监控视频识别分析系统

监控视频识别分析系统基于云计算平台，采用流式数据处理模式，使用多种图像智能处理分析技术，实现了监控视频的实时过滤与高效压缩，具备了对监控视频信息挖掘的能力，为各行业安防工作的能力提升提供技术手段。

随着视频监控技术的广泛应用，监控系统成为社会维稳、案件侦破、区域安防工作不可或缺的技术手段之一，目前监控系统主要亟待解决的问题如下：

录像时间延长：在实际中99%存储空间被无用的录像文件占据。如何通过技术手段和管理制度达到在有限的投资下提供更长的文件记录时间；
信息挖掘：采用模式、特征、色彩和元数据等多种智能技术，对五类信息进行挖掘、分析，达到及时发现嫌疑人实施犯罪的过程，了解其行踪，掌握其社会关系，有效提升治安防控的工作效率。

监控视频内容识别分析系统基于云计算平台，采用流式数据处理模式，使用多种图像智能处理分析技术，实现了监控视频的实时过滤与高效压缩，具备了对监控视频信息挖掘的能力，为各行业安防工作的能力提升提供技术手段。

监控视频内容识别分析系统

实时过滤与高效压缩
采用背景判别、动目标识别、图像"粒化-合成"和压缩等智能处理技术，实现了基于图像内容的去重，有效内容的提取与转换，达到了图像无用内容的过滤和高效的压缩，解决了有限存储空间内提供更长文件记录时间的矛盾，在同存储容量下延长录像保存时间4倍以下。
基于模式的事件语义分析
事件语义信息是指从视频中获取的可用语言描述的事件信息，目前可以提取的事件语义信息包括：禁止线/区域、发生车祸、人奔跑、翻越、人群聚集和遗留物等。
基于模式与特征的目标身份分析
可以从监控视频中提取：人脸和车牌两种目标身份信息，用于实时检测告警和资料检索两类应用。
基于纹理与形状的图像特征分析
可以从监控视频中提取：车辆类型、颜色、品牌和人衣服颜色等目标图像特征信息，用于资料检索的应用。
内容多模式的视频检索
通过建立事件语义信息、目标身份信息和目标图像特征信息的元数据索引和人脸特征索引，实现监控视频内容的检索。

优势	说明
自适应计算结构	通过分配调度与服务负载反馈形成平台的自适应计算结构，实现海量信息的智能处理。
流式处理实时发现	采用流式数据处理方式，结合模式、身份与特征分析技术，对关注目标进行实时发现与告警。
背景判别内容过滤	采用动目标与视频帧间内容的自动识别，有效地过滤无效内容，达到延长录像文件时间的目的。
视频粒化	使用动目标自动识别、提取与事件语义、身份、特征分析，对视频内容进行统一的"粒化"处理。
嫌疑人轨迹追踪	通过嫌疑人身份信息、生物特征信息以及嫌疑目标图像特征信息搜索，自动生成其时间、地点的行动轨迹。
视频检索	通过建立事件语义信息、目标身份信息和目标图像特征信息的元数据索引和人脸特征索引，实现监控视频内容的检索。