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[導(dǎo)讀] 安防領(lǐng)域擁有海量視頻圖像,人工排查耗時費(fèi)力,如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時智能檢索?如何將低效的人眼識別,變?yōu)樽詣泳珳?zhǔn)排查、快速追蹤目標(biāo)?人工智能的應(yīng)用,怎么讓我們的公共安全更有保障?這些,都需要智能視頻分析技術(shù)

安防領(lǐng)域擁有海量視頻圖像,人工排查耗時費(fèi)力,如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時智能檢索?如何將低效的人眼識別,變?yōu)樽詣泳珳?zhǔn)排查、快速追蹤目標(biāo)?人工智能的應(yīng)用,怎么讓我們的公共安全更有保障?這些,都需要智能視頻分析技術(shù)作為保障。

智能視頻分析能做什么?

智能視頻分析技術(shù)指計(jì)算機(jī)圖像視覺分析技術(shù),是人工智能研究的一個分支,它在圖像及圖像描述之間建立映射關(guān)系,從而使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內(nèi)容。

視頻智能分析通??梢苑譃閹撞糠郑哼\(yùn)動目標(biāo)的識別、目標(biāo)跟蹤與行為理解。涉及到模式識別、機(jī)器視覺、人工智能、網(wǎng)絡(luò)通信以及海量數(shù)據(jù)管理等技術(shù)。

在安防行業(yè)中有哪些應(yīng)用?

近幾年,隨著高清視頻監(jiān)控的逐步推廣和普及,視頻監(jiān)控市場已經(jīng)實(shí)現(xiàn)“看得見,看得清,看得明”,未來是向“提前看,看得懂”方向發(fā)展。

在視頻圖像中找出目標(biāo),并檢測目標(biāo)的運(yùn)動特征屬性,視頻分析可分為以下幾個功能模塊:周界入侵檢測、目標(biāo)移動方向檢測、目標(biāo)運(yùn)動、目標(biāo)消失和出現(xiàn)檢測、人流量統(tǒng)計(jì)、車流量統(tǒng)計(jì)等。

此外,針對一些不可見、模糊不清,或者是振動的圖像,智能視頻分析技術(shù)可以進(jìn)行部分優(yōu)化處理,以增加視頻的可監(jiān)控性能。具體包括:紅外夜視圖像增強(qiáng)處理、車牌識別影像消模糊處理、光變與陰影抑制處理、潮汐與物體尺寸過濾處理、視頻圖像穩(wěn)定系統(tǒng)等。

由此看來,相比較傳統(tǒng)監(jiān)控手段,智能視頻監(jiān)控技術(shù)無論是在圖像處理上還是節(jié)省人工上都有一個質(zhì)的飛躍,它通過更加高級的視頻分析能力為廣大用戶提供了一個更加全面的監(jiān)控服務(wù),讓用戶更加放心。

隨著政府和企業(yè)對智慧城市建設(shè)、社會監(jiān)控建設(shè)的持續(xù)投入,部署的視頻監(jiān)控設(shè)備也會越來越多,這也將會產(chǎn)生海量的視頻數(shù)據(jù),從而也會推動安防向著智能和大數(shù)據(jù)的方向邁進(jìn)。

智能視頻分析技術(shù)發(fā)展遠(yuǎn)未觸達(dá)天花板

盡管基本的視頻分析技術(shù)已經(jīng)存在很多年,但是今天行業(yè)仍致力于將這項(xiàng)技術(shù)提高到一個新水平,并使用數(shù)據(jù)和分析洞察能力幫助解決業(yè)務(wù)問題并改善流程。例如,金融機(jī)構(gòu)不僅希望能夠利用監(jiān)控?cái)z像頭來獲取捕捉畫面,還希望完成諸如增強(qiáng)人力資源和優(yōu)化客戶服務(wù)之類的任務(wù)。

智能視頻分析技術(shù)的開發(fā)與完善需要企業(yè)對新業(yè)務(wù)流程、人員和技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行持續(xù)不斷的投入與改進(jìn)。目前,盡管全球資本市場已經(jīng)投入了數(shù)十億美元,但智能視頻分析技術(shù)的發(fā)展還遠(yuǎn)未觸達(dá)天花板。

據(jù)《安全自動化(國際版)》估計(jì),到2022年,智能視頻分析將占視頻監(jiān)控市場的約13%,智能視頻分析技術(shù)在未來30年內(nèi)的市場潛力可能達(dá)650億美元左右。這在一定程度上反映了智能視頻分析市場潛在規(guī)模的尺度。

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