大数据视频图像关键帧的检索模型优化仿真

传统的检索方法在建模时,主要通过视频图像特征提取视频图像的关键帧,忽略了视频图像采集过程中受到光照等因素的影响,使得图像特征发生变化情况,导致建模误差大的问题。提出基于视频元数据信息的大数据视频图像关键帧的检索建模方法。先对采集的样例大数据视频进行图像划分,获取图像子区域的灰度均值,将编号相同的子区域直接进行连接,组成大数据图像视频的关键帧时序特征曲线,通过异常因子去除视频图像中的突变干扰,在引入视频元数据信息算法计算视频图像关键帧元数据,并进行视频元数据信息对比,建立大数据视频图像关键帧的检索模型。仿真结果表明,采用改进算法检索效果好,误差低。

面向智能监控摄像头的监控视频大数据分析处理

视频监控是安防的重要组成部分,智能监控摄像头以其丰富的异常行为识别功能,极大地增强了监控场所的安全。随着部署的智能摄像头日渐增多以及视频监控网规模的不断扩大,海量的视频数据给存储、检索及分析带来了巨大挑战。该文提出智能摄像头异常报警事件驱动的监控视频大数据智能处理方法,具体包括:多点关联分析的异常事件自动预警、事件驱动的监控视频选择性存储以及异常行为事件约束的关联检索,以期提高大数据时代监控视频数据的深度利用效率。实践案例证实,所提方法能够实现异常事件的可信预警,录像视频选择性的高效保存和破案线索的快速发现。

基于Spark Streaming的视频大数据并行处理方法

视频设备被广泛应用于公共区域、智能交通和工业生产等许多领域,其产生的视频数据具有体量巨大、速度极快、价值稀疏和完全非结构化等大数据典型特征。为了进一步提高视频大数据的处理性能,提出了一种基于Spark Streaming的视频大数据并行处理方法,设计了基于Spark Streaming的视频大数据并行处理框架,针对帧间无关分析算法和帧间相关分析算法分别给出了并行化策略,前者利用数据并行机制将去冗余后的视频帧映射到不同节点并行处理,后者利用流水线并行机制将分析算法的各个算子根据依赖关系映射到不同节点并行处理;结合实际应用对并行处理框架和并行化策略进行了评价,设计了电梯乘客数并行检测算法和电梯门异常并行检测算法,当节点数增加到16个时,电梯乘客数检测算法的性能加速比为615%,电梯门异常检测的性能加速比为253%。

基于Hadoop的公安视频大数据的处理方法

公安视频监控技术已经从联网整合阶段发展到视频实战深度应用阶段,面对源源不断的公安视频大数据,需要研究新型的大数据处理方法。根据公安视频大数据应用需求,采用基于Hadoop技术的视频大数据处理平台,并采用以Map-Reduce算法为基础的人脸检索与识别算法,来实现公安视频大数据的智能信息处理,达到公安大数据实战应用的目的。

智慧城市视频大数据的趋势和挑战

智慧城市和大数据已经上升为我国的国家战略。为进一步促进我国城市化发展,迫切需要推进城市大数据特别是视频大数据的研究,充分挖掘我国城市数据资源的巨大价值。分析当前城市视频大数据技术发展总体趋势,并重点阐述城市视频大数据的关键技术挑战。

基于视频大数据的道路交通数据信息价值挖掘模型的研究

由于交通管理视频监控系统正在快速向网络化、高清化和智能化演进,针对目前交通信息采集到的数据利用率低且杂乱无章,面临着由此造成的"数据洪水"的冲击,提出了一种以交通视频大数据分析和深度挖掘技术模型,定义了视频大数据结构化描述文件,提出了一种基于视频分析的道理交通数据价值挖掘算法,对前期生成的视频结构化数据进行统一编码,并对由若干交叉口组成的目标区域进行挖掘,挖掘出的数据可以自动选择适于绿波控制的道路干线,将监控视频数据转化为包含内容语义信息的价值信息文件,从而提升交通监控系统的使用效益。

基于Hadoop交通视频大数据分析组件的设计与应用

随着计算机网络技术的进步,视频监控正朝着高清化和智能化方向发展,并广泛应用于智能交通领域,面对海量的交通视频大数据,提出一种利用数据并行和算法并行来提升视频大数据分析性能的解决思路,设计基于Hadoop的分布式视频大数据分析组件,将视频文件进行物理分割,并将视频分析算法分布到多台计算机上,通过Map/Reduce分布式计算框架对视频大数据进行分析。计算实验结果表明思路合理、可靠和高效,能够有效提高交通视频大数据分析的性能。最后,阐述交通视频大数据分析组件在违章停车或事故停车检测、道路遗留物检测、道路烟火检测、道路拥堵分析等交通事件中应用场景,具有较强的实用价值。

