视频智能分析解决方案
视频监控系统的智能分析与优化
视频监控系统的智能分析与优化随着科技的不断发展和应用,视频监控系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
然而,传统的视频监控系统仅仅是提供了录像的功能,而且在大规模监控中面临着许多限制和挑战。
为了进一步提高视频监控系统的效能和可用性,智能分析与优化技术的应用变得非常必要。
智能分析技术是目前视频监控系统优化的一个重要方向。
它通过对视频数据的自动识别、分析和解释,提供了更加高效和精确的监控功能。
智能分析技术主要有以下几个方面的应用:1. 行为识别与分析:通过对监控画面的实时或离线分析,智能系统可以识别并分析不同的行为活动,如人员进出、车辆行驶、物体移动等。
这种技术可以大大提高监控人员的工作效率,并及时发现异常行为或犯罪活动。
2. 物体识别与追踪:智能系统可以通过分析监控画面中的物体特征,对不同的物体进行识别和追踪。
例如,可以对特定对象进行追踪,如疑似犯罪嫌疑人或丢失的物品。
这种技术可以提高安全性,并支持后续的调查和侦破工作。
3. 声音分析与识别:智能系统可以通过分析监控画面中的声音,识别不同的声音特征,如爆炸声、枪声等。
一旦发现异常声音,系统可以自动触发报警,并及时通知相关人员进行处理。
这种技术在提高安全性、预防和及时应对突发事件方面具有重要作用。
4. 人脸识别与比对:智能系统可以通过分析监控画面中的人脸特征,对人员进行识别和比对。
这种技术可以广泛应用于公共安全领域,如机场、车站等地的人员管理和安全控制。
同时,人脸识别技术还可以用于寻找失踪人口、防止犯罪分子逃脱等方面。
除了智能分析技术的应用,视频监控系统的优化也包括以下几个方面:1. 视频压缩与存储:由于大规模监控系统需要处理和存储大量的视频数据,因此视频压缩和存储技术变得尤为重要。
通过采用高效的压缩算法和优化的存储设备,可以减少存储空间的占用,并降低系统的成本。
2. 实时性能优化:视频监控系统需要实时地对视频数据进行处理和分析。
为了提高实时性能,可以采用并行计算和分布式架构等技术,以提高系统的响应速度和处理能力。
视频监控施工方案利用智能分析算法实现行为识别与异常报警
视频监控施工方案利用智能分析算法实现行为识别与异常报警随着科技的不断进步,视频监控系统已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
然而,传统的视频监控系统往往只具备简单的图像录像功能,无法实现对行为的准确识别和异常报警。
因此,在视频监控领域中,开发一种能够利用智能分析算法实现行为识别与异常报警的施工方案显得尤为重要。
一、项目简介本项目旨在利用智能分析算法,辅助视频监控系统实现对行为的准确识别和异常报警。
通过深度学习、人工智能等先进技术,对监控图像进行实时处理和分析,提高监控系统的智能化水平,提供更加高效准确的监控服务。
二、技术原理1. 图像采集与传输:利用高清摄像设备进行图像的实时采集,通过网络传输设备将图像数据传输到服务器端;2. 图像预处理:对采集到的图像进行去噪、增强等预处理操作,提高后续算法处理的准确性;3. 特征提取与分析:利用深度学习算法,对预处理后的图像进行特征提取,提取出与行为相关的特征;4. 行为识别与分类:通过训练模型,将提取到的特征与已知行为进行匹配,识别出不同的行为类别;5. 异常检测与报警:利用智能分析算法,对视频中的行为进行实时分析和比对,如果存在异常行为,则触发报警机制,并向相关人员发送报警信息。
三、项目优势1. 准确性高:利用深度学习算法进行图像特征提取,能够高效准确地识别出各种行为;2. 实时性强:系统采用实时处理技术,能够对图像进行即时的行为识别和异常报警;3. 自动化程度高:通过智能分析算法实现行为识别与异常报警,无需人工干预,节约人力资源;4. 可扩展性好:系统具备良好的可扩展性,可以根据需要增加监控点位和功能模块,满足不同场景的需求。
四、应用场景1. 交通领域:可用于车辆违章检测、交通统计分析等;2. 安防领域:能够对人员闯入、物品遗留等异常情况进行监控和报警;3. 商业领域:对店铺内的顾客行为进行分析,提供优化服务和安全监控。
五、项目实施步骤1. 硬件设备安装:根据实际需求,在监控区域内安装高清摄像设备和网络传输设备;2. 软件系统部署:搭建视频监控系统服务器,安装智能分析算法软件,并完成系统的初始化配置;3. 算法模型训练:通过标注和标定的方法,采集并标记数据集,利用深度学习算法训练模型;4. 系统测试与调优:对系统进行测试,验证行为识别和异常报警的准确性和实时性,并根据需求进行调优;5. 系统上线与运维:将系统投入使用,并定期进行系统运维和维护,确保系统的正常运行。
视频实时分析系统技术方案
视频实时分析系统技术方案目录1 系统概述 (2)1.1 建设背景 (2)1.2 设计思想 (2)1.3 设计依据 (3)1.4 建设目标 (5)1.5 设计原则 (5)2 需求分析 (7)2.1 应用现状 (7)2.2 业务现状分析 (7)2.3 应用场景需求分析 (8)2.3.1 目标实时分析 (8)2.3.2 目标智能搜索 (8)2.3.3 多来源、多状态视频资源分析 (9)2.3.4 视频大跨度行业应用 (9)2.4 需求规划 (9)2.4.1 行人目标检索 (9)2.4.2 二轮车目标检索 (9)2.4.3 三轮车目标检索 (9)2.4.4 汽车目标检索 (9)2.4.5 以图检索 (9)2.4.6 自选特征检索 (9)3 系统架构 (10)3.1 逻辑架构图 (10)3.2 网络部署图 (11)4 功能设计 (13)4.1 系统概述 (13)4.2 模块说明 (13)4.3 视频目标结构化分析 (13)4.3.1 行人目标分析 (14)4.3.2 二轮车目标分析 (15)4.3.3 三轮车目标分析 (15)4.3.4 汽车目标分析 (16)4.4 实战应用系统 (16)4.4.1 行人目标检索 (17)4.4.2 二轮车目标检索 (17)4.4.3 三轮车目标检索 (18)4.4.4 汽车目标检索 (19)4.4.5 以图检索 (20)4.4.6 自选特征检索 (21)5 系统优势 (23)5.1 出色的视频兼容能力 (23)5.2 丰富的识别特征种类 (23)5.3 精准的视频分析算法 (23)5.4 极速的数据检索方式 (23)1系统概述1.1 建设背景当前,随着平安城市、天网工程等项目的深入建设与推进,视频监控网络遍布全城。
