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使用智能分析技术提升检索算法有效性

来源:张经理 陈经理 发布时间:2011-10-20 10:07:44

    目前应用于视频监控的的智能视频分析技术可以归纳为:网络雷器目标提取技术、目标分类(识别)技术以及规则判断技术等3个彼此依存的技术谱系。这3类技术构成了智能视频分析系统的3大基本模块:目标提取模块、分类识别模块、规则判断模块。首先,数字视频流经过视频解码,解码为智能视频分析系统可以识别的视频或图像序列,作为智能视频分析系统的输入。分析系统首先使用目标提取输入图像序列进行前背景分离二合一防雷器,完成目标提取工作;比较复杂的智能视频分析系统一般带有分类功能,可以对识别出来的目标进行模式识别,分辨出目标的更多属性,如比较常见的分类器包括:人车分类、颜色分类、行为分类等;此后系统将被提取的目标和与之分类信息,交给规则判断模块,进行规则推理,如果违反了某些设定的规则,系统将输出告警。深圳避雷器
  将上文提到的检索需求套入到上述流程中,可以发现现有的智能视频分析技术在理论上能够帮助完成这个需求。“白色衬衣、男子”这些是对分类识别模块的识别要求,同时也是判断推理模块中的规则。三合一防雷器也就是说所谓的更“聪明”对应的智能视频分析技术就是要求分类识别模块更强大;检索的需求一定是会不断变化的,比如“白衬衣”变成“花裙子”,“男子”变为“女子”,“灵活”的要求需要规则判断模块来完成。深圳避雷器
  当用户发起查询时,首先通过规则生成器,将查询要求翻译成规则,输入规则推理模块,之后系统对相关视频进行智能分析,也就是进行目标提取和目标分类识别,同时规则推理判断,找出符合要求的视频,如图3所示。
 
这个模型借助智能视频分析技术,可以提升查询系统的“智商”,实现用户关于“聪明”和“灵活”的诉求,但是这个系统的效率如何呢?还有一个问题需要考虑--就现在的智能视频分析技术而言是否能够有足够精确的目标提取、模型匹配的精准算法,从而来判断“男女”,区分“白色衬衫”和“白色风衣”的不同。这些问题在现有的分析技术和算法模型中都是很难解决的。综上,这个模型存在的问题表现在:深圳避雷器
  效率较低,查询速度取决于分析速度。对于实际应用中的现实要求,智能技术又无法达到的情况没有进行处理。使用视频分析技术构建“线索”数据库 主要是因为需要将可能存在的目标进行智能分析,智能分析算法需要时间来完成。电源雷器这一过程限制了这一模型的效率。对于这一问题我们可以通过增加实时视频智能分析服务器的办法,对实时视频在存储的同时进行智能分析,同时将目标提取模块、分类识别模块输出的结果保存到数据库中,以提升检索的效率。这个思路与google所采用的视频检索技术比较类似,只是提取目标和分类分析的视频源不同深圳防雷器,进行预处理的时机不同。至此,得到了一个新的的模型--模型。将智能分析的运算分摊到视频传输和存储的过程中,并引入了数据库将视频分析的结果和源视频的存储位置关联关系一并保存到数据库中,深圳安装避雷针提升了整个检索的反应速度,当然这个基于智能视频的预处理过程也可以由终端设备完成,至于终端设备如何目标提取模块、分类识别模块分析的结果发送给视频监控平台,可以参考OnVif协议中的相关部分。首先针对查询条件,进行转换,将查询条件转换为系统可支持的规则,根据规则生成匹配数据库的查询语句进行查询,之后根据查询结果,找到相关的视频。深圳避雷器
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