面向平安城市的视频综合分析平台解决方案V3.2.pdf

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1、广州中国科学院软件应用技术研究所广州中国科学院软件应用技术研究所1提纲1背景介绍2系统概述3关键技术4实施方案5成功案例2城市视频监控现状城市视频监控发展现状平安城市建设:据保守估计,我国的监控摄像头总数截止2011年已突破500万台,并以每年20%的速度增长中。一座有4万台监控摄像头的城市一天产生的数据量>950TB;视频利用主要靠人工:南京1.6案件,全市1万多个摄像头共提取了1998T的视频数据,调用1500多名公安干警查看,耗时一个月;公安部要求:安防视频应用,从以硬件建设为主的第一阶段,向以智能应用为主要特征的第二阶段过渡。城

2、市视频监控面临的问题存储不便管理落后存储系统存在性能缺乏主动预警机制;低、价格高、兼容运维应用水平低,业务拓展性差的问题;受阻,监管用严重脱节;联网限制效率低下传输数据量大,网络带宽资没有足够的人力管理日源不足;益增加的摄像头;监控系统之间缺少统一规划,人的注意力在连续观看各平台间相互独立,形成信视频超过20分钟后会下降3息孤岛;70%提纲1背景介绍2系统概述3关键技术4实施方案5成功案例4系统简介如果说摄像头是城市的眼睛,智能视频综合分析平台就是在这些眼睛后面的大脑。该平台旨在打破各子系统界限,完成信息规范、实现数据融合,研发

3、出一个操作简单、功能强大、具有智能联动效果的操作平台,实现视频图像资源的联网共享,并通过先进的智能视频分析技术对各类事件进行分析识别,实现事前预警→事中处理→事后分析相结合。系统以云计算技术为基础,客户可以如同使用水电般方便地按需调取视频分析所需的计算量及存储空间等资源。智能视频综合分析平台城市监控摄像头云计算SaaS支撑平台5系统架构应用智能视频研判应用业务业务智智能视频分析工具能海量视频智能分析与研判分集成全系列智能视觉分析工具析1.人车物事件识别2.海量视频浓缩数据海量视频数据融汇与管理3.海量视频目标索引编制融多网融合协议视频格式标准

4、化转换4.海量视频目标语义检索汇5.海量视频目标轨迹挖掘网6按需调取6.大范围人脸监控络7.大数据库人脸搜索通公安网交通网电信网因特网临时组网8.年龄性别识别信9.车牌、车型识别10.视频目标测量智能…11.情报、案件信息研判传感监控摄像头移动摄像头抓拍摄像头其他IT设备八大技术变革高清视频应用空间广阔云计算、智能视频分析技术,人脸识别技术的引入视频传感技术的变革多摄像头的联动技术视频与3D、2DGIS的高度融合革新海量数据分析技术移动视频技术,3G智能终端智能运维系统…………提纲1背景介绍2系统概述3关键技术4实施方案5成功案例8人脸识别采

5、用国际先进的计算机视觉算法,拥有42项发明专利可以同时从人群中提取出10张以上的人脸与后台数十万级别的数据库进行实时比对,准确率高达95%以上,识别时间少于1秒,对不同光照、不同角度、眼镜(非墨镜)、胡须、饰物、发型、化妆等多种情景具有良好的适应性。相比其他身份识别方式的优势•非强制性:用户几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,不需要专门配合;•非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;•并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;9人脸识别——实时人脸布控(此页有两张图)人脸识别——海量数据库人脸搜索静态人脸

6、照片比对移动人脸识别终端手机拍照→上传照片→接收结果支持数亿规模人脸比对专用建库工具,支持公安人像数据库和社会人像数据库速度:4个小时/百万人人脸识别——其他应用场景人脸识别作为一种方便的身份识别技术,还可以应用在很多不同的场景:人脸门禁人脸考勤人脸识别技术人脸登陆认证高端消费场所VIP管理12海量视频处理原始数据情报数据关键数据实质:依靠云计算系统,将•海量情报数据智能分析任务•对情报数据进分割,让多台•查找有用数据•海量原始数据行图像比对和服务器通过网响应时间长•访问频率低海量信息检索络共同完成一•对原始数据进项或多项智能行图像分析

7、分析任务海量视频处理——视频浓缩压缩比高达1:100以上,包含所有事件细节,大大缩短查看视频的时间,快速有效的帮助公安人员进行案情分析与侦破。基于超算技术,100小时的录像可以在5分钟内浓缩完成。浓缩前———两小时浓缩后———五分钟包含大量无用信息只呈现关键信息海量视频处理——视频信息检索•视频检索:根据目标特征,检索相关视频片段•轨迹挖掘:跨摄像机目标关联,目标轨迹研判检索过程:1.视频线索建库:利用智能视频分析系统工具,提取人、车、时间线索,构建视频线索库2.视频目标检索:利用智能检索工具,对发案地周边监控视频进行检索,快速梳理、定位有

8、价值的人车物视频片段图像检索:以图像示例为要素检索描述检索:以目标任务的年龄、性别或目标车辆的车型、颜色等信息为要素检索。人、车、物事件识别背景环境“规则”Lo

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