后端视频智能分析功能实现方案
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智能安防解决方案第1篇智能安防解决方案一、项目背景随着社会经济的快速发展,人民生活水平的提高,社会公共安全问题日益凸显。
为保障人民群众的生命财产安全,提高社会治安防控能力,我国政府高度重视智能安防体系建设。
本方案旨在为某城市提供一套合法合规的智能安防解决方案,以科技手段提升城市安全管理水平。
二、项目目标1. 降低犯罪率,提高人民群众的安全感。
2. 提高公安机关案件侦破率,提升社会治安防控能力。
3. 利用智能化手段,实现对社会治安状况的实时监控和预警。
4. 保护公民个人信息安全,防止数据泄露。
三、解决方案1. 视频监控系统(1)前端设备:部署高清网络摄像头,实现对重点区域、公共场所、交通要道等全方位、无死角的监控。
(2)传输网络:采用光纤、无线等传输方式,确保视频数据安全、稳定传输。
(3)后端平台:建立视频监控中心,实现视频数据的存储、检索、分析和应用。
2. 人脸识别系统(1)前端设备:部署人脸识别摄像头,对公共场所进行实时监控。
(2)后端平台:搭建人脸识别比对库,实现对人脸数据的采集、分析和应用。
(3)应用场景:犯罪嫌疑人追踪、走失人员查找、重点人员管控等。
3. 智能分析系统(1)车辆识别:对车辆进行实时监控,实现车辆品牌、颜色、车牌等信息的识别。
(2)行为分析:对公共场所人群行为进行实时分析,发现可疑行为及时报警。
(3)大数据分析:整合各类数据,进行综合分析,为公安机关提供决策依据。
4. 信息安全防护(1)数据加密:采用国家认可的加密算法,对数据进行加密存储和传输。
(2)访问控制:建立严格的权限管理制度,确保数据安全。
(3)网络安全:采用防火墙、入侵检测等手段,防范网络攻击和数据泄露。
四、实施步骤1. 前期调研:了解项目背景、需求,进行现场勘查,制定实施方案。
2. 设备采购:根据需求,选择合适的设备供应商,进行设备采购。
3. 系统集成:将各子系统进行集成,实现数据交互和业务协同。
4. 调试优化:对系统进行调试,确保系统稳定运行,满足业务需求。
视频监控与智能分析系统设计与实现随着科技的不断发展,视频监控与智能分析系统在安防领域扮演着越来越重要的角色。
本文将介绍视频监控与智能分析系统的设计与实现,并探讨其在安防领域中的应用。
一、系统设计1. 系统架构视频监控与智能分析系统的架构包括前端设备、传输网络、后端服务器和应用软件。
前端设备包括摄像头和视频采集设备,用于采集监控区域的图像和视频。
传输网络将采集到的视频数据传输到后端服务器进行处理和存储。
后端服务器负责接收、存储、处理和分析视频数据。
应用软件用于展示监控画面,提供图像识别、行为分析等功能。
2. 视频数据处理与存储视频监控系统需要处理大量的视频数据,因此需要具备高效的视频数据处理和存储能力。
在视频数据处理方面,可以采用图像识别、目标检测、人脸识别等技术,将视频数据转化为可供分析的数据。
在视频数据存储方面,可以采用云存储或本地存储的方式,根据实际需求选择适当的存储设备和存储策略。
3. 智能分析算法视频监控与智能分析系统的核心是智能分析算法。
智能分析算法包括目标跟踪、异常检测、行为分析、人脸识别等功能。
这些算法可以根据需求进行定制化设计,以适应不同的应用场景。
例如,可以设计一个人群密度分析算法,对人员拥挤程度进行实时监测;或者设计一个目标检测算法,对危险物品进行实时识别。
关键在于选择合适的算法和优化算法的性能,以提高智能分析的准确性和实时性。
二、系统实现1. 前端设备的选择与部署在视频监控与智能分析系统的实现中,前端设备的选择与部署至关重要。
根据监控区域的不同,可以选择不同类型的摄像头和其他视频采集设备。
例如,对于室内监控,可以选择固定式摄像头或云台式摄像头;对于室外监控,可以选择防护罩摄像头或红外摄像头。
在部署方面,要根据监控区域的特点和需求,合理安排摄像头的位置和角度,确保监控画面的全面性和清晰度。
2. 后端服务器的配置与管理后端服务器的配置和管理对视频监控与智能分析系统的性能和稳定性具有重要影响。
