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1、大数据下的智能视频监控,*,目录,我们的客户碰到的问题？,视频图像信息现状,到2015年，各级公安机关要围绕视频监控技术的深度应用，建立互联互通并可在授权范围内互控的多级视频图像信息共享平台，以满足各部门、警种以及情报研判、指挥通信、侦查破案、治安防控、社会管理、反恐防暴、维稳处突、规范执法等工作对视频图像信息的需求，逐步将视频监控技术打造成公安机关新型的专业技术。 2012全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书,缺乏业务深度应用、综合应用,视频图像信息现状,各部门、各个系统都在信息化，但缺乏统一的城市信息化标准体系，不能连接起来发挥综合效应。,存在信息孤岛，系统融合有限,看的清,更高清
2、晰度,更佳的色彩,更低的照度,*,看的见,枪机,球机,枪机和球机联动控制,周克华案件反映的视频监控存在的问题,视频监控都是事后调用，并图像中的嫌犯真正面孔很难分辨 信息检索速度太慢往往丧失破案时机 视频源数据存在信息孤立，无法进行相关分析 事前防范体系不到位，让犯罪分子有机可乘,长沙市警方回看视频超过2000人，回看视频相当于83万部电影 南京市已装视频监控点位25万多台,如何做到事前和实时防控？,少数派报告,鹰眼,大数据体系结构,大数据的定义,大数据非常大，成爆炸性增长 在这庞大的数据当中蕴含着大量的关键数据。在经过分析提炼之后，这些关键数据将创造巨大的经济和社会价值,南京市一个月所产生的数
3、据： 25万台视频1个月产生的数据：250,00021.1G30天=158,250,000G 所需2T硬盘：158,250,000G2,000G=1,582,500块,大数据的三大转变,大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样 研究数据之多，以至于我们不再热衷于追求精确 关注的焦点不再热衷于寻找因果关系，而是看中数据的相关性,问题：视频、图片、声音都是非结构化的数据，这些数据无法存入预定意义的结构化的表格中,大数据的架构,大数据解决方案,CASE方法论,实施步骤1，2,步骤： 第一步：将视频流转化为JPEG图片，也可以直接从前端摄
4、像机获取 第二步：将JPEG图片进行语义化描述,实施步骤3，4,第三步：按照时间轴的概念记录以上信息，与图片和摄像机信息关联，便于检索； 第四步：将不同摄像机的语义化信息，在数据挖掘服务器中进行相关性分析，可以借助时间信息、地理信息、天气信息等,鱼骨图的启示,方法： 将非结构化的数据转变为结构化的数据 将图像、图片进行语义化描述 特征性数据进行关联分析,2020/9/23,19,4. 使用多个枪机覆盖全景，用户在大屏画面使用鼠标点击画面，球机快速移动到相应的点击位置，并可以实现对画面框选放大，显示详细的细节信息。,5. 对视频进行浓缩摘要和检索处理，去掉一些没有动态目标的过程，并在视频中根据对象的特征来进行查找目标,1.计数、越界、徘徊、轨迹、物品遗留/遗失、进出区域检测等,2. 最大支持5路1080P拼接，帧率可达15帧,3. 视频遮挡、视频丢失、清晰度异常、偏移、亮度异常、偏色、噪声干扰、视频画面冻结等诊断,专注于视频数据的分析和应用，初步形成行为分析、全景拼接、视频诊断、枪球联动、视频摘要五个领域的产品系列，提大地提升了视频图像的应用领域和易用性。,智能分析产品系列,谢谢！,
