背景

在公安信息化建设深入开展的背景下，现有视频监控系统存在着缺乏深度应用的问题，其应用瓶颈在于如何高效提取有效视频信息，实现信息关联和自定义检索功能。解决这一问题的核心是图像结构化技术。用图像结构化技术提升公安在视频侦查和破案方面的效能，使之成为新一代的智慧化、语义化、情报化的视频处理工具系统。针对泛卡口的视频实时结构化、大数据应用是未来平安城市建设的一个重要方向。

 图像结构化建设现状

 相关技术介绍

• 车辆特征二次识别技术——基于“深度学习”的车辆特征识别技术，支持车型，车款，车身颜色识别，以及车牌识别；可检测年检标、遮阳板、纸巾盒、挂件、摆件、安全带等。

• 图像结构化技术——一种视频内容信息提取技术，它对视频内容按照语义关系以时空分割、特征提取、对象识别等方式处理，从而组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。

 

方案概述

英飞拓图像结构化智能检索平台采用以“深度学习”为核心的图像识别技术，能够实时对摄像机的视频流和图片进行特征判断，并能提取摄像机录像文件中的人、车、非机动车信息，对海量视频数据经过结构化引擎处理，基于云存储技术构建大数据平台，基于数据挖掘技术构建应用平台，实现视频图片的智能检索、数据应用等功能。

平台采用分布式架构，以视频监控为中心，通过横向扩展、纵向级联获取视频图像，实现行人特征二次识别、车辆特征二次识别及图像结构化分析等功能。同时，平台可与GIS系统对接，实现车辆轨迹分析、频繁过车分析等功能。

 

方案拓扑图

英飞拓图像结构化智能检索平台集成了6大功能

• 实时监控

• 录像分析

• 人车二次识别

• 人车综合检索

• 数据统计分析

• 电子地图对接

 

系统图

 

方案特点

• 采用深度学习方式，车辆识别率达到95%，行人识别率达到95%

• 离线与实时录像结构化分析

• 目标特征检索，以图搜图功能

• 检索数据统计分析功能

• 车辆轨迹查询，行车规律分析

车辆识别

• 识别13种车牌

系统按照GA36-2014标准进行设计，支持多达13种类型车牌的号码识别，包括：小型汽车号牌、大型汽车号牌、挂车号牌、使馆汽车号牌、领馆汽车号牌、香港入出境车号牌、澳门入出境车号牌、教练汽车号牌、警用汽车号牌、低速车号牌、临时行驶车号牌、临时入境汽车号牌、拖拉机号牌。

 

• 识别13种车身颜色

黑、白、蓝、黄、橙、绿、红、紫 、灰、青、棕、银、粉

 

• 识别21种车型

支持的车型：轿车、越野车、商务车、小型货车、大型货车、轻客、小型客车、大型客车、三轮车、微面、皮卡、挂车、混泥土搅拌车、罐车、随车吊、消防车、渣土车、押运车、工程抢修车、救援车、栏板卡车等。

 

• 识别5500多种车款

系统支持车辆三级品牌（品牌、车系和款型）识别，包括200种以上的车辆品牌识别。在识别车辆品牌的基础上，支持近千种车辆系列的识别，支持子型号数量大于5500个，达到国内领先水平。

• 特有的安全带、打电话、危化品车辆、行李架、天窗、备胎识别能力

系统支持对安全带、打电话、危化品车辆、行李架、天窗和备胎的识别检测

 人脸识别

• 识别16种行人特征

支持识别行人年龄、性别、上衣颜色、上衣款式、上衣纹理、下衣颜色、下衣款式、发型、眼镜、帽子、朝向、口罩、背包、是否拎东西、是否拉杆箱、是否使用手推车等16种结构化特征信息。

 方案功能

实时监控

系统实时抓拍视频源内的机动车、非机动车、行人图片，实时展示结构化分析结果

 录像分析

支持对用户上传的离线录像进行分析。

 综合检索

支持行人、机动车、非机动车结构特征智能检索。通过提交目标的部分结构化特征信息，系统能通过相关的特征信息将目标定位到一定范围。

 以图搜图

支持自定义上传行人、人骑车、车辆、人脸图片，并基于上传图像内目标的全面或局部特征对目标进行有效检索，在短时间内锁定其行踪。

 统计分析

支持对日/周/月/年的检索数据进行统计分析。

 电子地图

通过电子地图实现监控点调看、设置、报警联动等，支持频繁过车分析，行车规律分析，行人和车辆的轨迹显示，并通过方向、速度、经过时间综合计算，生成轨迹存入轨迹库，对轨迹进行管理。