博物馆智能视频监控系统解决方案目录一、系统概述 (4)1.1应用背景 (4)1.2需求分析 (4)1.3建设目标 (5)二、系统设计 (5)2.1总体架构 (5)2.1.1智能化改造方案 (6)2.1.2智能化建造方案 (7)2.2系统特点 (8)2.3智能分析应用介绍 (8)2.3.1技术原理 (8)2.3.2智能视频监控应用实景效果 (8)2.3.3性能特点 (10)2.3.4摄像机建设要求 (10)2.4管理平台介绍 (11)2.4.1管理配置功能 (11)2.4.2监控功能 (11)2.4.3报警查询及日志管理功能 (12)2.4.4报警联动 (13)三、配置清单 (14)智能化改造方案配置清单 (14)智能化建造方案配置清单 (14)四、主要设备详细介绍 (15)3.1 iVMS-6200E-HW(B)智能分析服务器 (15)产品概述 (15)功能特性 (15)面板说明 (16)技术参数 (16)订货型号 (16)iDS-9000HF-SH系列智能混合型DVR (17)产品概述 (17)功能特点 (17)产品外观 (20)技术参数 (20)订货型号 (21)iDS-9100HF-SH系列智能网络DVR (21)产品概述 (21)功能特点 (22)产品外观 (24)技术参数 (25)订货型号 (26)iDS-6101HF智能DVS (26)产品概述 (26)功能特性 (27)面板说明 (27)技术参数 (28)订货型号 (29)iDS-2CD893PF(NF)-E(W)智能网络摄像机 (29)产品概述 (29)功能特点 (29)产品外观 (30)技术参数 (30)订货型号 (31)iVMS-6200E-HW(C)智能分析服务器 (31)产品概述 (31)功能特性 (32)面板说明 (32)技术参数 (33)订货型号 (33)五、成功案例 (33)一、系统概述1.1应用背景2010年5月20日,据法国媒体报道,当地时间19日夜间至20日凌晨,巴黎现代艺术博物馆的5幅分别出自毕加索、马蒂斯、布拉克、莱热以及莫迪利亚尼之手的画作失窃。
安防监控系统智能视频分析处理平台建设方案设计第一章绪论 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章系统架构设计 (4)2.1 总体架构 (4)2.2 硬件架构 (4)2.3 软件架构 (4)第三章视频采集与传输 (5)3.1 视频采集技术 (5)3.1.1 采集设备选型 (5)3.1.2 采集方式 (6)3.2 传输协议与标准 (6)3.2.1 传输协议 (6)3.2.2 传输标准 (6)3.3 传输网络设计 (6)3.3.1 网络架构 (6)3.3.2 网络设备选型 (7)3.3.3 网络安全设计 (7)第四章智能视频分析算法 (7)4.1 目标检测与跟踪 (7)4.1.1 目标检测 (7)4.1.2 目标跟踪 (8)4.2 行为识别与分析 (8)4.2.1 行为识别 (8)4.2.2 动作识别 (8)4.3 特征提取与识别 (8)4.3.1 特征提取 (8)4.3.2 识别算法 (8)第五章数据存储与管理 (9)5.1 存储方案设计 (9)5.1.1 存储需求分析 (9)5.1.2 存储设备选型 (9)5.1.3 存储架构设计 (9)5.2 数据库管理 (9)5.2.1 数据库选型 (10)5.2.2 数据库设计 (10)5.2.3 数据库运维 (10)5.3 数据备份与恢复 (10)5.3.2 数据恢复策略 (10)第六章系统集成与对接 (11)6.1 与其他安防系统对接 (11)6.1.1 对接概述 (11)6.1.2 对接方案 (11)6.2 与第三方系统对接 (11)6.2.1 对接概述 (11)6.2.2 对接方案 (11)6.3 系统集成测试 (12)6.3.1 测试环境搭建 (12)6.3.2 功能测试 (12)6.3.3 功能测试 (12)6.3.4 安全性测试 (13)第七章安全防护与运维 (13)7.1 系统安全策略 (13)7.1.1 安全目标 (13)7.1.2 安全策略设计 (13)7.2 安全防护措施 (13)7.2.1 硬件设备安全 (13)7.2.2 网络安全 (13)7.2.3 数据安全 (14)7.2.4 系统软件安全 (14)7.3 运维管理 (14)7.3.1 运维组织架构 (14)7.3.2 运维流程 (14)7.3.3 运维监控 (14)7.3.4 运维保障 (14)第八章用户界面与交互 (14)8.1 界面设计 (14)8.2 交互方式 (15)8.3 用户权限管理 (15)第九章项目实施与验收 (16)9.1 项目实施步骤 (16)9.1.1 项目启动 (16)9.1.2 系统设计 (16)9.1.3 系统开发与集成 (16)9.1.4 系统部署与调试 (16)9.1.5 培训与交付 (16)9.2 验收标准与流程 (16)9.2.1 验收标准 (17)9.2.2 验收流程 (17)9.3 项目后期维护 (17)第十章发展前景与展望 (17)10.2 技术创新方向 (17)10.3 市场前景预测 (18)第一章绪论1.1 项目背景我国经济的快速发展和社会信息化水平的不断提高,安防监控系统在公共安全、交通管理、城市监控等领域的应用日益广泛。
