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以視頻搜視頻?智能視頻檢索或?qū)⒄Q生新曙光

近日,抖音上線(xiàn)了全新功能——以視頻搜視頻。該技術(shù)運(yùn)用了AI技術(shù)的新功能,用一個(gè)視頻內(nèi)的單幀畫(huà)面,對(duì)比其他視頻內(nèi)的幀,找到其他對(duì)應(yīng)的視頻。相比于過(guò)去的以圖搜圖,視頻搜視頻的檢索運(yùn)算量明顯升級(jí)。

以視頻搜視頻?智能視頻檢索或?qū)⒄Q生新曙光

在社會(huì)高速發(fā)展的今天,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)催生出人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等信息技術(shù),也催生出了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技等優(yōu)秀的初創(chuàng)企業(yè),也為同樣海量增長(zhǎng)的智能視頻信息檢索帶來(lái)了新的曙光。隨著中國(guó)第一個(gè)智能視頻分析方面的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T30147-2013《安防監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)智能分析設(shè)備技術(shù)要求》的發(fā)布,智能視頻檢索技術(shù)逐漸進(jìn)入人們的視線(xiàn)里。傳統(tǒng)的視頻檢索方法主要“人海戰(zhàn)術(shù)”,效率十分低下。主要原因是人類(lèi)的生理局限,長(zhǎng)時(shí)間專(zhuān)注于單一視頻畫(huà)面,容易造成人注意力低下,產(chǎn)生視覺(jué)疲勞,嚴(yán)重影響審看效率。其次因?yàn)槿搜蹮o(wú)法克服誤差,人眼的視覺(jué)疲勞極易忽略重要的目標(biāo)線(xiàn)索,因此,一段視頻往往需要花費(fèi)更多的時(shí)間進(jìn)行重復(fù)審看,大大增加了工作量,并且仍無(wú)法完全避免遺漏和誤差。

但隨著近幾年智能視頻分析技術(shù)的飛速發(fā)展,視頻檢索技術(shù)的出現(xiàn)則把人從單調(diào)、繁瑣的任務(wù)中解放出來(lái),利用視頻分割、自動(dòng)數(shù)字化、語(yǔ)音識(shí)別、鏡頭檢測(cè)、關(guān)鍵幀抽取、內(nèi)容自動(dòng)關(guān)聯(lián)、視頻結(jié)構(gòu)化等技術(shù),以圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像理解等領(lǐng)域的知識(shí)為基礎(chǔ),通過(guò)自動(dòng)化的智能分析預(yù)處理,將毫無(wú)邏輯的視頻內(nèi)容進(jìn)行梳理。從根本上看,視頻檢索技術(shù)應(yīng)用于安防監(jiān)控等都是以智能視頻分析技術(shù)為基礎(chǔ),智能視頻分析技術(shù)利用計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)分析技術(shù),通過(guò)將場(chǎng)景中背景和目標(biāo)分離進(jìn)而分析并追蹤在攝像機(jī)場(chǎng)景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)。

當(dāng)前,智能視頻檢索技術(shù)主要運(yùn)用在以下幾個(gè)方面內(nèi):

識(shí)別類(lèi)智能分析

以視頻搜視頻?智能視頻檢索或?qū)⒄Q生新曙光

識(shí)別類(lèi)智能分析主要偏向?qū)o態(tài)場(chǎng)景的分析處理,通過(guò)圖像識(shí)別、圖像比對(duì)及模式匹配等核心技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車(chē)、物等相關(guān)特征信息的提取與分析,如車(chē)牌識(shí)別、人臉識(shí)別、物體識(shí)別等。車(chē)牌識(shí)別廣泛應(yīng)用于交通流量檢測(cè)、控制、誘導(dǎo)、分流,人臉識(shí)別主要應(yīng)用于安全監(jiān)測(cè)、刷臉支付等,而物體識(shí)別目前則廣泛應(yīng)用于智能推薦。就比如當(dāng)前視頻AI領(lǐng)域突出的企業(yè)極鏈科技,集團(tuán)旗下包含VideoAI視頻智能系統(tǒng)與VideoOS視頻小程序系統(tǒng)。其中VideoAI作為視聯(lián)網(wǎng)整個(gè)生態(tài)的底層引擎,支撐視聯(lián)網(wǎng)多維度發(fā)展,獨(dú)創(chuàng)的全序列采樣,對(duì)視頻內(nèi)的場(chǎng)景、物體、人臉、品牌、表情、動(dòng)作、地標(biāo)、事件8大維度進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,32軌跡流同時(shí)追蹤,通過(guò)復(fù)合推薦算法將元素信息升級(jí)為情景信息,直接賦能各種商業(yè)化場(chǎng)景。

診斷類(lèi)智能分析

這類(lèi)智能分析主要是針對(duì)視頻圖像出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、增益失衡、云臺(tái)失控、畫(huà)面凍結(jié)等常見(jiàn)的攝像頭故障、視頻信號(hào)干擾、視頻質(zhì)量下降進(jìn)行準(zhǔn)確分析、判斷和報(bào)警。

