格灵深瞳:视频大数据时代下的安防监控发展之路
五谷丰登城市的建设,早已走到了十几个年头。在经历了前端建设、高清改建、视频联网之后,如何仅次于效率地利用这些前端设备所收集的视频信息,出了安防监控行业仅次于的挑战。一方面,一台摄像机24小时不时地录音图像,时间幸了,产生的数据量是十分难以置信的。 世界上每生产两块硬盘,就有一块用作存储安防监控的视频数据。就拿北京市为事例,在北京,用作安全监控的摄像头数量多达了200万个,每一个摄像头都在24小时不时地录音图像。
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本文摘要:五谷丰登城市的建设,早已走到了十几个年头。在经历了前端建设、高清改建、视频联网之后,如何仅次于效率地利用这些前端设备所收集的视频信息,出了安防监控行业仅次于的挑战。一方面,一台摄像机24小时不时地录音图像,时间幸了,产生的数据量是十分难以置信的。 世界上每生产两块硬盘,就有一块用作存储安防监控的视频数据。就拿北京市为事例,在北京,用作安全监控的摄像头数量多达了200万个,每一个摄像头都在24小时不时地录音图像。

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五谷丰登城市的建设,早已走到了十几个年头。在经历了前端建设、高清改建、视频联网之后,如何仅次于效率地利用这些前端设备所收集的视频信息,出了安防监控行业仅次于的挑战。一方面,一台摄像机24小时不时地录音图像,时间幸了,产生的数据量是十分难以置信的。

世界上每生产两块硬盘,就有一块用作存储安防监控的视频数据。就拿北京市为事例,在北京,用作安全监控的摄像头数量多达了200万个,每一个摄像头都在24小时不时地录音图像。这就意味著,每一天这些摄像头都会录音两百多万天的图像,折算一起,总时长将多达五千年。这样可观的数据量,必须花费极大的存储成本。

因此,一般情况下,间隔30天(或者更加短时间),就必须将之前存储的视频循环覆盖面积。这样做到的结果就是,不仅白白浪费了存储资源,而且还不会遗失大量的有效地线索。

另一方面,海量的视频数据还将带给另外一个问题:事后查找的工作量十分大。比如当再次发生了一起案件,侦查人员必须查找事发周边的监控视频,这就必须动用大量的人员去人工回看监控视频,不仅效率低落,而且还不存在人为漏掉最重要线索的可能性。针对上述行业状况,格灵深瞳发售了与视频大数据业务涉及的一系列产品,还包括“一个平台,三个系统”。威目视图大数据平台威目视图大数据平台基于视图结构化萃取的车型、车系、年款等关键信息,对套牌车、假牌车的分析展开有力核对;利用人体/人脸结构化辨识的信息,对目标指控人员展开较慢定位;因应视图结构化特征的模糊不清搜寻,以及对指控车辆/人员的意欲搜图等应用于,完全将传统的视图技术引领到智能时代。

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该系统在公安、交通等行业具备普遍的应用于场景,融合明确的办案流程和研判规则可以明显提升视侦的技术实力和办案效率。威目人脸识别系统是一套针对安防场景的软硬件一体化解决方案,具备静态人脸核对、动态人脸捕捉和辨识、人脸黑名单布控、人脸形同虚设、人证核对、身份证查重等功能,其核心引擎基于深度自学技术并经过海量的数据训练,针对安防、金融、形同虚设等场景自定义打造出,可普遍应用于公安刑侦、五谷丰登城市、地铁/机场/海关出入口、形同虚设等领域。该系统具备人脸捕捉能力强劲、辨识准确率低、海量数据动态检索、系统可扩展性强等特点。

融合格灵深瞳的浅瞳人眼摄摄像机,该系统可以取得比普通摄像头更高质量的人脸数据,从而很大提高辨识准确率。威目视频结构化系统接入海量视频数据,运用领先的深度自学及高性能运算技术,较慢精确地构建人/车/物等目标的检测、辨识与分析;使用模块化设计,硬件高度构建,不具备所发能力强劲、分析辨识定、运算速度慢、检索效率高等优势。主要功能还包括目标检测、分类与萃取,车辆特征辨识,人体特征辨识等。

威目车辆大数据系统威目车辆大数据系统致力于获取基于深度自学的新一代车辆深度辨识引擎,以在线云服务/离线SDK/韧一体的产品形式,让企业级用户和必要业务部门可以较慢应用于最差的车辆辨识技术。本产品主要针对抓拍车辆展开高精度的多特征辨识,还包括但不仅限于车牌辨识、车型辨识、车款辨识、车身颜色辨识、标志物辨识等。该产品目前已转入多地公安视频侦察系统和交通管理系统,协助公安部门展开案件的侦察布控以及交通管理部门展开更加高效地交通管理。视频大数据,即大数据技术和视频监控的融合。

这种创新性地牵头,将孤立无援的视频内容通过大数据技术的分析、处置和输入,以直观轮廓的可视化方式展开结果呈现出。这种改变为视频监控业务建构了更为智能高效的运作方式,让用户仍然必须花费大量的人力物力去查阅监控视频的每一帧图像,专门从事前预警和事后分析两个维度协助有关部门更为便利高效地积极开展工作,高效决策,较慢应付各种业务市场需求。


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