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安防监控视频结构化

来源:北京监控安装公司发布时间:2019-08-27 21:02浏览次数:132次

  随着高清化视频监控的演进和平安城市建设的飞速发展,监控摄像机遍布大街小巷。据不完全统计,一个中等规模的城市就有上万路乃至数十万路摄像机覆盖,这是一个蕴含海量信息的庞大系统,每天产生的视频数据相当于1000亿张照片。

  海量的视频记录了少部分价值信息,这些价值信息为大多数事件留下了影像资料,为事后追溯事件真相、维护社会治安、预防并打击违法犯罪、保障生命财产安全、促进日常工作生活正常运行带来巨大便利。

  即便不考虑各个监控系统之间的信息关联,光浏览这些视频就需要花费大量的人力物力。解决这一问题的核心技术即视频结构化描述技术,将海量视频或图片的非结构化数据提取并转化为结构化信息描述。

  视频结构化是将视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取和对象识别等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息技术,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。

  视频内容管理平台支持实时视频和历史视频分析,按照不同智能分析算法模型,采用结构化标准语义定义,将提取结构化信息存储到分布式数据库(元数据),按照业务需求设定智能分析算法规则,支持对视频进行快速、高效研判。

  实时视频结构化分析包括智能行为行析、车辆(包括车牌)信息结构化。历史视频结构化分析包括车辆(包括车牌)、视频摘要和视频搜索结构化。

  智能行为分析结构化信息主要包括:目标的颜色(占比的颜色)、坐标(目标画面中心点)、种类(人、车、物)、时间,所关联的视频,目标的尺寸。

  车辆结构化信息包括:车牌号码、车牌颜色、车辆颜色、车辆特征(车辆类型、车辆品牌、车辆子品牌、年款和局部特征),所关联的视频。

  视频搜索结构化信息包括:目标坐标(目标画面中心点)、目标轮廓、时间,所关联的视频以及帧号,目标的尺寸。

  视频搜索通过对非结构化的原始视频数据进行智能分析,通过对背景和前景建模处理,提取出视频中运动目标对象的信息、颜色、尺寸、轨迹等,并建立目标对象的结构化数据库,侦查人员可以通过设置目标类别(人、车、物)、出现区域、运动方向和轨迹等搜索条件,通过对目标颜色模糊匹配,快速从视频中搜索出满足条件的目标对象,并以视频缩略列表的形式展现,通过图片跳转播放目标对象在原始视频中的真实场景,侦查人员可以进行更进一步的分析研判,提高侦查人员从海量视频中查找目标的效率。

  具体视频搜索分为元数据提取和视频搜索处理两部分,如下:

  视频搜索元数据提取示意图

  1、视频帧采用基于运动目标的行为分析处理,通过背景建模、前景提取、目标跟踪等,提取图像的背景图和目标元数据信息。

  2、目标元数据包括目标轨迹、目标大小(像素大小)、目标颜色(黑、白、红、黄、绿、蓝、未知)和目标类型(人、车、未知)。

  3、将目标元数据存到数据库元数据表。元数据表包括视频文件id、对象id、目标大小、目标类型、目标颜色、目标轨迹和起止时间。

  视频搜索处理示意图

  1、搜索分为两种方式:目标搜索,输入条件包括目标类型(人/车/物),目标颜色(黑、灰、白、红、黄、绿、蓝),目标大小、目标区域和排除区;以及轨迹搜索。根据输入条件搜索元数据表,返回对应元数据。

  2、根据元数据查询到的结果和目标的轨迹信息(以x、y、width、high、time的二进制序列表示),获取轨迹中点的时间戳,抓取视频文件对应时间戳的帧。