视频目标分析大数据系统通过对行人、机动车与非机动车等目标特征进行分析和检索,可以快速锁定嫌疑人员,确定人员信息,寻找相关线索,可以免除人工排查的多种问题,提高处理速度和处理数据量,在维护治安和侦察刑侦方面有重要作用。
智能视频分析处理器的相关使用处理
智能视频分析处理器的相关使用处理智能视频分析处理器技术在近年来得到了广泛的应用,它可以通过对视频信号的处理和分析,实现多种功能,包括人脸识别、行为分析、车辆识别和计数等。
本文介绍了智能视频分析处理器的相关使用处理,包括其工作原理、应用场景和实际使用。
工作原理智能视频分析处理器的工作原理可以分为以下几个步骤:1.视频信号采集:智能视频分析处理器首先需要从摄像头或视频信号源中采集视频信号。
2.视频预处理:采集到的视频信号需要进行预处理,包括噪声过滤、亮度调节等,以提高后续分析的准确度。
3.物体检测:处理器通过算法对视频图像进行分析,检测出其中的人、车等物体。
4.物体跟踪:跟踪并记录物体在视频中的移动轨迹。
5.特征提取:对物体的特征进行提取,包括人脸特征、车辆特征等。
6.数据分析:通过对物体特征和移动轨迹的分析,获取需要的数据。
应用场景智能视频分析处理器的应用场景非常广泛,包括以下几个方面:监控安防智能视频分析处理器可以用于监控安防领域,通过识别人脸和车辆等物体,在犯罪案件发生时及时发出警报,提高公共安全。
商业分析商业领域也是智能视频分析处理器的主要应用场景之一。
商场、超市等场所可以通过分析顾客的流向和购物行为等信息,做出更科学的管理决策,提高经营效益。
智慧交通智能视频分析处理器可以对交通场景中的车辆进行识别和计数,并对交通流量进行统计分析,有助于城市交通管理的智能化发展。
视频广告智能视频分析处理器可以对人群的年龄、性别和兴趣等特征进行分析,精准投放广告,提高广告的效果。
实际使用智能视频分析处理器可以应用于各种场合,但在实际使用时,需要根据具体情况进行配置和调整。
下面是相关使用处理的具体步骤:1.选择适合的处理器:根据需要的分析功能和处理的视频信号格式,选择适合的智能视频分析处理器。
2.安装处理器:将处理器安装在需要分析的场所,根据需要配置摄像头或其他视频信号源。
3.设置计算机:将处理器连接到计算机上,运行相关软件,在设置中选择需要的分析功能。
教你如何使用AI技术进行视频内容分析
教你如何使用AI技术进行视频内容分析一、AI技术在视频内容分析中的应用价值随着数字媒体和在线平台的迅猛发展,大量的视频内容被产生和上传。
针对这些海量视频,传统的人工方法已经无法满足快速且准确地进行内容分析的需求。
而人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术作为一种高效、自动化的解决方案,在视频内容分析领域发挥着重要作用。
本文将介绍如何使用AI技术进行视频内容分析。
二、利用AI技术进行视频标注1. 视频标注概述视频标注是指对一段或多段视频进行关键信息识别与提取,并将其转化为结构化数据的过程。
通过对视频进行标注,可以帮助用户更好地理解和搜索相关的视觉信息。
2. AI技术在视频标注中的应用由于传统的手动标注手段耗时且费力,因此AI技术得到广泛应用以提高效率与准确性。
- 目标检测:利用深度学习模型对视频中感兴趣区域(Region of Interest, ROI)进行目标检测,可以更快速地获取关键信息。
- 关键帧提取:通过分析每个时间点上图像帧间的相似性,可以自动提取视频的关键帧作为标注依据。
- 文本识别:通过文字检测和识别技术,可以从视频中提取文本信息,并进行标注。
三、基于AI技术的视频内容分析工具1. 视频分类与智能推荐AI技术可以通过深度学习模型对视频进行分类,并根据用户的兴趣和行为推荐相关内容。
利用这些推荐系统,平台可以更好地将用户所需的视频呈现给用户,提升使用体验。
2. 相似视频搜索通过AI技术,在大规模的视频库中实现相似视频搜索变得可行。
利用图像特征提取和相似度计算的方法,系统能够快速找到与目标视频在内容上相近或相同的其他视频。
3. 视频内容解析人脸检测、物体识别、场景分析等AI技术在视频内容解析中发挥着重要作用。
例如,人脸检测技术可以自动识别出视频中出现的人物并标注;物体识别则可以帮助用户更好地了解和查询视频中涉及的物品;场景分析则有助于对复杂背景下的视觉元素进行理解与研究。
人工智能在视频分析中的应用
人工智能在视频分析中的应用人工智能技术的快速发展正在改变我们生活的方方面面,其中在视频分析领域的应用尤为引人关注。
随着摄像头和传感器技术的不断进步,视频数据量不断增加,传统的人工分析方法已经无法满足对视频数据的处理需求,而引入人工智能技术可以有效提高视频数据的处理效率和精度。
一、1.视频内容识别人工智能技术可以通过深度学习算法对视频中的图像内容进行识别和分类,实现对视频内容的精准识别。
例如,在监控视频中识别出人的脸部特征,实现人脸识别功能;在电影视频中识别出物体和场景,实现内容标签和搜索功能等。
通过视频内容识别技术,可以帮助用户快速定位视频中感兴趣的内容,提高视频的利用价值。
2.视频监控人工智能在视频监控领域的应用也日益广泛。
通过视频分析技术,可以实现对监控视频的自动检测和分析,例如识别出异常行为和危险情况,实现对监控区域的实时监测和预警。
同时,人工智能还可以对监控视频进行行为分析和轨迹跟踪,辅助安防人员更好地进行监控和管理工作。
3.视频搜索和推荐在视频网站和社交媒体等平台上,用户上传的视频数量庞大,如何让用户更快地找到感兴趣的视频内容成为了一个重要问题。
人工智能技术可以通过视频内容识别和行为分析等手段,为用户提供个性化的视频推荐和搜索服务,从而提高用户体验和视频平台的活跃度。
4.视频编辑和合成人工智能技术也可以在视频编辑和合成领域发挥重要作用。
通过深度学习算法,可以实现对视频内容的自动剪辑和特效处理,提高视频编辑的效率和质量。
同时,人工智能还可以实现对视频的自动合成和增强,为视频制作人员提供更多的创作工具和可能性。
5.视频分析和预测在业务应用和科研领域,人工智能在视频分析和预测方面也有着广泛的应用。
例如在交通管理领域,可以通过视频数据对车流量和拥堵情况进行实时监测和预测,帮助交通部门更好地规划交通路线和解决交通问题。
还可以通过视频分析技术对医学影像和生物视频等进行分析和诊断,为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
石油天然气行业AI视频分析解决方案V1
非法入侵、聚集、打架、徘徊逗留、手 持武器、攀高、打电话、抽烟、遗留物 品等检测
漏水漏油检测,烟雾火焰检测,抽油 机运行状态监测,机械设备运行状态 监测,温度感知监管,压力压强感知 监管,可燃气体泄漏检测,阀门连接 泄露检测,仪表OCR识别
