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視頻云

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蛙視云解決方案


背景與挑戰


城市公共場所往往有成千上萬路監控攝像頭遍布街頭,晝夜不停地監控和錄像,在改善社會治安的同時也產生了海量的視頻數據,面對龐大的視頻數量,即使出動大量警力,采用“人海戰術”,但受制于肉眼識別勞動強度的極限,仍然無法保證視頻人工查找的準確性和時效性,尤其出現突發緊急案件時,往往會貽誤最佳破案時機,導致相關情報研判和案件偵破的響應速度越來越慢。而有時為了找到一個線索,一線民警往往夜以繼日,加班加點地查看多個攝像頭的數十個小時視頻,精神上高度緊張,身體上超負荷工作,對偵查人員的精神和身體都是巨大的透支。


解決方案

 海量視頻結構化處理邏輯

蛙視云方案蛙視是將“看視頻“提升至”搜視頻“-即視頻2.0的里程碑式的重要產品,其基本原理是通過云計算并行架構,將視頻中的各種元素轉換為結構化描述數據,然后根據搜索條件,對這些元素進行篩選拼接,實時生成用戶所需的濃縮視頻。

系統可對接云存儲、結合分布式計算技術,從根本上解決傳統視頻文件分析處理效率低下的問題;采用業界領先的濃縮摘要算法庫,顛覆了傳統查看濃縮摘要結果的方式——由看視頻變為搜視頻,從海量的視頻數據中快速找到關鍵線索,讓海底撈“偵“,不再是傳說。

系統架構

系統功能


視頻摘要-海量視頻秒級處理

在實際使用海量視頻秒級處理功能時,系統可支持從云存儲和視頻基礎共享平臺中同步錄像通道,支持離線文件上傳入口,可以方便地手動上需要處理的視頻文件,也可以方便的搜索歷史處理任務。

系統支持對海量視頻文件的摘要任務管理,可靈活的進行摘要任務設置-具有濃縮摘要任務操作區域,可進行按照策略調度的濃縮摘要操作(如設置排隊機制或并發處理機制)。


視頻檢索-人車目標全局定位

完成對海量視頻的摘要處理之后,可以獲取視頻的結構化描述快照,進而對視頻中的人、車進行結構化描述,對快照進行二次檢索。

系統支持根據目標類型(人或者車)、車身顏色、人顏色(上半身或下半身顏色)等結構化數據進行檢索,支持白、黑、紅、黃、綠、青、藍、紫多種顏色的辨別,檢索之后,會將匹配度高的目標提前顯示。

視頻摘要可以根據目標類型、顏色、大小、速度、時間、方向等維度搜索目標對象。通過改變運動方向和目標類型,系統實時展現搜索結果,同時摘要圖片可下載保存。

設置運動方向篩選目標

全局搜索分析-云摘要系統可對所有的視頻摘要結果進行統一的目標檢索。


青綠色車輛全局搜索結果

視頻濃縮預覽

視頻濃縮可以根據目標類型、顏色、大小、速度、濃縮密度、運動方向過濾視頻中的運動目標,并且可以選擇是否顯示時間戳。

濃縮視頻任意條件實時播放

改變過濾條件,濃縮視頻實時呈現,而不需要再次做視頻分析從而真正做到隨想隨用、隨用隨看。


用戶價值


海量視頻處理、告別看“視頻”時代

云計算并行計算框架,性能高出好幾個數量級,節點間容錯,且能夠線性擴展。最小規模系統即可實現1080P高清視頻1分鐘端到端處理,可快速處理涉案的海量視頻,快速定位人車目標影像,并形成濃縮視頻進行播放,讓一線民警珍惜時間,珍惜生命,遠離原始視頻。


規格彈性擴展

分布式框架可極速處理海量視圖數據,系統規??傻岳┱?,按視頻業務發展隨需而動,永遠不需要推倒重來;


面向未來的云存儲設計

采用云存儲,進而完全消除了上傳下載的性能瓶頸,實現真正端到端海量吞吐讀寫,構筑面向未來的業務處理能力和系統平滑擴展能力;


海量視頻結構化、全局統一檢索

云摘要利用自主研發的先進機器視覺算法-實現對海量視圖的結構化描述和濃縮,形成目標影像片段+關鍵特征描述,并提供全局檢索入口,可通過多個條件(人車分類、大小、速度、顏色、特征等)來秒級檢索定位關鍵人車信息。


圖偵業務集成、業務深度融合

支持與第三方視頻偵查系統融合和被集成,用戶可快速構建豐富技戰法應用和智能化平臺、并將結構化分析結果快速導入警務工作流、和業務緊密融合,實現有價值視圖信息集中保存和應用;


靈活部署、能力共享、互聯網+

打破煙囪式建設模式,對外提供統一IP和通用RESTful接口。系統可以作為基礎設施獨立部署使用,也可以對接三方平臺提供更為靈活的視圖摘要大數據服務,實現無處不在的視圖大數據摘要服務。

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