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浅谈视频内容分析技术在网络视频中的应用

浅谈视频内容分析技术在网络视频中的应用
浅谈视频内容分析技术在网络视频中的应用

基于内容的视频分析与检索

摘要文章简要介绍了从基于内容地视频分析与检索问题地提出到所涉及地关键 技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面地研究热点及以后要做地工作. 一、问题地提出: 互联网地出现给人类带来了很大地便利,特别是实现资源共享之后地互联网,但面对这浩如烟海地资源到底哪些是对自己有利用价值地呢?而90年代以来,多媒体技术和网络技术地突飞猛进,人们正快速地进入一个信息化社会.现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型地多媒体信息数据,出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新地服务形式和信息交流手段,在众多地多媒体信息中最大也是最主要地一种就是视频信息,人类接受地信息约有70%来自视觉, 视频所携带地信息量远远大于语音和数据.在视频信息高度膨胀地今天,随之而来地问题就是对海量视频信息地高效检索和浏览,即人们如何快速有效地查看大量地视频信息,并从中找出自己感兴趣地内容.b5E2RGbCAP 传统地视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索,具体到对视频帧地查询是借助对帧图像地编号和注释来进行地,首先给帧图像加上一个对其描述地文字或数字注释,然后在检索时对注释进行检索,这样一来对帧图像地查询就变成了基于注释地查询.这种方法虽然简单,但不能完全满足对视频数据检索地需要,首先视频数据量很大,用手工方式添加注释工作量很大,而且效率很低;其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达;再次文字描述是一种特定地抽象,特定地标签只适合特定地查询;最后文字标签是靠观察者加上去地,因此受主观因素地影响,[1].从而需要一种客观全面地视频自动检索方法,不同地观察者可能有不同地描述基于内容地视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR>应运而生.它根据视频地内容及上下文关系,对大规模视频数据库中地视频数据进行检索.提供这样一种算法:在没有人工参与地情况下,自动提取并描述视频地特征和内容.区别于传统地基于关键字地检索手段.融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术.p1EanqFDPw 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域地大量应用,基于内容地视频检索技术己经成为近年来国内外研究地热点问题研究视频数据地高效分类、处理和索引技术,建立和完善视频信息地快速浏览检索机制,开发功能强大、使用便捷地视频信息浏览检索系统,既具有极大地理论价值,也具有巨大地应用潜力.DXDiTa9E3d 二、解决方案: 视频标注:视频标注是通过人工地方式将某一段视频进行主观地属性标注,然后以文本地方法进行检索.视频标注技术己相当成熟,但有其固有地不足,第一,要人工手动完成,工作量极大,且效率很低.第二,某些视频和感知特征很难用文字来描述.第三,主观性很强,没有统一地标准,不同地人对同一段视频有不同地理解,必然导致不同地标注结果.RTCrpUDGiT 视频摘要:视频摘要以自动或半自动地方式,从原视频中提取有意义地部分,

智能视频分析技术方案

智能视频分析技术方案 一、概述 随着视频监控行业发展,AI 技术的不断提升,在智能楼宇,智慧办公领域需求不断增加,传统视频监控手段已无法满足需求,泓涵智联基于“云-边-端”相结合,打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案,遵循GA/T 1400 标准体系,高兼容、易对接。 二、功能描述 1.视频流直播 通过云端流媒体技术,可以在异地实时查看IPC 设备视频,通过自适应编解码技术,视频播放低延时,占用带宽小。直播视频按需推拉流播放,不观看时不会占用带宽。 2.视频回放存储 监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中,通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储 到云端,云端采用对象存储技术,异地多副本,保证数据高可用,可实时会看溯源。 3.边缘计算快速响应 在本地放置边缘计算设备,边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流,可进行多路\按需智能分析,通知边缘设备和云端进行交互,做到“边缘快响应,云端轻压力”。 全面兼容GB 国标/ONVIF 协议,无缝对接主流IPC 摄像头。 通过边缘函数计算技术,可以实时下放规则,在本地快速响应时间,发送通知和报警。 4.视频智能分析 人脸识别:通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸,转化成AI 结构化数据,能够及时识别监控中人员的身份信息。 人员黑名单\关键人员:边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息,当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。 人员统计:可以统计监控设备中的人员数量,身份等信息。 区域\绊线闯入监控:在监控区域可以设定“特殊区域”,有人员闯入会触发相关事件,可以结 合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。 三、系统展示

