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视频帧采用基于运动目标的行为分析处理

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视频帧采用基于运动目标的行为分析处理

发布日期:2019-10-15 作者: 点击:

     近日,新疆通信综合布线北京市经济和信息化局印发《北京市5G产业发展行动方案(2019年-2022年)》,《方案》提出到2022年,北京市运营商5G网络投资累计超过300亿元,实现首都功能核心区、城市副中心、重要功能区、重要场所的5G网络全覆盖。在产业发展目标上,北京市5G产业实现收入约2000亿元,拉动信息服务业及新业态产业规模超过1万亿元。


新疆通信综合布线


    《方案》提出将重点围绕五大场景五大应用推进,北京城市副中心、北京新机场、2019北京世园会、2022年北京冬奥会、长安街沿线升级改造等五大重点工程、重大活动场所需要,以超高清视频直播、自动驾驶示范运行、云端机器人管理、自动化物流、无人机、安防监控等应用需求为切入点,规划部署5G试验网络,开展5G自动驾驶、健康医疗、工业互联网、智慧城市、超高清视频应用等五大类典型场景的示范应用。


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、安防监控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。

通信综合布线


1、搜索分为两种方式:目标搜索,通信综合布线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,并截图。


如果是目标搜索,将对应的目标加框并标识,并截图存储。


如果是轨迹搜索,将元数据表中记录的目标轨迹叠加到对应帧上,并截图存储。


安防监控

案例1#:2014年X月X日上午9:30,XX市北关公安分局民警接到报案称有人被撞伤,民警根据线索信息确认:嫌疑车辆为“白色北京现代-朗动”小型车,牌照看不清楚。民警利用“视频大数据结构化系统”,对案发生前后的1个半小时内10万余条车辆行驶记录进行批量搜索,系统在1秒钟左右从10万余条数据中查找出160辆“白色北京现代-朗动”小型车在路上行驶;再经人工排查,确认嫌疑车辆,车牌为“*P92347”,整个案件从接案到成功抓获嫌疑人前后共两个多小时。


案例2#:2014年X月X日晚20:00,在XX市汽车站附件发生一路人被撞伤案件。确认线索信息:逃逸车辆为“黑色大众”轿车,无号牌。办案民警通过“视频大数据处理云存储中心”,对案发1个月前97万多条车辆信息进行排查,快速检索出 2月1日—5日,发现有一台黑色“大众-帕萨特”无牌车辆在城区共出现8次。通过对该车多次历史过车记录进行追踪、分析,确认该车经常驶入同一小区,后经地面侦查将嫌疑人抓捕归案。


案例3#:201X年X月X日下午三时许,XX市XX镇人民路人民大厦XX发生一宗盗窃案件。民警根据案件线索,利用视频结构化系统提取的人脸图片与人像库、人脸图片库中的信息进行比对分析,共查询到40余张相似的人脸图片。经人工排查,Z终掌握嫌疑人身份信息。



有人说2019年的安防主题是“泛安防,去安防”,体现了安防企业的外延需求以及AIoT企业打破安防边界的意愿。AIoT时代,视频大数据的量产爆发,如若不能进行智能化整合与分类,那么这些数据就只是AIoT世界中的废料和垃圾山而已。视频结构化技术将原始视频数据精缩,变为更易查找、占存储更小且更具备应用价值的高精度数据,是 AI Cloud、城市大脑、安防视觉中枢、视频编码及车辆结构化、ReID等场景应用落地的关键技术。


东莞市英视特电子有限公司承接:新疆安防监控城市及道路照明工程;道路标识及停车场交通设施工程;闭路监控系统、智能防盗报警系统、楼宇对讲系统、门禁停车场道闸系统、视频会议、广播系统、智能家居等集成项目。


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