智能视频分析技术的应用与发展

视频监控行业在国内的发展,正由"看得见"、"看得清"向"看明白"的阶段发展。在基础的监控需求已经得到充分满足的情况下,视频新技术集中向着两个方向发展:一是提高视觉体验的技术,包括高清的分辨率、图像防抖动、3D降噪、图像增强等视频预处理技术;二是智能分析技术,使机器能够部分地代替人来思考,将人从繁重重复的劳动中解放出来。     

北京蛙视

正视频分析路况、速度计算、预置位分析、大数据分析产品名称:高速公路智能视频路况分析系统产品型号:iEye-VATS2000公司全称:北京蛙视软件技术有限公司公司网址:www.vorxsoft.com一、研发背景高速公路的快速发展和高速公路网络规模化的初步成型,确实为群众出行带来方便和快捷。然而,时有发生的高速公路拥堵现象,使得高速公路"快速通畅"的优越性大打折扣,也给高速公路交通安全管理工作提出     

机器视觉技术架构及常用算法简析

正近年来中国城市级视频管理系统发展迅速,技术向高清化、大数据化方向发展,导致数据量急剧增长,如何充分发挥价值并进行合理应用成为视频行业新的难题。随着云计算、大数据、机器视觉技术的快速发展,视频数据的图像分析成为解决难题的最佳方案。机器分析包括图像的编码和解码、运动目标的结构化信息、视频浓缩、知识库结果比对等应用。     

机器视觉技术架构及常用算法简析

近年来中国城市级视频管理系统发展迅速,技术向高清化、大数据化方向发展,导致数据量急剧增长,如何充分发挥价值并进行合理应用成为视频行业新的难题.随着云计算、大数据、机器视觉技术的快速发展,视频数据的图像分析成为解决难题的最佳方案.机器分析包括图像的编码和解码、运动目标的结构化信息、视频浓缩、知识库结果比对等应用.通过分析...     

AI摄像机助力安防视频监控智能化发展

<正>目前以视频数据为核心的安防监控体系,人们逐渐认识到如此海量的视频数据,如何方便快捷的使用是一个棘手的问题。"看得清、看得远、找得到"一直是推动安防监控产品进步的主要因素。2015年AI技术的产品化落地,使得安防监控产品从被动监控向主动识别过渡,"让机器看懂世界"     

“低照技术”精彩角逐中的新看点

安防产业发展可以分为三个阶段:给人看——解决"看得清"的问题,产业以PQ(Picture Quality图像质量)拉动,2018年之前处于此阶段,帮人看——解决"看得懂"的问题,产业以PQ+AI双轮驱动,目前处于此阶段,给机器看——完全释放人力,产业以AI+APP(Application应用)场景化带动,预计2020年以后进入此阶段。低照技术是PQ时代的核心产物,随着技术的不断迭代,也正在为AI时代的全面到来提供优质的图像质量保证。     

大华股份·新业务与新布局

正AI大华运用更复杂的模型算法解析音视频大数据,驱动机器更深度的学习与训练达成,赋予它们视觉、听觉等多维感知的智慧,创新人工智能新业务。IOT以视频为核心,融合多智能感知技术,在物联网、云计算、大数据等推动下,构建用视频连接万物,联通智慧城市、民用消费级等业务领域的IOT新生态。大华视频云构建开放的视频云生态平台,面向企业及消费级市场提供私有云、公有云及混合云等产品及服务,成就"更懂视频的云"。视频+视频·多维感知,视频·多维应用,输出更成熟的行业化解决方案及视频新业务。"视频+"的孕育,也指明了行业产品和技术创新的方向。     

视频质量诊断系统技术解析与应用

视频质量诊断技术是采用先进的视频图像分析算法,对监控设备的视频流进行智能分析,从而间接判断出设备当前运行状态是否正常的技术。当前各大监控厂商陆续推出了多款视频质量诊断产品,如大华股份、海康威视、捷尚、字视科技等,总结起来涉及的功能及产品形态大致相同,以大华股份的视频质量诊断产品为例,该产品可以实现对监控设备常见的异常抖动、画面条纹、画面模糊、偏色、亮度异常、对比度异常、冻结、丢失、噪声等机器故障及恶意遮挡、恶意变化监控场景的行为做出准确判断,还可以对监控设备因为网络异常等原因导致的设备断线、取流异常、码率是否达标等问题进行准确定位,通过配套应用软件的汇总统计,可以将故障设备存在的问题清晰展现给用户,便于进行快速精确定点检修,从而保证视频监控系统的长期正常有效运行,也大大减轻了维护监控设备的工作量。     

视频~+ 多维感知 多维应用

<正>什么是"视频+""视频+"即"视频+多维感知"和"视频+多维应用"。这要求智慧安防系统向下叠加多维的物联感知(包括空间信息、动环信息、生物体征、深度语音识别等等);向上输出更多的视频数据应用价值,支持更为宽广的业务应用(比如智慧城市的"数据大脑"、城市交通态势分析、机器视觉、大数据预警     

机器智慧 预见未来 大华人工智能技术诠释视频新价值

<正>智能万物互联的时代,传统安防设备被赋能,催生了人工智能技术成为革新安防业务发展的新命题。大华构建一套更复杂的模型算法解析视频大数据,驱动机器更深度的神经学习与训练达成,研发了车辆大数据、人像大数据、视频结构化、机器视觉等基于深度学习技术和人工智能算法的产品架构及解决方案,支持与服     

