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如何高效挖掘視頻監(jiān)控情報(bào)線索 新時期安防核心需求

如何將安防設(shè)備由事后通知向事前預(yù)警過渡,對海量安防數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析研判,一直是安防企業(yè)研發(fā)努力方向。讓海量數(shù)據(jù)去蕪存精,讓監(jiān)控人員從大屏小屏中擺脫出來,通過有效的分析技術(shù),幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中挖掘粗信息財(cái)富,與用戶一起探索人工智能新時代,更是安防企業(yè)一直以來的愿景。

隨著雪亮工程、智慧城市、天網(wǎng)工程等逐步落地,視頻監(jiān)控覆蓋率、聯(lián)網(wǎng)率朝著100%目標(biāo)靠近,安防設(shè)備所獲取并存儲的數(shù)據(jù)以“海量”形容不為過,且數(shù)據(jù)雜亂無章地堆積在一起,為監(jiān)控管理及安保工作帶來巨大挑戰(zhàn)。從現(xiàn)實(shí)因素考慮來看,人力無法解決論千論萬的視頻數(shù)據(jù),回看監(jiān)控視頻,查找特定目標(biāo),往往需要花費(fèi)大量的時間和精力,甚至有可能無法辨認(rèn)特定目標(biāo)。

這就要求視頻監(jiān)控能自動學(xué)會挖掘視頻監(jiān)控情報(bào)線索。包括人臉識別,行為、特定目標(biāo)、車牌號碼等細(xì)節(jié)信息。尤其是人流量較大的車站、地鐵等地,更是亟需監(jiān)控智能分析等新技術(shù)支撐維穩(wěn)和安檢。不同行業(yè)對智能分析的需求和信息提取利用方式要求也有所不同。舉例來說,交管部門需要從視頻中獲取車牌、車型、駕駛者等信息;車站等人流量大的地方需要對人員進(jìn)行識別,聯(lián)網(wǎng)比照公安后臺黑名單;酒店入住認(rèn)證,需要識別照“騙”,確認(rèn)是否為本人;新零售等場所,需要對消費(fèi)者消費(fèi)趨勢進(jìn)行精準(zhǔn)把控,對消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)消費(fèi)畫像,從而更好地精準(zhǔn)營銷。這就要求安防企業(yè)針對細(xì)分行業(yè)和實(shí)際應(yīng)用場景,提供不同的視頻智能分析解決方案。

監(jiān)控視頻智能分析技術(shù),主要通過數(shù)據(jù)處理、存儲管理、可視化交互分析等技術(shù),實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控情報(bào)化、可視化關(guān)聯(lián)分析、情報(bào)線索發(fā)掘等功能,是當(dāng)前安防企業(yè)研發(fā)的重點(diǎn)。目前,視頻智能分析技術(shù)根據(jù)產(chǎn)品形態(tài)分,可以分為前端智能和后端智能兩大類。前端智能是將智能分析模塊放到攝像機(jī)組里,省棄連接后端服務(wù)器這一步驟,?低暤纳铐盗袛z像機(jī)是這一代表。前端智能優(yōu)勢在于能實(shí)時分析視頻數(shù)據(jù),更可以根據(jù)應(yīng)用場景的不同按需提供服務(wù)。對監(jiān)控信息實(shí)時性反應(yīng)有較高的要求,更適合采用前端智能。后端智能則是將分析服務(wù)器放在后端,對監(jiān)控設(shè)備采集的視頻進(jìn)行信息挖掘,其優(yōu)勢在于更強(qiáng)大的處理能力,以及可以同時進(jìn)行多路視頻數(shù)據(jù)處理。對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)挖掘計(jì)算能力高要求的場景,更適合采用后端智能。前端和后端智能的選用,應(yīng)場景而異。

此外,前后端智能齊發(fā)力,也是目前的主流選擇。有專家認(rèn)為,要想快步走向智能全面感知時代,需要前端智能和后端分析齊發(fā)力。擁有從前端到后端的一整套智能整體解決方案,或許是走向未來綜合安防智能化管理的必經(jīng)之路。

結(jié)語:監(jiān)控視頻智能化是大勢所趨,必將帶動監(jiān)控設(shè)備的升級換代,為安防企業(yè)帶來新一輪發(fā)展機(jī)遇。未來,要想更好地從監(jiān)控視頻中提取關(guān)鍵信息數(shù)據(jù),還需要從頂層設(shè)計(jì)出發(fā),制定覆蓋技術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化體系,從源頭上為視頻信息應(yīng)用的全面展開打好基礎(chǔ)。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

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