基于内容的视频分析与检索

摘要文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键 技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作。 一、问题的提出: 互联网的出现给人类带来了很大的便利,特别是实现资源共享之后的互联网,但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢?而90年代以来,多媒体技术和网络技术的突飞猛进,人们正快速的进入一个信息化社会。现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据,出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新的服务形式和信息交流手段,在众多的多媒体信息中最大也是最主要的一种就是视频信息,人类接受的信息约有70%来自视觉,视频所携带的信息量远远大于语音和数据。在视频信息高度膨胀的今天,随之而来的问题就是对海量视频信息的高效检索和浏览,即人们如何快速有效地查看大量的视频信息,并从中找出自己感兴趣的内容。 传统的视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索,具体到对视频帧的查询是借助对帧图像的编号和注释来进行的,首先给帧图像加上一个对其描述的文字或数字注释,然后在检索时对注释进行检索,这样一来对帧图像的查询就变成了基于注释的查询。这种方法虽然简单,但不能完全满足对视频数据检索的需要,首先视频数据量很大,用手工方式添加注释工作量很大,而且效率很低;其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达;再次文字描述是一种特定的抽象,特定的标签只适合特定的查询;最后文字标签是靠观察者加上去的,因此受主观因素的影响,不同的观察者可能有不同的描述[1]。从而需要一种客观全面的视频自动检索方法,基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR)应运而生。它根据视频的内容及上下文关系,对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容。区别于传统的基于关键字的检索手段。融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域的大量应用,基于内容的视频检索技术己经成为近年来国内外研究的热点问题研究视频数据的高效分类、处理和索引技术,建立和完善视频信息的快速浏览检索机制,开发功能强大、使用便捷的视频信息浏览检索系统,既具有极大的理论价值,也具有巨大的应用潜力。 二、解决方案: 视频标注:视频标注是通过人工的方式将某一段视频进行主观的属性标注,然后以文本的方法进行检索。视频标注技术己相当成熟,但有其固有的不足,第一,要人工手动完成,工作量极大,且效率很低。第二,某些视频和感知特征很难用文字来描述。第三,主观性很强,没有统一的标准,不同的人对同一段视频有不同的理解,必然导致不同的标注结果。 视频摘要:视频摘要以自动或半自动的方式,从原视频中提取有意义的部分,将它们合并而成的紧凑的、能充分表现视频语义内容的视频概要。视频摘要技术也有一定的发展,同时给基于内容的视频检索提供了思路,但与真正的基于内容

新媒体环境下短视频内容的发展与创新思路探究

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/9514938139.html, 新媒体环境下短视频内容的发展与创新思路探究 作者:刘俊伶 来源:《西部论丛》2019年第14期 摘要:当前我国短视频发展势头猛烈,面对在市场不断产生的新机遇与新挑战,短视频应当如何精进才能更加适应这个新媒体环境下的“更新”潮流,成为视频创作者们及其关注的问题。在这个内容大于形式的潮流中,内容创新、创作优质是吸引观看者目光的重要方式。在对短视频行业不断地整改和完善中,前期出现的内容低俗化、视频相似化等问题逐步获得了改善,为创作者提供的环境越来越好。本文就短视频的内容形式作为引线,对当前短视频的发展与创新进行浅要分析,希望为有关人员提供参考。 关键词:新媒体发展短视频内容创新 一、分析短视频内容的发展 网络上的短视频从小众到爆红,经历了一个极为快速的时期。在这一过程中,由于大众发现短视频带来的较高收益,从而使得产品数量突然激增。但是,大量的产出并不意味着是建立在质的保证基础上的。在这一爆炸式的发展阶段,出现了很多低俗、相似问题的出现,使视频行业发展很快陷入低谷。随着时间的推移和相关政策规定的出台,这些问题逐渐得到了改善,为具有初心的创作者们提供良好的环境和空间。当今,短视频的内容在前期创意和后期传播上都有了更好的发展。不仅如此,科技的发展也推动了短视频创作的 创新。 二、短视频内容在前期创意上的发展 短视频内容从同质化转换为纵深化。短视频行业的规范化发展让内容同质的问题得到了有效改善,不仅如此,在环境的影响下,视频内容的创作逐渐具有深度,更加专业化。游戏区创作者专攻游戏方面的视频;美食创作者专业传授关于美食的制作与测评;美妆创作者专注带领观众感受化妆的魅力;VLOG也有了新的专业拍摄技巧,让创作们的发挥空间更加辽阔。这种内容深度化发展的趋势,使得视频专业化模式形成,让观看者拥有更好的观看体验。同时,视频创作者们的术业有专攻也使得视频内容更加精进。 三、短视频内容在传播方面的发展