电力视频大数据分布式检索系统设计与实现

随着智能电网的迅速发展和逐渐完善,海量的电力视频大数据每时每刻都在产生,电力行业对视频处理也提出了更高的要求。云计算平台Hadoop具有海量数据存储和运算、高可靠性、高拓展性等特点,为解决电力视频大数据的检索问题提供了新的研究思路。在介绍平台环境之后,着重阐述了整个系统的设计与实现。以Hadoop大数据平台为基础,将视频文件存储在HDFS中,利用FFmpeg进行解码,辅之以OpenCV函数库进行视频帧的特征提取,使用直方图法在MapReduce计算框架上实现关键帧的提取。最后基于Lucene实现关键帧的索引,系统将检索结果通过Web检索界面呈现给用户。设计并实现的基于Hadoop的电力视频大数据检索系统,能够容纳海量电力视频大数据的存储和运算,并且能够实现电力视频大数据的快速检索。

视频大数据分析及其在公安合成作战中的应用

针对公安合成作战中视频资源在管理、应用、共享等环节存在的问题,以"整合资源、应用数据、智能研判、服务实战"为目标,突破海量多源异构数据智能融合与管理等关键技术,实现数据的按需汇聚、资源的安全共享、犯罪的精准预警、服务的智能推送和警务的高效协同,构建视频大数据服务系统,提升合成作战中视频大数据分析应用能力。

音视频大数据样本库入库规范

当前各种音视频数据呈现几何级数的增长,有效组织庞大的音视频数据的难度增大,为了合理组织音视频大数据,提出了一种音视频数据入库规范。首先对原始音视频数据文件按照不同类别进行切分存储,将拆分数据段的类别、起止时间等信息存储在数据库表中。根据数据表信息,有针对性的调用某一类的音视频段,实现灵活的拼接拆分。建立大规模图片样本库,支持视频图像处理时的目标检测等任务。通过大量的试验证明,提出的样本库规范能实现音视频数据的正常入库和灵活调用。

基于“泛卡口”的视频大数据建设——以苏州市吴江区公安局的探索为例

当前,随着公安改革的全面深化,警务模式逐步向主动型、数据型、集约型转变,公安机关对视频数据的应用提出了更高的要求。为此,苏州市吴江区公安局立足于基层立体化信息化社会治安防控体系建设,成功构建了基于"泛卡口"的视频大数据平台,有力支撑了各警种业务的深度应用,取得了显著成效。

基于视频大数据的用户画像构建

为了能更加高效地发挥用户在跨平台收视中产生的视频大数据资产,充分挖掘视频大数据中潜在的用户基础信息和行为偏好,基于大数据构建用户画像在视频领域的应用越来越广泛。首先阐述了用户画像的基本概念、构建原则以及在相关领域的应用。然后对视频大数据进行了深度剖析,对视频大数据的界定以及视频大数据的应用进行了阐述。接着阐述了基于视频大数据进行用户画像构建的基本步骤,从数据源、标签和权重、数据建模以及数据可视化层面对用户画像的搭建进行了深度介绍。最后介绍了用户画像在视频领域的应用案例,由于用户画像的应用相当广泛,着重从个性化推荐和精准营销两个层面介绍了用户画像在视频领域的应用案例。

视频大数据总体架构设计与研究

自近年来,随着各地平安城市如火如荼的开展,所产生的庞大的视频数据给管理者带来了诸多不便。在面对海量视频大数据的结构化描述不够、智能分析程度不全、检索效率不高、应用与业务耦合度不深等特点,如何完成城市级视频大数据的分析应用并提供服务成为城市安全管理的瓶颈。

视频大数据在城市公共空间规划领域的应用前景探索

在新型城镇化的背景下,城市规划正在从物质规划向以人为本的综合规划转变,需要在广度和精细度上更进一步获取和分析人类活动的数据;与此同时大数据正在推动围绕人类活动的城市定量研究产生重大变革。视频大数据的分析手段——智能视频分析技术是一项具有巨大发展前景的信息处理技术。基于视频大数据的人类理解技术已经取得了重大成果,是规划行业潜在的庞大而重要的数据来源。而目前城市规划领域的视频大数据研究工作尚属空白,文章试对视频大数据在城市规划领域的应用前景进行分析和探讨。文章认为视频大数据具有信息完整、维度丰富和粒度可调三大优点,在对城市公共空间中高度动态化的人类活动场景进行精细化描述方面具有不可替代的优势。在城市规划领域中的街道活力评估、公共空间活力评估、公共设施实施效果评价、空间品质评价、旅游空间规划等场景中引入视频大数据,结合多源数据可实现对规划目标的实时评估和快速优化,推动城市定量研究更进一步。