行為類(lèi)智能分析

這類(lèi)智能分析側(cè)重于對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的分析處理,如車(chē)輛逆行及相關(guān)交通違章檢測(cè)、防區(qū)入侵檢測(cè)、圍墻翻越檢測(cè)、絆線(xiàn)穿越檢測(cè)、物品偷盜檢測(cè)、物品遺留、占道經(jīng)營(yíng)檢測(cè)、軌跡追蹤、人群聚集度檢測(cè)以及客流統(tǒng)計(jì)等。

安防監(jiān)控產(chǎn)品

以視頻搜視頻?智能視頻檢索或?qū)⒄Q生新曙光

為了更好的保護(hù)小區(qū)的安全, 根據(jù)小區(qū)用戶(hù)實(shí)際的監(jiān)控需要,一般都會(huì)在小區(qū)主要出入口、小區(qū)廣場(chǎng)、電梯轎廂、周邊、大門(mén)、住宅、倉(cāng)庫(kù)、機(jī)房、停車(chē)場(chǎng)等重點(diǎn)部位安裝攝像機(jī)。對(duì)不同場(chǎng)所入侵情況推出的防范產(chǎn)品層出不窮。

安全生產(chǎn)類(lèi)

例如對(duì)分散的建筑工地進(jìn)行統(tǒng)一管理,避免使用人力頻繁的去現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管、檢查,減少工地人員管理成本,提高工作效率。防止操作人員危險(xiǎn)作業(yè),未按要求佩戴安全帽、安全繩等危險(xiǎn)作業(yè)。防范外來(lái)人員的翻墻、越界、闖入,入侵危險(xiǎn)區(qū)及倉(cāng)庫(kù)等場(chǎng)所,保證工地的財(cái)產(chǎn)和人身安全。

車(chē)庫(kù)出入口監(jiān)控

運(yùn)用車(chē)牌識(shí)別技術(shù),當(dāng)有車(chē)即將通過(guò)道閘時(shí),車(chē)牌識(shí)別攝像機(jī)識(shí)別到車(chē)牌、駕駛員等關(guān)鍵信息后,與管理平臺(tái)的原始車(chē)輛數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),做到白名單車(chē)輛無(wú)停留自動(dòng)開(kāi)閘通行,黑名單車(chē)輛道閘不開(kāi)啟并聯(lián)動(dòng)警鈴。

商業(yè)中心人流檢測(cè)

商業(yè)中心人流檢測(cè)可按室內(nèi)室外環(huán)境分為步行街擁堵檢測(cè)和營(yíng)銷(xiāo)中心、酒店、商場(chǎng)客流量統(tǒng)計(jì)。在步行街擁堵監(jiān)測(cè)中前端智能攝像機(jī)對(duì)步行街人流量進(jìn)行分析,當(dāng)人流量超過(guò)環(huán)境可容納人流上限,管理平臺(tái)自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警系統(tǒng)發(fā)出擁堵報(bào)警,提示安保人員采取限流措施。室內(nèi)客流量檢測(cè)主要是對(duì)每天進(jìn)出的人流進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并將流量信息在管理平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)生成日?qǐng)?bào)、月報(bào)、年報(bào)等各類(lèi)報(bào)表,不需要現(xiàn)場(chǎng)接待人員逐一對(duì)訪(fǎng)客進(jìn)行登記。

高空拋物監(jiān)測(cè)

在高樓林立的商業(yè)中心及住宅小區(qū)涉及到此項(xiàng)監(jiān)測(cè)。建筑物有四個(gè)立面,而住宅小區(qū)根據(jù)建設(shè)形勢(shì)不同又可分為外立面、內(nèi)立面以及側(cè)立面,高空拋物監(jiān)測(cè)結(jié)合建筑物樓層高度和監(jiān)控視野確定攝像機(jī)的點(diǎn)位和數(shù)量。通常使用俯視與仰視相結(jié)合的角度進(jìn)行安裝,每個(gè)攝像機(jī)覆蓋10~15層。當(dāng)高空出現(xiàn)物體拋落,攝像機(jī)視頻信息傳回管理平臺(tái)聯(lián)動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)報(bào)警。

小結(jié):

當(dāng)前,人工智能產(chǎn)品在我們的生活中影響越來(lái)越多,但智能視頻分析仍存在諸多難點(diǎn)。但深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、智能視頻分析技術(shù)方面的精度不斷提升,也使得智能視頻檢測(cè)成為了深度學(xué)習(xí)快速落地的最清晰方向之一,而計(jì)算力的發(fā)展,或許也將使得大規(guī)模的并行計(jì)算成為未來(lái)技術(shù)發(fā)展不可或缺的力量。

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫(xiě),觀(guān)點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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