安防行业视频监控与智能分析系统开发方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 内容安排 (3)第二章视频监控技术概述 (4)2.1 视频监控技术发展历程 (4)2.2 当前视频监控技术特点 (4)2.3 视频监控技术发展趋势 (5)第三章系统需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 视频监控功能 (5)3.1.2 智能分析功能 (5)3.1.3 系统管理功能 (6)3.2 功能需求 (6)3.2.1 视频监控功能 (6)3.2.2 智能分析功能 (6)3.2.3 系统管理功能 (6)3.3 可靠性需求 (7)3.3.1 系统稳定性 (7)3.3.2 数据安全性 (7)3.3.3 容错性 (7)3.3.4 系统扩展性 (7)第四章系统设计 (7)4.1 总体架构设计 (7)4.2 系统模块设计 (7)4.3 关键技术设计 (8)第五章视频采集与传输 (8)5.1 视频采集技术 (8)5.1.1 模拟视频采集 (9)5.1.2 数字视频采集 (9)5.2 视频传输技术 (9)5.2.1 有线传输 (9)5.2.2 无线传输 (9)5.3 传输协议与标准 (9)5.3.1 H.264与H.265 (9)5.3.2 RTSP与RTMP (9)第六章视频存储与管理 (9)6.1 存储技术选型 (10)6.1.1 硬盘存储技术 (10)6.1.2 分布式存储技术 (10)6.1.3 云存储技术 (10)6.2 存储系统架构 (10)6.2.1 存储网络架构 (10)6.2.2 存储分层架构 (11)6.3 视频数据管理 (11)6.3.1 数据采集与存储 (11)6.3.2 数据备份与恢复 (11)6.3.3 数据共享与权限管理 (11)第七章智能分析算法与应用 (12)7.1 常见智能分析算法 (12)7.1.1 引言 (12)7.1.2 目标检测算法 (12)7.1.3 目标跟踪算法 (12)7.1.4 目标识别算法 (12)7.2 智能分析应用场景 (12)7.2.1 引言 (12)7.2.2 人员管控 (13)7.2.3 车辆管理 (13)7.2.4 安全防范 (13)7.2.5 智能家居 (13)7.3 算法功能优化 (13)7.3.1 引言 (13)7.3.2 数据预处理 (13)7.3.3 网络结构优化 (13)7.3.4 损失函数与优化策略 (13)7.3.5 模型压缩与加速 (13)7.3.6 多任务学习与迁移学习 (14)第八章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成策略 (14)8.2 测试方法与流程 (14)8.3 功能评估与优化 (15)第九章项目实施与管理 (15)9.1 项目实施流程 (15)9.2 项目风险管理 (16)9.3 项目质量管理 (16)第十章发展趋势与展望 (17)10.1 安防行业发展趋势 (17)10.2 视频监控与智能分析技术发展前景 (17)10.3 未来市场与竞争格局分析 (17)第一章绪论1.1 研究背景社会经济的快速发展,城市化进程的加快,公共安全问题日益凸显。
2023《星河湾智能化小区网络视频监控系统解决方案》•项目背景•系统架构设计•技术实现方案•系统优势特点目•应用场景及效果•总结与展望录01项目背景1小区监控的重要性23监控系统能够实时监测小区内的活动,及时发现并处置安全问题。
保障居民生命财产安全通过监控系统,物业管理人员可以更加便捷地掌握小区的运营状态,提高管理效率。
提高物业管理效率监控系统有助于居民参与社区治理,提高社区自治水平。
促进社区治理1现有的监控系统及问题23传统监控系统无法满足网络化、智能化的需求。
监控视频的质量较低,难以准确识别面部和车牌等信息。
存储成本高,检索困难,无法实现智能化检索和分析。
实现对小区的全面覆盖,不留死角。
提高监控视频的质量,实现清晰、准确的面部和车牌识别。
实现智能化存储和管理,降低存储成本,提高检索效率。
智能化小区网络视频监控系统的需求02系统架构设计系统架构概述基于IP网络架构利用成熟的IP网络架构,实现前端设备与后端平台的互联互通。
分布式部署采用分布式部署方式,降低系统整体功耗并提高系统可靠性。
兼容多种协议支持多种视频传输协议,兼容不同厂商设备和系统。
010203选用高性能、低功耗的前端设备,支持高清视频采集、编码及传输。
前端设备选择及布局设备选型根据小区实际环境和需求,制定合理的设备布局方案。
布局原则前端设备具备红外夜视功能,满足全天候监控需求。
夜视功能后端平台设计及功能采用模块化、分布式架构,便于系统扩展和维护。
平台架构视频存储智能分析管理功能后端平台支持大容量视频存储,可实现录像回放、下载等功能。