基于视频大数据的施工安全监测研究及应用

针对建筑行业日趋复杂而繁冗的施工环境,提出通过视频大数据的分析手段——智能视频分析技术提升工地施工安全和管理效率。首先,分析了人工智能视觉技术应用在施工安全监测的必然性;其次,提出了施工现场安全隐患视频大数据的特征内涵;同时,设计了人工智能视频大数据驱动的安全监测平台,实现了安全隐患的自动识别预警;最后,展示了在智慧工地安全监测中的典型应用效果,并总结了后续大范围推广需要进一步研究的问题,摸索出了施工安全智能化监测的创新实践之路。

公安视频大数据的特征优势与实践应用

信息化建设随着5G时代的来临显现崭新效能,公安视频大数据随着国家战略的推进顺应时代发展潮流,以人工智能、智慧安防等技术为基础,现已应用至动态化与静态化相结合、信息化与智能化相融合的智慧警务新模式中。公安视频大数据具有视图数据海量化、视图监控高清化、视频存储结构化、视图应用多元化的特征并显现优势,但生物特征数据敏感,存在安全隐患;监控点位比较分散,难以统筹管理;数据应用安全薄弱,入侵危害极大的难题在警务实践中依旧存在,加强公安视频大数据的实践应用对提升公安工作效能,有助于推进公安科技创新发展,为新时代公安机关更好应用公安视频大数据技术提供决策参考。

基于卷积神经网络的视频大数据智能预警分析

大数据时代的到来对电力视频监控应用提出了新的要求,现有的电力视频监控系统基本只承担了远程录像机的作用,视频监控系统在主动预警方面的能力仍然没有体现,变电站仍然不够“智能”。基于卷积神经网络技术,先从现有的视频监控平台中提取出原始视频素材,利用视频云存储平台进行存储和video2pic工具进行数据清洗;然后将现场隐患行为进行分类分析并标记;最后通过特征提取、分类器模型训练和验证,实现对现有视频监控智能化升级。通过对视频大数据的挖掘实现对现场情况的实时智能预警分析,实现对变电站违章作业和营业厅不规范服务行为的自动挖掘、实时预警以及智能推送,摆脱对人工值守的依赖,在降低人力投入的同时提升电力生产安全管控能力和优质服务水平,使电力视频监控系统能充分发挥其“监”与“控”的作用。

常州市视频大数据实战应用平台建设

常州市平安城市视频监控技术已经从联网整合阶段发展到视频实战深度应用阶段。面对视频资源整合规模的持续扩大、视频实战业务的广泛应用以及视频信息化处理过程中产生的海量结构化数据,如何充分利用海量的视频数据,实现视频数据的高效检索以及基于实战业务构建"警务大数据"视频大数据实战应用平台,成为视频深度应用亟待解决的问题。常州市公安局在公安信息网建设了统一开放的视频云计算软硬件环境,通过研究视频大数据应用工具模型,将逐步实现视频信息化、信息情报化、情报实战化的最终目标。

视频大数据在公安行业的应用分析

随着科学技术的不断进步,视频监控市场的发展越来越迅速,并具有相当大的普及性,在各个行业或领域中都有广泛的应用,甚至于在人们自家中也会安装安防性的监控设备,可见视频大数据应用的重要性。不仅如此,视频大数据在公安行业的应用是最为广泛的,因此,文章对视频大数据在应用上存在的问题与应用原则进行了探讨,进一步分析了视频大数据在公安行业的应用。

视频大数据在公安涉案视频图像研判中的应用研究

在目前公安视频图像侦查的应用中,由于视频图像信息的海量储存、编码格式不统一,造成深度应用困难;由于缺乏统一的视频图像采集、标注以及数据规范,缺乏智能化的人、车线索核实服务,以及缺乏统一的涉案视频图像应用的支撑系统,也为侦查破案带来了诸多困难。通过涉案视频图像大数据研判系统,探索视频大数据在公安涉案视频图像研判中的深度应用,聚焦公安刑警图侦部门各类涉案线索的采集、研判、串并等应用场景,在人工智能与大数据技术的赋能下,支撑图侦部门创新采集标准、固化侦查思路、智能线索研判。