(lèi)型、車(chē)牌顏色、車(chē)輛類(lèi)型、車(chē)輛品牌、車(chē)身顏色、運動(dòng)方向、駕駛人員照片、駕駛行為（是否違章）等。車(chē)輛檢索如圖所示：
基于車(chē)輛特征的車(chē)輛快速匹配
通過(guò)分布式搜索引擎，打破傳統數據庫在大數據條件下查詢(xún)速度的瓶頸，可支持10億級過(guò)車(chē)數據秒級快速查詢(xún)，提高監看人員從視頻中提取線(xiàn)索和證據的效率和精度。
大數據分析、云計算保駕護航
為了支撐爆炸性增長(cháng)的各類(lèi)安防監控數據的管理與應用，運用云計算技術(shù)、分布式計算技術(shù)、數據倉庫技術(shù)、數據交換技術(shù)、數據挖掘技術(shù)以及各種非結構化數據處理技術(shù)進(jìn)行視頻大數據的處理和分析，在此基礎上提供適合視頻大數據搜索、挖掘和管理服務(wù)，海量視頻數據的檢索不再是大海撈針。
基于視頻結構化技術(shù)，通過(guò)視頻內容分析和模式識別，實(shí)現運動(dòng)目標檢測跟蹤、目標檢測、人/車(chē)輛特征提取和人臉比對等視頻結構化描述和圖形圖像處理技術(shù)，為實(shí)現實(shí)時(shí)視頻內容的結構化描述及信息化管理提供“智能的大腦”。大數據分析平臺是視頻大數據計算與存儲的“心臟”，具有分布式、統一存儲、統一訪(fǎng)問(wèn)、動(dòng)態(tài)擴容的特點(diǎn)，用于匯集視頻智能處理的視頻摘要、視頻片段、抓圖、特征數據、空間坐標以及案事件等大數據，從而實(shí)現視頻大數據的綜合利用，視頻大數據的搜索和挖掘成為囊中取物。助力公安圖偵實(shí)戰業(yè)務(wù)效率上升到全新的臺階。
視頻數據記錄的主要是一系列像素的數字化信息，包含亮度、色度、飽和度等信息，是基于非語(yǔ)義化內容的數據，雖然信息量非常龐大，但是計算機無(wú)法理解其包含的內容和所表達的語(yǔ)義。公安案件偵查過(guò)程中，能夠獲取到的線(xiàn)索信息往往都是碎片化、不完整的，例如需要檢索案件現場(chǎng)周?chē)鄠€(gè)攝像頭相關(guān)的視頻數據中出現的一位穿紅上衣、黑褲子的中年男子，或者要檢索經(jīng)過(guò)某十字路口車(chē)牌號碼為58結尾的黑色奧迪車(chē)等等，遇到這些場(chǎng)景，如果采用傳統的回看錄像的方式，耗時(shí)費力。有沒(méi)有一種類(lèi)似谷歌或百度搜索引擎的技術(shù)，可以通過(guò)輸入文本化的信息作為條件，就可以對海量的視頻內容進(jìn)行快速檢索，方便案件偵查人員快速獲取視圖情報？基于圖像智能分析技術(shù)的積累，視頻結構化技術(shù)應運而生。
基于視頻結構化技術(shù)建立公安圖偵大數據
“視頻結構化”其實(shí)就是一種視頻內容信息提取的技術(shù)，通過(guò)該技術(shù)可以在堆積如山的海量視頻中，就像搜索引擎一樣直接輸入人、車(chē)、物的特征信息就能在7×24小時(shí)錄像里面搜索到符合這個(gè)特征的目標和與之對應的所有視頻，突破視頻大數據應用的瓶頸。從技術(shù)上來(lái)講，視頻結構化描述技術(shù)是對視頻內容按語(yǔ)義關(guān)系，采用時(shí)空分割、特征提取、目標識別等手段，按標準將視頻內容組織成可供計算機和人理解的文本信息的技術(shù)。通過(guò)該技術(shù)，系統可以從海量數據中對視頻多媒體數據進(jìn)行結構化處理，提取視頻圖像中運動(dòng)的人、車(chē)、物和空間坐標以及靜態(tài)背景等信息，并通過(guò)視頻結構化大數據分析平臺進(jìn)行分析、比對、碰撞，提煉更有價(jià)值的視頻信息或者情報。
