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    视频云

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    背景与挑战


    城市公共场所往往有成千上万路监控摄像头遍布街头,昼夜不停地监控和录像,在改善社会治安的同时也产生了海量的视频数据,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。而有时为了找到一个线索,一线民警往往夜以继日,加班加点地查看多个摄像头的数十个小时视频,精神上高度紧张,身体上超负荷工作,对侦查人员的精神和身体都是巨大的透支。


    解决方案

     海量视频结构化处理逻辑

    蛙视云方案蛙视是将“看视频“提升至”搜视频“-即视频2.0的里程碑式的重要产品,其基本原理是通过云计算并行架构,将视频中的各种元素转换为结构化描述数据,然后根据搜索条件,对这些元素进行筛选拼接,实时生成用户所需的浓缩视频。

    系统可对接云存储、结合分布式计算技术,从根本上解决传统视频文件分析处理效率低下的问题;采用业界领先的浓缩摘要算法库,颠覆了传统查看浓缩摘要结果的方式——由看视频变为搜视频,从海量的视频数据中快速找到关键线索,让海底捞“侦“,不再是传说。

    系统架构

    系统功能


    视频摘要-海量视频秒级处理

    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)。


    视频检索-人车目标全局定位

    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,对快照进行二次检索。

    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,会将匹配度高的目标提前显示。

    视频摘要可以根据目标类型、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。

    设置运动方向筛选目标

    全局搜索分析-云摘要系统可对所有的视频摘要结果进行统一的目标检索。


    青绿色车辆全局搜索结果

    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。

    浓缩视频任意条件实时播放

    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。


    用户价值


    海量视频处理、告别看“视频”时代

    云计算并行计算框架,性能高出好几个数量级,节点间容错,且能够线性扩展。最小规模系统即可实现1080P高清视频1分钟端到端处理,可快速处理涉案的海量视频,快速定位人车目标影像,并形成浓缩视频进行播放,让一线民警珍惜时间,珍惜生命,远离原始视频。


    规格弹性扩展

    分布式框架可极速处理海量视图数据,系统规??傻岳┱?,按视频业务发展随需而动,永远不需要推倒重来;


    面向未来的云存储设计

    采用云存储,进而完全消除了上传下载的性能瓶颈,实现真正端到端海量吞吐读写,构筑面向未来的业务处理能力和系统平滑扩展能力;


    海量视频结构化、全局统一检索

    云摘要利用自主研发的先进机器视觉算法-实现对海量视图的结构化描述和浓缩,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)来秒级检索定位关键人车信息。


    图侦业务集成、业务深度融合

    支持与第三方视频侦查系统融合和被集成,用户可快速构建丰富技战法应用和智能化平台、并将结构化分析结果快速导入警务工作流、和业务紧密融合,实现有价值视图信息集中保存和应用;


    灵活部署、能力共享、互联网+

    打破烟囱式建设模式,对外提供统一IP和通用RESTful接口。系统可以作为基础设施独立部署使用,也可以对接三方平台提供更为灵活的视图摘要大数据服务,实现无处不在的视图大数据摘要服务。

    弗罗西诺内ac米兰预测

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