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    视频结构化是一种视频内容信息提取的技术,它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看,视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息,并进一步转化为公安实战所用的情报,实现视频数据向信息、情报的转化。

    明景视频结构化

    视频结构化技术被广泛应用


    在视频结构化描述的内容方面,公共安全关注的视频信息主要是:人员、车辆、行为。在视频中把人作为一个可描述的个体展现出来,其中包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对,人员的性别、年龄范围、大致身高、发饰、衣着、物品携带、步履形态等多种可结构化描述信息;对于车辆的描述信息包括:车牌、车颜色、车型、品牌、子品牌、车贴、车饰物信息等多种车辆描述信息;对于行为的描述信息包括:越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为描述信息。


    经过视频结构化处理后,可以达到如下目的:


    首先,是视频查找速度得到极大的提升。视频结构化之后,从百万级的目标库中(对应数百到一千小时的高清视频)查找某张截图上的行人嫌疑目标,数秒即可完成;千万级目标的库中查找,几分钟即可完成(如果实现云化,速度会更快)。在结构化基础上进行检索查询,可以解决快速目标查找问题。


    其次,是存储容量极大的降低,经过结构化后的视频,存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%;对于车辆,不到1%;对于行为降得更多。存储容量极大地降低,可以解决视频长期存储的问题。


    最后,视频结构化可以盘活视频数据,可作为数据挖掘基础,视频经过结构化处理后,存入相应的结构化数据仓库,对各类的数据仓库可以进行深度的数据挖掘,充分发挥大数据作用,提升视频数据的应用价值,提高视频数据的分析和预测功能。

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