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视频结构化(人脸识别、人形结构化)助力智慧城市应用

  视频结构化布控预警平台采用人脸识别及人形结构化两种人工智能技术手段,及前端边缘计算与后端云计算相对合的计算架构及实景地图,实现“正脸确认,轨迹回放”为目标的新一代智慧城市落地应用。

  采用1T算力500万像素人脸比对摄像机做前端边缘计算进行黑名单白名单等在库人员的初选,每秒实现25帧、单帧可以检测50人以上的高密度人脸检测,服务端采用高精度的人脸比对算法进行二次比对与确认。即能实现街道、火车站等高密度、快流通量的实时(边抓拍边比对)人脸抓拍与比对,实现实时的黑名单布控。而且能实现先抓拍存储,需要查询的时候再通过一定时间范围内以图搜图的方式找到这个人的活动轨迹,实现没有模版的后比对。

人脸摄像机终究成本相对比较偏高,必须是正脸,对安装的高度与角度要求比较高,所以只是用来做关键路口或出入口的“正脸确认”。同时要采用1T算力500万像素的人形检测摄像机边缘计算,在50*60米约3000平方的范围之内检测是否有人,摄像机把没有人活动的大部分图像帧过滤掉,通过目标识别把同一个目标在某个摄像机一直出现的重复帧也过滤掉,剩下来一天可能由216万张(25*60*60*24小时)照片,降到3000-5000张有效的照片,再送给百度云计算进行108项属性检测,进行可以按条件检索的视频结构化

一台十多万的百度云计算服务器一天是恒定能处理500万张左右的照片,如果没有经过前端摄像机边缘计算进行初选,一路视频的成本将会超过5万元,即便是智慧城市项目也是很难接受的。而采用之后则是一台服务可以处理上千路视频,平摊到每路视频的成本就比较能接受了。人形摄像机可以装在5-6米高空俯视全局,有效的监控范围是人脸摄像机或常规摄像机的20-30倍,而且成本还较之人脸摄像机要低一些。




通过人脸摄像机进行正脸确认之后,根据某个目标实时的衣服等形态特征再对结构化后的人形摄像机所覆盖的范围进行轨迹回放。但真正意义上的轨迹回放是有几重意义的,一是关键路口的多个人脸摄像机会形成轨迹回放,二是人脸摄像机正脸确认后再通过人形摄像机进行轨迹回放,三是以某个人形摄像机的某个时间点为起始,联动已经装好的老的监控摄像机连续的视频为轨迹,即某个人从某个摄像视频走到另一个摄像机,追踪这个人的活动轨迹。

  视频结构化布控预警平台的“正脸确认,轨迹回放”功能,最大程度的减轻了技侦人员的工作量,一个县城可能几千个摄像头,要找到某个人一周之内的活动轨迹是相当庞大的工程。而要实现真正意义上的智慧城市,全部采用后端服务器+算法也不下于一万元一路的成本,总工程高达几千万预算,视频结构化布控预警平台正是有效的解决了这个行业难题
智数科技 (编辑:hyzhishu)