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视频监控系统与AI、大数据结合

发布日期:2020-04-19 20:06
信息摘要:
对于 视频监控系统 AI,看上去是AI,实际上最后是大数据,大数据才是智能化的基础。人工智能、深度学习、机器学习、大数据应用在安防AI中, 说到底都是对大数据的采集、建模和应...
对于视频监控系统AI,看上去是AI,实际上最后是大数据,大数据才是智能化的基础。人工智能、深度学习、机器学习、大数据应用在安防AI中, 说到底都是对大数据的采集、建模和应用。
 
❶   数据采集
 
数据采集,有说数据获取,这是数据的来源,视频监控AI中这个数据是来源于视频监控系统中的视频流,当然往大了说安防,还包括很多内容,但是基本都是以视频监控为核心,这里主要指视频监控系统。
 
❷数据预处理
 
对于采集到的实时或者历史视频,是只能看不能应用的,要调用就得结构化,先给视频流解码,把视频流还原成一张张图片,再对图片进行预处理。
 
可能不同的公司对预处理包含的步骤内容说法不太一致,我是以安软慧视的技术负责人介绍为准。
 
先对图片进行目标清洗垃圾,清洗掉模糊的、不合尺寸的,目标无法识别的、无目标对象的等等,当然,有些场景可能只有这样的图像,这需要用到另外一些图像处理方法,和我们的主题相关但不是一回事。
 
这样我们就可以得到基本符合要求的图像。然后对这些图像中的目标对象进行检测和分割,并改变目标的大小与标准图片大小一致,目标对象包括人形、人脸、车形等,这样就可以拿去训练模型了。
 
❸模型训练
 
对图片中的目标对象进行识别,提取和构建模型,在安防AI中,需要的结构化描述是比较具体的,比如对人的描述就包括性别、年龄、发型特征、发饰、上衣款式特征、下衣款式特征、鞋帽款式特征、交通工具特征、随身物品特征、同行人特征等一系列描述。
 
对车的描述包括车牌号码、厂牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、车辆特征物(如:年检标、挂饰、纸巾盒、遮阳板)等。
 
有了这些识别模型,就可以通过语义分析等技术对视频数据进行分类处理存储,并通过后端服务器的智能分析功能进行业务处理,将人、车、物的信息从数据中分离出来。
 
这样公安民警就可以进行快速检索、条件搜图(人)、以图搜图,再配以图片的拍摄地点、时间等数据,就可以进行轨迹查询,再匹配一下大安防系统中的住宿、手机号码、车票等大数据,基本上嫌疑人就是插翅难逃,这对民警的破案效率将是百千倍的提升。这才是安防AI真正的价值所在。
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