浅析视频结构化在安防行业的应用

□ 文 /张岩

随着AI技术在安防行业的落地，基于视频图像分析的人工智能技术的发展变得逐渐成熟，包括人脸识别，车辆识别，人体识别等技术逐渐被应用在安防行业中的各个领域，视频结构化技术也不例外，近两年也犹如雨后春笋般在安防行业应运而生，尤其是公安系统应用中发挥了重要的作用。

视频结构化在安防行业应用的必要性

视频监控是安防行业的核心，无数的前端感知设备采集了大量的视频资源。如果没有视频结构化技术，会面临哪些应用上的问题呢?

第一，视频监控视频调阅耗时耗力，以人工方式进行检索，效率低下。主要表现在：首先，实时视频监控任务大部分仍由人工完成，既没有足够多的屏幕供观看，也不可能安排足够多的人员24小时盯着屏幕；其次，需要对所有的视频录像进行逐秒浏览才能发现重点图像，这无疑工作量巨大，甚至犹如大海捞针；其三，即使找到了重点图像，人工抓拍，并且要记录下对应的原始视频图像的时间点等也是工作量很大，效率很低。由于工作人员长时间观看视频录像，容易产生视觉疲劳，还有可能漏掉重要图像和线索。

第二，按照公安机关对视频监控系统建设的相关规定，一般要求视频监控系统具备至少30天连续视频图像存储能力，并能自动循环覆盖存储。实际工作中，只有在查处大要案事件时才会调阅视频监控资源，查找嫌疑人或可疑物品，并随案保存相应视频资料。多数视频图像没有经过信息梳理、采集、保存使用，有价值的视频图像信息存在被覆盖、被流失、被放弃等问题，造成大量有价信息淹没于数据海洋中，成为数据垃圾，严重降低了视频监控系统的建设成效。

第三，现有视频监控系统存在着缺乏深度应用模式、视频数据智慧化程度不高等突出问题。随着智能化技术普及使用，市场渐渐不再满足于现有的智能化技术种类，如何通过对视频内容的分析和处理，快速准确地发现有效线索，充分发挥视频资源的作用是当前迫切需要解决的问题。

因此，从以上几个方面来看，为了解决警力不足、效率偏低、应用不深入等问题，安防行业需要新一代智能视频分析技术，视频结构化技术的产生能够很好的解决以上问题，可以在安防行业应用的广度、深度上实现突破。

视频结构化在安防行业的应用

当前，许多国内监控企业正在全面开展视频结构化技术研究和产品开发，建立完全自主知识产权的技术体系。天地伟业作为全球领先的智能安防解决方案提供商，通过发挥自身在人工智能和视频图像处理等方面的技术优势，推出一系列的视频结构化产品，其中包括基于AI嵌入式芯片的“天智”系列4K视频结构化相机和“天眼”系列900万像素的车辆结构化相机，以及X86架构的视频结构化分析服务器和视频结构化平台软件等产品和解决方案，可以实现同时提取视频中机动车、非机动车和行人的特征信息。车辆特征信息包括车牌、车型、车款、车身颜色、年检标、遮阳板、纸巾盒、挂件、摆件、不系安全带、开车打电话、特种车辆等细分特征。非机动车特征信息包括：非机动车分类、姿态、车身颜色、乘客性别、头部特征、附属物品、上身颜色、上身款式、目标方向、目标速度等。行人特征信息包括：性别、年龄段、上身颜色、上身纹理、下身颜色、下身类别、头部特征、附属物品、目标方向、目标速度等。解决对人、车、非机动车等目标的特征识别和快速检索，以实现预警、布控、研判等多种应用，提高办案效率。

经过视频结构化处理后，可以达到如下目的：首先是视频查找速度得到极大的提升。视频结构化之后，从百万级的目标库中（对应数百到一千小时的高清视频）查找某张截图上的行人嫌疑目标，数秒即可完成，在结构化基础上进行检索查询，可以解决快速目标查找问题。

其次，结构化视频数据的存储占比可以极大的降低。经过结构化后的视频，存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%；对于车辆，不到1%； 而对于行为的则降得更多。存储容量极大地降低，可以解决视频长期占用存储空间的问题。

