視(shì)頻(pín)结构化技術(shù) 实现數(shù)据向有效情报一(yī)次转化

• 2018/04/09

　　安防行(xíng)业是大數(shù)据应用典型行(xíng)业，而人(rén)、地(dì)、事、物(wù)、组织，是公安視(shì)頻(pín)处理中的核心对象，要(yào)实现对安防視(shì)頻(pín)大數(shù)据的分析和(hé)信息挖掘，首先要(yào)解决視(shì)頻(pín)數(shù)据结构化問(wèn)题。

　　何為(wèi)視(shì)頻(pín)數(shù)据结构化？

　　視(shì)頻(pín)结构化是一(yī)种将視(shì)頻(pín)內(nèi)容中的重要(yào)信息进行(xíng)结构化提取的技術(shù)，利用它对視(shì)頻(pín)內(nèi)容按照语义关系，采用時(shí)空分割、特征提取、对象识别、深度学习等处理手段，组织成可(kě)供计算机和(hé)人(rén)理解的文本信息或可(kě)視(shì)化图形信息。在实际应用中，文本信息可(kě)进一(yī)步转化為(wèi)公安实战所用的情报，实现視(shì)頻(pín)數(shù)据向有效情报的一(yī)次转化。

　　視(shì)頻(pín)监控可(kě)分為(wèi)用于协助相关部门机构提高公共环境安全防护的安全类应用和(hé)作(zuò)為(wèi)管理和(hé)服务的辅助工(gōng)具，用以提高服务水平的為(wèi)非安全类应用。視(shì)頻(pín)结构化技術(shù)应用主要(yào)体现在对车辆特征、人(rén)像特征、行(xíng)為(wèi)事件等辨识方面。

　　1.车辆特征辨识

　　随着智能(néng)交通(tōng)电子警察、交通(tōng)卡口、治安卡口、停车场的广泛建设和(hé)应用，借助智能(néng)识别算法获取电子警察、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，通(tōng)过对车辆特征识别和(hé)梳理，提取有用信息，以便于視(shì)頻(pín)追踪辨认、比对，最终达到车辆查证的目的，從(cóng)而实现交通(tōng)运输服务和(hé)管理智能(néng)化。车辆的描述信息包括车辆号牌、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色等。车辆二次分析实战中的信息包括安全带、年(nián)检标、遮阳板、挂件、摆件、司乘人(rén)員(yuán)等方面的识别。

　　车型：确定车型对缩小查找范围，明(míng)确摸排方向，节省人(rén)力资源等具有极大帮助。对车型的判断主要(yào)依据不同车型外(wài)部特征的差异进行(xíng)，如(rú)：车辆铭牌、尾翼、车门、车窗、颜色、尾灯形状、刹车灯位置等。

　　车牌照：车辆号牌是车辆的外(wài)在标识，具有唯一(yī)性、合法性，是區(qū)分不同车辆的重要(yào)依据。根据視(shì)頻(pín)图像中车辆的车牌号码，可(kě)以将该号码输入到车辆信息管理系统、交通(tōng)违章(zhāng)信息系统、道(dào)路收費(fèi)信息系统等进行(xíng)查询，最大程度地(dì)获取车辆特征信息，追踪查证。

　　个体特征：在车辆个体特征分析中，首先根据车辆的大特征来识别车辆种类，然后再根据其细节特征来识别个体车辆。对车辆的个体识别主要(yào)依据车辆上(shàng)文字的喷涂、车身不干胶装饰彩条、车內(nèi)饰品悬挂、摆放物(wù)品、香水瓶、牌照托架、车尾防静电条、车前挡風(fēng)玻璃上(shàng)年(nián)检标志、缴費(fèi)标志等的粘贴位置、后挡風(fēng)玻璃上(shàng)的广告式样及粘贴位置等进行(xíng)。

