智能视频检索技术发展及应用
监控视频智能检索关键技术综述
关键 词 ： 监控视频； 智能检索； 运动跟踪
中图分类号 ： Ｄ ９ １ ８ ． ２ ； Ｔ Ｎ ８ ２ ０ ． ４ 文献 标 识 码 ： Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ － ０ ２ ７ ０ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ６ ． 叭
Ｋｅ ｙ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｓ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｒｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｏ ｎ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ Ｖｉ ｄ ｅ ｏ
Ｚ ＨＡＮＧ Ｙａ — ｈ ｅ ｎ ｇ ， ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎ ， Ｊ Ｉ ＡＮＧ Ｍｅ ｉ ２ ，Ｃ ＡＩ Ｎｅ ｎ ｇ － ｂ ｉ ｎ
ｓ ｕ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｓ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｒ ａ ｃ ｅ ，ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｈ ｏ ｔ ｓ ｐ ｏ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｎ ｓ ｉ ｃ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ
２ ０１ ３年
第 ６期
影
像
技ห้องสมุดไป่ตู้
术
监控视 频 智能检 索关键技 术综述
张亚 恒・ ， 韩琳 ， 姜梅 ， 蔡 能斌
（ １ ． 上 海 市公 安局 物证 鉴 定 中心 上 海 市现 场物 证 重 点 实验 室 ， 上海 ２ ． 上 海公 安 高等 专科 学校 ， 上海 ２ ０ ０ ３ ３ ６ ） ２ ０ ０ ０ ８ ３ ；
（ １ ． Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｃ ｒ ｉ ｍｉ ｎ ￣Ｓ ｃ ｅ ｎ ｅ Ｅ ｖ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ ， Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｆ ｏ ｒ ｅ ｎ ｓ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，
基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析
基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展和广泛应用，正在引领着全球科技领域的革命。
其中，基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析技术在各行各业中发挥着重要作用。
本文将深入探讨这一领域的研究进展、应用场景以及挑战，并展望未来发展趋势。
一、研究进展随着互联网和移动互联网技术的迅猛发展，视频数据量呈现爆炸式增长。
这些海量视频数据蕴含着丰富的信息，但同时也带来了处理和分析难题。
在这一背景下，基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析成为了重要研究方向。
1. 视频特征提取：传统方法中常用手工设计特征进行视频分析，但随着深度学习方法（如卷积神经网络）的兴起，基于深度学习网络进行特征提取成为了主流。
这些网络可以自动学习到更加丰富、准确的特征表示。
2. 视频分类与检索：基于深度学习的视频分类与检索方法取得了显著的进展。
通过训练深度学习网络，可以实现对视频内容的自动分类和检索，为用户提供更加精准和高效的视频搜索服务。
3. 视频内容理解：基于人工智能的方法可以实现对视频内容的智能理解。
例如，通过分析人脸表情和动作，可以实现对情感和行为的感知。
这种技术在安防、智能交通等领域具有广泛应用前景。
二、应用场景基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析技术在各行各业中有着广泛应用场景。
