在科技飞速发展的今天，我们的生活变得更加便捷与智能化。构建未来平安城市，视频结构化是至关重要的一点。其实，早在几年前，安防厂商就已经开始强调视频结构化，经过算法的演进和技术的革新，视频结构化开始大规模地得到应用。
什么是视频结构化？
视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。
视频结构化对于安防的应用
安防行业是人工智能技术落地应用较为快速的行业之一，人工智能企业也在助推视频监控突破行业发展的“天花板”，不但使公安机关在业务层面上不断提升效率，同时有望成为赋能行业化管理的重要工具。人工智能安防实际上就是要解决安防领域数据结构化、业务智能化以及应用大数据化的问题。
在侦查过程中，民警经常需要对海量的视频、图片信息进行分析，从中查找嫌疑目标，通常都是采用人工浏览方式进行，效率较低，负荷较大。而通过视频结构化技术，用视频浓缩、视频检索、以图搜图等技术，能够快速对视频、图像信息进行针对性检索，快速找出有用的信息，极大的提高民警单兵作战能力。
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对人的机构化场景应用
视频结构化能够对个人特征进行信息化拆分，多方位描述，例如：性别、年龄估算、上下身服装样式、颜色、是否背包、戴眼镜、戴帽子，以及行走路线轨迹，姿态表情特征等等信息。只要搜寻方掌握其中几项特征信息，就可以从川流不息的闹市快速检索出相匹配的人员，逐一排查，大大减小人工检索的工作量及时间。
使用场景列举：
公安刑侦追逃，快速锁定犯罪嫌疑人的位置与轨迹；
走失人口搜索，快速的寻找定位失踪人口；
禁入区域布控，目标信息不在授权用户列表中，激活报警；
站口闸机逆行，筛选目标的活动方向和活动速度。
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对车的结构化场景应用
车辆的结构化分析相比个人特征更加容易识别，其中车牌、车身颜色、车型、品牌，以及车内有无装饰物都可作为识别类目。
使用场景列举：
车辆肇事逃逸，锁定目标行进轨迹，及时跟进处理；
车辆对比查询，提交车辆特征及过车时间段等信息对识别结果进行部分/组合查询；
车辆信息分析，实现假套牌分析，无牌车分析，频繁过车分析，昼伏夜出分析等。
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对物的结构化场景应用
物品结构化识别除可运用与个人特征识别的穿戴物识别，如：背包、挎包、手提袋、拉杆箱及雨伞、帽子、眼睛、围巾等饰物外，还可“以小见大”，通过局部特征辨别物品，如枪支弹药、管制类刀具等，即便将其隐藏在衣物下或进行包裹伪装，也可通过外露部分和整体形状进行识别，有效提升预警等级。
THE END
视频结构化技术仍在不断的发展和构建其自身的标准化体系，随着大数据和深度学习的发展，未来，视频结构化必将会为视频数据的智能化提供强有力的支持，从而使主动式防控系统成为可能。
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