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感知型智能攝像機讓視頻內容可檢索?

閱覽次數:2,314 次  發(fā)布日期: -0001-11-30

成都弱電公司訊:

行業(yè)方向的探討相對枯燥,此類(lèi)產(chǎn)品主要應用于交通、公共場(chǎng)所的安防等場(chǎng)景。但一旦技術(shù)成熟,放到民用市場(chǎng),一個(gè)可以讓視頻里面但信息數據化但攝像頭是有著(zhù)很大想象力的。這里從感知型攝像機延展開(kāi)做下分享。

1、核心技術(shù):讓視頻內容可辨認

直到今天,絕大部分的成都視頻監控都還僅僅停留在實(shí)時(shí)瀏覽和錄像,無(wú)法辨認畫(huà)面中的內容,更談不上思考和行動(dòng)。

假如成都視頻監控能夠通過(guò)機器視覺(jué)和智能分析,辨認出監控畫(huà)面中的內容,并通過(guò)后臺的云計算和大數據分析,來(lái)做出思考和判斷,并在此基礎上采取行動(dòng),我們就能夠真正的讓成都視頻監控代替人類(lèi)去觀(guān)察世界,這就是感知型攝像機(IntelligentIPC)的緣起。

感知型攝像機可基于視頻的智能分析,辨認出監控畫(huà)面中的內容,并對其進(jìn)行語(yǔ)義描述和最佳圖片抓拍,然后通過(guò)后端云計算平臺進(jìn)行分析,代替我們做出思考和判斷。

擁有感知能力的感知型攝像機,相當于物聯(lián)網(wǎng)中的一個(gè)一個(gè)視覺(jué)傳感器,大量攝像機感知的海量信息,進(jìn)入大數據和云計算平臺,使我們不僅能從單個(gè)攝像機中辨認內容作出判斷,還能從海量的監控數據中,作出深度分析和挖掘。

2、三種分歧的感知型攝像機

根據監控場(chǎng)景和需要辨認的內容,目前感知型攝像機主要分為以下三類(lèi)產(chǎn)品:特征分析攝像機、車(chē)輛卡口攝像機、人員卡口攝像機:

1)特征分析攝像機

特征分析攝像機適用于相對開(kāi)闊的場(chǎng)景,能在較為寬廣的畫(huà)面中捕獲人、車(chē)、物等目標,并準確辨認出每一個(gè)目標的類(lèi)型、大小、顏色、方向、速度……然后生成語(yǔ)義與圖片信息,送入后端大數據平臺。

特征分析攝像機基本原理:

通過(guò)特征分析攝像機,將場(chǎng)景中的運動(dòng)目標全部提取出來(lái),并且對每個(gè)運動(dòng)目標進(jìn)行軌跡跟蹤,在持續跟蹤的過(guò)程中對該目標進(jìn)行特征分析,例如:人車(chē)物屬性、顏色、方向、速度、尺寸等特征屬性,最后與該目標的最佳圖片一并輸出。

特征分析槍機用于辨認固定視野范圍內的人、車(chē)目標。

在一些視野范圍更大的場(chǎng)景中,遠處的目標較小,假如采用特征分析槍機,雖然目標也能被檢測到,但可能無(wú)法準確辨認特征。這類(lèi)場(chǎng)合更適合采用槍球聯(lián)動(dòng)特征分析攝像機。槍機負責全景拍攝和目標檢測,球機負責特寫(xiě)跟蹤和特征辨認。通過(guò)球機變倍,即使目標較小,其特征也能被準確辨認。對于目標較少的場(chǎng)景,可采用一槍一球;對目標較多的場(chǎng)景,可采用一槍多球。

2)車(chē)輛卡口攝像機

車(chē)輛卡口攝像機專(zhuān)門(mén)針對車(chē)。雖然特征分析攝像機也能辨認車(chē),但其主要應用于視野較大的場(chǎng)景,難以辨認車(chē)牌、車(chē)標等更具體的特征信息。通過(guò)拍攝視野較小的道路斷面,此類(lèi)產(chǎn)品能夠準確抓拍和辨認車(chē)牌信息,也能準確辨認車(chē)標、車(chē)型、車(chē)身顏色等更豐富的車(chē)輛特征。

3)人員卡口攝像機

除了顏色、方向等基本特征信息,很多重點(diǎn)場(chǎng)所還需要準確辨認和抓拍人臉照片,以便于開(kāi)展人臉辨認等深度應用。這類(lèi)場(chǎng)所非常適合人員卡口攝像機的部署。

人員卡口攝像機專(zhuān)門(mén)針對人。同樣的,雖然特征分析攝像機也能辨認人,但其主要應用于視野較大的場(chǎng)景,難以準確抓拍人臉及辨認更豐富的人員特征信息。人員卡口攝像機通過(guò)視野較小的斷面視頻,能夠準確抓拍最佳的人臉照片。而且,通過(guò)專(zhuān)利技術(shù),人員卡口攝像機還能抓拍人的整個(gè)輪廓,即使背對鏡頭,頭的輪廓和全身也能準確抓拍。同時(shí),可辨認人員行進(jìn)的方向、速度等特征。

3、應用場(chǎng)景在哪里?

感知型攝像機目前后端智能化的產(chǎn)品,成本會(huì )低很多,同時(shí)可為智能分析的規?;渴鹛峁l件,結合后端的大數據平臺,主要可應用于基于大數據的平安城市安保。

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