快速赛车e赢彩:明景視頻結構化分析服務器

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視頻結構化分析服務器采用目標檢測、對象識別、深度學習等分析手段提取視頻圖像中的目標對象及運動軌跡;對目標對象進行分類為人、車、人騎車、行為、事件等不同類別;進一步提取目標的高層結構化屬性特征包括目標顏色特征,分類特征,速度特征等,并把目標的軌跡信息以及高層特征形成高效的索引數據進行結構化檢索。


一、核心功能

視頻結構化分析服務器對于視頻圖像中尤其關注的人、車、非機動車類別的目標提供更深層次的結構化解析。對于視頻圖像中的人物,可進行人臉檢測、人臉識別從而分析出人物的具體身份,并可提供行人的各種結構化特征屬性信息,包括衣著和裝飾物特征:上衣、褲子、裙子和連衣裙、鞋子、帽子、太陽鏡墨鏡、圍巾、皮帶腰帶;攜帶物特征:單肩挎包、雙肩背包、手提包、拉桿箱、雨??;人體特征:頭發、面部。

行人視頻結構化

對于視頻圖像中的車輛,可進行多車道車輛檢測、車頭車尾檢測識別功能,能夠提取識別車輛的10多項結構化屬性信息,包括車輛號牌、車身顏色、車輛品牌、車輛類型、子品牌、車輛年款及各種車輛特征物信息,如:年檢標、遮陽板、掛件、擺件、紙巾盒、安全帶等。

車輛視頻結構化


   人騎車結構化即對視頻資源里的騎車行人進行結構化處理與識別,包括騎車人的衣著類型、配飾、體態、機動車顏色、朝向、車上人數、有無打傘等等與人騎車外部特征相關的結構化處理。

人騎車視頻結構化

目標軌跡提取

   當結構化識別某行人、機動車、人騎車目標對象后,還可對目標對象的行駛軌跡進行快速提取,節省檢索時間,一鍵確定目標對象行蹤。

軌跡視頻結構化


更詳細的了解視頻結構化的發展和詳細功能,可以點擊鏈接了解:明景視頻結構化分析系統詳細介紹

    二、結構化能力

    明景視頻結構化分析系統采用深度學習、人工智能技術,對人、車、非機動車的進行各種屬性的自動識別提取,具備業內最豐富的目標屬性提取能力,為視頻大數據的運用提供強大的技術支撐,主要結構化數據信息如下表。

視頻結構化屬性

三、應用場景

1、實時視頻流結構化分析,系統基于結構化分析結果進行告警、檢索和挖掘。

視頻結構化實時分析


2、離線視頻文件上傳結構化分析,系統基于分析結果進行大數據分析、檢索。

視頻結構化離線上傳分析


3、對接視頻聯網平臺,接入大規模實時和離線視頻,統一進行視頻結構化分析,構建視頻大數據深度應用平臺。

視頻結構化集群分析



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