集成智能分析模块,实现越界检测、人脸识别等智能化应用。
支持多级权限管理,便于统一监控和管理小区视频监控系统。
智能化功能模块介绍通过智能算法实现对监控画面中人员行为的分析与检测,如跌倒、奔跑等。
行为分析通过人脸识别技术,快速定位并识别监控画面中的人员,提高安保效率。
人脸识别集成车牌识别技术,实现对进出小区车辆的车牌自动识别和记录。
智能视频分析:功能分类及五大新趋势随着监控清晰度的跨越式提升以及存储设备的龟速式爬升,智能分析成为解决当前后端设备矛盾最行之有效的方法。
智能视频分析功能分类目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域,根据其实现的方式进行区分,海康威视的孙杰视把其概括为以下几种类型的智能分析。
1、诊断类智能分析。
诊断类智能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、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。
诊断类智能分析技术实现起来较为简单,通常以后端管理平台的形式出现,在大型的监控项目,特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。
目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都自带该项辅助功能。
2、识别类智能分析。
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。
在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。
该技术经过多年的发展与应用,目前已十分成熟。
模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清,开始向标清领域普及。
车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地,近些年更是发展迅速:配合交通电子卡口系统,车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍,有效降低了车辆交通违章数量,大大减少了交通事故的发生。
3、行为类智能分析。
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、占道经营检测和客流统计等。
移动侦测(VMD)是该类智能分析中的“早期智能”,VMD依据视频画面中像素块的运动变化来进行判别,缺点明显:基于二维的分析,误报太高,无法识别移动的像素块是干扰还是目标。
智能视频分析五大新趋势一、智能码流技术智能码流,是系统根据图像识别后,根据画面运动主体的运动速度,将正常录制的视频进行码流调整,进行最后的视频存储。
AI智慧监控分析系统建设方案比,确认上传人脸身份的功能。
支持相似度与top数据设置。
比对检索出来的数据支持导出列表。
4)人员检索支持根据人脸信息、人体信息、人员特征等搜索抓拍库中相似人员。
搜索出的抓拍记录,可对记录做详情查看、图片下载、抓拍库以图搜图、人脸库身份稽查、快捷加入名单库和绘制轨迹等操作。
5)人员布控是通过对特定布控区域创建目标人员布控任务,当目标人员出现在布控区,且满足布控任务设置的布控条件,产生布控告警。
包含布控任务创建和布控列表查看。
并支持布控时间段、布控名称、不控人检索查看布控任务。
6)布控报警检索可筛选出当前布控报警信息并对其做相应处置,并支持根据报警时间段以及姓名布控名称搜索报警信息。
7)高频人脸识别将指定的像机抓拍的人员进行汇聚统计,当统计次数超过阈值条件产生报警。
报警信息支持按时间段筛选查看。
支持报警详情查看、一键布控、一键加入名单库等操作。
8)人员自动布控,当布控人员经过已布控的像机,自动为该点位周边(以配置的距离参数为准)的像机创建识别计划并进行布控,当人员出现在新布控像机的画面中时,即可出发告警并自动弹出监控画面。
当超过配置的撤销间隔时间时、平台删除自动布控的任务。
支持自动创建追踪任务,配置追踪目标、追踪半径件进行无图搜索,支持按查询时间、设备、性别、年龄段、上身颜色、下身颜色、其他(是否戴眼镜、帽子口罩,是否背包)等条件对图片进行检索。
检索结果显示设备名称、时间及其他详情,检索结果可按时间排序,同时支持对搜索结果进行操作,包括身份稽查,将搜索结果加入轨迹,在地图上展示目标的行动轨迹,查看抓拍大图,下载抓拍图片,或加入收藏等操作。