1. 安防领域：通过对大规模监控摄像头数据进行处理和分析，可以实现对异常行为、危险物品等进行自动识别和报警。
这种技术在公共安全领域具有重要意义。
2. 智能交通：通过对交通监控摄像头数据进行处理和分析，可以实现交通流量监测、车辆违规检测等功能。
这种技术有助于提高交通管理效率，并减少事故发生率。
3. 媒体与娱乐：基于人工智能的视频处理和分析技术可以实现视频内容的智能推荐和个性化推送。
这种技术可以提高用户体验，提高视频平台的用户粘性和收入。
4. 医疗领域：通过对医学影像数据进行处理和分析，可以实现疾病诊断、手术辅助等功能。
智能视频监控技术的应用与发展
０ 引 言
随着社会安全事件接连不断地发生 ， 人们对安全 的需求越来越强烈。视频监控系统作为一种安防的有 效手 段 ， 正越来 越受 到人们 的重视 ， 而传 统 的数 字视 然 频监控系统仅仅提供了视频的捕获、 存储 、 分发等简单 的功能， 而对视频 内容只能靠人来判断。视频监 控工 作劳 动强 度很大 ， 对监 控 员 的注 意 力 、 它 警惕 性 、 特别 对异常情况的反应能力的要求很高 ， 一般监控中发生 的失误都是 由注意力不集中造成的。监视屏幕不像看 电视 节 目那 样有 刺激 性 ， 非常 具 有 催 眠作 用 。最 近 它 的一 项研究 发现 ： 即使 是 一 个 注 意力 非 常 集 中的监 控 人 员， 当连续监视屏幕达 到 ２ 分钟 的时候， ０ 他的注意 力将下降到不能满足监控要求 的水平【 ， Ｌ 这对我们 的 １ ］ 监控 技术 提出 了新 的要 求 和挑战 。智 能监 控技术 就是 为了减轻监控人员 的劳动强度防止误判事件发生而设 计的， 它利用 自动 视 频 分 析技 术 进 行 视 频监 控 。当盗 窃发 生或 发现具有 异 常 行 为 的可 疑 人 时 ， 统 能 向保 系 卫人 员准确及 时地 发 出警报 ， 而避免 犯罪 的发 生 ， 从 同 时也 减少雇佣 大批 监视 人 员所 需 要 的 人 力 、 物力 和财
Ｌ Ｊｎ ｇ ｎ ＹＡＮＧ ｉｎ ｑ ａ 。 Ｖ ｉ－ａ ｇ 。 Ｊａ － ｕ ｎ ，Ｗ Ｅ Ｄａ— ｎ ＺＨＡＮＧ ｈ— ｉｇ ＬＩＭ ｉｇ Ｎ ｉ ｍｉｇ 。 Ｓ ｉ ｎ ￣， ｎ ａ ｐ
（ ． ｔ ｎ ｌ ｆｎ ｅＴｅｈ ｏｏ ｙＵｎｖ ｒｉｙ １ Ｎａ ｉ ａ ｅ ｓ ｃ ｎ ｌｇ ｉｅｓｔ ，Ｃｈ ｎ ｓ ａ １ ０ ３， ｉａ ｏ Ｄｅ ａ ｇ ｈ ，４ ０ ７ Ｃｈｎ ；
智能视频摘要技术及其在视频监控中的应用
（ ） 象 检 测 三 对
设Ｂ 为所有运动物体的集合 ， 每个运动物体在原始视 频 中出现 的 时间段是 ［ 】 这 个 映射 Ｍ ＝ ， ， 使运动 物体
ｂ 从原始视频 中的位置 ［ ， 移动到新生成的摘要视频 ｆ 】 中的位置 ［ ，该映射法 则可表示 为 ： ６ 。若 ＝ ， ） 物体ｂ 没有 出现在最后生成的视频摘要中 ，则Ｍ ６： ） 。为
安全 防范
智能视频摘 要技术 及 其在视频监控 中的应用
武汉大 学测绘遥感信息工程国家重点实验室 立得 空间信息技术股份有限公司
摘 要 ： 阐述 了视 频 摘 要 技 术 的 基 本原 理 和 生 成 方 法 ， 以及 实现 的技 术 路 线 。 视 频 摘 要 在 视 频 分析 和 基 于 内 容 的 视频 检 索 中扮 演 着 重 要 角 色 。
要。它是对长视频 内容 的简短总结 ，通常用一段静态或者
时呈现不同时间发生的多个对象与事件， 点击片段的任意
对象或事件便可显示整个视频 ， 以进行针对性的查看。
动态的图像序列 （ 这些图像序 列可 以附带音 频也可 以不
带） 来表示，并对原始信息予以保留。
三 、视频 摘 要原 理
根据表现形 式的不同 ，视频摘要可分为静态和动 态
浏览监控视频 ， 在短短几分钟内用户可查看到需要的任何 运动事件 。它可以将２／ 时 内发生 的所 有事件 以浓缩 短 ４＼ Ｊ 片的形式 ， 在短短 几 分钟 内完整显示出来。视频摘要可同
析， 从原始视频 中提取 出有意义的部分 ，并将它 以某种方 式进行组合 ， 形成简洁 的能够充分表现视频语义 内 的摘 容
跟踪可 以实现这一 目标。
视频内容分析与检索系统设计与实现
视频内容分析与检索系统设计与实现摘要：随着网络视频的快速发展，设计和实现一种高效的视频内容分析与检索系统变得越来越重要。
本文将介绍一个视频内容分析与检索系统的设计与实现过程。
首先，我们将讨论系统的需求分析和功能设计，然后详细描述系统的架构和模块设计。
接着，我们将介绍视频内容分析的关键技术，并阐述系统中的视频特征提取、目标检测与跟踪、视频内容分类等模块的实现方法。
最后，我们将讨论系统的性能评估和未来的发展方向。
