赵小米,寻衅滋事罪,多伦多天气

体育世界 · 2019-03-19

繁多的数据种类、PB级的数据量、低价值密度的视频数据、快速的数据更新处理需求,这些特性都预示着视频监控建设已经进入大数据时代。面对海量的视频监控数据,如何快速浏览?如何快速定位关键目标?如何快速结构化处理?如何解决勤务人员“视频检索效率低、视频检索强度大、视频检索容易漏”的行业应用痛点呢?视频浓缩摘要系统应运而生。

视频浓缩摘要系统基于云架构、大数据框架,可极速结构化分析海量视频,快速定位关键人、车等影像信息,进而深刻改变以往的警务工作模式-从“看视图”到“搜目标”的革命性转变,从而让犯罪无处遁形。

本文分别从系统背景、系统总体设计和系统功能三部分对视频浓缩摘要系统整体解决方案进行描述。

1、视频浓缩摘要背景介绍

视频图像数据作为非结构化数据,只有实现结构化处理,才能将其中有价值的信息直观、高效的提供给各个业务需求部门。

城市公共场所往往有王聚民成千上万路监控摄像头遍布街头,昼夜不停地监视和录像,在改善社会治安的同时,也qiporn产生出海量的视频需要监控管理平台处理。要对这些海量视频通过人工进行重点图像的抓拍,困难很大。特别是在一线警力有限的情况下,面对庞大的视频数量,即使出动大量警力,采用“人海战术”, 但受制于肉眼识别劳动强度的极限,仍然无法保证视频人工查找的准确性和时效性,尤其出现突发紧急案件时,往往会贻误最佳破案时机,导致相关情报研判和案件侦破的响应速度越来越慢。

理想情况是一旦有重要事件发生,系统就可在事后能快速查找到关键的“人”、“车”等视图线索信息。针对海量监控视频录像的事后分析,传统以人海战术为主的视频线索查找,显然不能满足高效查找,正面临巨大挑战,急需一种更为高效的、自动的、智能的系统实现上述需求。

视频结构化是广泛应用的视频智能分析和语义识别技术,如对车牌的识别分析目前已经比较成熟,但这类特定目标分析对于前端场景有严格要求;而对于普通的视频场景,也需要有一种通用、普适的“结构化分析”技术对其中的人车等图元信息进行简单摘要和结构化处理、区分归类对象、和进行标签特征描述;视频摘要浓缩就是此类技术的典型代表。

通过视频浓缩摘要系统可以快速分析提取海量视频录像文件,对其中的人、车相关属性信息进行精细化的标签和归类。通过全局 “人、车”目标检索和浓缩视频快速预览-快速定位涉案的视图线索,缩小查看范围的功能,可极大地减轻专业图侦/刑侦队伍和一线民警的工作负荷,大大提高视频的分析和利用效率。

2、视频浓缩摘要系统总体设计

2.1、设计概述

目前对海量监控视频最典型的公安业务应用就是视频侦查。视频侦查业务有这几个特点:重事后录像分析;确定时间地点后确定视频点位范围和录像时间进行分析;需要快速排查分析。

在传统视频侦查中,刑侦人员需要花费大量时间和精力查看分析视频源文件,且容易错过关键线索。事实上,通过前期对案情的分析,正常人员所应该大凉王真正关心的目标有一定特征约束。通过视频浓缩摘要功能,可快速定位到刑侦人员所关注的目标及视频片段上,把有限的时间和精力放到高价值数据的仔细分析中。

而目前虽然各地公安局已经建设了大量具备摘要功能的视侦系统,但是目前已建的视侦系统往往是集成了大量的业务流程和复杂的功能,但对于用户最关心的核心应用-视频摘要的实际性能和效率却非常低下-本质原因是已建系统都是采用传统“单机”模式来实现视频摘要功能,因此面对海量的视频处理时,完全无法满足实际业务需求。

基于云计算的视频浓缩摘要系统,利用云计算技术提供分布式数据库、分布式视频处理、分布式消息队列以及资源管理接口。在此基础上,对接云存储和智能算法提供视频智能分析和浓缩摘要服务。结构化数据被存放至云存储和分布式数据库,为大数据平台的通用上了那个天师搜索服务和数据碰撞查询提供数据来源。系统利用云计算的高性能解决了传统视频浓缩摘要的性能问题;利用云计算系统的可靠性设计解决了视频处理服务的业务持续可用性乐清教科研网。