3)背影搜索在线索有限的情况下,也可以通过上传目标的背影图片进行搜索,目标的照片不要求正面,可以是侧面或背面,此时使用背影搜脸功能,通过时空匹配和平台深度检索,也可加入检索条件,包括时间、设备、上身颜色、下身颜色、是否戴帽子、是否背包等进行以图搜图,最终能够返回清晰的人脸正面照,省去了过程中人工的反复搜索、反复对比的工作,从而实现通过背影线索搜索得到相应的人脸图片。
智能视频分析
近年来,随着网络高清与计算技术的快速提升,智能分析技术与应用无论是视频分析类、视频识别类还是视频改善类都有了长足的发展。
前端智能化发展,将许多目标跟踪、行为判断、报警触发、数据结构化等功能转移到前端摄像机完成,极大地提高了智能分析的时效性和实用性。
后端智能分析关键技术如批量人像采集比对、视频智能搜索、模糊图像处理等也有了突破性的发展。
“十三五”期间,视频智能技术将向着人工智能的高级化方向发展,将建设一批视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室,进一步推动安防应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
一是伴随着高清、超高清系列产品研发及解决方案的完善,新一代音视频编解码技术、图像优化处理、视频智能分析算法、信息存储与调用、网络控制与传输、嵌入式软件、云计算等技术将不断革新;
二是机器学习、深度学习、大数据自动化技术将会得到快速发展,通过机器学习实现目标的特征提取、数据分析和实时预警,通过深度学习对人脸、行为、步态以及车辆牌照、特征进行的识别、检测、跟踪并大幅度提高精准率和实用性;
三是热成像与智能视频结合发展,实现7*24不间断探测;
四是智能视频在图像特征语义化压缩存储、海量数据快速检索技术、任意目标的快速检索以及分析、比对、关联、数据挖掘技术将更加成熟,开始在公安视频图侦、视频指挥以及智慧城市、智能家居等领域进入规模化应用阶段。
监狱智能视频分析解决方案
随着社会的不断进步和发展,以智能视频分析技术为核心的监狱监控
技术的普及和使用,在日常监管和处理监狱中各类安全和治安问题方面,
具有重要的实际意义和积极的作用。
智能视频分析具有快速事件检测、识
别报警等特性,可以有效提高监狱治安管理水平,为保障犯人安全提供可
靠保证。
监狱智能视频分析解决方案主要包括摄像头监控、视频管理、智能分析、告警通知等多个模块。
摄像头监控是智能监控的核心,可以利用多种
类型的摄像头进行实时视频采集。
摄像头可以安装在不同的位置,以满足
不同的监控需求,使监狱拥有全方位的智能监控能力。
视频管理模块以及智能分析模块是监狱智能视频分析解决方案的核心
部分,可以实现视频的实时存储、场景分析和聚类,包括分析、目标检测、实时报警等,以支持监狱管理者快速发现可疑行为,进而采取有效的管理
措施。
通过快速发现可疑行为提升犯人安全,减少违规行为,提高管理的
准确性和有效性。
最后是告警通知模块,能够实现有效的视频报警管理,识别犯人和非
法者,并可根据监控信息及时发出告警信息,以有效管理犯人活动和场景
变化。
梅观高速公路清湖南段市政道路工程智能分析AI功能说明1.1 安全帽检测系统的视频源来自于前端的普通网络摄像机,视频分析服务器设置于机房或监控中心,配置简便,成本低廉。
服务器与网络摄像机在同一局域网内,通过RTSP协议访问摄像机视频流,实时获取,实时分析,实时报警。
同时,系统不依赖于具体硬件,具备跨平台的优势,既可用于新项目实施,亦可用于原有项目升级,系统能识别红、蓝、黄等多种颜色及形式的安全帽,不依赖于前端的摄像机,也不依赖于后端服务端的GPU,采用通用服务器硬件即可完成分析。
系统可设置于通道处或作业区,通过视频自动识别未佩戴安全帽的人员并发出警告。
警告信息同步推送至管理人员,同时截取图片作为证据留存。
安全帽识别系统极大地提升了作业区域的管控效率,形成了强大的震慑作用,保障了作业人员的安全。
与智慧工地管理平台无缝集成、结合,及时在平台报警、抓图、报警记录查询统计、在线发起问题整改通知单,方便现场人员管控和领导宏观统筹。
1.2 烟火报警基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作,自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机,并最大限度的降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火该功能具有非接触式探测的特点,不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制,使得该系统为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径加薇yinweicai1979传统的烟雾颗粒感应或者红外线、激光技术。
