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五分钟读懂视频大数据分析

发布时间:2021-10-11 02:22浏览次数:
本文摘要:发展至今,大数据仍然为互联网企业独特,而是渐渐沦为覆盖面积各行业、可以为明确业务服务的技术。如今,春节不仅演化成了一年一度的“人口迁移”大节,还成了交通、安保等领域拒绝接受技术检验的关键时刻,交通纾缓以及火车站、汽车站、机场等场所的安全性防止工作皆是重中之重。人剩则为患,视频大数据分析技术在其中分担了极大的起到。 在简单环境下对人、车、物的多重特征信息提取和事件检测,从而有效地区分行人与阻碍物体,这种准确的客流统计资料必不可少智能摄像机监控。

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发展至今,大数据仍然为互联网企业独特,而是渐渐沦为覆盖面积各行业、可以为明确业务服务的技术。如今,春节不仅演化成了一年一度的“人口迁移”大节,还成了交通、安保等领域拒绝接受技术检验的关键时刻,交通纾缓以及火车站、汽车站、机场等场所的安全性防止工作皆是重中之重。人剩则为患,视频大数据分析技术在其中分担了极大的起到。

在简单环境下对人、车、物的多重特征信息提取和事件检测,从而有效地区分行人与阻碍物体,这种准确的客流统计资料必不可少智能摄像机监控。据报,元宵节当天,南京夫子庙先后涌入近70万观灯市民,人流峰值曾超过了11.5万人。(数据源于海康威视)观灯不会中用于的双目客流摄像机在双镜头立体光学的基础上,需要对游客的游走和体重展开过滤器,并可以融合后末端客流量统计分析系统,帮助南京公安及时展开客流管控,一旦客流量统计分析系统检测出入口客流数据快速增长远超过预期,指挥部立刻通报该出入口的民警采行人员引领、限流和的组织人墙措施,从而确保赏灯的有序性和安全性。

为什么摄像机需要自动过滤器检验信息呢?视频大数据分析必须经过三个层面的问题,一是目标检测和追踪,二是目标辨识,三是不道德辨识。设想一下,在一帧视频内容里,我们首先要把人从周围环境中分离出来(目标检测),然后分析出有这个人是谁(目标辨识),最后通过对其肢体动作分析,获得他在干什么(逗留还是游走,或者其他不道德)的结论,甚至推理小说出有他即将干什么(不道德解读)。

目标检测和追踪(你在哪儿)可见,这三个层次是依序连贯的,目标检测是目标辨识的基础,而不道德辨识是目标辨识的高级阶段,这三个层次总体包含了摄像机智能过滤器的功能。其中视频目标检测和追踪具备很强的实用价值,主要应用于在视频监控、智能交通、嵌入式、机器人导航系统等领域。以下是几种常用的动态视频目标检测方法:背景减除:背景的建模是背景减除方法的技术关键,它一般需要获取相对来说较为全面的运动目标的特征数据,但对于动态场景的变化,如光线太阳光情况和外来牵涉到事件的阻碍等也尤其脆弱。

时间差分:又称邻接帧劣方法,利用邻接帧图像的相加来萃取出有前景移动目标的信息,对于动态环境具备较强的自适应性,但一般无法几乎萃取出有所有涉及的特征像素点,在运动实体内部更容易产生空洞现象,只需要检测到目标的边缘,当运动目标暂停运动时,一般时间差分方法之后过热。光流:基于光流方法的运动检测使用了运动目标随时间变化的光流特性,该方法的优点是在所摄场所运动不存在的前提下也能检测出有独立国家的运动目标。大多数的光流计算方法非常简单,且抗噪性能劣,如果没尤其的硬件装置则无法被应用于仅有帧视频流的实时处理。

目标辨识(你是谁)目标辨识主要是辨别视频的内容是什么,如通过人脸识别技术超过判断目的。目标辨识的过程是将待辨识的目标与登录的目标库中的特征展开较为,以确认否与该库中的某一目标相匹配。其方法主要有:几何特征法、神经网络法、隐马尔可夫模型法、利用人脸侧面像的轮廓展开辨识等。

目前,该技术的可玩性在于光照条件的转变、角度的有所不同、遮盖,人脸识别技术中还包括人脸表情的变化、年龄快速增长等带给的变化。不道德辨识(你在干什么)不道德辨识即是不道德解读,它对数据分析结果的应用于极其重要,因为其问了目标“即将干什么”的问题,可以基于解读的结果展开预判。例如,在各种光照变化、人群遮盖等简单环境下,涉及机构可以通过视频数据分析估算人群数量和密度,同时检测人群过密、出现异常挤满、逗留、顺行、恐慌等多种异常现象,构建根本性活动、最重要区域的人流统计资料与掌控,并获取动态报警功能。深度自学(仿效人脑机制说明数据)在视频大数据分析的三个层次中,目前研究热点主要集中于在目标辨识和不道德解读两大领域。

学术界和产业界最后的目的是让计算机不具备人类眼睛和大脑的功能,“看见”并“领会”到图像和视频上的信息。在明确技术手段上,业内往往使用计算机视觉技术,尤其是以深度自学为基础的计算机视觉技术近年来在视频分析中获得广泛应用。计算机视觉技术所指的是依赖算法,在没其他辅助信息的前提下,仅有根据图片像素信息分析出有图像的语义,一般分成图像提供、预处理、特征提取、检测/分区和高级处置。


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