2.2、系统架构

视频浓缩摘要系统对接视频云存储系统,在云存储基础上实现视频数据的结构化分析(浓缩、摘要)功能。该系统包括并行计算框架、智能算法库、接口层、业务功能等部分。

计算框架主要提供分布式云计算服务。其中,1、并行计算:利用高端主流并行计算框架,整合视频智能化算法库,提供高效的视频分析;2、分布式数据库:采用主流大容量列式存储数据库,可以支持海量数据的读写和搜索服务;3、任务调度:对操作系统自带的本地文件系统进行调优,作为数据存储的基础;4、算法库:提供最高效智能的视频图像分析功能;5、接入层:提供通用接口协议;

RESTful接口是指对外提供RESTful接口,具有可读性好,Web开发友好等特点。可以根据实际应用的需要编写应用程序,通过调用相应的接口使用视频浓缩摘要服务。

应用服务主要提供视频浓缩摘要相关服务。其中,1、Web页面:视频云摘要系统包含独立的Web页面提供业务功能,主要包括视频浓缩、视频摘要、视频结构化数据搜索等等。可以通过Web页面直接使用云摘要系统,也可以将Web页面嵌入到其它产品和平台使用。2、第三方平台接入:利用系统对外提供的RESTful接口,可以灵活使用系统提供的视频浓缩摘要、结构化数据搜索等功能,打包符合更多要求的业务来提供服务。

2.3、系统特色

传统的摘要产品基本上都是单机服务器模式,对于一小时视频从视频下载、转码、摘要通常要20分钟左右时间,大大影响了系统的实用性,而对于一些需要排查大量视频的案件,基本没有效能。本方案结合视频侦查业务需求,使用多台云计算一体机通过云计算集群软件对外提供海量视频的浓缩和摘要服务,系统特点如下:

海量视频接入、资源整合共享。采用hadoop架构的视频浓缩摘要系统可将视频文件通过分布式计算框架进行并行计算,极大缩短计算任务的计算时间,提高系统的响应速度;系统整体计算性能可以通人鞭过增加集群的数量进行线性增加,从而可以满足随着非结构化数据规模的增大而不断提高的视频结构化分析的性能要求,最小规模系统即可实现-1080P高清视频1分钟端到端处理性能规格;

海量云存储-高性能、易扩展、高可靠。视频浓缩摘要系统通过云存储技术和视频分析技术有机结合,进而消除上传下载的性能瓶颈,实现正在端到端高性能的读写能力,以及面向未来更大容量的平滑扩展能力,并能充分满足视图大数据处理分析的读写性能要求;

海量视频结构化分析、统一检索。视频浓缩摘要系统具备强大的视频智能分析功能以及数据处理能力,其能利用先进的视频图像智能分析算法-包括视频摘要分析、视频浓缩等,实现对海量视图的结构化描述,形成目标影像片段+关键特征描述,并提供全局检索入口,可通过多个条件(人车分类、大小、速度、颜色、特征等)来检索人车等目标。

图侦业务集成、业务深度融合。视频浓缩摘要系统支持与主流视频侦查系统融合和集成,基于系统可快速构建丰富技战法应用和智能化平台、并将视频摘要浓缩分析结果快速导入警务工作流程、和业务紧密融合,实现有价值结果视图信息的集中保存和应用;

灵活部署、能力共享、互联网+ 。对外提供统一IP和通用RESTful接口。系统可以独立部署使用,也可以对接三方平台提供更为灵活的摘要业务服务;视频浓缩摘要基础设施能够给上层各类视频应用以及其他系统提供各种平台接口服务,推动视频结构化分析能力在各类业务系统中的广泛共享和应用。进而最终改变用户处理海量视频的应用模式-从“看视频”到“搜目标的转变”。

3、视频浓缩摘要系统功能

3.1、功能概述

视频浓缩摘要系统将视频文件通过分布式计算框架进行并行计算,极大缩短计算任务的计算时间,提高系统泰安东平天气的响应速度;系统整体计算性能可以通过增加集群的数量进行线性增一次模糊的强奸友妻加,从而可以满足随着非结构化数据规模的增大而不断提高的视频结构化分析的性能要求。系统的摘要功能可对视频中的活动目标如人车等进行截取(截图保存),并会自动产生对描述的结构化描述信息;浓缩功能可去掉静止场景的视频,将视频中运动目标压缩播放;摘要体现的是结构化分析和海量的特征检吻别豪门老公索浏览,浓缩体现的是对一段长时间录像的快速观看。视频浓缩摘要系统可独立部署使mncc33用,带有自有的web应用界面,也可以直接被第三方应用系统集成进行使用。