传统烟雾颗粒感应系统需要烟雾颗粒进入传感器才能引起报警,红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。
这些前提要求场合是相对封闭的空间。
而室外场合像炼油厂、仓库等因为设备设施分散,空气流动大,传统烟火设备根本起不到作用,现在往往采用人员值守看管,造成管理成本上升。
视频分析烟火自动检测预警系统正是弥补传统火灾报警设备的不足,完全适应于室外场合,而且可以远程提供实时视频,使得集中管理变为可能,具有非常广阔的市场空间火焰有着与众不同的特征,他的颜色、温度、形状以及跳动的形式都可以作为识别的依据,我们将从火焰的静态特征和动态特征两方面入手进行火焰识别1.3 滞留检测在工地的重点区域部署滞留监测功能,当发现有异常滞留人员时主动触发报警,滞留检测根据需要可以设置滞留时间,徘徊滞留大小,或者滞留对象过滤等。
在线视频分析和检索系统的设计与实现随着网络技术的发展,视频成为了人们生活中不可或缺的一部分。
各种类型的视频在互联网上广泛流传,然而针对视频的分析和检索却成为了一个较为困难的问题。
本篇文章将探讨在线视频分析和检索系统的设计与实现,让大家更方便地找到自己需要的视频。
一、系统功能需求分析在线视频分析和检索系统包括以下三个功能模块:视频上传、视频处理、视频检索。
视频上传模块负责将本地视频上传至系统中;视频处理模块负责将视频进行分类、提取关键帧、分析视频特征等;视频检索模块则根据用户提供的关键词和特征,从系统中检索到相关视频。
具体来说,视频上传模块需要支持用户上传不同格式的视频,如MP4、AVI、FLV等。
视频处理模块需要支持视频分类、关键帧提取、语音识别、人脸识别等功能。
视频检索模块可以实现基于标签的关键字搜索、推荐相似视频、推荐用户可能感兴趣的视频等功能。
二、系统技术实现在线视频分析和检索系统可以使用以下技术实现:1、Web前端技术:使用HTML、CSS和Javascript等实现页面的设计和交互效果;2、Web后端技术:使用Node.js等开发Web服务器,搭建系统架构,处理请求;3、数据库技术:使用MySQL等数据库存储和管理数据;4、视频处理技术:使用FFmpeg等工具进行视频处理;使用OpenCV等工具进行图像识别和处理;5、推荐系统技术:使用协同过滤等算法实现视频推荐。
三、系统优化和扩展系统优化和扩展是系统设计过程中需要考虑的重要问题。
包括以下方面:1、性能优化:考虑到系统会处理大量的视频和用户请求,需要对系统进行性能优化,如增加负载均衡、优化算法、以及增加节点等。
2、智能化扩展:系统可以通过算法的优化实现智能化扩展,如机器学习、人工智能等技术。
3、用户体验优化:将用户体验作为系统设计的重点,增加用户感兴趣的推荐视频、用户评论、用户上传视频等功能,提升用户粘性。
四、小结在线视频分析和检索系统的设计和实现是一项非常重要的任务。
智能视频分析系统项目计划书一、项目背景随着科技的不断发展,视频监控在各个领域的应用越来越广泛,从公共安全到商业运营,从交通管理到工业生产等。
然而,传统的视频监控仅仅依靠人工来观察和分析视频内容,效率低下且容易出现疏漏。
为了更好地利用视频监控所获取的大量信息,提高监控效率和准确性,智能视频分析系统应运而生。
智能视频分析系统能够自动对视频中的目标进行检测、识别、跟踪和分析,提取有价值的信息,并及时发出预警或提示,为决策提供支持。
它具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。
二、项目目标本项目的目标是开发一款功能强大、性能稳定、易于使用的智能视频分析系统,能够满足不同行业和场景的需求。
具体目标包括:1、实现对视频中人员、车辆等目标的准确检测和识别。
2、能够对目标的行为进行分析,如异常行为检测、轨迹跟踪等。
3、提供实时的预警和提示功能,及时发现潜在的安全隐患或问题。
4、支持大规模视频数据的处理和分析,具备良好的扩展性和兼容性。
三、项目需求分析1、功能需求目标检测:能够准确检测出视频中的人员、车辆、物品等目标。
目标识别:能够识别目标的类型、特征等信息。
行为分析:分析目标的运动轨迹、速度、停留时间等行为特征,判断是否存在异常行为。
预警功能:当检测到异常情况时,能够及时发出预警信号,如声音、弹窗等。
数据存储和检索:能够对视频数据和分析结果进行存储,并提供快速检索功能。
2、性能需求准确性:目标检测和识别的准确率要达到较高水平。
实时性:能够在规定的时间内完成视频分析任务,满足实时监控的要求。
稳定性:系统要能够长时间稳定运行,不易出现故障。
3、接口需求与现有视频监控系统的接口:能够兼容常见的视频监控设备和平台,实现无缝对接。