一、引言随着移动互联网和在线视频平台的迅猛发展，海量的视频数据被不断地产生和上传。
这些视频数据的内容往往是无结构、无标签的，因此如何高效地检索和分析视频内容成为了一个重要的研究课题。
视频内容分析与检索系统的设计与实现具有很大的实际应用价值。
二、系统需求分析与功能设计在设计视频内容分析与检索系统之前，我们首先需要对系统进行需求分析。
系统的主要功能包括视频内容的检索、目标检测与跟踪、视频内容分类等。
根据用户需求，系统还应具备直观的用户界面和友好的交互方式。
三、系统架构和模块设计系统的架构采用分布式的设计方案，包括前端用户界面、视频服务器、数据库服务器和分布式计算服务器等。
前端用户界面负责接收用户输入的查询请求，并将查询结果显示给用户。
视频服务器用于存储和管理海量的视频数据。
数据库服务器负责存储视频的元数据和索引信息。
分布式计算服务器用于处理视频内容分析的各个模块。
四、视频特征提取视频特征提取是视频内容分析的基础。
本系统采用多种特征提取方法，包括颜色直方图、文本特征、运动特征等。
在特征提取的过程中，我们需要解决视频帧间关联性的问题，以及提高特征的表达能力和鲁棒性。
五、目标检测与跟踪目标检测与跟踪是视频内容分析中的关键环节。
本系统采用深度学习的方法进行目标检测与跟踪，通过构建卷积神经网络模型，实现对视频中目标物体的准确检测和跟踪。
六、视频内容分类视频内容分类是根据视频内容特征将视频归类的过程。
本系统采用机器学习的方法进行视频内容分类，通过构建分类器模型，实现对视频的自动分类。
基于深度学习的智能视频分析技术研究
基于深度学习的智能视频分析技术研究智能视频分析技术是近年来快速发展的一项科技领域，它基于深度学习的算法和技术，可以对视频内容进行智能分析与处理。
本文将对基于深度学习的智能视频分析技术进行研究，并探讨其应用前景与发展趋势。
一、深度学习在智能视频分析中的应用深度学习是一种模仿人脑神经网络思维的机器学习方法，其通过多层次的神经网络结构，可以从大量数据中进行自动学习和特征提取。
在智能视频分析中，深度学习能够处理海量的视频数据，并能够自动学习视频中的特征和模式。
它可以应用于视频目标识别、行为分析、场景理解等方面。
1. 视频目标识别基于深度学习的视频目标识别技术，可以通过对视频中的目标进行自动检测和识别，实现对视频中物体、人物等目标的自动定位和标注。
通过深度学习的特征提取和分类技术，可以大幅提高视频目标识别的准确度和效率。
2. 行为分析通过深度学习的神经网络结构，可以对视频中的人物行为进行自动学习和分析。
例如，在监控视频中，深度学习可以识别人员的走动轨迹、举止行为，从而判断是否出现异常情况。
这对于保障公共安全具有重要意义。
3. 场景理解深度学习在场景理解方面的应用也非常广泛。
通过对视频背景、环境的学习和建模，深度学习可以对视频场景进行自动分析和理解。
例如，可以自动识别出某个视频是在室内还是室外，是在山区还是海边等。
这对于视频分类、索引和检索等方面具有重要的价值。
二、基于深度学习的智能视频分析技术的发展趋势基于深度学习的智能视频分析技术以其卓越的性能和广泛的应用前景，吸引了众多研究者和企业的关注。
未来，基于深度学习的智能视频分析技术将呈现以下几个发展趋势：1. 模型优化和算法改进当前，深度学习在智能视频分析中已经取得了很多令人瞩目的成果。
然而，仍然面临着许多挑战，例如模型的泛化能力有限、训练过程中的数据不平衡等问题。
因此，未来的研究方向之一是进一步优化深度学习模型，改进算法，提升模型的鲁棒性和泛化能力。
2. 多模态融合智能视频分析通常需要结合多种类型的数据信息，如视频、图像、音频等。
视频智能分析及应用案例
智能视频分析及应用案例二零一二年十月目录1.智能视频分析产生背景 (1)2.视频监控行业的发展、现状及未来 (2)2.1.中国视频监控行业发展概要 (2)2.2.视频监控IP化、网络化、高清化、智能化发展的现状 (5)2.3.国内视频监控企业5年来的飞跃式发展 (7)3.视频分析技术现状 (8)3.1.国内智能视频分析技术现状 (9)3.2.国内外技术产品的差距 (9)3.3.国内视频分析技术产品出路 (11)4.智能视频分析技术 (12)4.1.智能视频分析技术简介 (12)4.2.视频分析系统架构 (12)4.3.视频分析过程 (13)4.4.视频分析技术的选用 (15)4.5.视频分析技术优势及发展方向 (16)4.6.视频分析相关应用 (17)4.6.1.与安全有关的应用 (17)4.6.2.非安全相关应用 (18)5.视频分析应用案例 (18)5.1.事件监测与行为分析系统 (19)5.1.1.概述 (19)5.1.2.系统功能 (19)5.1.3.系统结构 (21)5.1.4.技术原理与评测 (22)5.2.