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什么是:视频结构化,即视频数据的结构化处理,就是通过原始视频进行智能分析,提取出关键信息,并进行文本的语义描述。一段视频里通常需要提取这三类关键信息:一类是运动目标的识别,也就是画面中运动对象的识别,人?车?二类是运动目标特征的识别,也就是画面中运动的人、车、物有什么特征,如果是人,是男人还是女人,有没有戴帽子眼镜,穿什么颜色的衣服等等;第三类是运动目标的轨迹分析,也就是画面中人或车是左转了还是右转了或是徘徊了等等。我们怎么去认知:视频监控系统是城市公共安全综合管理的重要组成部分,面临着深度应用的巨大挑战。目前应用的瓶颈是视频信息如何提取,以及如何解决存储问题。解决这一问题的核心技术即是视频结构化。用视频结构化技术改造传统的视频监控系统,使之智慧化、语义化和情报化。

新型智慧城市建设浪潮下,全国各个城市的工地管理成为城市管理的难题,特别是建筑工地渣土车运输过程中各种乱象丛生。如何有效规范渣土车运营、渣土的合法倾倒已经成为了政府相关管理部门须严肃应对的问题。目前各大城市已基本形成覆盖全市主要干道及关键路口的城市视频监控系统网络。主要采用的做法就是利用已建成的视频监控智能前端采集视频数据作为分析应用的基础,通过渣土车的特征和关键信息,从众多的视频数据中识别出渣土车,并判断所识别车辆的行为是否合法,如箱盖是否盖好、车辆是否超载和洒漏等,利用分析的结果与监管清单进行比对分析,从而确认车辆的合法性和合规性。

一,要核对建筑结构,看看图纸中的建筑机构、功能分区、点位布置是否与现场情况一致。二,要根据图纸的拓扑图、结构图研究设计所采用的技术方案,对其可行性进行论证。几乎建筑设计院的智能化图纸都是辣鸡……要么是落后技术,产品你都找不到,优质液晶拼接屏要么压根就是光标个点位,几乎都需要二次深化设计。三,液晶拼接屏品牌要与其他安装专业如暖通、强电、消防、上下水、装饰等专业进行图纸会审,确定各自设备、管道安装位置,查找是否有图纸冲突的情况。几乎都有,设计院的图纸很少有整体审核的,都是各做各的,做完了就搓给甲方了,像什么通风口与照明冲突了,上下水与通风冲突了,智能化前端设备附近没有强电插座了(比如信息发布设备)等等情况都很常见。

“平安城市”在2004年到2006年间提出,随后全国各地在视频监控系统领域进行了大量的建设。整个城市范围内安装着数以万计的摄像头,为治安防控、刑事案件侦破等工作提供了有力的帮助。但随着摄像头数量的增加,以及由此带来的巨量信息,反而成为了实际操作中的负担,比如回看视频就特别费时费力。许多城市安装了大量的摄像头,但是平时难以发挥用处,只有需要破案的时候才会派上用场。AI智能破解监控系统的人脸识别历史难题传统的监控系统存在这样一些痛点:1.海量视频信息粗放而不准确,亟待炼“矿”成“金”;2.由于视频量大,回看费时费力,人工方式应对乏力;3.海量存储的视频无法随时调用,不够灵活;4.原有系统的效能没有被充分利用,99%的信息长期处于“休眠”状态。

城市管理发展至今,已从原来的信息化管理转变为智能化管理,随着大部制改革,管理的范围也变得越来越大,包括市容、环境、园林和广告等很多方面。特别是基于智能视频分析技术的应用,城市管理愈发智能化。基于智能视频分析技术和深度学习算法的城市综合管理应用方案应运而生。针对城市管理中经常出现的城管难问题,如乱堆物料、占道经营、流摊小贩等现象,通过应用智能视频分析技术,采用高性能的专用GPU服务器,对城市管理的违法行为进行智能分析;利用现有的视频数据,经过数据分析和深度学习,形成结构化的视图库,形成上层的业务应用,从而实现城市管理的占道经营、出店经营、游摊小贩、垃圾堆放四种违法行为类型的智能分析和识别,并对发现的违法情况进行自动报警(如图)。

在警务识别方面,目前主要依赖的AI技术主要有步态分析及行为识别,对检测对象的身体特征和运动姿态进行分析,快速锁定目标人群,提升公安系统信息化水平。步态分析及行为识别能够根据人的姿态、步态、穿着识别对象,并跨越镜头将该对象的运动轨迹画出来。在的助力下,警务识别不再依靠单纯的人工,而是通过大数据智能系统,实现智能化识别与锁定。

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