视频浓缩摘要系统主要功能特点包括:1、灵活丰富的摘要任务设置和处理功能;2、支持同时提供浓缩视频与图片摘要两种处理结果模式;3、支持视频摘要结果根据人车类型、时间、速度、颜色、方向、大小、目标类型等条件组合过滤运动目标,实时播放浓缩视频;4、支持更改浓缩条件,结果视频立刻产生,无需重新处总裁叔叔好缠人理原始视频,支持浓缩密度可调节;5、支持摘要目标快照与原始视频可进行联动,即在摘要快照中选择目标,原始视频自动切换至该移动目标进入画面的时间点播放;6、支持视频浓缩摘要系统内全局内的视频摘要结构化结果特征搜索-快速定位关键的人车影申德勒码头餐厅像信息;7、支持RESTful接口访问本系统,可开放上传视频、浓缩摘要、查看结果等核心功能供第三方应用灵活集成。

3.2、视频摘要

视频浓缩摘要系统的核心价值在于对海量视频的高效率、弹性可扩展的分析能力。首先,通过Hadoop计算框架,切片并发对视频进行摘要处理,消除视频分析计算上的瓶颈;其次,通过使用云存储计算,革新录像下载、上传的处理效率,消除存储IO上的瓶颈;最后,通过优化摘要算法和优化摘要处理机制,实现对赵小米,寻衅滋事罪,多伦多天气不同目标筛选条件的实时结果生成,消除算法上的瓶颈。

视频浓缩摘要系统在实际使用海量视频秒级处理功能时,系统可支持从云存储和视频基础共享平台中同步录像通道,支持离线文件上传入口,可青占鱼为什么便宜以方便地手动上需要处理的视频文件,也可以方便的搜索历史处理任务。系统支持对海量视频文件的摘777ep要任务管理,可灵活的进行摘要任务设置-具有浓缩摘要任务操作区域,可进行按照策略调度的浓缩摘要操作(如设置排队机制或并发处理机制)。郭如碧另外,系统支持对摘要任务执行生命周期状态的监控和管理,通妄议朝廷可是要杀头的过任务状态管理列表页面可以清晰地展现正在运行的任务和历史记录。

3.3、视频检索

系统在完成对海量视频的摘要处理之后,可以获取视频的结构化描述快照,进而对视频中的人、车进行结构化描述,对快照进行二次鈴木真夕检索低声悄语。

系统支持根据目标类型(人或者车)、车身颜色、人颜色(上半身或下半身颜色)等结构化数据进行检索,支持白、黑、红、黄、绿、青、蓝、紫多种颜色的辨别,检索之后,会歌苓将匹配度高的目标提前显示。系统可以根据目标类型、颜色、大小、速度、时间、方向等维度搜索目标对象。通过改变运动方向和目标类型,系统实时展现搜索结果,同时摘要图片可下载保存。通过点击可进一步浏览目标大图片,并且关联播放原始视频片段,同时视频片段可下载保存。另外,在视频浓缩摘要系统中,可以根据视频查看单个文件的摘要结果,也可以根据历史任务查看多个文件的摘要结果,同时也提供了全局搜索的入口方便根据条件查找所有已分析过的视频摘要结果。让耗时耗力的视频侦查变为轻松高效的图片查找,配合关联视频播放即可快速定位关键线索,进行全局的目标人、车定位和查找。

3.4、视频浓缩预览

视频浓缩可以根据目标类型、颜色、大小、速度、浓缩密度、运动方向过滤视频中的运动目标,并且可以选择是否显示时间戳。改变过滤条件,浓缩视频实时呈现,而不需要再次做视频分析从而真正做到随想随用、随用随看。

3.5、视频侦查应用集成

系统提供标准的restful接口,可被第三方图侦应用平台快速集成。

总之,基于云架构、大数据框架的视频浓缩摘要系统,通过急速结构化分析海量数据并快速定位关键人、车等影像信息,从而深刻改变警务模式、让犯罪无处遁形!







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