与其他系统的接口:如安防系统、报警系统等,实现数据共享和联动。
4、用户需求操作简单:提供简洁直观的用户界面,方便用户进行操作和管理。
定制化:能够根据不同用户的需求进行定制化配置。
四、项目技术方案1、系统架构前端采集模块:负责采集视频数据,并进行初步的处理和压缩。
视频智能分析实现方案1、实现的功能在智能分析系统中,智能分析模块(嘉崎智能分析模块)从视频监控平台获取视频码流后对其进行智能分析,并将分析结果(告警信息及视频截图)上报给视频监控平台,视频监控平台将分析结果展现给客户端,整个结构如图所示。
智能分析模块需要完成如下功能:1、实现视频分析算法,包括穿越警戒区域、进入区域检测、离开区域检测、徘徊检测、聚集检测、交通拥挤检测、非法停车检测、车辆逆行检测、单向人流量检测、双向人流量检测、物品丢失检测、物品遗留检测;2、从视频监控平台获取压缩的视频码流,解码并进行分析。
(码流格式为720P 3M 码流);3、输出视频流,其中包含规则信息和实时分析信息,平台将包含规则信息和实时分析信息的视频流转发到客户端,同时,需要提供码流的解码库,便于客户端解码展现;4、接收智能分析规则,包括区域、阀值等参数设置;5、将分析结果和截图上报到视频监控平台;平台需要完成的功能:1、将前端编码设备的码流转发给智能分析模块;2、从智能分析模块请求视频流,并将流转发给客户端;3、接收智能分析模块的分析结果和截图;4、从客户端接收规则设置,将请求下发到智能分析模块;5、平台可提供SDK便于智能分析设备获取视频,解码得到YUV数据;客户端需要完成的功能:1、客户端提供界面,便于用户设置智能分析规则;2、 展现实时视频,包含规则信息和实时分析信息;3、 展现分析结果和截图;4、 其它功能,如报表等。
2、 平台协议介绍目前,前端设备与平台之间、平台与客户端之间信令协议为 媒体协议为RTP/RTC 助、议,视频建立的流程如下图所示;SIP+XML?肖息示例如下(平台从前端编码器获取视频编码参数): 请求:MESSAGE sip:420100000325701229@10.10.4.161:5060 SIP/2.0 Via: SIP/2.0/UDP 10.10.5.11:5060;rport;bra nch=z9hG4bK921473260 From: <sip:cms@10.10.5.11:5060>;tag=849763891 To: <sip:420100000325701229@10.10.4.161:5060>Call-ID: 2064933922cms10310353115060cms10310353115060 CSeq: 393273 MESSAGECon tact: <sip:cms@10.10.5.11:5060> User-Age nt: SIP .NET 1.0 evaluation version Max-Forwards: 70Conten t-Type: applicatio n/global_eye_v10+xml Conten t-Le ngth: 407<?xml versio n="1.0" en codi ng="UTF-8" ?><Message Versio n="1.0"><IE_HEADER MessageType="MSG_GET_PU 」MAGE_ENCODE_PARA_RS@"uenceNumber="O" SessionID="" SourceID="420100105000002541" DestinationID="420100000325701229" /><IE_IMAGE_ENCODE_PARAVideoId="1" EncodeMode="0" PicQuality="0" BitRate="0" BitRateType="0" FrameRate="0" ImageSize="0" StreamType="1" IFrameInterval="0" ChannelMode="0" />SIP+XML 协议,</Message>响应:SIP/2.0 200 OKVia: SIP/2.0/UDP 10.10.5.11:5060;rport;branch=z9hG4bK921473260From: <sip:cms@10.10.5.11:5060>;tag=849763891To: <sip:420100000325701229@10.10.4.161:5060>Call-ID: 2064933922cms10310353115060cms10310353115060CSeq: 393273 MESSAGEUser-Agent: SIP .NET 1.0 evaluation versionAllow: INVITE, ACK, OPTIONS, CANCEL,BYE, SUBSCRIBE,NOTIFY, MESSAGEI,NFO, REFER, UPDATE Content-Type: application/global_eye_v10+xmlContent-Length: 628<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Message Verison="1.0"> <IE_HEADER MessageType="MSG_GET_PU_IMAGE_ENCODE_PARA_R SessionID="" SourceID="420100000325701229" DestinationID="420100105000002541" /> <IE_RESULT Value="0" ErrorCode="0" ErrorPhrase="PU_SUCCESS" /> <IE_IMAGE_ENCODE_PARVAideoId="1" EncodeMode="6" PicQuality="0" BitRate="3072" BitRateType="1" FrameRate="25" ImageSize="8" StreamType="1" IFrameInterval="100"/> <IE_IMAGE_ENCODE_PARVAideoId="1" EncodeMode="6" PicQuality="2" BitRate="128"BitRateType="0" FrameRate="12" ImageSize="2" StreamType="0" IFrameInterval="100"/> </Message>3、实现方案智能分析模块与平台整合有两种方式:1、智能分析模块实现SIP 协议、RTP/RTC助、议,与平台之间通过协议方式交互;2、智能分析模块提供SDK平台开发代理模块,完成嘉崎SDK与SIP协议的转换。
本项目计划要在1月10日完成,考虑到时间进度,我们建议采用SDK方式接入。
虹信和嘉崎都向对方提供相应SDK。
3.1基本流程3.1.1从前端编码器获取视频智能分析模块调用SDK(平台为智能分析模块提供获取视频SDK,从平台获取视频流并解码得到YUV数据。
3.1.2平台开始分析任务1、客户端在界面上设置规则,通过SIP消息发给中心管理单元,然后透传给代理单元;2、代理单元将SIP消息转换为嘉崎SDK调用SDK向智能分析模块下发规则;3、规则设置成功后,客户端请求开始分析任务;4、代理单元同样将开始分析任务转换为嘉崎SDK后下发给智能分析模块;5、智能分析模块根据3.1.1的方法获取视频进行分析。
3.1.3告警结果上报1智能分析模块对视频进行分析,将分析结果(告警信息)和图片通过SDK(嘉崎为虹信提供)回调函数告知代理单元;2、代理单元将告警信息转换后转发给中心管理单元;3、代理单元将图片信息转换后转发给图片管理单元;4、客户端从中心管理单元上查看相关告警信息。
3.1.4请求实时分析视频平台向智能分析模块请求视频,视频信息中包含规则信息和实时分析信息1客户端请求实时分析视频,代理单元调用SDK(嘉崎提供)下发请求给智能分析模块(接口中包含媒体分发单元的IP和端口);2、智能分析模块将视频打包成标准RTP数据包后发送给媒体分发单元,媒体分发单元将数据分发给客户端3.2虹信为嘉崎提供的接口3.2.1SDK初始化322 SDK销毁323设置媒体处理回调函数324用户登录3.2.5用户登出3.2.6请求视频327停止视频注:媒体数据回调处理函数3.3嘉崎为虹信提供的接口以下暂以功能来划分接口3.3.1SDK 初始化3.3.2SDK 销毁3.3.3 登陆智能分析模块平台会检测智能分析模块是否在线。
3.3.4 断开与智能分析模块连接3.3.5 下发分析规则平台下发规则给智能分析模块,对于不同的算法所包含的规则不同。
3.3.6 开始视频分析任务接口中包含平台服务器IP、端口、用户名、密码、设备标识、通道号3.3.7 停止视频分析3.3.8设置事件回调函数平台需要接收分析结果的告警消息和告警图片,而且告警消息和告警图片通过ID 来标识。
告警消息包含:事件类型、发生的时间点等信息;告警图片:JPG 格式或其它?采用什么方式传输?3.3.9请求实时分析视频平台需要从智能分析模块获取实时视频,其中包含了规则信息和实时分析信息,接口中会包含媒体转发服务器的IP、端口和传输方式(TCP或UDP),智能分析模块将媒体数据打包成标准的RTP 数据后发向指定的媒体转发服务器的IP 和端口。
3.3.10 断开实时分析视频3.3.11 解码插件和视频叠加功能客户端收到智能分析模块的实时视频后,调用解码插件和视频叠加功能,将规则信息和实时分析视频展现给用户。