淺析視頻結構化在安防行業的應用

□ 文 /張巖

隨著AI技術在安防行業的落地，基于視頻圖像分析的人工智能技術的發展變得逐漸成熟，包括人臉識別，車輛識別，人體識別等技術逐漸被應用在安防行業中的各個領域，視頻結構化技術也不例外，近兩年也猶如雨后春筍般在安防行業應運而生，尤其是公安系統應用中發揮了重要的作用。

視頻結構化在安防行業應用的必要性

視頻監控是安防行業的核心，無數的前端感知設備采集了大量的視頻資源。如果沒有視頻結構化技術，會面臨哪些應用上的問題呢?

第一，視頻監控視頻調閱耗時耗力，以人工方式進行檢索，效率低下。主要表現在：首先，實時視頻監控任務大部分仍由人工完成，既沒有足夠多的屏幕供觀看，也不可能安排足夠多的人員24小時盯著屏幕；其次，需要對所有的視頻錄像進行逐秒瀏覽才能發現重點圖像，這無疑工作量巨大，甚至猶如大海撈針；其三，即使找到了重點圖像，人工抓拍，并且要記錄下對應的原始視頻圖像的時間點等也是工作量很大，效率很低。由于工作人員長時間觀看視頻錄像，容易產生視覺疲勞，還有可能漏掉重要圖像和線索。

第二，按照公安機關對視頻監控系統建設的相關規定，一般要求視頻監控系統具備至少30天連續視頻圖像存儲能力，并能自動循環覆蓋存儲。實際工作中，只有在查處大要案事件時才會調閱視頻監控資源，查找嫌疑人或可疑物品，并隨案保存相應視頻資料。多數視頻圖像沒有經過信息梳理、采集、保存使用，有價值的視頻圖像信息存在被覆蓋、被流失、被放棄等問題，造成大量有價信息淹沒于數據海洋中，成為數據垃圾，嚴重降低了視頻監控系統的建設成效。

第三，現有視頻監控系統存在著缺乏深度應用模式、視頻數據智慧化程度不高等突出問題。隨著智能化技術普及使用，市場漸漸不再滿足于現有的智能化技術種類，如何通過對視頻內容的分析和處理，快速準確地發現有效線索，充分發揮視頻資源的作用是當前迫切需要解決的問題。

因此，從以上幾個方面來看，為了解決警力不足、效率偏低、應用不深入等問題，安防行業需要新一代智能視頻分析技術，視頻結構化技術的產生能夠很好的解決以上問題，可以在安防行業應用的廣度、深度上實現突破。

視頻結構化在安防行業的應用

當前，許多國內監控企業正在全面開展視頻結構化技術研究和產品開發，建立完全自主知識產權的技術體系。天地偉業作為全球領先的智能安防解決方案提供商，通過發揮自身在人工智能和視頻圖像處理等方面的技術優勢，推出一系列的視頻結構化產品，其中包括基于AI嵌入式芯片的“天智”系列4K視頻結構化相機和“天眼”系列900萬像素的車輛結構化相機，以及X86架構的視頻結構化分析服務器和視頻結構化平臺軟件等產品和解決方案，可以實現同時提取視頻中機動車、非機動車和行人的特征信息。車輛特征信息包括車牌、車型、車款、車身顏色、年檢標、遮陽板、紙巾盒、掛件、擺件、不系安全帶、開車打電話、特種車輛等細分特征。非機動車特征信息包括：非機動車分類、姿態、車身顏色、乘客性別、頭部特征、附屬物品、上身顏色、上身款式、目標方向、目標速度等。行人特征信息包括：性別、年齡段、上身顏色、上身紋理、下身顏色、下身類別、頭部特征、附屬物品、目標方向、目標速度等。解決對人、車、非機動車等目標的特征識別和快速檢索，以實現預警、布控、研判等多種應用，提高辦案效率。

經過視頻結構化處理后，可以達到如下目的：首先是視頻查找速度得到極大的提升。視頻結構化之后，從百萬級的目標庫中（對應數百到一千小時的高清視頻）查找某張截圖上的行人嫌疑目標，數秒即可完成，在結構化基礎上進行檢索查詢，可以解決快速目標查找問題。

其次，結構化視頻數據的存儲占比可以極大的降低。經過結構化后的視頻，存儲人的結構化檢索信息和目標數據不到視頻數據量的2%；對于車輛，不到1%； 而對于行為的則降得更多。存儲容量極大地降低，可以解決視頻長期占用存儲空間的問題。

