视频大数据可视化&视频结构化应用管理系统
视频大数据可视化&视频结构化应用管理系统
随着前几年社会资源视频融合项目的推进，各地都有不同规模的存量视频共享平台，我们整个社会城市数字化管理的程度越来越高，对于视频监控已经从传统的安防监控，实时观看与事后取证录像回放的初级需求进化到了更高层次的应用。这就是我们今天要说的视频结构化！
什么是视频结构化呢？
视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。
视频结构化描述是一种基于视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人类理解的结构化信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将非结构化的视频数据转化为人和机器可理解的结构化或者半结构化情报信息，并进一步转化为公共安全实战所用的情报数据，实现视频数据向信息化、情报化的方向转化，达到视频感知世界的智慧应用。视频结构化描述既是海量视频实现信息化、情报化转化行之有效的技术，也是当前公共安全领域中对视频结构化处理的一个指向性方案。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。在视频中把人作为一个可描述的个体展现出来，其中包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄范围、大致身高、发饰、衣着、物品携带、步履形态等多种可结构化描述信息；对于车辆的描述信息包括：车牌、车颜色、车型、品牌、子品牌、车贴、车饰物信息等多种车辆描述信息；对于行为的描述信息包括：越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为描述信息。
视频结构化大致又可以分为以下几类
行人结构化
对于视频图像中的人物，并可提供行人的各种结构化特征属性信息，包括衣着和装饰物特征：上衣、裤子、裙子和连衣裙、鞋子、帽子、太阳镜墨镜、围巾、皮带腰带；携带物特征：单肩挎包、双肩背包、手提包、拉杆箱、雨伞；人体特征：头发、面部。
对于视频图像中的车辆，可进行多车道车辆检测、车头车尾检测识别功能，能够提取识别车辆的10多项结构化属性信息，包括车辆号牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、子品牌、车辆年款及各种车辆特征物信息，如：年检标、遮阳板、挂件、摆件、纸巾盒、安全带等。
人骑车结构化即对视频资源里的骑车行人进行结构化处理与识别，包括骑车人的衣着类型、配饰、体态、机动车颜色、朝向、车上人数、有无打伞等等与人骑车外部特征相关的结构化处理。
当结构化识别某行人、机动车、人骑车目标对象后，还可对目标对象的行驶轨迹进行快速提取，节省检索时间，一键确定目标对象行踪。
在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。在视频中把人作为一个可描述的个体展现出来，其中包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄范围、大致身高、发饰、衣着、物品携带、步履形态等多种可结构化描述信息;对于车辆的描述信息包括：车牌、车颜色、车型、品牌、子品牌、车贴、车饰物信息等多种车辆描述信息;对于行为的描述信息包括：越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为描述信息。
在5G+AIOT的时代，视频结构化可以盘活视频数据，可作为数据挖掘基础，视频经过结构化处理后，存入相应的结构化数据仓库，对各类的数据仓库可以进行深度的数据挖掘，充分发挥大数据作用，提升视频数据的应用价值，提高视频数据的分析和预测功能。
视频结构化解决城市管理哪些实际问题？
我们在城市管理中基本上都是对人、车以及对应的行为、轨迹等管理以及对各种事件的应急响应！传统的视频监控都是靠人的眼睛去盯着视频看，以及靠人力去做一些事件的搜索管理，明显的效率低下！最近两年主要提倡的是机器视觉的可视化以及计算机视觉的可视化！也就是通过视频结构化的方式把我们平常用肉眼来观看与分析的视频信息转化成计算机能自动识别并做出相对应应急反馈的这样一个过程，在人工智能跟大数据的加持下使得我们的生产力达到又一次的飞跃！能够更加准确快捷的提高我们城市管理的应急响应速度与效率！
通过结构化之后，我们把人、车结构化出来，那么我们在人员流动、人员聚集、人数统计、人脸识别、人口权限管理、出租屋人员管理、城市人口数据人脸存档、车辆管理、车辆违停、车辆进出权限管理、城市卫生管理等等各个方面都能完成高效的效率提升。
存量视频的结构化价值赋能即能提高现有监控视频的利用率，也可以用最少的资金，分步骤分阶段的按照实际需求来部署结构化平台，同时按照所以部门的不同需求来完成应用业务平台的开发部署。最终完成我们城市大脑的大数据可视化平台建设！
