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    安全監視視頻分析在實施前需要了解的內容

    人氣:發表時間:2020-5-12 7:02:54 【

    視頻監控分析的引入是革命性的。從那時起,這些應用程序已經發展并改變了視頻監控的安裝、監控和審查方式。這些軟件應用程序的前提是優化人力資源,并基于一組預定義的規則或條件將注意力集中在那些相關的事件上。

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    如今,大多數制造商提供一個或多個視頻分析作為其解決方案的一部分。此外,還有一些公司專門專注于視頻分析開發。并非所有的分析都是以相同的方式設計的,但是,根據具體情況,一種視頻分析類型可以提供比其他類型更好的結果。同時,也有一些重要的因素可以支持或削弱視頻分析性能。

    視頻分析是如何工作的?

    無論是哪種類型的視頻解析解,它們遵循的過程都非常相似。視頻分析使用視頻作為輸入,與軟件引擎上定義的條件或規則進行比較。根據分析的類型,引擎將查找有關圖像的特定信息。如果事件與規則匹配,則分析將觸發輸出或操作。想象一下,您對識別對象穿過視頻分析中定義的虛擬圍欄的所有事件感興趣。如果事件與條件匹配,則當系統在服務器上記錄事件時,操作員應獲得可視通知。

    作為輸出的一部分,視頻分析生成元數據,即以文本形式描述事件發生情況的信息。元數據可用于觸發警報、對事件進行分類、運行報告和搜索信息(即法醫分析)。

    重要的一點是,視頻分析需要一段學習期,然后引擎才能開始檢測事件。這個學習階段將給分析人員一個收集信息并與情況進行比較的基線。此外,一些視頻分析需要最小的視頻分辨率才能正常工作,運行分析時每秒至少需要x幀數,在某些情況下,需要相機角度才能獲得更好的結果。

    視頻分析有哪些不同類型?

    如果我們對市場上可用的視頻分析類型進行分類,我們可以將它們分為三大類。基本視頻分析、高級視頻分析和深入學習視頻分析。

    基本的視頻分析是15年前發展起來的。這些視頻分析旨在使用像素更改觸發事件。一個基本視頻分析的例子是簡單的運動檢測。當圖像上的一組像素改變其顏色時,引擎會將此事件視為在場景中移動的對象,從而進行運動檢測。

    另一個例子是攝像機破壞/篡改。在這種情況下,相機將拍攝場景的快照,如果圖像上的大多數像素發生變化,那么分析人員將認為這是篡改。

    基本視頻分析的缺點是你可能得到的誤報數量,因為引擎是非常基本的,特別是在復雜的場景中。陰影、樹木、動物或天氣條件都會觸發分析,從而降低其效益。

    高級分析是最近發展起來的。這些分析使用二進制大對象(BLOB),它是一組連接的像素。這種類型的分析尋找形狀和形式,以減少誤報的數量。與基本的視頻分析相比,這種類型還提供了額外的設置來微調引擎,例如透視圖、相機角度、場景類型、要分析的幀數等。最后,使用高級分析的算法可以通過縮小可以觸發分析的事件(即對象分類)的數量來減少誤報的數量。

    人工智能(AI)或深度學習視頻分析是用于視頻分析的最新技術。這些視頻分析利用神經網絡來訓練分析并產生結果。分析訓練的事件越多,檢測相關事件的精度就越高。學習過程可以是手動的(人工干預以標記相關的事件),也可以是自動的,使用從不同來源收集的事件庫。深度學習分析將提供更高級的分析,如特征搜索或多種條件。

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