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【监控】智能监控视频图像分析的前沿技术

监控视频分析技术是指通过对视频画面的监控判断和检测分析,过滤掉视频画面中无用的或干扰的信息,抽取视频源中关键的有用信息,从而为刑侦工作的顺利推进提供直观且有价值的视频图像依据。视频图像侦查技术已成为新的破案增长点,视频图像业务已成为公安行业发展最快的业务。
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  监控视频分析技术是指通过对视频画面的监控判断和检测分析,过滤掉视频画面中无用的或干扰的信息,抽取视频源中关键的有用信息,从而为刑侦工作的顺利推进提供直观且有价值的视频图像依据。视频图像侦查技术已成为新的破案增长点,视频图像业务已成为公安行业发展最快的业务。

  目前的传统视频监控存在的典型问题即是采用以人海战术为主的视频线索查找,显然不能满足高效查找,因此急需高效的、自动的、智能的技术来实现上述的需求。对此,新兴的智能监控视频图像分析技术为解决上述需求提供了解决方案。

  监控视频图像分析技术智能化的主要标志之一是:系统由人眼的目视解释(视读)走向机器解释(机读)。智能监控视频图像分析技术将“人脑”对视频画面的监控判断、数据分析和提炼特征形成算法植入计算机,使计算机对视频画面能进行自动检测和分析。其借助计算机强大的数据处理能力和优良的算法设计,过滤掉视频画面中无用的或干扰的信息,并进行自动分析和抽取视频源中的关键的、有用的信息,从而使摄像机不但成为人的眼睛,也使计算机成为人的大脑。该领域被称为人工智能中的模式识别,其即利用智能分析技术提炼出视频流中人员和车辆等目标的各种行为特征和结构模式,从而形成核心算法;进而通过比对和分析判别,辨识出采集到的视频图像中的目标属于何种物体、何种行为,对目标的框架周长和行动轨迹打上标签,或根据已知行为、结构模式,利用模糊图像处理技术重建出真实可信的清晰图像。因此,智能监控视频图像分析技术的实现和应用将大大提高破案效率。

  目前主要的智能监控视频图像分析技术有如下几种。

  1,智能视频转码技术

  录像转码功能将各个不同厂家的案件视频录像转换为统一格式,为视频浏览、分析检索以及案件管理提供基础数据。

  视频格式识别技术能自动识别主流的视频格式,无须在调取录像时人工记录厂家设备型号、转码时再进行选择确定;基于“云计算”的智能批量转码和播放同步转码技术,实现了“即播即转”,能根据侦查需要自动调度转码进程,实现了案件数据准备的“零”等待;转码过程中模式选择的复杂度最高,快速转码通过重用模式信息,降低模式选择复杂度,从而减少转码时间。针对生僻的录像格式或无法调取录像的情况,则可通过屏幕录制工具进行转码。

  2,可信视频智能检索技术

  专门针对视频侦查业务对视频检索“可靠、高效、使用便捷”的要求而研发的可信视频智能检索技术,实现在“零漏检、低误检”的前提下,从海量视频录像中快速提取侦查员关注的重要视频片段,达到“少看、快看”的目的,方便于侦查员聚焦、观察、分析嫌疑对象。检索方法有区域活动目标检索、跨线检索、目标行进方向检索、目标类型检索(行人检索)、色彩检索等。不同的检索方法应用于不同的侦查场景,可以起到较好的检索效果。系统可根据侦查条件,提供多种组合检索方法,能更好地发挥检索作用,真正达到视频录像“快看、少看”的目标。大大缩短了观看视频的时长,减少了刑侦人员的工作负担。

  3,案件线索的时空分析技术

  时空分析是依据嫌疑目标时空关联关系,分析嫌疑目标的行为、轨迹和甄别嫌疑对象。时空分析包含:

  · 视频导航:刑侦员需调阅各监控点大量录像,支离破碎的信息不便于对嫌疑目标行为进行连贯性分析,为了在大脑中逐渐形成对嫌疑目标行为模式的综合思考和分析,按照拼接规则,将包含嫌疑目标的视频拼接播放,实现“电视剧”式嫌疑目标行为分析,进而甄别嫌疑目标;

  · 空间分析:展示嫌疑目标的空间分布、出现频度,进行分析;

  · 时序分析:通过时间轴,还原嫌疑目标活动时序;

  · 轨迹追踪:通过时间-空间约束关系,追踪嫌疑目标轨迹。

  通过对嫌疑目标的时空规律分析、嫌疑目标间的关联关系分析,逐步排查嫌疑目标,进而获得侦查线索直至破案。应用智能特征比对与关联分析等数据挖掘技术,不仅可提高分析比对、综合研判的效率,而且还可以通过对不同地区、不同时段的海量案件数据的研判分析,为串并案处理提供科学依据。

  4,图像增强技术

  操作方便、使用灵活的多种实际监控环境的图像增强功能,能帮助侦查员改善实际监控图像的质量,为侦查员提供可辨识的关键信息。针对需要局部增强的目标图像(如刑侦工作中最常见的低质量车牌图像和人脸图像),利用同一监控视频段中多帧图像序列间的互补信息,或同类目标对象固定的结构内容信息作为先验信息,通过图像超分辨率技术重建出与原始低分辨率图像最相似的高分辨率图像,增强实际噪声环境下低质量监控图像质量,恢复重点关注目标的细节信息,提高实际监控图像特征辨识的准确率。图像处理技术实现模糊图像的清晰化、校正畸变图像,对于提高视频侦查工作的质量具有重要的意义。例如运用国际领先的“基于形状语义的人脸超分辨率算法”,由于传统方法以像素值差异作为人脸相似性准则,但是由于环境噪声会对像素值产生干扰,导致相似性准则的精确性降低,对此,该算法在国际上首次提出了基于形状语义的人脸超分辨率算法,通过引入人对图像理解的形状语义信息,提高在噪声环境下重建人脸的相似性,攻克了环境噪声导致人脸重建图像质量急剧下降的重大技术难题,这对于增加实际监控人脸辨识的准确性,提高公安部门破案率具有重要意义 。

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