从安防行业看安防芯片的发展

<正>近年来,中国视频监控市场受到"平安城市"项目、"奥运安防"项目以及各地、各行业安防项目需求加速增长等因素的强劲刺激和拉动,使得视频监控行业取得了快速的发展,整体市场规模迅速扩大。近3～4年来中国数字视频监控市场每年都以超过30%的比例增长,势头之猛令全球瞩     

浅谈视频质量诊断技术及系统

正一、视频质量诊断技术概述视频质量诊断技术是采用先进的视频图像分析算法,通过对前端设备传回的视频流进行质量评估,对视频图像中存在的质量问题进行智能分析、判断和预警的技术。视频质量诊断技术采用视频图像智能分析的方法来检测监控系统中存在的各种视频常见的故障。从概念上来看,视频质量诊断是将采集到的图像进行智能分析,抽取出"对象"、"事件"、"条件",来判断目标形态的变化,并通过设置一定的条件和规则来判断画面是否异常,完成监控系统从目标解     

物联网技术解决智慧城市管理中的几个难点

<正>引言物联网技术的发展使得互联网时代的"人与人"之间的网络逐渐演变成"物与物"之间的网络,网络规模不断扩大。物联网时代大量部署使用的传感器设备使得无论是人类还是机器都能够越来越精确地感知城市周围环境的变化并及时做出反馈。城市的智能化管理对城市基础设施的信息化管理提出了更高的要求,需要充分利用物联网技术对各     

浅谈安防大数据的应用

正大数据改变了安防应用,尤其是视频应用的模式。在传统的视频监控中,大家所熟知的业务是"看、控、存、管、查",是围绕视频码流形成的主要业务功能,主要以事后查证为主要业务应用模式。随着智能识别技术的发展,依靠智能分析将视频中的目标及其特征信息提取出来,并且将这些海量信息通过"大数据"系统进行存储、分析与挖掘,业务应用也从"事后查证"向"事中控制"和"事前预防"发展,视频本身仅作为最后的辅助确     

关于视频分析的五个常见误解

误解一:视频分析能够替代和超过人的工作 如果有人说视频分析能够做这个那个事情,那么我就会问:人是否能够做这个事情?答案是"能"或者"不能".如果是"不能",那么,视频分析技术也就不可能做到这个事情.     

基于多尺度卷积神经网络的两阶段火灾识别算法研究

基于机器视觉的火灾识别技术对于智慧消防具有极为重要的意义。针对火焰容易受到复杂背景、不同摄像角度等因素影响,本文提出一种基于多尺度卷积神经网络的火灾高精度识别算法。算法将火灾识别任务分解成前景提取与精准识别两个阶段。在前景提取阶段,算法结合火焰运动性特点,使用帧差法对火灾候选区域进行快速提取。在精准识别阶段,算法引入空间金字塔池化模块,设计多尺度卷积神经网络进行火灾识别,实现对不同火焰尺度图像的高精度检测。在实际数据集上进行仿真实验,本文所提出算法在图像和视频领域分别取得93.6%和94.9%的火灾识别准确率,这有力证明了本文算法的有效性。     

AR技术在安防行业的应用与发展

随着安防市场的多元化需求不断加强,人工智能、大数据等技术快速发展,安防视频监控中的数据也呈几何级增长,用户很难快速根据视频画面的信息与其他数据进行汇总给出一个高效的高质量判断。AR增强现实技术呈现的视频画面的立体化技术负载监控智能分析大数据结合虚拟与现实技术,使传统监控视频立体化、信息化,给传统的安防视频监控一个全新的认知和体验。本文就AR增强现实技术在安防行业的应用与发展进行分析和探讨。     

基于SVAC建设更安全的视频监控系统

<正>视频监控是安全防范系统的重要组成部分,随着社会经济和科学技术的快速发展,视频监控系统在公共安全、智能交通、教育金融、生产生活等各个领域应用越来越广,视频监控系统的安全问题也受到业界更多关注。近年来,有关网络视频监控系统被恶意侵入,相关视频被泄露的事件时有发生。2015年发生的中国版"棱镜门"事件更是给整个安防行业敲响了警钟,提醒我们,即使是专业的安防系统,也     

城市报警监控联网平台架构系统设计与应用

一、报警监控联网系统的应用需求近些年来,随着"3111工程"和"平安城市"建设的迅速开展,视频编解码技术、视频网络传送技术、视频数字存储技术、视频通信调度技术等与视频监控相关的IT技术不断发展,并逐渐引入监控领域,使得IP网     

高清网络摄像机深度智能技术发展

<正>一、前言在过去的几年里,AI(人工智能)进入了大爆发时期,在计算机视觉领域大放异彩。尤其当今年年初谷歌基于深度学习算法设计的程序Alphago在围棋大战中战胜了职业棋手李世石,让人们彻底相信人工智能可以让机器在某些领域做的比人更好。与此同时,安防行业也步入了SDT(安防大数据)时代,视频监控的数据量正呈井喷式增长,传统的智能识别分析算法已经无法满足大数据时代数据价值挖掘和深入应用需求,因此,将人工智能引入安防行业,让智能变得更有"深度",