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视频结构化描述技术应对深度应用的挑战

时间:2011-03-29 00:00:00  来源:互联网  编辑:互联网

  视频监控系统作为面向城市公共安全综合管理的物联网应用中智慧安防和智慧交通的重要组成部分,面临着深度应用的巨大挑战。其应用的瓶颈是视频信息如何高效提取,如何同其他信息系统进行标准数据交换、互联互通及语义互操作。解决这一问题的核心技术即是视频结构化描述技术。用视频结构化描述技术改造传统的视频监控系统,使之形成新一代的视频监控系统--智慧化、语义化、情报化的语义视频监控系统。

  当前,物联网技术在社会公共安全领域的综合应用时机已逐渐成熟。视频监控技术是物联网技术的重要组成部分,是感知安防的主要手段。视频监控也是应用历史相对较长、技术密集度较大的应用领域。在公安信息化建设深入开展的背景下,现有视频监控网络存在着缺乏深度应用的模式、监控网的智慧化程度不高、系统建设的投入产出比低等突出问题。如何用新技术改造现有的视频监控网络,使之能更好地适应物联网时代视频监控智慧化、情报化的应用需求已迫在眉睫。

  视频监控应用和技术的瓶颈问题

  视频监控系统在社会管理和案件侦破等工作中越来越扮演着不可替代的作用。粗略估算“十一五”期间全国各地的公安部门投入到视频监控系统建设的资金约为数十亿元。视频监控系统无论在数目还是在建设资金的规模上都非常庞大。

  目前视频监控系统应用中存在如下一些突出问题:

  --缺少视频信息情报的标准化生成方法,进而缺少利用视频信息情报引导侦查、破案的新型警务工作模式。现在视频监控的应用已融入民警的日常办案工作当中,但采用的仍然是人工的方式去浏览、排查,费时费力。

  --视频信息的跨域、跨警种共享以及与其他信息系统的互联互通问题突出,跨系统的语言不统一造成信息成为一个个的孤岛,限制了大情报、大信息系统的建设及应用。

  --存储传输的问题,由于要节省大量的存储空间及传输带宽的限制,不得不对视频数据进行大量压缩,不仅造成图像模糊的问题,而且视频压缩时固定压缩比的方式不够灵活,不得不占用大量的存储空间及传输带宽。

  --高效计算的问题,由于视频监控要求计算的多功能性和实时性,而视频数据的特殊性,带来计算成本的增加,需要构建统一的用于视频监控的视频计算理论和框架。

  --视频信息化情报化警务应用各环节缺乏统一的标准和规范。所有这些问题的根本在于对视频内容的不理解,没有一个高效的、标准化的视频数据交换和视频情报提取的方法。解决这些实际问题,需要对视频结构化描述及以此技术为核心的新型视频监控系统构建进行重点研究。

  迎接视频监控系统深度应用的挑战,其核心及瓶颈是通过研究视频结构化描述技术解决视频监控数据向视频信息、视频情报的转化,实现警务工作模式的创新。

  视频结构化描述技术及其发展战略

  视频结构化描述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。

  为实现视频数据向视频情报的转化,建议采用以下三大举措突破制约视频监控建设和应用的深层问题。

  --研究关键技术,突破应用难题。在研究公安业务部门视频应用规律的基础上,建立监控视频结构化描述的模型,攻克一批涉及视频分割、内容提取、内容描述的关键技术。研究涉及关键应用的描述数据库管理技术、图像视频语义检索技术和相应的数据服务技术。

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