智能视频分析系统

智能视频分析系统

目录 一、项目背景及建设目标 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 技术优势 (4) 二、厂区智能视频分析整体设计方案 (5) 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 (5) 2.2厂房周界入侵报警系统 (6) 2.2.1 周界入侵检测 (7) 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 (7) 2.3厂房仓库物资看护 (8) 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 (8) 2.3.2 仓库物品看护 (8) 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 (9) 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 (9) 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 (10) 2.6系统拓扑结构 (10)

一、项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能,拥有自主的软件知识产权,可满足各行业的需要,也满足各厂家设备的接入,同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识,且传统的视频监控系统数量庞大画面单一,工作人员很难从视频中发现问题,往往更多用于事后取证,智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警,报警速度快且精确度高,可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来,真正体现科技为人服务的理念。 国内现有厂房的视频监控系统主要由摄像机、光缆、矩阵、硬盘录像机和电视墙等组成。由于视频监控图像数量大,内容枯燥,现有系统即使配备值班人员,在大多数情况下仍处于无人观看的状态下。当犯罪事件发生时,从硬盘录像机中调取录像回放、取证变成系统主要的价值之一。即使值班人员在岗,由于人的生理特点,不可能长时间有效观察多路图像,很可能造成遗漏可疑事件,对安全形式产生错误判断。 智能视频监控技术可以理解为用计算机来帮助值班人员"看"监控录像。现代计算机的高可靠性可以提供24小时不间断地保护。从根本上杜绝由于人员疲劳造成的遗漏问题。同时也可以防止出现监控人员内外勾结的可能性。 现有的智能视频分析技术还不能替代人,它仍然需要人来辨识报警的性质,进而决定处置方式。它的价值在于大大降低了监控人员的工作强度,使监控质量有了质的提升。和传统视频监控系统相比,智能视频分析可以及时发现、甚至阻止犯罪行为的发生。这对厂房等重要设备、贵重材料的意义是显而易见的。

智能视频行为分析平台建设方案

基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高,城市和城市化进程在不断的发展,各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多,政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视,当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储,事件发生后调取查阅的方式,这种方式在一定程度上满足了社会的需求,但是无法避免事态趋于恶化,在此背景下,具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标,同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁,对已经出现或将要出现的安全威胁,及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报,极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报,切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件,可以分为两大类,基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一.基于嵌入式DSP的处理优点

1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下,视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近(摄像机或编码器),这样,可以有选择的设置系统,让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心,相对于计算机末端处理方式,大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近(摄像机或编码器),此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析,而后端计算机方式,计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息,因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程,需要占用大量的系统计算资源,因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限,而DSP方式没有此限制。 二.在对比上述两种处理模式的优缺点基础上,提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.

视频分析技术的原理

视频分析技术的原理 视频分析技术通常采用背景分离(背景减除)技术来进行图像变化的检测(所有的视频分析模式,如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化)。其思路是对视频帧与基准背景图像进行比较,相同位置的像素(区域)变化则认为是变化了的区域,对这些区域进一步处理、跟踪、识别,得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息,完成目标的跟踪和行为理解之后,也就完成了图像与图像描述之间的映射关系,从而使系统进一步进行规则判定,直到触发报警。 背景减除法是目前普遍使用的运动目标检测方法,其算法本身需要大量的运算处理资源,并且仍然会受到光线、天气等自然条件及背景自身变化(海浪、云影、树叶摇动等情况)的影响。但是,针对不同的天气以及自然干扰,已经有多种附加算法(过滤器)应用来弥补这些缺陷,随着芯片能力的提升及算法改进,相信视频分析技术会进一步成熟。 视频内容分析的关键技术 前景目标的探测是视频分析技术实施的前提条件。背景减除法是目前视频分析技术中用于前景目标探测的最常见方法,其原理是利用当前图象和背景图象的差分(SAD)来检测出运动目标(区域)的一种方法。此方法可以提供比较完整的运动目标特征数据,精确度和灵敏度比较高,具有良好的性能表现,但对动态场景的变化,如光线变化情况也比较敏感。背景减除法的工作原理如图2所示,当前图像与背景图像模型做差后形成运动目标区域,即图中的小船。 动目标区域,即图中的小船。 背景模型的建立是背景减除法的关键所在。通常,视频分析算法需要一定的时间进行“背景学习”,所谓背景学习,实质上是利用时间平均图像的方法,将背景在一个时间段(如30秒钟)内的平均图像计算出来,作为该场景的背景模型。那么,“背景学习”时间结束后,系统仍然需要具有“背景维护”的能力,之前建模的背景并不是一成不变的,这样能保证系统对场景内的图像变化不那么敏感,如光线变化、影子等等,因此,开发出实用、有效的背景模型以适应动态、复杂的场景是目标探测及视频分析技术的关键。 视频分析的工作流程 视频分析实质是人工智能的一部分,是通过模仿人类的工作过程来实现的。人类通过眼睛这个“传感器”实现视频的采集、预处理、处理然后将真实图像传送给大脑,大脑并不是对所有传送过来的图像进行整体的分析处理,而是采用多

