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東莞綜合布線闡述視頻監控結構化技術

         用讓人比較理解的說法是一種將視頻內容（人、車、物、活動目標）特征屬性自動提取技術，對視頻內容按照語義關系，采用目標分割、時序分析、對象識別、深度學習等處理手段，分析和識別目標信息，組織成可供計算機和人理解的文本信息的技術。

         從數據處理的流程看，視頻結構化描述技術能夠將監控視頻轉化為人和機器可理解的信息，并進一步轉發為公安實戰所用的情報，實現視頻數據向信息、情報的轉化。

        人臉識別

        從視頻、錄像、圖片中定位人臉所在區域，并將人臉圖像區域從中提取，通過算法，轉換為一組特征值向量。

        人臉識別在應用上，具有先天性的隱蔽、方便、直觀等優勢。借助人臉識別技術，公安業務部門可在機場、商場、小區、火車站、高鐵站、地鐵站、汽車站、人行道等進行布控，提取包括人的生理特征（如性別、年齡、膚色、發色、胡須）、表情特征（微笑、正常、憤怒）、臉部穿戴飾物特征（眼鏡、墨鏡、帽子、口罩），從而實現人臉的實時布控，高危人員比對、以圖搜圖、語義搜索等方面的業務應用。如人臉實時布控系統對視頻進行實時人臉采集，人臉特征提取和人臉識別，并與各種人臉庫提供的突破（警綜、出入境、人口庫、在逃庫、犯罪人員庫等）進行實時比對，若發現重點關注人員，將推送到實戰平臺或手機終端，實現實戰預案聯動。結合實戰平臺研判模型、技站法庫，實現人員的頻次分析、頻繁出入、晝伏夜出、深入出入、團伙分析等多軌跡碰撞分析，為公安預警、偵查、追逃等應用發揮作用。

        人體結構化

        在視頻中除了包括人員的面部精確定位、面部特征提取、面部特征比對，人員的性別、年齡等特征范圍外、還可對人的衣著、運動方向、是否背包、拎包、打傘、是否騎車等信息進行結構化描述；以及包含人體行為路越界、區域、徘徊、遺留、聚集等多種行為特征描述。

        在人體結構化基礎上進行檢索查詢，可以解決快速目標查找問題，如將嫌疑人的截圖輸入至偵查系統中，利用人形檢索的功能，系統會根據目標嫌疑人的衣著、顏色分布、體態特征快速地在案發點附近的多路攝像頭中進行全局搜索，查找出相似的目標，并將結果以快照的形式輸出，結合GIS地圖進行時空研判分析，刻畫出嫌疑人的行動軌跡。

        車輛結構化

        隨著智能交通高清電警、卡口、虛擬卡口、停車場的廣泛建設和應用、借助智能識別算法將電警、卡口、停車場出入口等場所的車輛相關結構化信息存入車輛主題庫，包括車牌、車牌顏色、車輛品牌、車輛類型、車身顏色、車標及遮陽板、是否系安全帶、打電話、車輛年檢標、擺件掛件、司乘人員的人臉

        基于這些車輛關鍵特征信息，形成了上億條過車記錄數據，從而推動了后臺大數據分析服務的發展應用和行業數據挖掘，形成隱匿車輛挖掘、套牌車輛篩選、初次入城、一車多牌、一牌多車、頻繁過車、相似車輛串并、同行車牌分析、高危車輛積分模型、車輛行駛軌跡分析、時空碰撞等實戰技站戰法的應用。在此基礎上對車輛特征數據的大數據搜索，即可迅速找到所有符合條件的車輛信息，包括行駛時間與方向、行駛速度、車標、車牌、年款等，還可結合以圖搜圖的檢索方法，在實戰平臺上調取相關視頻和圖像文件，快速查詢到有關嫌疑車輛信息，還原車輛行駛的軌跡歷史信息，實現嫌疑車輛在整個城市的全程運行軌跡查詢或結合視頻監控信息，實現車輛全程化的可視化軌跡回放，以及對渉事車輛的精準布控和查詢，也可以聯合公安車輛管理信息庫，實現車人關聯。

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