　　基于车辆关键特征信息，形成过车记录數(shù)据，從(cóng)而推动了(le)后台大數(shù)据分析服务的发展应用和(hé)行(xíng)业數(shù)据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一(yī)车多牌、一(yī)牌多车、頻(pín)繁过车、相似车辆串并、同行(xíng)车、高危车辆积分模型、车辆行(xíng)驶轨迹分析、時(shí)空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上(shàng)对车辆特征數(shù)据的大數(shù)据搜索，即可(kě)迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行(xíng)驶時(shí)間(jiān)与方向、行(xíng)驶速度、车标、车牌、年(nián)款等。还可(kě)结合以图搜图的检索方法，在实战平台上(shàng)调取相关視(shì)頻(pín)和(hé)图像文件，快(kuài)速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行(xíng)驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全程运行(xíng)轨迹查询或结合視(shì)頻(pín)监控信息，实现车辆全程化的可(kě)視(shì)化轨迹回放，以及对涉事车辆的精准布控和(hé)查询，也可(kě)以联合公安车辆管理信息库，实现车人(rén)关联。

　　2.人(rén)像特征辨识

　　人(rén)像特征辨识以視(shì)頻(pín)监控為(wèi)基础，以计算机、网络信息為(wèi)依托，以现代信息处理技術(shù)為(wèi)支撑，開(kāi)拓了(le)“從(cóng)像到像”、“從(cóng)像到人(rén)”的全新辨别模式。当前視(shì)頻(pín)监控系统能(néng)对畫(huà)面中的行(xíng)人(rén)和(hé)其属性进行(xíng)结构化，让机器识别人(rén)的一(yī)些基本属性如(rú)：性别、年(nián)龄范围等特征范围，还可(kě)以对人(rén)的衣着、运动、背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行(xíng)结构化描述。如(rú)果從(cóng)視(shì)頻(pín)图像中的目标正面抓拍，可(kě)以识别到脸部一(yī)些具体的特征，如(rú)：戴口罩、眼镜、胡子类型等。

　　人(rén)脸识别借助人(rén)像识别及智能(néng)搜索技術(shù)的深度应用，对視(shì)頻(pín)中人(rén)員(yuán)的面部精确定位、面部特征提取，視(shì)頻(pín)中的人(rén)脸图像被自(zì)动检出后，与后台人(rén)像模型數(shù)据进行(xíng)特征比对匹配，從(cóng)而对人(rén)員(yuán)身份进行(xíng)判别和(hé)告警。

　　特征识别可(kě)以取代人(rén)脸识别吗？有两个特征必须说明(míng)，一(yī)是特征识别相比人(rén)脸识别提供更多的“假”情报；二是当人(rén)的特征发生改变的時(shí)候，其工(gōng)作(zuò)效率会降低(dī)。所以特征识别更适用于案发现场短時(shí)間(jiān)內(nèi)的即時(shí)追踪，而不适用于長(cháng)期追踪。人(rén)像特征识别可(kě)以在摄像机无法抓拍到人(rén)脸的情况下(xià)，调动摄像机继续跟踪相应特征的人(rén)，這(zhè)是一(yī)种短效、对分辨率要(yào)求不高時(shí)得到信息的一(yī)种途径。

　　在人(rén)体结构化基础上(shàng)进行(xíng)检索查询，可(kě)以解决快(kuài)速目标查找問(wèn)题，如(rú)将事件人(rén)的截图输入至侦查系统中，利用人(rén)形检索的功能(néng)，系统根据目标人(rén)的衣着、颜色分布、体态特征快(kuài)速地(dì)在事发点附近的多路摄像头中进行(xíng)全局搜索，查找出相似的目标，并将结果以快(kuài)照的形式输出，结合GIS地(dì)图进行(xíng)時(shí)空研判分析，刻畫(huà)出事件人(rén)的行(xíng)动轨迹。

　　3.行(xíng)為(wèi)事件辨识

　　对于行(xíng)為(wèi)事件的描述信息包括：车辆行(xíng)為(wèi)如(rú)违反交通(tōng)信号指示灯、超速行(xíng)驶、违反行(xíng)车标识、礼让行(xíng)人(rén)、交通(tōng)流量统计等多种行(xíng)為(wèi)特征描述；人(rén)体行(xíng)為(wèi)如(rú)越界、區(qū)域、徘徊、遗留、聚集、人(rén)流量统计等多种行(xíng)為(wèi)特征描述；物(wù)体行(xíng)為(wèi)如(rú)遗留、丢失、位移等行(xíng)為(wèi)特征描述。