要實(shí)現視頻大數據應用，就必須為視頻圖像中的目標和事件貼上屬性的語(yǔ)義化標簽，也就是視頻結構化描述的過(guò)程。視頻結構化描述技術(shù)是高清視頻監控系統的發(fā)展方向，其核心是智能視頻分析算法，做到自動(dòng)把視頻中的特征提取出來(lái)并貼上標簽后入庫，大量的標簽信息記錄存儲下來(lái)后，形成可語(yǔ)義化檢索的視頻大數據。只要這樣，才能實(shí)現海量視頻的快速查詢(xún)和碰撞研判。結合大數據檢索數據，更可以實(shí)現十億級數據的秒級響應，可大大提升公安有案件偵查過(guò)程中檢索視頻資源的效率。
高新興視頻結構化大數據分析業(yè)務(wù)流程
分析視頻中的運動(dòng)目標并進(jìn)行“智能標簽”
視頻大數據的搜索與挖掘以人們關(guān)注的視頻內容為主。但是，傳統的視頻監控內容除了時(shí)間和空間的屬性外，并沒(méi)有其他的標簽。視頻監控圖像從數據到信息，結構化是關(guān)鍵，須為視頻圖像中關(guān)注的信息（人、車(chē)、物、事件等）貼上智能標簽。一張普通的圖片，不同的人能夠不同的角度可以獲取到不同的信息，因此如何按照標準、從最少的維度通過(guò)計算機去描述該畫(huà)面，將非結構化的圖像數據轉變?yōu)榻Y構化的信息是至關(guān)重要的。視頻目標的標簽越準確，檢索則越準確；反之，視頻目標的標簽失準，定位就越模糊，甚至無(wú)法定位。
為了解決視頻圖像中運動(dòng)目標的結構化描述，高新興采用計算機視覺(jué)、深度學(xué)習技術(shù)，將場(chǎng)景中背景和目標分離，按標準實(shí)現視頻圖像的摘要、分析、識別、處理、比對等智能應用功能，實(shí)現視頻內容特征的自動(dòng)理解、智能識別和自動(dòng)定位，并對異常行為視頻自動(dòng)預警、將視頻非結構化數據進(jìn)行結構化描述存儲，提高視頻系統應用效能。
高新興視頻結構化的信息提取技術(shù)
高新興視頻監控運動(dòng)目標結構化描述主要應用的技術(shù)如下：
1.人員的特征提取與識別
a)人臉檢測與識別
基于各種場(chǎng)景的監控視頻圖像，從實(shí)時(shí)視頻中檢測并識別人臉信息，將人臉特征按標準提取并存儲到人臉特征庫中，并將抓拍到的人臉信息與選定的人臉庫中的特征庫實(shí)時(shí)比對，找出人員信息。
b)行人檢測與特征識別
在實(shí)時(shí)視頻中，對監控環(huán)境進(jìn)行行人目標的檢測，并根據圖像序列數據按標準提取分析出行人的性別、年齡段屬性、衣著(zhù)顏色等特征信息。
2.車(chē)輛特征提取與識別
針對交通管理的海量數據處理需求，智能交通系統除了實(shí)現大量抓拍圖片、車(chē)輛數據、視頻數據的實(shí)時(shí)傳輸和快速存儲，還需要將各類(lèi)多媒體數據和車(chē)輛特征信息合二為一，從而實(shí)現對目標車(chē)輛進(jìn)行多條件檢索定位，并進(jìn)行比對報警。為了實(shí)現交通監控領(lǐng)域的大數據分析和處理，需要通過(guò)視頻內容進(jìn)行智能分析，記錄車(chē)牌、車(chē)身顏色、車(chē)型、車(chē)標、方向、駕駛人員照片以及駕駛人員是否系安全帶、打電話(huà)等安全駕駛信息。
a)車(chē)輛檢測
對視頻攝像頭監控道路范圍內的過(guò)往車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測與跟蹤，并自動(dòng)抓拍、記錄車(chē)輛的特征圖像、過(guò)往時(shí)間、車(chē)速等信息。
b)車(chē)牌識別
基于視頻圖像的車(chē)牌識別技術(shù)，主要就是應用計算機視覺(jué)技術(shù)和模式識別技術(shù)，對視頻圖像中存在的車(chē)牌進(jìn)行自動(dòng)車(chē)牌定位、分割字符、提取特征，并最后識別出車(chē)牌號碼的技術(shù)。車(chē)牌識別技術(shù)的核心包括車(chē)牌定位算法、字符分割算法和字符識別算法等部分。
c)車(chē)身顏色識別
