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视频结构化分析服务器采用目标检测、对象识别、深度学习等分析手段提取视频图像中的目标对象及运动轨迹;对目标对象进行分类为人、车、人骑车、行为、事件等不同类别;进一步提取目标的高层结构化属性特征包括目标颜色特征,分类特征,速度特征等,并把目标的轨迹信息以及高层特征形成高效的索引数据进行结构化检索。


一、核心功能

视频结构化分析服务器对于视频图像中尤其关注的人、车、非机动车类别的目标提供更深层次的结构化解析。对于视频图像中的人物,可进行人脸检测、人脸识别从而分析出人物的具体身份,并可提供行人的各种结构化特征属性信息,包括衣着和装饰物特征:上衣、裤子、裙子和连衣裙、鞋子、帽子、太阳镜墨镜、围巾、皮带腰带;携带物特征:单肩挎包、双肩背包、手提包、拉杆箱、雨伞;人体特征:头发、面部。

行人视频结构化

对于视频图像中的车辆,可进行多车道车辆检测、车头车尾检测识别功能,能够提取识别车辆的10多项结构化属性信息,包括车辆号牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、子品牌、车辆年款及各种车辆特征物信息,如:年检标、遮阳板、挂件、摆件、纸巾盒、安全带等。

车辆视频结构化


   人骑车结构化即对视频资源里的骑车行人进行结构化处理与识别,包括骑车人的衣着类型、配饰、体态、机动车颜色、朝向、车上人数、有无打伞等等与人骑车外部特征相关的结构化处理。

人骑车视频结构化

目标轨迹提取

   当结构化识别某行人、机动车、人骑车目标对象后,还可对目标对象的行驶轨迹进行快速提取,节省检索时间,一键确定目标对象行踪。

轨迹视频结构化


更详细的了解视频结构化的发展和详细功能,可以点击链接了解:盈丰娱乐视频结构化分析系统详细介绍

    二、结构化能力

    盈丰娱乐视频结构化分析系统采用深度学习、人工智能技术,对人、车、非机动车的进行各种属性的自动识别提取,具备业内最丰富的目标属性提取能力,为视频大数据的运用提供强大的技术支撑,主要结构化数据信息如下表。

视频结构化属性

三、应用场景

1、实时视频流结构化分析,系统基于结构化分析结果进行告警、检索和挖掘。

视频结构化实时分析


2、离线视频文件上传结构化分析,系统基于分析结果进行大数据分析、检索。

视频结构化离线上传分析


3、对接视频联网平台,接入大规模实时和离线视频,统一进行视频结构化分析,构建视频大数据深度应用平台。

视频结构化集群分析



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