智能视频分析技术

智能视频分析技术集团标准化小组:[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展,人们的安全防范意识在不断加强,视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中,数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案,系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示,硬盘录像机(DVR)主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端,都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒,但由于视频太多而监控人员有限,且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽,监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息,从而可能漏掉潜在的威胁事件,造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素,可以长时间有效的监督视频画面,因此,智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础,但又有别于一般的网络化视频监控,它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效的协助安全人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求: 1)重要场所无视频监控死角;实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和 高度符合一定标准。 2)围墙周界:在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处,24小时不隔断实时监 控,只要有人进入防区、或者是遗留物品,马上报警; 3)监舍:监舍是监控的重点,24小时不间断实时监控,一旦有发生打架斗殴事 件、在夜间(或者规定时间)随意离开自己的床位(包括上厕所)或聚众,系统即时报警,监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制; 4)出入口:24小时不间断实时监控,在没有得到授权或者允许的情况下靠近出 入口或者在出入口附近遗留物品时,系统即时报警,监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理;同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计,以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回; 5)军械财务器材室等重要场所:系统能够识别出物品被盗并告警; 6)哨位:系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警; 7)系统可方便的设定多种告警联动策略; 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定; 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路,以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示,智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能,使传统的监控系统智能化,发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成:

智能视频分析技术图文稿

智能视频分析技术集团文件发布号:(9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展,人们的安全防范意识在不断加强,视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中,数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案,系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示,硬盘录像机(DVR)主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端,都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒,但由于视频太多而监控人员有限,且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽,监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息,从而可能漏掉潜在的威胁事件,造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素,可以长时间有效的监督视频画面,因此,智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础,但又有别于一般的网络化视频监控,它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效的协助安全人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求: 1)重要场所无视频监控死角;实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署 角度和高度符合一定标准。

2)围墙周界:在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处,24小时不隔断实时 监控,只要有人进入防区、或者是遗留物品,马上报警; 3)监舍:监舍是监控的重点,24小时不间断实时监控,一旦有发生打架斗 殴事件、在夜间(或者规定时间)随意离开自己的床位(包括上厕所)或聚众,系统即时报警,监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制; 4)出入口:24小时不间断实时监控,在没有得到授权或者允许的情况下靠 近出入口或者在出入口附近遗留物品时,系统即时报警,监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理;同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计,以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回; 5)军械财务器材室等重要场所:系统能够识别出物品被盗并告警; 6)哨位:系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告 警; 7)系统可方便的设定多种告警联动策略; 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定; 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路,以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示,智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能,使传统的监控系统智能化,发挥更有效的作用。 2.2系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成:

智能视频分析现状及应用

智能视频分析现状及应用 一、现状 随着近年来视频监控的迅速发展,摄像头数量的快速增多,大量的视频数据给实时监视报警和视频数据的有效使用带来了挑战。一个标准的视频监控系统经常有几十路甚至上千路视频和相应的数字录像数据。操作人员通过观测每一路视频从而发现报警事件变得非常困难。此外在事后分析报警事件时,需要操作人员及时找出相关录像;而传统视频监控缺乏对视频的智能分析,录像数据无法被有效地检索,只能根据大致的时间段来人工查找,导致视频数据分析工作消耗大量的工作时间。解决以上问题的一个有效方法是对视频进行自动智能分析。对视频中出现的用户感兴趣的事件进行实时提取和记录,从而达到及时报警并利用存储的事件信息来有效地检索视频数据。 事件检测与行为分析系统是一种先进的智能视频分析系统。能够对视频进行周界监测与异常行为分析,可应用于各种公共场所包括机场、车站、港口、建筑物周围、街道、小区、及其他场所,用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体,能够判断是否有行人及车辆在禁区发生长时间徘徊、停留、逆行等行为,此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。 事件检测与行为分析系统一般能同时监测同一场景里多个目标的不同行为,可以根据防目标的特点进行灵活设置,包括运动物体的种类和大小;系统能够适应不同的环境变化,包括光照、四季、昼夜、晴雨等,并能够很好地抗摄像头抖动。 事件检测与行为分析系统可实现以下主要功能: (1)非法闯入禁区:能够检测是否有行人或车辆进入预定区域,用户可灵活调节灵敏度。 比较先进的系统可以有效地检测到不少于 10 个像素的目标; (2)非法逆行:当行人和车辆在指定区域逆向运动时,记录并发出报警;异常奔跑:测 试是否有可以人物在指定区域快速运动; (3)打架:检测是否有打假斗殴事件;动态图像放大:能控制云台摄像机对移动目标进 行放大抓拍,并生成高清晰度图片。 (4)识别与分类:对视频中的行人、车辆及其它目标物进行分类;敏感区域滞留:检测 是否有可疑人物或车辆在指定的区域长时间徘徊或停留,当滞留时间超过预设值, 系统将发出报警;

智能视频处理分析技术

智能视频处理技术 学号:1017082020 名字:黄振华 内容:智能分析系统概述、视频技术分析. 摘要:智能视频技术(概念)就是使用计算机图像视觉分析技术,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指,由机器自动分析视频图相源,从中识别并提取有用的关键信息,并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监,如金融、交通、社会性突发事件等。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析,及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面,而且能主动对视频信息进行智能分析,识别和区分物体,可自定义事件类型,一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报,其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性,从而更加有效地协助安全人员处理突发事件。 关键字:检测、分析、处理。 智能视频技术的概述 智能视频技术(概念)就是使用计算机图像视觉分析技术,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指,由机器自动分析视频图相源,从中识别并提取有用的关键信息,并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监,如金融、交通、社会性突发事件等。 用户可以根据的视频内容分析功能,通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则,一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为,系统会自动发出报警,监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息,实现报警的场景重组并采取相关措施。针对目前智能视频技术的发展,智能视频技术的监控特点,研究智能化视频图相技术分析处理系统。 智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析,及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面,而且能主动对视频信息进行智能分析,识别和区分物体,可自定义事件类型,一旦发现异常情况或者突发事件能及

短视频分析

短视频分析 1、核心技术是什么? ?网络环境建设。 其一,3G/4G 推广带来的发展机遇。随着中国基础网络环境的发展,一方面移动终端用户数量呈现井喷式增长;另一方面,越来越多的2G移动网民开始转向3G/4G网络。根据CNNIC的数据,截至 2015 年 6 月,我国网民规模达 6.68 亿,其中手机网民 5.94 亿,手机正在成为收看网络视频节目的第一终端。新一代网络技术的发展也提供了 更好的上传下载带宽和更稳定的体验,目前3G/4G的移动用户占所有移动用户的比例大概在85%以上。 其二,流量、带宽费用降低。目前,中国手机用户每月平均移动数据流量达到了360M,甚至不少部分是GB甚至几十GB的级别的流量,所以就一个普通的10s视频而言大概不到1-2M甚至几百K,带宽流量的提升无疑会逐步降低用户使用的门槛。 ?自身产品(app平台自身)优化。 其一,移动硬件设备的改进。随着手机摄像头照相性能的大幅提高、其他硬件配置CPU、GPU、内存等的升级,手机得以捕获更丰富的视觉元素,对高清晰度视频的处理更加快速,这能为手机视频的创作带来更多的创意空间。 其二,视频编解码技术的进步。H.261标准向H.265标准的发展带来了更高清晰度和流畅度的视频解码可能。前者定位在CIF(352*288)级别视频,后者则定位在超高清(3840*2016)级别视频。新的标准更提供了更高的压缩性能,让视频存储更加简便。 其三,简单易上手的操作性能。以往视频拍摄需要专业的摄影器材和长期的拍摄构思,而移动短视频的拍摄只需要一部手机或者一个平板电脑就能完成。随着滤镜、特效等后期制作功能的完善,只要一键选择某个模板,就能达到专业视听效果。“MV 特效”“多格效果”“动感影集”等这些迄今仍是高大上的影视特效,开始走入了“寻常百姓”家,极大增加着用户体验的乐趣和自豪感,个体创造力也随之得到更大激发。 2、基于核心技术主要的传播特点是什么? ?传播速度加快 其一,网络环境建设发展使移动客户端成为视频传播的主要途径。用户只需几分钟的时间,就可以拍摄一段短视频,添加特效并发布;其二,移动硬件设备的改进使即拍即传成为可能,使短视频的产生更为便捷;其三,移动硬件设备的改进使即时观看成为可能,使短视频的播放更加便捷;其四,短视频本身耗流量少,便于在移动端读取,满足了如今大众轻量化、快餐化信息消费的需求,使受众打开播放短视频的意愿提升; 其五,宏观来看得益于技术上外部传播渠道拓展。 ?时效性提升 其一,各大平台上短视频的制作十分便利,有利于事件发生后或发生时传者以“即拍即传”的模式将内容打包通过各个渠道发布;其二,由于短视频的传播兼具大众传播和人际传播的特点,广大的个体也成为了短视频发布的重要主体,在职业记者人数有限无法第一时间赶到事件现场的情况下,庞大的网友群体也能成为第一手视频资料的发布者。 ?内容更多元 其一,智能手机像素不断提高,自己拍摄一段高质量的短视频的门槛也随之变低,

