大数据下的智能视频监控课件.ppt

1、大数据下的智能视频监控*目录客户遇到的问题大数据体系结构解决方案我们的客户碰到的问题？视频图像信息现状 到2015年，各级公安机关要围绕视频监控技术的深度应用，建立互联互通并可在授权范围内互控的多级视频图像信息共享平台，以满足各部门、警种以及情报研判、指挥通信、侦查破案、治安防控、社会管理、反恐防暴、维稳处突、规范执法等工作对视频图像信息的需求，逐步将视频监控技术打造成公安机关新型的专业技术。2012全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书缺乏业务深度应用、综合应用视频图像信息现状 各部门、各个系统都在信息化，但缺乏统一的城市信息化标准体系，不能连接起来发挥综合效应。存在信息孤岛，系统融合

2、有限看的清更高清晰度更佳的色彩更低的照度*看的见枪机球机枪机和球机联动控制周克华案件反映的视频监控存在的问题 视频监控都是事后调用，并图像中的嫌犯真正面孔很难分辨 信息检索速度太慢往往丧失破案时机 视频源数据存在信息孤立，无法进行相关分析 事前防范体系不到位，让犯罪分子有机可乘 长沙市警方回看视频超过2000人，回看视频相当于83万部电影 南京市已装视频监控点位25万多台如何做到事前和实时防控？少数派报告鹰眼 大数据体系结构大数据的定义 大数据非常大，成爆炸性增长 在这庞大的数据当中蕴含着大量的关键数据。在经过分析提炼之后，这些关键数据将创造巨大的经济和社会价值南京市一个月所产生的数据：25万

3、台视频1个月产生的数据：250,00021.1G30天=158,250,000G所需2T硬盘：158,250,000G2,000G=1,582,500块大数据的三大转变 大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样 研究数据之多，以至于我们不再热衷于追求精确 关注的焦点不再热衷于寻找因果关系，而是看中数据的相关性问题：视频、图片、声音都是非结构化的数据，这些数据无法存入预定意义的结构化的表格中大数据的架构大数据解决方案CASECASE方法论实施步骤1 1，2 2步骤：第一步：将视频流转化为JPEG图片，也可以直接从前端摄像机获取第二步

4、：将JPEG图片进行语义化描述实施步骤3 3，4 4第三步：按照时间轴的概念记录以上信息，与图片和摄像机信息关联，便于检索；第四步：将不同摄像机的语义化信息，在数据挖掘服务器中进行相关性分析，可以借助时间信息、地理信息、天气信息等鱼骨图的启示方法：将非结构化的数据转变为结构化的数据 将图像、图片进行语义化描述 特征性数据进行关联分析2022-7-2619行为分析行为分析全景拼接全景拼接视频诊断视频诊断视频摘要视频摘要枪球联动枪球联动4.使用多个枪机覆盖全景，用户在大屏画面使用鼠标点击画面，球机快速移动到相应的点击位置，并可以实现对画面框选放大，显示详细的细节信息。5.对视频进行浓缩摘要和检索处理，去掉一些没有动态目标的过程，并在视频中根据对象的特征来进行查找目标1.计数、越界、徘徊、轨迹、物品遗留/遗失、进出区域检测等2.最大支持5路1080P拼接，帧率可达15帧3.视频遮挡、视频丢失、清晰度异常、偏移、亮度异常、偏色、噪声干扰、视频画面冻结等诊断专注于视频数据的分析和应用，初步形成行为分析、全景拼接、视频诊断、枪球联动、视频摘要五个领域的产品系列，提大地提升了视频图像的应用领域和易用性。智能分析产品系列