視頻數據結構化解析技術在雪亮工程中的應用研究

黃德煌

（廈門天圖信息科技有限公司， 福建 廈門 361000）

0 引言

隨著我國雪亮工程以及各項行業安防工作的項目規劃建設，各種視頻監控點位逐漸增加，促進全國公安機關各種視頻圖像信息的有效整合，保證信息有效共享機制的建設，并且在整合過程中積累了大量的視頻圖像資料，但是這些積累的資料很大部分都是一些非結構化的數據信息，計算機系統無法對其進行有效識別，所以要想從中獲取有效的信息和線索會存在較大的難度，因此推進雪亮工程中的視頻結構化建設和實際應用，將原始視頻圖像中需要的目標進行結構化解析，可以有效提升案件偵查的工作效率，減少人力勞動，實現視頻監控實戰應用的全面深化。

1 視頻數據結構化解析技術相關技術闡述

1.1 視頻數據結構化技術

視頻數據結構化技術主要是將視頻內容按照一定的語義關系采用一定的分析手段，例如特征提取、對象識別、對象檢測以及深度學習等，將文本信息重新組織成可以被計算機和人物識別的一種技術手段。

深度學習的算法與準確將視頻中的各種現象和人物等目標進行結構化描述密不可分。人腦可以將一些非結構化和半結構化的視頻資源進行有效分析，這時根據科學家對人腦的信息處理流程經過一定技術的模擬操作，將基于神經網絡架構下的深度學習算法進行抽象表達，然后實現視頻和圖像結構化解析。深度學習主要是應用相關技術將人腦中用于分析的神經網絡進行模擬學習，進而將一些非結構化和半結構化的視頻資源進行科學解析。其具有可以自動學習的特點，通過大量的數據信息訓練可以提升整體算法的準確度和效率。并且深度學習算法具有極強的泛化能力，即使一些物體處于不同視角或者不同光線時也能有效的被識別出來。其中對其算法的準確度和效率影響最大的因素就是訓練數據的規模和算法模型的結構。通過視頻圖像結構解析化技術，可以將視頻中的數據進行科學的挖掘和解析，使視頻向著只能抽取的方向進行轉變，實現智能化信息提取的操作，減少人工作業強度。

1.2 大數據技術

大數據技術主要是將大數據中所存在具有極大價值的信息進行挖掘和展現的技術和方式，其中包括預處理、信息采集、信息存儲以及可視化等[1]。結合公安視頻監控業務的具體需求，在分布式計算和大數據檢索基礎上所設計的一項技術，將一些大量結構化和半結構化的視頻資源進行快速分析和檢索，通過大數據極強的關聯能力為公安機關開展視頻圖像信息實戰中應用提供科學的技術支持。

分布式計算。視頻資源經過結構化解析之后會形成大量的半結構化和結構化的價值數據，如果想要對其進行快速檢索，需要極強的計算能力，對時間和經濟成本的要求極大。分布式計算主要是將一些需要極大計算能力的信息分成幾個小部分，然后講這些部分分配給較多的計算機進行分析和處理，然后進行有效整合得出結果，在節約總體成本之外還有效的提升信息處理效率。主要的過程如圖一所示。

圖一：分布式計算過程

1.3 云存儲技術

云儲存技術主要是應用儲存虛擬化技術將一些大量不同類型存儲設備通過各種應用軟件進行整合協同工作、提供對外一些數據業務的技術系統，同時也可以將云儲存理解為一種具有極大容量儲存設備的云計算系統。其主要將業務需要進行思路設計研究，然后將一些虛擬化和集群化等技術進行圖片云儲存的規劃，這樣可以將網絡中大量信息進行集合處理，進而向外界不斷提供高質量、高性能以及高可靠性的業務訪問服務。