作业安全规范
1.利旧油气场站原有摄像头获得的现场视频,进行AI智能分析。 2.嵌入功能算法,针对异常现象或行为实时分析检测,提前预警。
解决方案 采用智能头盔与智能化生产作业管理系统相结合,实现人员现场实时数据与生产指挥中心 的交互和传输,实现智能辅助生产作业管理和集成展示。
应用价值 智能头盔参与下的智能巡检,推动了传统油气行业生产作业智能化发展,借助这样的可视 化和交互设备,得以弥补人工缺口、提升作业安全性和协同效率,为油气行业打造全新一 代的「超级工人」。
• 简易运维:批量调节设置摄像机工作模式, 在线巡检摄像机状态,远程重启。
智能识别对象
渣土车
吊车
混泥土搅拌车
装载机
智能摄像机
挖掘机
压路机
推土机
安全帽
工作服
烟火
场景介绍--管道巡检
目录
CONTENTS
01 算法介绍 02 产品介绍
03 场景介绍
04 标杆案例
某燃气公司AI视频监控项目
三个场景:线路中高后果区监控(管道巡检)、施工现 场便携式视频监控(智慧工地)、撬装区无人值守
Thank you
漏油检测
烟雾检测
火焰检测
安全帽检测
设备状态检测
某油库机器人巡检项目
应用场景 某油库采用机器人智能巡检,通过定制巡检路线,能够在不用人工干预的 条件自动完成场站规定路线及区域的巡检。 该油库共分三个区域A区、B区、C区巡检,共计巡检点60个,巡检设备主 要包括管道、压力泵等,其中有27个指针表,含压强表14个、温度表13个; 另有14个数字表,主要参数为压力及温度;机器人单次巡检里程2.8km。 用机器代替人来巡检,支持巡检作业规范、识别去静电、卸车行为分析等 算法,避免因操作失误发生人员伤亡。 支持各种指针表以及液晶表,可全自动表计示数识别,无需人工提前录入 表具信息。
后端视频智能分析功能实现方案
视频智能分析实现方案1、实现的功能在智能分析系统中,智能分析模块(嘉崎智能分析模块)从视频监控平台获取视频码流后对其进行智能分析,并将分析结果(告警信息及视频截图)上报给视频监控平台,视频监控平台将分析结果展现给客户端,整个结构如图所示。
智能分析模块需要完成如下功能:1、实现视频分析算法,包括穿越警戒区域、进入区域检测、离开区域检测、徘徊检测、聚集检测、交通拥挤检测、非法停车检测、车辆逆行检测、单向人流量检测、双向人流量检测、物品丢失检测、物品遗留检测;2、从视频监控平台获取压缩的视频码流,解码并进行分析。
(码流格式为720P 3M 码流);3、输出视频流,其中包含规则信息和实时分析信息,平台将包含规则信息和实时分析信息的视频流转发到客户端,同时,需要提供码流的解码库,便于客户端解码展现;4、接收智能分析规则,包括区域、阀值等参数设置;5、将分析结果和截图上报到视频监控平台;平台需要完成的功能:1、将前端编码设备的码流转发给智能分析模块;2、从智能分析模块请求视频流,并将流转发给客户端;3、接收智能分析模块的分析结果和截图;4、从客户端接收规则设置,将请求下发到智能分析模块;5、平台可提供SDK便于智能分析设备获取视频,解码得到YUV数据;客户端需要完成的功能:1、客户端提供界面,便于用户设置智能分析规则;2、 展现实时视频,包含规则信息和实时分析信息;3、 展现分析结果和截图;4、 其它功能,如报表等。
2、 平台协议介绍目前,前端设备与平台之间、平台与客户端之间信令协议为 媒体协议为RTP/RTC 助、议,视频建立的流程如下图所示;SIP+XML?肖息示例如下(平台从前端编码器获取视频编码参数): 请求:MESSAGE sip:420100000325701229@10.10.4.161:5060 SIP/2.0 Via: SIP/2.0/UDP 10.10.5.11:5060;rport;bra nch=z9hG4bK921473260 From: <sip:cms@10.10.5.11:5060>;tag=849763891 To: <sip:420100000325701229@10.10.4.161:5060>Call-ID: 2064933922cms10310353115060cms10310353115060 CSeq: 393273 MESSAGECon tact: <sip:cms@10.10.5.11:5060> User-Age nt: SIP .NET 1.0 evaluation version Max-Forwards: 70Conten t-Type: applicatio n/global_eye_v10+xml Conten t-Le ngth: 407<?xml versio n="1.0" en codi ng="UTF-8" ?><Message Versio n="1.0"><IE_HEADER MessageType="MSG_GET_PU 」MAGE_ENCODE_PARA_RS@"uenceNumber="O" SessionID="" SourceID="420100105000002541" DestinationID="420100000325701229" /><IE_IMAGE_ENCODE_PARAVideoId="1" EncodeMode="0" PicQuality="0" BitRate="0" BitRateType="0" FrameRate="0" ImageSize="0" StreamType="1" IFrameInterval="0" ChannelMode="0" />SIP+XML 协议,</Message>响应:SIP/2.0 200 OKVia: SIP/2.0/UDP 10.10.5.11:5060;rport;branch=z9hG4bK921473260From: <sip:cms@10.10.5.11:5060>;tag=849763891To: <sip:420100000325701229@10.10.4.161:5060>Call-ID: 2064933922cms10310353115060cms10310353115060CSeq: 393273 MESSAGEUser-Agent: SIP .NET 1.0 evaluation versionAllow: INVITE, ACK, OPTIONS, CANCEL,BYE, SUBSCRIBE,NOTIFY, MESSAGEI,NFO, REFER, UPDATE Content-Type: application/global_eye_v10+xmlContent-Length: 628<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Message Verison="1.0"> <IE_HEADER MessageType="MSG_GET_PU_IMAGE_ENCODE_PARA_R SessionID="" SourceID="420100000325701229" DestinationID="420100105000002541" /> <IE_RESULT Value="0" ErrorCode="0" ErrorPhrase="PU_SUCCESS" /> <IE_IMAGE_ENCODE_PARVAideoId="1" EncodeMode="6" PicQuality="0" BitRate="3072" BitRateType="1" FrameRate="25" ImageSize="8" StreamType="1" IFrameInterval="100"/> <IE_IMAGE_ENCODE_PARVAideoId="1" EncodeMode="6" PicQuality="2" BitRate="128"BitRateType="0" FrameRate="12" ImageSize="2" StreamType="0" IFrameInterval="100"/> </Message>3、实现方案智能分析模块与平台整合有两种方式:1、智能分析模块实现SIP 协议、RTP/RTC助、议,与平台之间通过协议方式交互;2、智能分析模块提供SDK平台开发代理模块,完成嘉崎SDK与SIP协议的转换。
AI技术在视频分析与处理中的应用方法
AI技术在视频分析与处理中的应用方法一、引言随着人工智能技术的不断发展,视频分析与处理在各个领域都得到了广泛应用。
AI技术通过对视频进行智能分析,可以从中提取有价值的信息,并实现自动化的处理,大大提高了视频分析与处理的效率和准确性。
本文将介绍AI技术在视频分析与处理中的应用方法。
二、视频内容识别与分类1. 视频目标检测AI技术可以通过对视频进行目标检测,识别出其中的特定物体或人物。
通过训练深度学习模型,可以将视频中的不同目标进行准确辨识,并给予相应的标注和分类。
这项技术可以广泛应用于监控摄像头、自动驾驶系统等场景中,帮助实现即时监测和预警功能。
2. 视频行为识别通过AI技术,我们还可以对视频中的行为进行识别和判断。
例如,在体育赛事中,利用机器学习算法和运动追踪技术,我们可以自动地识别出运动员在比赛过程中采取的不同动作,并对其进行分类和统计。
这样一来,我们就可以更加准确地了解比赛情况,甚至进行战术分析。
三、视频内容分析与提取1. 视频关键帧提取AI技术可以通过对视频进行帧间差分和特征提取的方式,自动地选取出其中的关键帧。
关键帧是指在一段视频中具有代表性或重要内容的帧画面。
利用这项技术,我们可以快速而准确地从海量视频数据中筛选出有价值的信息,进一步进行处理或展示。
2. 视频物体追踪通过AI技术,我们可以实现对视频中不同物体的追踪和轨迹分析。
在监控领域,这项技术可以用于追踪可疑人员或车辆,并生成相应的运动路径图。
同时,在电影制作等领域中,也可以利用物体追踪技术来实现特效处理和后期编辑。
3. 视频情感识别AI技术还可以通过对视频进行情感分析,识别其中呈现出的情绪状态。
例如,在广告评估过程中,我们可以利用机器学习模型来判断观看者对广告内容产生的喜好、厌恶等感受。
这样一来,营销团队就可以根据用户反馈进行更加精准的推广策略。
四、视频处理与增强1. 视频降噪与稳定通过AI技术,我们可以对视频进行降噪处理,消除其中的干扰信号,提高画面质量。
视频监控系统的智能分析方法与效果评估
视频监控系统的智能分析方法与效果评估随着科技的不断发展,视频监控系统在日常生活中的应用越来越广泛。
为了提高监控系统的效果和准确性,智能分析方法被广泛地应用于视频监控系统中。
本文将探讨视频监控系统的智能分析方法以及对其效果的评估。
一、智能分析方法1. 视频目标跟踪视频目标跟踪是一种将目标从视频中提取并实时跟踪的技术。
该方法通过使用一系列的图像处理算法和机器学习算法来提取目标的特征并跟踪目标的运动。
其中,常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
2. 运动检测与行为分析运动检测与行为分析是通过分析视频中的运动来检测异常和预测行为。
该方法可以识别目标的运动轨迹、速度和方向,进而判断目标是否异常或是进行某种特定的行为。
运动检测与行为分析技术广泛应用于安防领域,能够帮助监控人员及时发现异常情况并采取相应的措施。
3. 图像识别与分类图像识别与分类是将图像中的目标进行识别和分类的技术。
通过使用深度学习算法,系统可以学习到目标的特征,并将其识别和分类。
该方法可以应用于人脸识别、车辆识别、物体检测等场景,提高监控系统的智能化程度。
二、效果评估评估视频监控系统的智能分析方法的效果对提高系统性能和准确性至关重要。
以下为几种常见的效果评估方法。
1. 精度评估精度评估是通过计算智能分析方法的准确性和精确性来评估系统的效果。
常见的评估指标包括准确率、召回率、精确率等。
准确率表示系统正确识别出的目标与实际目标总数的比例;召回率表示系统成功识别出的目标与实际目标总数的比例;精确率表示系统正确识别出的目标与系统识别出的目标总数的比例。
通过计算这些指标,可以评估系统的识别和分类效果的准确性和可靠性。
2. 视频效果评估视频效果评估通过观察视频图像的质量和清晰度来评估系统的效果。
通过对比原始图像和经过智能分析处理后的图像,可以判断系统的处理效果和图像的清晰度。
此外,在不同环境下,如光照条件不同的场景下,评估系统的鲁棒性和可用性也是一种有效的评估方法。
(完整版)视频分析无缝对接方案
(完整版)视频分析无缝对接方案1. 简介本方案旨在提供一种无缝对接视频分析系统的解决方案,以帮助用户高效地进行视频分析工作。
通过本方案,用户将能够将视频数据与分析工具与平台相连接,实现数据的快速传输、处理和分析。
2. 方案概述本方案采用以下步骤来实现无缝对接视频分析系统:2.1 数据传输用户将视频数据传输至分析工具与平台中,以供后续的处理和分析。
用户可以选择不同的传输方式,如本地上传、网络传输等,根据具体情况选择合适的方式。
2.2 数据处理一旦视频数据传输完成,分析工具与平台将开始对数据进行处理。
这包括对视频进行解码、压缩、帧提取等处理过程,以便后续的分析工作能够有效进行。
2.3 数据分析在数据处理完成后,分析工具与平台将对视频数据进行分析。
用户可以利用各种分析算法和工具,如人脸识别、目标跟踪、行为分析等,来提取视频数据中的有用信息。
2.4 分析结果输出分析工具与平台将生成分析结果,并将其输出给用户。
用户可以选择将分析结果以不同的方式呈现,如图像展示、报表输出等,以满足具体需求。
3. 方案优势本方案具有以下优势:3.1 无缝对接本方案能够实现视频数据与分析工具与平台之间的无缝对接,减少数据传输和处理的复杂度,提高用户的工作效率。
3.2 扩展性强用户可以根据需求选择不同的分析算法和工具,定制适合自己的分析流程,满足特定业务场景的需求。
3.3 高效处理通过采用优化的数据处理和分析算法,本方案能够快速进行数据处理和分析,提供高效的结果输出。
4. 使用场景本方案适用于各种视频分析场景,如智能监控、视频内容分析、行为分析等。
用户可以根据具体需求将本方案应用于不同的领域和行业当中。
5. 实施计划用户在实施本方案时,可以按以下步骤进行:5.1 需求分析用户首先需要明确自己的视频分析需求,确定所需的分析工具和算法等。
5.2 系统搭建用户需要搭建适合自己需求的视频分析系统,包括硬件设备、软件工具和平台等。
5.3 数据对接用户将视频数据与分析工具与平台进行无缝对接,确保数据的快速传输和处理。
如何运用人工智能技术进行视频分析
如何运用人工智能技术进行视频分析人工智能技术的快速发展,为视频分析提供了全新的可能性。
视频分析是将人工智能技术应用于视频内容的处理和解析,以提取有用的信息和进行深入的理解。
它不仅可以应用于安防领域,还可以在娱乐、医疗、教育等各个领域发挥重要作用。
本文将从几个方面介绍如何运用人工智能技术进行视频分析。
首先,人工智能技术可以应用于视频内容的自动标注和分类。
通过深度学习算法,可以对大量的视频数据进行训练,使得计算机可以自动识别和标注视频中的各种元素,如人物、场景、物体等。
这样一来,用户可以通过关键词搜索,快速找到感兴趣的视频内容。
同时,视频分类技术也可以根据视频的内容特征,将其归类到不同的主题或类型中,方便用户进行浏览和选择。
其次,人工智能技术可以应用于视频内容的智能剪辑和编辑。
传统的视频剪辑需要耗费大量的人力和时间,而人工智能技术的出现,可以实现视频内容的自动剪辑和编辑。
通过深度学习算法,计算机可以自动识别视频中的关键镜头和精彩片段,并进行智能剪辑和拼接,生成精美的视频作品。
这不仅大大提高了视频制作的效率,还为用户提供了更加个性化的视频体验。
再次,人工智能技术可以应用于视频内容的情感分析和情绪识别。
通过对视频中的语音、面部表情、肢体动作等进行分析,计算机可以判断出视频中人物的情感状态和情绪变化。
这对于电影、广告等领域具有重要意义,可以帮助制片人更好地了解观众的反应和情感需求,从而进行更有针对性的创作和推广。
此外,人工智能技术还可以应用于视频内容的实时监测和分析。
通过对视频流进行实时处理和分析,计算机可以自动检测和识别视频中的异常行为和事件,如暴力、火灾、交通事故等。
这对于安防领域具有重要意义,可以及时发现和处理各种安全隐患,保障公共安全。
最后,人工智能技术还可以应用于视频内容的智能推荐和推送。
通过对用户的历史观看记录和兴趣偏好进行分析,计算机可以为用户推荐个性化的视频内容。
这不仅提高了用户的观看体验,还为视频内容的传播和推广提供了新的思路和方式。
视频分析综合平台智能视频解决方案
案件统计分析
亮点
统 计分析
行为轨迹分析
自动检测进入警戒区内的运动目标:人、汽车等,并触发报警; 自定义监测区域和轨迹目标,支持录像快/慢播放,以及局部放大功能; 案件录像导出、分析、反馈全流程管理; 视频浓缩处理,检索压缩比超过1:100。压缩内容可包含视频事件的所有
细节,可以检测到人脸和物体,以图片的形式显示出来; 相比同行业产品检索速度快5倍以上,系统识别准确率高出20%以上,误
人脸识别
✓ 远距离识别 ✓ 可靠的自然识别 ✓ 非强制识别 ✓ 非接触识别 ✓ 并发性识别 ✓ 移动人脸识别
亮点
采用国际先进的计算机视觉算法和领先的人像动态识别处理算法; 拥有42项发明专利; 支持20万人以上规模的人脸数据库,保持极高的识别速度和准确性; 在第三方综合评测中,识别准确率相比同行业厂商高出20%以上,误报
如果监视人群密集场所,人眼根本无法跟踪到所有屏幕内容 北如京果— 监控—整四个环城之市内的无视盲频点安全网络……
因此在监控系统中运用智能视频分析技术非常地必要,尤其是在复杂环境和需要保持高度警惕的场景下……
智能视频分析是监控系统的IQ
如果说摄像头是城市的眼睛,视频分析综合平台就是这些眼睛后面的大脑。
视频检索案例:行为轨迹挖掘
案件背景
通过分析视频数据,汇集一个监控区域内街道的人流和车 流数据,形成区域内的人车分布图。静态信息包括人车的 特征,动态信息包括人车的路径、停留模式,可快速跟踪 和检索关键事件特征,并进行分析,增强对突发事件的防 范意识和应对能力。
实施效果
利用已有公安信息资源,有效整合治安、道路、社会资源 等各类视频监控资源,进行统一规划,适应当前一线干警 的视频侦查作战模式。还支持视频侦查相关业务流程、案 件查证和串并案件视频共享机制,成为视频综合研判的关 键。
智能视频监控解决方案
智能视频监控解决方案
《智能视频监控解决方案》
随着科技的快速发展,智能视频监控系统在各个行业中得到了广泛的应用。
智能视频监控系统通过利用最新的人工智能和物联网技术,能够实现对各种场景的实时监控和数据分析,提供了高效、便捷、智能的监控解决方案。
智能视频监控系统主要由摄像头、视频传输设备、监控中心和软件系统组成。
摄像头通过高清晰度的图像传感器收集目标数据,传输至监控中心,监控中心通过软件系统对数据进行分析和处理,从而实现对监控场景的实时监控和数据管理。
在安防领域,智能视频监控系统能够实现对重要场所的24小时全天候监控,对于防火、防盗、防破坏等方面起到了重要作用。
此外,智能视频监控系统也被广泛应用于交通管理、城市安防、工业生产、商业零售等领域。
通过智能视频监控系统,可以实现对交通路况的实时监控,对于预防事故和堵塞起到了重要作用;对于城市安全管理来说,监控系统能够及时感知异常情况,并做出响应措施;在工业生产中,监控系统可以监控设备运行状态,确保生产过程的顺利进行。
此外,智能视频监控系统还能够通过人脸识别、行为分析、车牌识别等技术,对监控画面进行深度分析,提高监控效率,减少人工干预,提高监控的智能化程度。
总的来说,智能视频监控系统通过结合最新的技术,能够为各
个行业提供高效、便捷、智能的监控解决方案,对于提高工作效率、保障安全稳定起到了至关重要的作用。
随着科技的不断进步和发展,相信智能视频监控系统在未来会有更加广阔的应用前景。
如何利用AI技术进行视频内容分析和智能
如何利用AI技术进行视频内容分析和智能
一、背景
随着AI技术的发展,视频内容分析和智能的应用已经成为当前智能实时媒体应用的关键技术。
尤其在无人机和机器人技术中,AI视频内容分析和智能通常是各种智能应用的基础技术,可以有效分析视频特征,精准判断人物轮廓,落地有效智能。
(1)图像识别
AI在图像识别领域的应用也非常广泛,通过视频,AI可以帮助分析出视频场景中的物体,人物,行为等,从而对视频进行分析内容分类。
(2)文本识别
AI还可以在文本识别领域实现非常优秀的效果,比如通过视频的声音,AI可以识别出说话的人物,以及说话的内容,从而可以更加准确地分析出视频内容。
(3)语音识别
AI还可以在语音识别领域实现非常优秀的效果,通过对视频中的语音进行识别,AI可以精准分析出人们说出的内容,从而可以更精准地分析出视频内容。
(4)人脸识别
近年来,AI在人脸识别领域的应用也非常广泛,通过视频,AI可以帮助分析出不同人物的人脸特征,从而准确记录视频中不同人物的轮廓,进而精准分析出视频内容。
三、结论
从以上讨论可以看出。
视频监控中异常事件智能分析解决方案
视频监控中异常事件智能分析解决方案智能视频分析技术是指通过智能分析现场或记录的视频流,分析软件能自动检测识别出可疑的活动、异常的事件或者行为,在不需要人为干预的情况下,系统能自动实现对监控画面中的异常情况进行检测、识别,并及时作出预/报警。
从而可替代人为监控或者协助人为监控。
智能视频分析技术涉及到较复杂的软件算法,是通过编程识别出奇怪与异常的行为。
智能视频分析技术的应用主要集中在移动检测、图像检测、区域入侵检测、物体遗留检测、目标PTZ跟踪、拌线/穿越检测、人流量计数、车牌识别、打架斗殴检测、异常奔跑检测等功能。
下文将逐一介绍。
视频异常检测技术视频异常检测技术是一种通过智能图像分析软件自动检测摄像头的视频状态,能够检测各种视频异常现象并报警的技术,常见视频异常有:摄像机被移位或遮挡、视频信号被干扰、视频信号差或无视频信号等现象。
该技术能有效解决前端设备视频异常而不能及时发现的问题,可大大减少警卫人员的日常设备维护工作量区域入侵检测技术区域入侵检测技术是一种可以自动检测出异常事物进入视频画面中预设的防区内,并进行自动抓拍、录像和报警等关联性动作的技术。
与被动红外传感器、地面震动传感器等传统传感器相比,区域入侵检测技术具有更大范围的入侵检测能力,能提供更大的检测范围、更高的检测率和更低的误报率,可用来替代各种类型的传统式传感器来进行入侵检测和报警。
这种检测技术可适用于各种场合的非法入侵检测,例如入室盗窃、入侵高危区域、入侵无人区、攀越围墙等。
物体遗留检测技术物体遗留检测技术是一种可以对遗弃物进行自动检测的技术,当物品(包裹、碎块、行李、危险物品等)在某个防区内被放置或遗弃的时候会自动报警。
遗弃物检测技术具有快速检测响应、遗弃物放置过程录像、检测后预报警、即时视频确认等机制,可大大减轻警卫人员的巡逻负担,还可以让警卫人员有足够多的时间和信息进行报警处理和响应,有利于警卫人员把握当前场景的安全情况并做出重大决定。
AI智能视频分析技术(M)
AI智能视频分析技术编写单位1、适用范围安全监控是智慧工地建设的重中之重。
现如今大多数项目现场都基本实现了视频监控覆盖的要求,但是由于技术的限制,视频监控仍然需要监控人员在后台对画面或录影带进行分析,消耗大量时间、人力、物力,且一旦疏忽很容易产生安全隐患。
而AI 智能视频分析技术脱胎于计算机视觉深度学习,对摄像机实时传递的图像信息自动分析判断,在人为轻微干预甚至无干预操作的情况下便可实现动态场景动态目标的定位、追踪与识别。
可实现人脸考勤、人脸布控、安全帽监测、入侵监测、徘徊监测等多方向的安全监控应用场景。
本技术的应用相比普通的人员监控大大提升了工作效率,提升了多路视频处理能力,使报警更加及时、监测更加全面。
2、技术架构方案图2.1技术架构方案3、关键技术AI智能视频分析技术架构方案包含以下关键技术内容:3.1采集前端:前端支持按照标准的视频编码格式及通信协议进行摄像头对接,包括全景相机、高清红外模拟摄像机、高清网络摄像机等,视频图像将通过网络传输至监控中心。
图3.1.1摄像头连线示意图3.2网络传输:工地现场可综合考虑现场复杂环境,选择有线无线两种传输方式,保证各摄像头与监控分析中心网络通畅。
有线方式还可根据摄像头部署规模及监测场景复杂度等要求选择内网专线或互联网云部署两种方式。
3.3处理与存储:采用市面常见DVS、DVR、NVR及流媒体服务器等各种设备,对视频画面进行处理、存储及高性能输入输出等操作,保障整体运行稳定性。
3.4视频分析中心:以目标检测、目标识别、目标追踪、行为分析、人脸识别五个个基础智能化计算机视觉算法为底层基础,为数据应用场景提供技术支撑。
图3.4.1目标追踪算法示意图图3.4.2人脸识别算法示意图3.5功能场景拓展:结合智慧工地的安全监控落地场景,针对性的设置了包含人脸考勤、人脸布控、安全帽监测、入侵监测、徘徊监测、烟火报警、人员跌倒监测等十余种应用方向,为建设施工提供周全防护。
监所智能视频分析服务方案
监所智能视频分析服务方案智能视频分析技术在监所管理中具有重要的应用价值。
监所智能视频分析服务方案是一种基于人工智能和大数据技术的监所管理解决方案,通过视频监控系统对监所内的视频进行实时分析和处理,提供监所管理人员对监所活动的实时监控、行为分析和预警信息,以提高监所管理的效率和安全性。
一、方案概述监所智能视频分析服务方案主要包括以下几个方面的内容:1. 视频数据采集和存储:采集监所内的视频数据,并对其进行存储和管理,确保视频数据的完整性和可靠性。
2. 视频分析算法开发:基于深度学习和图像处理技术,开发智能视频分析算法,包括人脸识别、行为分析、异常检测等。
3. 实时监控和告警功能:对监所内的视频进行实时分析和处理,提供实时监控和告警功能,及时发现和预警监所活动中的不正常行为。
4. 数据可视化和报表分析:通过数据可视化和报表分析,提供监所管理人员对监所活动的全面了解和分析,帮助监所管理决策的制定和优化。
5. 安全和隐私保护:保障监所内视频数据的安全和隐私保护,确保监所信息不被非法获取和泄露。
二、方案流程监所智能视频分析服务方案的流程如下:1. 数据采集和存储:通过监所内的视频监控系统,采集监所内的视频数据,并进行存储和管理,确保视频数据的完整性和可靠性。
2. 视频分析算法开发:基于深度学习和图像处理技术,开发智能视频分析算法,包括人脸识别、行为分析、异常检测等。
3. 实时监控和告警功能:对监所内的视频进行实时分析和处理,提供实时监控和告警功能,及时发现和预警监所活动中的不正常行为。
4. 数据可视化和报表分析:通过数据可视化和报表分析,提供监所管理人员对监所活动的全面了解和分析,帮助监所管理决策的制定和优化。
5. 安全和隐私保护:采取措施保障监所内视频数据的安全和隐私保护,确保监所信息不被非法获取和泄露。
三、方案优势1. 提高监所管理效率:通过智能视频分析技术,实时监控并分析监所内的活动,可以帮助监所管理人员及时发现和处理监所活动中的异常情况,提高监所管理的效率和安全性。
智能视频分析系统项目计划书
智能视频分析系统项目计划书一、项目背景随着科技的不断发展,视频监控在各个领域的应用越来越广泛,从公共安全到商业运营,从交通管理到工业生产等。
然而,传统的视频监控仅仅依靠人工来观察和分析视频内容,效率低下且容易出现疏漏。
为了更好地利用视频监控所获取的大量信息,提高监控效率和准确性,智能视频分析系统应运而生。
智能视频分析系统能够自动对视频中的目标进行检测、识别、跟踪和分析,提取有价值的信息,并及时发出预警或提示,为决策提供支持。
它具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。
二、项目目标本项目的目标是开发一款功能强大、性能稳定、易于使用的智能视频分析系统,能够满足不同行业和场景的需求。
具体目标包括:1、实现对视频中人员、车辆等目标的准确检测和识别。
2、能够对目标的行为进行分析,如异常行为检测、轨迹跟踪等。
3、提供实时的预警和提示功能,及时发现潜在的安全隐患或问题。
4、支持大规模视频数据的处理和分析,具备良好的扩展性和兼容性。
三、项目需求分析1、功能需求目标检测:能够准确检测出视频中的人员、车辆、物品等目标。
目标识别:能够识别目标的类型、特征等信息。
行为分析:分析目标的运动轨迹、速度、停留时间等行为特征,判断是否存在异常行为。
预警功能:当检测到异常情况时,能够及时发出预警信号,如声音、弹窗等。
数据存储和检索:能够对视频数据和分析结果进行存储,并提供快速检索功能。
2、性能需求准确性:目标检测和识别的准确率要达到较高水平。
实时性:能够在规定的时间内完成视频分析任务,满足实时监控的要求。
稳定性:系统要能够长时间稳定运行,不易出现故障。
3、接口需求与现有视频监控系统的接口:能够兼容常见的视频监控设备和平台,实现无缝对接。
与其他系统的接口:如安防系统、报警系统等,实现数据共享和联动。
4、用户需求操作简单:提供简洁直观的用户界面,方便用户进行操作和管理。
定制化:能够根据不同用户的需求进行定制化配置。
四、项目技术方案1、系统架构前端采集模块:负责采集视频数据,并进行初步的处理和压缩。
使用人工智能技术进行视频分析的教程
使用人工智能技术进行视频分析的教程随着人工智能技术的不断发展,视频分析已经成为了一种强大的工具,可以帮助我们从海量的视频数据中提取有用的信息。
本文将介绍如何使用人工智能技术进行视频分析,以及其中的一些常见应用。
一、视频分析的基本原理在进行视频分析之前,我们首先需要了解视频分析的基本原理。
视频分析主要包括两个步骤:视频预处理和视频特征提取。
视频预处理是指对原始视频进行一系列的预处理操作,以便后续的特征提取和分析。
视频预处理的主要任务包括视频压缩、视频帧率调整、视频降噪等。
这些操作可以提高视频的质量,减少后续处理的计算量。
视频特征提取是指从视频中提取有用的信息,用于后续的分析和应用。
视频特征可以包括图像特征、运动特征、语义特征等。
常用的视频特征提取方法包括光流法、深度学习方法等。
二、视频分析的常见应用视频分析在各个领域都有着广泛的应用。
下面我们将介绍其中的一些常见应用。
1. 视频监控视频监控是视频分析的一个重要应用领域。
通过对监控视频的分析,可以实现对人员活动、交通状况等的实时监控和预警。
例如,可以通过视频分析技术实现对人员行为的识别,发现异常行为并及时报警。
2. 视频搜索视频搜索是指通过对视频内容的分析,实现对视频的检索和搜索。
通过视频分析技术,可以实现对视频中的物体、人物等的检索。
例如,可以通过视频分析技术实现对特定人物在视频中的出现次数和时间的统计,方便用户快速找到感兴趣的视频片段。
3. 视频内容分析视频内容分析是指对视频内容进行分析,提取其中的有用信息。
通过视频内容分析,可以实现对视频中的物体、人物等的识别和跟踪。
例如,可以通过视频分析技术实现对车辆的识别和跟踪,实现交通流量统计和交通拥堵预警。
三、使用人工智能技术进行视频分析的方法在进行视频分析时,我们可以使用各种人工智能技术来实现。
下面我们将介绍其中的一些常用方法。
1. 光流法光流法是一种常用的视频特征提取方法,它通过分析视频中相邻帧之间的像素变化来提取视频中的运动信息。
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目录
第1章概述 (1)
1.1 项目背景 (1)
1.2 项目概况 (3)
1.3 需求分析 (4)
第2章智能视频分析预警解决方案 (5)
2.1 贴纸条检测 (5)
2.2 安装读卡器检测 (5)
2.3 人员滞留检测 (6)
2.4 人员靠近检测 (7)
2.5 越界监控 (8)
2.6 前端设备 (9)
第1章概述
1.1项目背景
视频监控系统是银行金融业安全防范网络监控系统一个重要分支,是技防的重要组成部分,是伴随着多媒体技术、编解码技术、网络技术等IT技术发展而成熟起来的。
作为银行金融机构重要的安防手段,经历了从模拟到数字,从网点单独部署到联网监控,并朝着智能化、多元化综合应用的方向发展。
早期的金融视频监控系统以本地监控为主、远程管理为辅的方式,以各网点为单位组建一个区域自治的安防体系,分别配有数字监控、门禁控制、报警联动、对讲系统等设备。
随着银行金融企业规模急剧扩大和金融服务水平的不断提升,银行金融机构网点分散、风险等级和管理难度加大、内部隐患加剧等诸多问题不断暴露出来,并已成为制约银行金融服务业快速发展的瓶颈。
伴随着多媒体技术、编解码技术、网络技术等IT技术的高速发展,在安防系统数字化、网络化、智能化发展的大趋势下,银行金融行业对于安全防范系统的智能化、网络化和集成化管理的需求越来越旺盛,呼声也越来越高涨,联网监控系统的重要性也日益受到银行金融行业的重视,其本身也得到了极大的发展。
全国性银行和各地商业银行根据中国人民银行总行和公安部的行业标准要求,已分别建成了视频监控系统、入侵报警联网系统(与110报警联网)、金库出入管理系统、门禁控制系统、对讲系统等安全防范系统,并逐步完成了大量的营业网点、自助银行、ATM机和金库联网等分散场所的远程联网建设工作。
自助行的安全防范一直是银行安防的重点,随着智能监控技术的不断提高,银行迫切在自助行应用智能监控也在情理之中。
目前本平台可以结合海康智能ATM监控技术(前端智能或后端智能),可以很好的进行ATM正面异常人脸检测、ATM贴条检测、ATM安装读卡器检测、自助厅人员徘徊、人员聚集检测,当发现异常情况可立即产生报警信号,
与平台进行相关报警联动。
1.2项目概况
根据对于**银行**分行视频监控联网改造项目对讲设备情况的初步统计:营业场所:**个, 前端视频共计**个通道,嵌入式DVR:**台,其中对讲系统通过DVR设备接入(如话筒)的有**台,由于传统DVR对讲接入方式的传输距离限制及抗干扰能力差等问题限制了对讲系统在金融监控联网系统中的应用,需要对原有对讲系统传统DVR接入方式进行升级改造:新增世邦IP对讲系统**套,并保留部分DVR对讲系统接入,各前端网点的对讲系统统计表格如下:
图表 1 前端对讲设备统计表
1.3需求分析
传统对讲系统通常是通过DVR接入,模拟音频信号经过DVR的压缩转换后传输到监控中心平台进行处理。
由于其固有的缺陷,限制了对讲系统在金融行业的应用,主要体现在以下几个方面:
1)无法获得高品质的音质效果。
传统DVR对讲接入方式中,音频信号经过多重模数转换与解压缩,导致音质的降低;
2)抗干扰能力较差。
DVR对讲信号接入的是模拟信号,D/A转换和运算放大器的输出一般都是电压信号,电压信号容易受到地电平不一致和空间噪声干扰,因此抗电磁干扰能力较差;
3)传输距离的限制。
模拟信号在传输过程中会有一定程度的信号衰减,为了在接收端能从信号中还原出信息,传输通道必须保证将信号的畸变限制在一定的范围内,这导致传输距离的限制;
综上所述,在金融监控联网系统的改造项目中,为了解决传统对讲系统传输距离受限和抗干扰能力差等问题,我们将营业厅、自助行、金库等金融网点机构的DVR接入的对讲系统进行统一升级统一部署,并由金融监控联网系统平台统一管理,实现分行监控中心与前端IP语音对讲功能,极大地提高了通话质量以及通话的可靠性,满足金融行业对语音对讲的高保真、高可靠的需求。
第2章智能视频分析预警解决方案
2.1贴纸条检测
对ATM机做手脚是一种常用犯罪手法,如故意损毁ATM机,并在ATM机上粘贴具有欺骗信息的纸条实施诈骗。
本智能分析模块中的分析算法可对粘贴的纸条实施及时有效的甄别,能提早消除隐患。
利用针孔摄像机,设定ATM机表面为警戒区域,对该区域进行遗弃物检测,可设定被检测物的尺寸、颜色等信息,以及合理设置其停留时间,能提高甄别的准确度。
当系统分析到有纸条等遗留物时,系统自动上传报警信息并产生报警联动,联动语音系统发出“自助银行异物粘贴报警”等语音提醒,并立即弹出现场视频监控图像,并进行录像。
监控人员根据现场图像,可对异常信息进行及时处理,也可手动发起一系列操作,如:启动语音对讲警告ATM机旁的相关人员、拉响警号震慑犯罪分子等。
若为正常操作,可手动进行撤防,关闭报警。
2.2安装读卡器检测
对ATM机做手脚是一种常用犯罪手法,如在插卡处套一个读取磁卡信息的设备,当取款人插入磁卡时读取并记录磁条信息,犯罪分子再制作伪卡。
本智能分析模块中的分析算法可对犯罪分子安装的读卡器实施及时有效的甄别,能提早消除隐患。
利用针孔摄像机,设定ATM机表面为警戒区域,对该区域进行遗弃物检测,可设定被检测物的尺寸、颜色等信息,以及合理设置其停留时间,能提高甄别的准确度。
当系统分析到安装了额外的读卡器时,系统自动上传报警信息并产生报警联动,联动语音系统发出“自助银行安装读卡器报警”等语音提醒,并立即弹出现场视频监控图像,并进行录像。
监控人员根据现场图像,可对异常信息进行及时处理,也可手动发起一系列操作,如:启动语音对讲警告ATM机旁的相关人员、拉响警号震慑犯罪分子等。
若为正常操作,可手动进行撤防,关闭报警。
2.3人员滞留检测
根据经验可统计取款人正常取款所需花费的时间,当某人在ATM机前停留过长时间往往都存在异常情况,要么取款人的银行卡被吞噬,要么犯罪分子在试卡等等。
系统设定ATM机正前方某块区域为警戒区域,取款人滞留时间超过预设值,系统自动上传报警信息并产生报警联动,联动语音系统发出“自助银行人员滞留报警”等语音提醒,语音提醒内容可由客户根据自身情况自行设定,同时在监控中心显示屏上实时弹出现场视频监控图像,并进行录像,同时系统自动进行日志记录。
监控人员根据现场图像,可对异常信息进行及时处理,可手动发起一系列操作,如:启动远程语音喊话警告现场人员、打开现场警灯、警号震慑犯罪分子等。
若为正常情况,可手动进行撤防、清楚日志,关闭报警。
2.4人员靠近检测
取款人通常在ATM机上都是独立操作,系统设定ATM机正前方某块合理区域作为警戒区域,对该区域实行人员靠近检测,当分析到有旁人靠近时,系统自动上传报警信息并产生报警联动,联动语音系统发出“自助银行人员靠近报警”等语音提醒,语音提醒内容可由客户根据自身情况自行设定,同时在监控中心显示屏上实时弹出现场视频监控图像,并进行录像,同时系统自动进行日志记录。
监控人员根据现场图像,可对异常信息进行及时处理,可手动发起一系列操作,如:启动远程语音喊话提醒被尾随的客户,并警告不法人员、打开现场警灯、警号震慑犯罪分子等。
若为正常情况,可手动进行撤防、清楚日志,关闭报警。
2.5越界监控
当有其他人越过排队的警戒线时,系统自动产生报警联动,发出警报声,提醒后面的人退到警戒线之后,同时将报警信息上传监控中心,引起监控人员注意并自动启动录像等。
2.6前端设备
在自助行内的ATM机旁安装对讲装置,可由中心发起对讲提醒自助行内有违规操作或行为异常的人员,也可由客户向监控中心发出对讲请求,提出操作指导或上报现场警情,监控中心确认后,系统自动弹出现场图像,可实现双向音视频对讲,方便对客户进行远程操作指导,实现监控中心与营业厅之间的音视频语音通讯。
●前端对讲可以连接DVS主机,通过DVS主机的音频输入做对讲输入,然后通
过DVS主机的网络,将对讲请求信号发送到监控中心。
如下图所示:
●前端对讲也可以通过IP独立对讲模式来连接到监控中心,IP对讲直接连接网
络交换机,通过网络交换机将对讲信号上传到监控中心。
如下图所示:
图表 2:IP对讲模式
由于前段摄像机和DVR使用已有的系统接入,所以需要在已有的ATM自助银行的前段设备链路上加入视频分配器,将视频信号一分为二。
一路视频信号接入已有的DVR;
一路视频信号接入新增智能分析DVS,DVS通过已有交换机接入平台,完成智能分析过程。