视频监控智能分析技术应用分析

视频监控智能分析技术应用分析 一、概述 在视频监控飞速发展的今天,海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力,使监控系统具有更高的智能化,大幅度降低资源与人员配置,全面提升安全防范工作的效率。目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。 智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支,是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系,从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为,过滤用户不关心的信息,其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。 按照智能分析算法实现的方式进行区分,可以概括为以下几种类型的智能分析: 识别类分析:该项技术偏向于对静态场景的分析处理,通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术,实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。 行为类分析:该项技术侧重于对动态场景的分析处理,典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。 图像检索类分析:该技术能按照所定义的规则或要求,对历史存储视频数据进行快速比对,把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起,这样就能快速检索到目标视频。 图像处理类分析:主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。 诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警,如视频质量诊断技术。 二、智能分析核心算法介绍 1. 运动检测算法 帧差法

智能视频分析技术与设备开发

智能视频分析技术与设备开发 摘要:随着科学技术的发展,智能视频技术在各领域中应用的越来也广泛,智能视屏分析技术在在视频监控领域中占据重要地位,尤其是近几年智能视频设备产品开发也开始的不断发展,但是在发展过程中,智能视频分析技术的性能还应进行提高,并且能够适应各种环境,因此本文主要对智能视频分析技术和设备开发进行探讨,使其在以后能够得到更好的应用。 关键词:智能视频分析技术设备开发 中图分类号:TP2391.41;TP277 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2014)04-0235-01 由于这几年智能视频的迅速发展,人们对智能视频分析和设备已经不陌生,智能视频产业的发展和从业人数增加、企业数量的攀升以及技术的不断提高有很大的关系,另外随着智能视频产业的迅速发展,对智能视屏分析技术的要求也越来越高,因此怎样提高智能视频分析技术以及对设备的开发,是我们研究的一个重要课题。 1 智能视屏分析技术的概况 智能视屏分析技术,我们可以简单的理解为通过计算机的强大的数据处理能力,对无用的和干扰的信息处理掉,并

对关键的有用信息进行抽取和自动分析,它在传统的监控系统中,让摄像机成为人的眼睛,智能视屏分析相当于人的大脑,并且学习和思考的方式更为“聪明”,这使视屏监控系统的作用和能力得到发挥和拓展,并且在节省资源和人员配置的同时,保证了安全防范的工作,智能视屏分析技术在视屏网络监控中得到了更好的应用。 视频诊断、视屏分析以及视屏增强都是属于智能视屏分析技术,其中又包含许多的功能和算法,视屏诊断包括有清晰度检测、视屏干扰检测、亮度色度检测、视频丢失以及非正常抖动等检测,视屏分析包括区域入侵、绊线检测、遗留遗失、方向检测、烟火烟雾检测等,另外视频增强包括的算法有稳像、去雾以及去噪以及全景拼接等,这样算法和功能表现出视频分析技术的强大功能,在各个领域中的应用会越来越广泛。 2 智能视屏分析技术的应用 2.1 目标移动轨迹的跟踪 目标移动轨迹的跟踪就是在监控区域的范围内,对移动的目标进行跟踪,目标监控是最基本的应用,同时其它事件检测是在目标监控基础之上进行的。目标移动轨迹跟踪可以对移动的目标进行分类,分类的依据是目标的形状,同时它对目标物的大体尺寸也能够计算出来,另外结合具有坐标定位功能的快球摄像机,就会达到对特定的移动目标进行跟踪