最后，視頻結構化可以盤活視頻數據，可作為數據挖掘基礎，視頻經過結構化處理后，存入相應的結構化數據庫和結構化視頻圖像資源服務器，對各類的結構化數據庫可以進行深度的數據挖掘，充分發揮大數據作用，提升視頻數據的應用價值，提高視頻數據的分析和預測功能。

除了公安行業，視頻結構化技術的應用場景也可以在智能交通展開。目前電警卡口在圖偵上的應用需求和頻率早就超越了交警，因為案件基本都要與車輛發生聯系，這能找出很多的線索。而卡口電警對于車輛的抓拍角度是相對固定的，能夠開發出相應的車輛特征識別技術，電警卡口屬于業務需求和技術實現的一個很好的匹配點。這就是視頻結構化的應用儲備，國內有部分廠家已經開發出的攝像機能突破平面圖像特征的局限，得到更精準的三維系信息，如人體數量，高度，物體長度等。為此，人們對于監控視頻中有價值的信息挖掘不僅只是局限于當前車輛、人的基本信息，在應用市場的不斷推動下，可以不斷對視頻結構化提取的關鍵信息進行有效補充，為最終的大數據平臺提供更有價值的數據入口。海量監控視頻中蘊含著巨大的能量，把數據挖掘出來，視頻結構化技術及其產品不僅讓視頻大數據成為可能，更是為深度的行業應用提供源源不斷的動力。

總之，當智能的視頻結構化技術與安防行業結合， 憑借視頻內容信息處理和網絡化共享應用兩大特點，視頻結構化技術可全面實現監控視頻信息的情報化、視頻監控網絡的智慧化，并強化警務視頻應用的普適性。最終實現以機器自動處理為主的視頻信息處理和分析，并且通過技術手段轉化為安防工作可用的情報；實現監控網絡之間、端與端之間，甚至警種之間的信息共享和主動互操作，實現主動監控、自動聯網分析等功能。

視頻結構化技術面臨的問題和前景

作為一項視頻處理的核心技術，算法對環境比較敏感，受環境干擾大，光線、雜物、惡劣天氣、晃動都會影響實際效果。實現高效精準的視頻結構化描述技術成為今后一段時間各個算法研究機構努力的方向。隨著計算機視覺前沿技術的日益成熟，深度學習、高性能計算、海量訓練數據、多維信息結合、大數據挖掘分析、目標跟蹤、現有算法的優化都將有力快速推動視頻結構化分析技術、算法效果的逐步提升。能夠根據不同的復雜環境進行自動學習和過濾，能夠將視頻中的一些干擾目標進行自動過濾，能夠將視頻中的一些干擾目標進行自動過濾，從而達到提高準確率。

從應用前景看，視頻監控技術所擁有的市場潛力為視頻結構化描述提供了廣闊的應用前景。全面開展視頻結構化描述技術研究和產品開發，建立完全自主知識產權的技術體系，不但對我國安防行業的健康發展極為重要，也可以大力帶動相關芯片制造、軟硬件產品開發等一大批民族產業的發展。

在大數據時代，利用視頻結構化描述技術實現視頻圖像結構化數據提取，將是公安機關實現安防大數據應用的重要基礎建設。視頻結構化描述技術緊緊抓住視頻內容信息處理和網絡化共享應用的主線，力爭經過若干年的技術攻關和系統建設，全面實現監控視頻信息的情報化、視頻監控網絡的智慧化，強化警務視頻應用的普適性；全方位拓展視頻在警務工作中的應用模式，大幅度提高技術的易用性，實現以業務民警為中心的隨時隨地的靈活、簡單、多樣的視頻按需服務應用。從海量視頻到結構化技術提取關鍵信息數據，再到大數據平臺及其行業應用，這個是監控企業的產品發展主線，也代表了新時期下關乎于安防創新的新思路。未來，視頻結構化技術還需要構建自身的標準化發展體系，不斷突破與創新，將智能安防推向更高的發展層次。

實際上，中國有AVS標準，視頻的所有產品都可以納入該體系下，在該體系下進行視頻的去偽存真，進行視頻的二次分析合并，挖掘，進行實時和事后的智能分析，結合行業管理，將視頻應用深入到行業的各種應用。不論是垂直行業，還是平安城市，未來視頻都是最直觀的資源，它將類似于企業的數據，因而針對視頻的深度應用將是未來安防發展的必然。