2 視頻數據結構化解析技術在雪亮工程中的應用

2.1 活動目標結構化檢索應用

活動目標主要包含的內容有人和車的分析結果，可以在雪亮工程項目建設過程中提供一些模糊的檢索，例如人體的穿衣顏色、性別以及車輛的顏色和車配號碼等。同時還可以將檢索條件進行固定，進而縮小檢索范圍，一般都是以固定的監控點或者固定的時間段進行檢索。其中固定監控點支持樹形選擇地點以及地圖選擇地點兩種，通過視頻結構化解析技術可以自動對監控點內的視頻資源進行即系，并且可以以幾十倍的加速能力對視頻加以解析，使相關部門掌握信息的工作效率明顯提升。

2.2 人目標結構化檢索應用

在對人目標結構檢索進行應用時，可以根據各種情況進行檢索，然后分析人物是否為具體的需求目標，例如實踐斷、監控點、人物目標穿衣的顏色、所行走的方向、身高和體重外觀、行走的速度、性別、是否戴眼鏡、帽子或者其他飾品、上身穿著類型、下身穿著類型，同時還包括人物的發型及顏色、是否身上背有包裹、手上是否拿著東西以及年齡段的判斷等，這些項目都可以成為主要的檢索目標，另外還能夠對人體顏色和性別進行專項模糊檢索，進而能夠更加了解目標人物的主要特點，然后以公安機關目標人物進行對比，提升偵查效率。

2.3 車目標條件檢索應用

車輛檢索主要是根據車輛本身的具體條件進行檢索工作的實施。其中包括時間、監控點、車輛品牌及類型、車輛外觀顏色及大小、車輛行駛的方向和速度，還包括車牌的顏色和類型，或者看車內司機是否在打電話、是否打開遮陽板、是否懸掛一些危險物品標志以及司機是否正確系安全帶等，另外可以將車身的顏色和車牌號碼進行模糊減速，然后將視頻監控的車輛與公安機關目標車輛進行快速對比，進而實現偵查工作的效率性。

2.4 以人搜人應用

主要是通過視頻結構化解析技術的建設，將原始用戶視頻查看視頻的方式進行科學改革，將人為操作轉變為機器提取，并且利用多維度的檢索方式以人搜人的功能應用，實現案件中重要線索的快速提取，提升案件偵查工作效率，有效減少人工成本。在此應用中可以選擇一張或者多張的人體圖像或者照片進行以人搜人、以圖搜圖。

第一：單張圖片或照片以圖搜圖。這種工作方式支持從搜索結果中選擇有關的圖片進行以圖搜圖，并且可以從本體圖片中選擇一張作為檢索條件進行以人搜人。

第二：多張圖片或照片進行以圖搜圖。這種方式的結果主要是將單張搜圖的結果進行結合，進而得出總體結果。通常該方式的檢索結果會以網格化的方式進行展示，主要的內容包括以圖搜圖過程中的目標圖片檢索結果，以及目標所出現的時間或者地點等，并將檢索條件的匹配程度進行展示。

2.5 軌跡回放應用

一般在檢索結果中會選取存放在暫存架的圖片并且需要其支持在地圖上現實軌跡等功能，并且需要將圖片顯示的相應時間點和運動軌跡進行檢索，與目標需要進行對比，進而實現檢索目標行動軌跡的目的，這樣可以有效的跟進目標，快速預判目標下一地點的存留情況，提升偵查和抓捕的效率。

3 結論

根據國家科技發現的現狀，雪亮工程建設應當積極引進關鍵的高科技技術，將建設起點定位提升，以視頻數據結構化解析技術的應用為基本建設目標，進而引領工程項目建設的總體規劃、設計和工作實施，在建設過程中，不斷要保持“眼亮”，更要將“心亮”的實際涵義表現出來，讓這些高科技應用真正成為一雙充滿智慧和思想的“雪亮”的眼睛，進而保證城市建設的穩定。在目前視頻數據結構化解析技術發展中，其具有較大的建設和應用前景，因此加強該技術在實際實踐中的應用是未來時代發展的必然趨勢，也是國家建設的重點內容。