高速公路视频智能检测异常状况报警系统 (25)5.2.1.需求描述 (26)5.2.2.智能视觉分析监控跟踪系统设计 (27)5.2.3.监控系统拓扑图 (28)5.2.4.后端管理平台软件 (28)5.2.5.系统模块描述 (29)5.2.6.方案小结 (31)5.3.监区智能出入管理系统 (31)5.3.1.系统概述 (31)5.3.2.系统架构 (33)5.3.3.功能简述 (36)5.3.4.设计原则 (36)5.3.5.系统流程 (37)5.4.高速公路视频检测系统 (38)5.4.1.系统目标与意义 (38)5.4.2.系统设计的基本原则 (38)5.4.3.系统结构及工作原理 (39)5.4.4.系统的主要特点 (42)5.5.网络数字视频监控系统 (45)5.5.1.系统概述 (45)5.5.2.系统设计整体方案 (46)5.5.3.中心平台系统功能 (48)5.6.智能视频分析的其他应用 (52)5.6.1.零售业公众安全 (52)5.6.2.铁路、油田、输油管道安全防范监控 (54)5.6.3.停车场智能监控方案 (54)5.6.4.军队仓库及重点区域监控 (55)5.6.5.博物馆智能视觉监控解决方案 (56)5.6.6.港口、海面船只管理监控方案 (56)5.6.7.哨位侦测方案 (57)5.6.8.海关、车站、机场和码头遗弃物检测和逆向穿越报警 (58)6.道路监控系统工程成本估算 (58)1.智能视频分析产生背景视频分析产生的背景很简单，其一为安防应用，就是当值班人员面对十、百、千的摄像机，无法真正的在风险产生时预防或干预，多数靠事后回放相关的图象；其二为非安防应用，如商业上人流统计、防止扒窃等等。
面向大规模视频监控的智能检索技术研究
面向大规模视频监控的智能检索技术研究随着科技的不断发展，视频监控技术在各个领域得到了广泛应用。
对于政府、企业、社会公共场所等具有重要意义的场所，使用视频监控系统可以快速监测到异常情况，有效保障人民生命财产安全。
目前，面向大规模视频监控的智能检索技术也逐渐受到人们的重视，成为了未来视频监控领域的一个重要研究方向。
一、面向大规模视频监控的智能检索技术介绍传统的视频监控技术主要是通过人员对监控画面进行观察和记录，不仅费时费力而且容易出现错误。
随着人工智能和深度学习等技术的发展，智能视频监控技术也得到了快速发展。
现在，新型的视频监控技术能够通过智能分析和处理监控画面，自动识别特定行为和属性，快速准确地进行报警和搜索。
面向大规模视频监控的智能检索技术是一种可自动提出关键事件和行为的技术。
它可以快速准确地进行目标检测、目标识别和人群行为分析等任务，有效提高了视频监控的效率和精度。
此外，在特殊情况下，例如恐怖袭击、灾难事件等，智能检索技术能够快速识别特定人员和物品信息，提高安全防范能力。
二、面向大规模视频监控的智能检索技术的研究现状随着智能视频监控技术的发展，面向大规模视频监控的智能检索技术也得到了广泛研究。
在目标检测和识别方面，研究者提出了一种基于深度学习的快速检测方法，可以在复杂背景下识别出行人和车辆等对象。
在人群行为分析方面，研究者提出了一种基于行为标签的人群聚类方法，能够快速准确地识别和跟踪人群行为。
此外，还有一些研究者使用图像检索技术，通过图像相似度匹配来自动检索和分析监控视频。
三、面向大规模视频监控的智能检索技术的未来发展方向目前，面向大规模视频监控的智能检索技术还存在一些问题和挑战，例如检索准确率不高、计算资源消耗大等。
未来，人工智能、云计算等技术的发展将会带来更大的机遇和挑战。
未来的智能检索技术将会更加智能化、个性化和可定制化，例如智能推荐、自学习和自适应性等功能。
此外，在数据安全方面，未来的视频监控技术需要加强对数据的加密和保护，确保数据安全和隐私保护。
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智能视频检索技术发展及应用
摘要: 近十年来，在安防行业的数字化进程中，DVR、DVS 得到了长足发展。
特别是近两年，随着平安城市项目的推进，各个城市的大街小巷已经布满了摄像头。
存储技术的不断更新，也为大量案件积存了海量视频信息，这给公安破案带来极大的便利。
这...
近十年来，在安防行业的数字化进程中，DVR、DVS 得到了长足发展。
特别是近两年，随着平安城市项目的推进，各个城市的大街小巷已经布满了摄像头。
存储技术的不断更新，也为大量案件积存了海量视频信息，这给公安破案带来极大的便利。
这时，如何在海量视频中快速提取有价值的线索便显得尤为重要。
随着安防智能化需求越来越强烈，视频检索技术也得以快速发展。
本文将深入地为大家解读智能视频检索技术。
智能视频检索技术
一、传统视频检索方式
在安防视频监控系统的实际应用过程中，用户常常希望可以快速地从海量。