缺乏针对业务需求的专业视频信息提取和分析

39
发表时间:2018-08-02 15:31

目前,视频监控系统资源有效信息提取能力还比较落后。对视频数据的应用主要以人工为主,辅以简单的智能视频分析。这种人工检索为主的方式已经逐渐成为视频成功应用的关键瓶颈。实践证明,人工处理的视频数据个数最多不超过9个。仅仅处理200万个视频监控设备,就需要20万以上的专用警务人员。特别是近年来的大案要案都涉及了对大量视频设备的实时监控和分析研判,现有的案件侦破工作极大地依赖人工方式,占用了大量警力人工查看案件发生时的相关视频,“视频在、不可靠”的问题尤为突出。同时,随着监控视频网络建设的快速发展,监控视频图像数据呈爆炸式增长,数据规??涨芭哟?。从海量视频监控图像资源中提取有效信息的方法十分落后,没有实现由计算机系统综合进行智能或仅仅实现了浅层的智能化分析能力(如目前已试点包括违章自动检测,车牌号自动识别,交通事件监测等功能,但因实时画面车辆速度过快、有效检测率下降、预警车道“人工划分”等问题,并没有推广到大规模应用),仍旧依赖人工浏览,通过人工标记来描述视频图像的内容。此外,查看视频时有一些技术上的问题,如图像像素不够,视频不清晰;存在色差、视频缺失等问题,不容易对跨多摄像头中的多个不连续图像来确定是否是同一个观测目标,也将影响最后对于案情的高效研判。现有技术虽然能够在一定程度上获取机动车号牌信(特定环境下识别率达到95%以上),但是对视频监控系统中人员、车辆、事件等相对较复

杂信息的标准化提取和描述还没有,同实战要求还有一定差距。此外,由于人员流动性大,交通和通信手段便捷,跨地域跨时域性的案件越来越多。面对不同时间、不同地点发生的案件,公安机关很难通过视频快速高效地将它们关联起来,形成其他手段串并案的一个有益补充,同时对视频协同侦査、视频警务知识共享提供帮助。视频资源的图像理解,视频解,行为分析等精确度还较低,无法完全满足视频侦查的需求。针对海量视频数据的结构化组织和视频分析处理技术是公共安全和公安业务中迫切需求的。

website qrcode
关注我们: