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從“看視頻”到“搜目標” 大華推出平安城市視頻解析中心解決方案
更新時間:2017-7-31 10:16:21 編輯:若思 文章來源:中國視聽網(wǎng) 調整文字大小:【

近年來,國家政府對大數(shù)據(jù)應用愈發(fā)重視,大數(shù)據(jù)也已經(jīng)逐漸成為國家的基礎性戰(zhàn)略資源。2015年兩會,李克強總理在政府工作報告中明確提出大數(shù)據(jù)建設行動計劃,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為國家基礎性戰(zhàn)略資源!笆濉币(guī)劃建議提出:“實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,推進數(shù)據(jù)資源開放共享!痹谄桨渤鞘薪ㄔO過程中積累的海量視頻圖像基礎數(shù)據(jù)已經(jīng)成為公安工作中最重要的基礎性資源,視頻圖像能否通過智能分析技術經(jīng)濟而又高效地進行結構化處理,是視頻大數(shù)據(jù)應用在安防領域落地的關鍵。
    大華股份推出平安城市視頻解析中心解決方案,基于深度學習和智能化分析技術,實現(xiàn)公安視頻圖像數(shù)據(jù)的結構化處理,通過目標檢測識別和特征提取分析形成結構化信息描述,同時依托大數(shù)據(jù)、云計算的技術優(yōu)勢及扎根公安的技戰(zhàn)法應用,實現(xiàn)視頻圖像數(shù)據(jù)從“看”到“搜”的轉變。

解析中心接收前端視頻圖像采集系統(tǒng)推送的原始視頻、圖片,并根據(jù)智能分析服務當前的運行狀態(tài),完成對內部及下級解析資源的統(tǒng)一調度,實現(xiàn)結構化描述信息的提取,最后將生成的結構化數(shù)據(jù),向視頻圖像數(shù)據(jù)庫寫入,形成視圖大數(shù)據(jù)資源池,為上層的大數(shù)據(jù)分析研判業(yè)務系統(tǒng)提供豐富的數(shù)據(jù)源及強大的計算服務。
    方案亮點:
    技術領先 扎實基礎
    1、GPU“芯”速度:解析中心內智能化分析系統(tǒng)支持專業(yè)的GPU(圖形圖像處理)芯片,極大地提高了視頻圖像結構化分析的性能,突破了傳統(tǒng)基于CPU芯片的智能分析受硬件性能的影響。
    2、高準確率算法:基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建的人工智能算法架構,極大的提升了目標與目標特征量的檢測率,并且具有自動智能學習能力。
    3、全面信息提取:車輛品牌、年款、擺件、掛件,人員年齡、性別、穿戴等多維度構筑結構化數(shù)據(jù)資源池。
    架構先進 穩(wěn)定高效
    1、統(tǒng)一標準、開放共享:以《公安視頻圖像信息應用系統(tǒng)》、《公安視頻圖像分析系統(tǒng)》等標準規(guī)范為基礎進行設計,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深化應用及共享。
    2、解析能力級聯(lián)調度:實現(xiàn)了各解析計算模塊包括第三方解析模塊的集中管理、統(tǒng)一調度和按需分配,同時上級解析中心可以調用下級解析中心的解析服務,大大提高了解析中心應用的靈活性和利用率。
    實戰(zhàn)引領 豐富應用
    1、端到端的解決方案:以深厚的行業(yè)積累為基礎,從數(shù)據(jù)采集、解析、存儲到大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)應用,方案中的每個環(huán)節(jié)都具有滿足多場景、個性化的建設方案。
    2、多場景覆蓋的應用:以結構化大數(shù)據(jù)深度挖掘為基礎,加載豐富的技戰(zhàn)法模型,滿足事前預警、事中追蹤、事后研判的實戰(zhàn)應用。   
    方案案例
    大華平安城市視頻解析中心解決方案在浙江省某市完成建設后,全面提升了當?shù)毓矙C關的視頻圖像實戰(zhàn)應用成效,幫助民警破獲了多起案件。在今年3月該市某盜竊案件中,民警根據(jù)現(xiàn)場目擊證人提供的嫌疑車輛車牌、品牌以及顏色特征,隨即在電子地圖上圈選了案發(fā)地點周圍的視頻監(jiān)控、卡口點位,結合目擊證人提供的車輛特征結構化數(shù)據(jù)以及作案時間,利用大華解析中心的結構化數(shù)據(jù)計算能力,在實戰(zhàn)平臺中進行結構化數(shù)據(jù)檢索,系統(tǒng)很快就篩選出了符合特征描述的涉案車輛并在地圖上顯示其逃離路線,極大提高了民警查找涉案目標的效率。

大華平安城市視頻解析中心解決方案幫助公安機關突破信息化大數(shù)據(jù)應用的瓶頸,實現(xiàn)了從“事后被動偵查”到“事前主動預警”、從“看視頻”到“搜目標”的轉變,切實提高了公安機關辦案效率,對進一步加強公安機關視頻監(jiān)控應用工作,構建立體化社會治安防控體系具有重要意義。

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