智能视频监控:海量录像的高效检索与浓缩摘要技术

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录像智能搜索技术是一种先进的信息技术解决方案,主要应用于城市公共场所的监控视频管理,旨在解决海量视频监控数据处理中的挑战。在当前的社会环境中,由于监控摄像头数量庞大,全天候运作,产生的视频资料量惊人,传统的视频管理和分析方法,如人工浏览和检索,已经无法满足高效率、实时性的需求。 关键问题在于如何在海量视频中快速定位重要事件和线索。传统的人工方式不仅工作量大,耗时长,还易受人力限制,可能导致视觉疲劳和重要信息遗漏。为了改变这一状况,视频浓缩摘要技术应运而生。这种技术通过对原始视频进行深度分析,提取目标对象的关键动作和场景,生成简短、聚焦的视频片段,显著缩短了事件检索的时间,提高了查找效率。 视频浓缩摘要的核心是通过视频摘要技术,将目标活动和背景分离,形成合成的摘要视频。这一过程涉及目标活动的三维信息提取和合成剪辑,使得用户能够快速理解视频内容,无需逐帧查看。此外,图像快照录入子系统则负责将专业巡控队伍发现的重要图像或线索及时录入系统,以便后续的查询和分析。 视频目标分类筛查检索是另一个关键技术,通过自动化手段对视频内容进行智能分类,比如技防告警、移动侦测等,进一步缩小搜索范围,提高准确性和效率。这项技术的应用使得系统能够根据预设的类别或事件类型进行精准筛选,减少了不必要的分析工作。 视频增强和夜间视频处理则是针对复杂光线条件下的视频优化,确保在低光照环境下也能有效识别和分析。这对于保障全天候监控至关重要,尤其是在夜晚或阴暗区域。 深圳久凌软件技术有限公司的“智能海量视频监控录像分析及核查录入解决方案”正是结合了以上核心技术,构建了一个整体的视频管理系统。它不仅提高了监控效率,还实现了基于事件描述的精确查询和视频录像的秒级定位,填补了国内在海量视频事后分析取证和目标筛查检索领域的空白,达到国际领先水平。 录像智能搜索技术通过视频浓缩摘要、目标分类检索以及视频增强处理等手段,极大地提升了监控系统的智能化和自动化程度,对于保障公共安全、节省人力资源具有重大意义。在未来,随着技术的发展,这种技术有望在更多领域得到应用,进一步推动安防行业的进步。
2023-02-27 上传
知识图谱在智能搜索领域的应⽤ 在科技的推动下,每⼀个领域都在不断的进步。⽽搜索引擎领域,也在⽤户需求和⼈⼯智能的推动下,逐渐⾰新。 传统的搜索引擎,在⼀定程度上解决了⽤户从互联⽹中获取信息的难题,但由于它们是基于关键词或字符串的,并没有对查询的⽬标(通常 为⽹页)和⽤户的查询输⼊进⾏理解。 因此,它们在搜索准确度⽅⾯存在明显的缺陷,即由于HTML形式的⽹页缺乏语义,难以被计算机理解。 随着科学技术的不断发展,搜索引擎的竞争环境和竞争态势发⽣了变化,搜索引擎领域被认为是⼈⼯智能最适合落地的领域之⼀。 智能搜索引擎,主要通过⾃然语⾔处理和知识图谱等⼈⼯智能技术,来实现⼈⼯智能在搜索引擎产品的落地。它更注重与其他科学相融合、 个性化搜索、智能化⽐较⾼。换句话说,它是⾮常智能、需要理解⽤户需求、以⽤户为中⼼的搜索技术。 知识图谱于2012年5⽉正式被提出,其⽬标在于改善搜索结果,描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及这些实体、概念之间的关联 关系。 随着越来越多的开放链接数据和⽤户⽣成内容被发布于互联⽹中。互联⽹逐步从仅包含⽹页与⽹页之间超链接的⽂档万维⽹转变为包含⼤量 描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维⽹。 也就是说,知识图谱是结构化储存⼈类知识的数据库,在信息检索、问答系统和智能对话等⼈⼯智能相关任务中⼴为运⽤。知识图谱可以看 成是⼀张巨⼤的图,图中的节点表⽰实体或概念,⽽图中的边则构成关系。 以往在搜索引擎上搜索信息,⽤户往往⾯临不少痛点:表达的搜索需求和搜索结果往往难以匹配,经常有"搜"⾮所问的情况;此外,搜索结 果中地址,解答等内容编排⽆序,显⽰杂乱。 ⽽运⽤了知识图谱的智能搜索引擎,则可以返回更加精准的结果。就知识图谱⽽⾔,研究语义分析⽅⾯⾄关重要。知识库的构建和知识搜索 都需要语义分析。 知识图谱的研究和应⽤,可分为基于⼴度的通⽤知识图谱和基于深度的领域知识图谱。 然⽽,构造和应⽤领域知识图谱,尚⾯临着各种挑战和难题,需要⾏业专家和⼈⼯智能专家协作起来,以专家+⼤数据的⽅式构筑⾃⽣长模 式,从⽽真正将海量⾮结构化信息⾃动化利⽤起来,成为领域应⽤决策的坚实⽀持。 所以,搜索+知识图谱,是未来搜索引擎的发展⽅向,未来的搜索引擎,会以⽤户为核⼼,越来越智能化。