视频检索系统

  我们常说的视频检索系统的大概原理都大同小异,首先需要对被检索数据先进行集中和处理,在此过程中,大量数据的转移需要更高的速度,更优的设备来采集。数据采集完毕后,再对数据进行摘要,以供相关人员进行人工检查。

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  可以通过查看浓缩视频,有效地节省排查视频的时间,当在浓缩视频中发现需要的目标时,可以通过点击视频上的目标快速打开对应的原始视频片断详细查看。办案人员可以进一步通过提供目标特征,例如人或车,目标颜色、高度、运动方向、运动速度,行人着装、步态,或者通过提供一幅样片来发起搜索。视频检索系统,首先通过高效的解码器将未解码的视频数据解码,然后通过背景建模算法分离提取出运动的目标,而后通过智能分析算法对这些运动目标的被关注特征进行提取和分析,将分析结果恰当描述,存放到数据库,与被请求搜索的特征进行比对,最后,高相关度的目标会以快照或其他方式作为结果显示出来,并可以快速定位到原始视频片段。


  某些目标的基本特点在记录中都会被即时分析并记录,以供检索。


  目前我国正在应用的视频检索系统,还只能对目标的一些基本的特征进行索引和检索,当下的视频检索系统并不能完成“找到一个拿着iPhone6的女孩”这样的任务,因为受到分辨率、清晰度和视频角度等多重因素的影响,我们无法分辨出手机的型号,甚至我们不知道目标手上到底有没有东西;我们甚至无法判断这个目标是个男孩还是女孩,因为这个流行因素快速变化的时代。一些影视作品里所表现出的令人感叹的智能分析效果,只能是为研究者提供一些研究思路和方向。除了能对前文提到的一些目标基本特征外进行检索外,目前我们能做到的是对车量牌照信息的检索,这得益于车牌识别相关技术的成熟和智能交通系统的建设。对于像人脸识别这样的任务,对于一般的监控视频,即便是高清卡口,也很难做到较高的准确率,还是要结合人工比对才能真正发挥作用,人眼可以准确分辨和识别的目标,视频检索系统却不一定能做到,达到人眼的分辨能力,那毕竟是目前机器视觉领域的最高境界和终极目标,还有相当长的路要走。看到有些产品的隐性宣传中表示,视频中的嫌疑人换了衣服,戴了帽子,更换交通工具,检索系统还能准确检索到目标,恕笔者孤陋寡闻,实在是深表怀疑。


  安防基础设施的建设规模在不断地扩大,实时数据的规模已经达到PB的量级,同时来自消费领域的视频数据也在为安防提供着数据支持,每个人手中的手机都可能向公安平台上传图像信息,提供案件线索,要从这些海量的信息里快速高效地筛选有效信息,视频检索技术需要向两个方向来进行提升:首先需要提升对视频数据的处理能力和效率,要满足在海量数据级别上更准确和快速地处理数据,提取和描述信息的内容,并进行高效的索引和存储,以满足后续的数据信息检索、分析和挖掘业务。其次,需要从架构的层面上有针对性地改进目前的数据处理技术和存储架构,引入针对大数据业务的新技术,以满足大数据环境下的安防数据信息的检索需求。


  目前安防领域的视频数据的分布方式还主要是分散独立地存储在各级机构的服务器上,视频检索的应用也主要是由某个独立的服务器在执行,随着数据量的急速地膨胀,这种方式必将在不久的将来遇到数据移动和计算能力的瓶颈。大数据相关的云计算、云存储技术应用到安防的视频检索业务,即能解决数据搬移的问题,又充分发挥了分布式计算的优势,发掘出充分的计算能力。


  目前安防领域正在飞速发展中,大数据时代下,视频检索技术能够有效的为安防领域做出更好的发展。但是这类技术还需要不断地完善改进,才能更好的促进安防各领域的发展。


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