对短视频内容的分类

(八十六)主播的即兴化表演和剧情化表演 很多人不敢开播,既有担心开直播,会对自己在现实生活中受到影响,又有在直播过程中,对直播内容演绎不出来、讲不出来,从而导致自己不敢开播。 那么,这时候,我们新主播就可以在前几场开播时,把整场直播的直播内容脚本写好,从而在主播开直播时,我们主播按照直播内容脚本念,就可以完成一场直播活动。在之后的时间里,当我们主播对直播内容脚本熟悉后,就可以不要直播内容脚本进行直播,就可以在直播间中用即兴演绎方式来演绎我们的直播内容。 主播使用何种演绎风格演绎直播内容,要依据主播自身特点而定。所以,很多时候,主播在选择演绎直播内容的具体方式时,通常是主播在现实生活中,是一种什么状态,那么就用现实生活中的情绪性格状态,对直播直播内容进行演绎,那么这时候,我们主播只要能很真实的流露出自己的情绪状态,就能很好的演绎出直播内容,因为主播的现实状态就是直播内容演绎的要求,所以主播就根本不用刻意地用演技对直播内容进行演绎。 直播内容分为经验型直播内容和理论型直播内容,也可以分为即兴化直播内容和剧情化直播内容。主播的经验型直播内容有称为履历型阅历型直播内容、体会型体验型直播内容、实践型直播内容、口语化直播内容,即是主播对事物现象进行实践而得到的经验教训。理论型直播内容又称为道理型直播内容、书面化直播内容、客观化直播内容,即是主播对事物现象的客观规律或运行规则进行描述或说明。即兴化直播内容,又称为随机性直播内容、突发性或实时性直播内容,即是没有经过事情准备,获得灵感后马上创作出作品来。主播的剧情化演绎,又称为教条化的直播内容、程序化的直播内容、编剧性直播内容,即是主播对直播内容进行精心准备,然后主播根据准备好的直播内容或脚本进行演绎。 主播的即兴化演绎直播内容,通常是主播对直播内容进行即兴演绎,而产生即兴化直播内容,同时,在主播进行即兴表演时,即兴化的表演内容中存在着剧情化的内容或演绎。主播对剧情化的直播内容,通常按照直播内容的具体剧情进行演绎,同时,在主播进行对脚本进行表演时,主播的剧情化表演中存在着即兴化的内容或演绎。 主播对直播内容的演绎,扮演一个比较理性的角色,或很多时候主播是用中、

智能视频分析技术图文稿

集团文件发布号:(9816?UATWW?MWUB-WUNN?INNUL?DQQTY-

1.项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展,人们的安全防范意识在不断加强,视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中,数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案,系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示,硬盘录像机(DVR)主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端,都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒,但由于视频太多而监控人员有限,且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽,监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息,从而可能漏掉潜在的威胁事件,造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素,可以长时间有效的监督视频画面,因此,智能化是视频监控的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础,但又有别于一般的网络化视频监控,它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够白动识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效的协助安全人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。 看守所智能视频监控系统应满足如下需求: 1)重要场所无视频监控死角;实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和高度符合一定标准。

2)围墙周界:在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处,24小时不隔断实时监控,只要有人进入防区、或者是遗留物品,马上报警; 3)监舍:监舍是监控的重点,24小时不间断实时监控,一旦有发生打架斗殴事件、在夜间(或者规定时间)随意离开自己的床位(包括上厕所)或聚众,系统即时报警,监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制; 4)出入口:24小时不间断实时监控,在没有得到授权或者允许的情况下靠近出入口或者在出入口附近遗留物品时,系统即时报警,监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理;同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计,以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回; 5)军械财务器材室等重要场所:系统能够识别出物品被盗并告警; 6)哨位:系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警; 7)系统可方便的设定多种告警联动策略: 8)可以集中对每个监控点进行如防策略的远程设定; 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路,以保护投资。 2.系统设计 2. 1 系统结构 智能监控系统结构图 系统结构如上图所示,智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能,使传统的监控系统智能化,发挥更有效的作用。 2. 2 系统组成 智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成:

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展复习过程

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展 随着“和谐社会”、“平安城市”建设的不断深入,全国进入了安防设施建设的高潮期,监控摄像头已遍布中国大地的每个街头,昼夜不停地监视和录像。然而,有了相关视频不等于就找到了目标信息,查找视频、分析视频的工作常常会耗用大量的时间和人力。如何在海量视频中更方便、更省力地查找到相关信息呢?现在,随着安防智能化需求越来越强烈,视频检索技术也得以快速发展。 随着视频监控系统在公安、交通等敏感领域的大规模应用,电子眼帮助破案的报道时有耳闻。一方面,这些事例从正面体现了视频监控系统的社会价值;另一方面,也引发了更多的关于视频检索的深层次需求。在实际应用的过程中,用户常常希望可以快速地从海量的数以万计的摄像头视频录像中,方便地找到一些有明显特征的人或物。传统的基于预设告警和时间的视频检索方式,对于这类深层次的需求往往无能为力,常有“隔靴搔痒”之憾,因而如何快速准确地进行智能的检索就成为大型视频监控系统需要解决的重要课题。 视频监控检索是针对视频监控平台,为用户查找视频监控信息的检索。用户通过录入相关监控事件的检索信息,由系统运算并返回检索结果。 视频监控检索关注的数据以视频为主,主要目的是定位查找某个事件的起因和关联的发展过程,事件的关键信息数据包含:时间、地点、主导事件的人或物、图像和声音信息。检索条件传递的信息越丰富,定位越精准,检索的算法也就越简单;相反,检索条件传递的信息越简单,定位就越模糊,想要精确定位时,检索算法的难度也就越大。一般来说,用户期望检索条件简单,同时也能定位精准。 常见的视频检索技术主要分为两大类:选中码流和选中时间。对于选定码流,可以是直接通过摄像机的名称、编号等进行检索,选中感兴趣的码流。因此可引伸出来一些具体的应用:如,知道地理位置,在设备资源分级里进行检索;知道设备编号,进行编号的快速查找;知道名称,对名称进行的模糊检索以确定具体码流;也可借助电子地图,知道设备的大概位置,在地图上进行查看,从而选定码流。而对于选中时间,常常是在选中码流的基础上进行的,可以是选定一路或者多路的码流,精确到以秒为单位的检索;也可以是所有的码流,关注在某一时间点开始的视频,对应的是多路同时同步回放检索。目前较为主流的切片检索、快照检索、基于时间轴的拖动快速预览检索均是属于这一类,先选中码流,再选中时间。 切片检索,指使用者知道具体感兴趣的物体、人或车在哪一位置,对应的是哪一路码流,但不确定是在什么时间发现变化,出现、消失或者其它的状态改变。切片检索可理解为二分法,将指定的码流在时间上进行等分,通过两两快照的对比,找到感兴趣的物体发生变化的那一时刻。快照检索,是基于先选定某一时刻,再选择一组码流或所有码流进行快照显示,通过快照的检索。这种应用主要解决

视频结构化技术方案

2、技术服务方案 建设内容 本次项目的主要建设内容:视频结构化,同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统,通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。 系统结构 本次项目设计的平台系统,采用先进的架构体系,实现智能监控,社会资源,案件侦查、研判等功能,同时与警用地理信息系统,警综系统等资源对接,实现地图展现,视频联动、案件侦查等功能。 系统建设在公安信息网和视频专网上,系统总体架构如图所示: 视频结构化 简单来讲,视频结构化技术是一种将视频内容(人、车、物、活动目标)特征属性自动提取技术,对视频内容按照语义关系,采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段,分析和识别目标信息,组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。 从数据处理的流程看,视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器

可理解的信息(如下图),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。在视频结构化描述的内容方面,公共安全关注的视频信息主要是:人员、车辆、行为。 人员结构化 在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对,人员的性别、年龄等特征范围外,还可对人的衣着、运动方向,新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。 车辆结构化 随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库,包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。 基于这些车辆关键特征信息,形成上亿条过车记录数据,从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘,形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索,即可迅速找到所有符合条件的车辆信息,包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等,还可结合以图搜图的检索方法,在实战平台上

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