基于視頻圖像的車(chē)身顏色識別，就是對檢測到的車(chē)輛圖像進(jìn)行定位、抽取出車(chē)身的區域，并進(jìn)行顏色分析和判斷識別。車(chē)身顏色識別包含對汽車(chē)車(chē)身位置的定位、視頻圖像的亮度分析、顏色校正和判斷識別等處理。
d)車(chē)型識別
車(chē)型識別主要是根據車(chē)牌檢測與識別結果，分析車(chē)輛的大小、輪廓特征等信息，從而判斷出車(chē)輛的類(lèi)型信息。
e)車(chē)標識別
車(chē)標識別就是在車(chē)牌定位的基礎上，檢測定位出車(chē)標的圖像區域，并提取圖像區域的形狀、大小尺寸等信息，從而分析識別出汽車(chē)的廠(chǎng)家類(lèi)型信息。
f)駕駛人員信息提取
針對交通監控系統進(jìn)行二次結構化，處理采集的圖片，從圖片中提取出駕駛人員的照片或者根據顏色、紋理等特征記錄駕駛人員是否系安全帶等。
3.事件結構化
視頻分析能夠發(fā)現監控區域中運動(dòng)的物體，并對這些目標進(jìn)行記錄。除此之外，還可以根據實(shí)際應用需求，對視頻圖像中異常行為或者特定行為進(jìn)行事件的結構化。
行為分析類(lèi)：異常奔跑、滯留徘徊、激烈運動(dòng)、人群聚集、物品丟失以及物品遺留等異常事件。
周界防范類(lèi)：?jiǎn)蜗蚩缇€(xiàn)、雙向跨線(xiàn)、翻越欄桿、進(jìn)出禁區、區域內出現以及區域內消失等事件。
4.視頻大數據的快速檢索與匹配
視頻大數據搜索是針對視頻圖像中所有已經(jīng)進(jìn)行結構化描述的目標或者事件信息進(jìn)行全文檢索，將目標出現的時(shí)間、地點(diǎn)（背景信息）以及目標特征作為條件對目標進(jìn)行查找。通過(guò)查詢(xún)結果可快速了解目標的相關(guān)信息，并且回溯原始視頻進(jìn)行查看。
對人員檢索，除了“人”這個(gè)關(guān)鍵索引之外，還可以檢索衣服、褲子顏色，性別、年齡、膚色、體型高矮胖瘦等特征屬性。人員檢索如圖所示：
基于人員特征的人員快速匹配
對于車(chē)輛檢索，除了車(chē)輛目標出現的時(shí)間以及地點(diǎn)信息以外，車(chē)輛檢索條件還包括：車(chē)牌號碼、車(chē)牌類(lèi)型、車(chē)牌顏色、車(chē)輛類(lèi)型、車(chē)輛品牌、車(chē)身顏色、運動(dòng)方向、駕駛人員照片、駕駛行為（是否違章）等。車(chē)輛檢索如圖所示：
基于車(chē)輛特征的車(chē)輛快速匹配
通過(guò)分布式搜索引擎，打破傳統數據庫在大數據條件下查詢(xún)速度的瓶頸，可支持10億級過(guò)車(chē)數據秒級快速查詢(xún)，提高監看人員從視頻中提取線(xiàn)索和證據的效率和精度。
大數據分析、云計算保駕護航
為了支撐爆炸性增長(cháng)的各類(lèi)安防監控數據的管理與應用，運用云計算技術(shù)、分布式計算技術(shù)、數據倉庫技術(shù)、數據交換技術(shù)、數據挖掘技術(shù)以及各種非結構化數據處理技術(shù)進(jìn)行視頻大數據的處理和分析，在此基礎上提供適合視頻大數據搜索、挖掘和管理服務(wù)，海量視頻數據的檢索不再是大海撈針。
基于視頻結構化技術(shù)，通過(guò)視頻內容分析和模式識別，實(shí)現運動(dòng)目標檢測跟蹤、目標檢測、人/車(chē)輛特征提取和人臉比對等視頻結構化描述和圖形圖像處理技術(shù)，為實(shí)現實(shí)時(shí)視頻內容的結構化描述及信息化管理提供“智能的大腦”。大數據分析平臺是視頻大數據計算與存儲的“心臟”，具有分布式、統一存儲、統一訪(fǎng)問(wèn)、動(dòng)態(tài)擴容的特點(diǎn)，用于匯集視頻智能處理的視頻摘要、視頻片段、抓圖、特征數據、空間坐標以及案事件等大數據，從而實(shí)現視頻大數據的綜合利用，視頻大數據的搜索和挖掘成為囊中取物。助力公安圖偵實(shí)戰業(yè)務(wù)效率上升到全新的臺階。
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