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視頻幀采用基於運動目標的行為分析處理

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視頻幀采用基於運動目標的行為分析處理

發布日期:2019-10-15 作者: 點擊:

     近日,新疆通信綜合布線">新疆通信綜合布線北京市經濟和信息化局印發《北京市5G產業發展行動方案(2019年-2022年)》,《方案》提出到2022年,北京市運營商5G網絡投資累計超過300億元,實現首都功能核心區、城市副中心、重要功能區、重要場所的5G網絡全覆蓋。在產業發展目標上,北京市5G產業實現收入約2000億元,拉動信息服務業及新業態產業規模超過1萬億元。


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    《方案》提出將重點圍繞五大場景五大應用推進,北京城市副中心、北京新機場、2019北京世園會、2022年北京冬奧會、長安街沿線升級改造等五大重點工程、重大活動場所需要,以超高清視頻直播、自動駕駛示範運行、雲端機器人管理、自動化物流、無人機、安防監控等應用需求為切入點,規劃部署5G試驗網絡,開展5G自動駕駛、健康醫療、工業互聯網、智慧城市、超高清視頻應用等五大類典型場景的示範應用。


1、視頻幀采用基於運動目標的行為分析處理,通過背景建模、前景提取、目標跟蹤等,提取圖像的背景圖和目標元數據信息。


2、目標元數據包括目標軌跡、目標大小(像素大小)、目標顏色(黑、白、紅、黃、綠、藍、未知)和目標類型(人、車、未知)。


3、安防監控將目標元數據存到數據庫元數據表。元數據表包括視頻文件id、對象id、目標大小、目標類型、目標顏色、目標軌跡和起止時間。

通信綜合布線


1、搜索分為兩種方式:目標搜索,通信綜合布線輸入條件包括目標類型(人/車/物),目標顏色(黑、灰、白、紅、黃、綠、藍),目標大小、目標區域和排除區;以及軌跡搜索。根據輸入條件搜索元數據表,返回對應元數據。


2、根據元數據查詢到的結果和目標的軌跡信息(以x、y、width、high、time的二進製序列表示),獲取軌跡中點的時間戳,抓取視頻文件對應時間戳的幀,並截圖。


如果是目標搜索,將對應的目標加框並標識,並截圖存儲。


如果是軌跡搜索,將元數據表中記錄的目標軌跡疊加到對應幀上,並截圖存儲。


安防監控

案例1#:2014年X月X日上午9:30,XX市北關公安分局民警接到報案稱有人被撞傷,民警根據線索信息確認:嫌疑車輛為“白色北京現代-朗動”小型車,牌照看不清楚。民警利用“視頻大數據結構化係統”,對案發生前後的1個半小時內10萬餘條車輛行駛記錄進行批量搜索,係統在1秒鍾左右從10萬餘條數據中查找出160輛“白色北京現代-朗動”小型車在路上行駛;再經人工排查,確認嫌疑車輛,車牌為“*P92347”,整個案件從接案到成功抓獲嫌疑人前後共兩個多小時。


案例2#:2014年X月X日晚20:00,在XX市汽車站附件發生一路人被撞傷案件。確認線索信息:逃逸車輛為“黑色大眾”轎車,無號牌。辦案民警通過“視頻大數據處理雲存儲中心”,對案發1個月前97萬多條車輛信息進行排查,快速檢索出 2月1日—5日,發現有一台黑色“大眾-帕薩特”無牌車輛在城區共出現8次。通過對該車多次曆史過車記錄進行追蹤、分析,確認該車經常駛入同一小區,後經地麵偵查將嫌疑人抓捕歸案。


案例3#:201X年X月X日下午三時許,XX市XX鎮人民路人民大廈XX發生一宗盜竊案件。民警根據案件線索,利用視頻結構化係統提取的人臉圖片與人像庫、人臉圖片庫中的信息進行比對分析,共查詢到40餘張相似的人臉圖片。經人工排查,最終掌握嫌疑人身份信息。



有人說2019年的安防主題是“泛安防,去安防”,體現了安防企業的外延需求以及AIoT企業打破安防邊界的意願。AIoT時代,視頻大數據的量產爆發,如若不能進行智能化整合與分類,那麽這些數據就隻是AIoT世界中的廢料和垃圾山而已。視頻結構化技術將原始視頻數據精縮,變為更易查找、占存儲更小且更具備應用價值的高精度數據,是 AI Cloud、城市大腦、安防視覺中樞、視頻編碼及車輛結構化、ReID等場景應用落地的關鍵技術。


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本文網址:http://www.inscritosempedra.com/news/433.html

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