最后，视频结构化可以盘活视频数据，可作为数据挖掘基础，视频经过结构化处理后，存入相应的结构化数据库和结构化视频图像资源服务器，对各类的结构化数据库可以进行深度的数据挖掘，充分发挥大数据作用，提升视频数据的应用价值，提高视频数据的分析和预测功能。

除了公安行业，视频结构化技术的应用场景也可以在智能交通展开。目前电警卡口在图侦上的应用需求和频率早就超越了交警，因为案件基本都要与车辆发生联系，这能找出很多的线索。而卡口电警对于车辆的抓拍角度是相对固定的，能够开发出相应的车辆特征识别技术，电警卡口属于业务需求和技术实现的一个很好的匹配点。这就是视频结构化的应用储备，国内有部分厂家已经开发出的摄像机能突破平面图像特征的局限，得到更精准的三维系信息，如人体数量，高度，物体长度等。为此，人们对于监控视频中有价值的信息挖掘不仅只是局限于当前车辆、人的基本信息，在应用市场的不断推动下，可以不断对视频结构化提取的关键信息进行有效补充，为最终的大数据平台提供更有价值的数据入口。海量监控视频中蕴含着巨大的能量，把数据挖掘出来，视频结构化技术及其产品不仅让视频大数据成为可能，更是为深度的行业应用提供源源不断的动力。

总之，当智能的视频结构化技术与安防行业结合， 凭借视频内容信息处理和网络化共享应用两大特点，视频结构化技术可全面实现监控视频信息的情报化、视频监控网络的智慧化，并强化警务视频应用的普适性。最终实现以机器自动处理为主的视频信息处理和分析，并且通过技术手段转化为安防工作可用的情报；实现监控网络之间、端与端之间，甚至警种之间的信息共享和主动互操作，实现主动监控、自动联网分析等功能。

视频结构化技术面临的问题和前景

作为一项视频处理的核心技术，算法对环境比较敏感，受环境干扰大，光线、杂物、恶劣天气、晃动都会影响实际效果。实现高效精准的视频结构化描述技术成为今后一段时间各个算法研究机构努力的方向。随着计算机视觉前沿技术的日益成熟，深度学习、高性能计算、海量训练数据、多维信息结合、大数据挖掘分析、目标跟踪、现有算法的优化都将有力快速推动视频结构化分析技术、算法效果的逐步提升。能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤，能够将视频中的一些干扰目标进行自动过滤，能够将视频中的一些干扰目标进行自动过滤，从而达到提高准确率。

从应用前景看，视频监控技术所拥有的市场潜力为视频结构化描述提供了广阔的应用前景。全面开展视频结构化描述技术研究和产品开发，建立完全自主知识产权的技术体系，不但对我国安防行业的健康发展极为重要，也可以大力带动相关芯片制造、软硬件产品开发等一大批民族产业的发展。

在大数据时代，利用视频结构化描述技术实现视频图像结构化数据提取，将是公安机关实现安防大数据应用的重要基础建设。视频结构化描述技术紧紧抓住视频内容信息处理和网络化共享应用的主线，力争经过若干年的技术攻关和系统建设，全面实现监控视频信息的情报化、视频监控网络的智慧化，强化警务视频应用的普适性；全方位拓展视频在警务工作中的应用模式，大幅度提高技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地的灵活、简单、多样的视频按需服务应用。从海量视频到结构化技术提取关键信息数据，再到大数据平台及其行业应用，这个是监控企业的产品发展主线，也代表了新时期下关乎于安防创新的新思路。未来，视频结构化技术还需要构建自身的标准化发展体系，不断突破与创新，将智能安防推向更高的发展层次。

实际上，中国有AVS标准，视频的所有产品都可以纳入该体系下，在该体系下进行视频的去伪存真，进行视频的二次分析合并，挖掘，进行实时和事后的智能分析，结合行业管理，将视频应用深入到行业的各种应用。不论是垂直行业，还是平安城市，未来视频都是最直观的资源，它将类似于企业的数据，因而针对视频的深度应用将是未来安防发展的必然。