视频结构化解决方案

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视频结构化产品解决方案

视频结构化产品解决方案解决方案部目录1 项目概述 (4)1.1 项目背景 (4)1.2 项目建设目标 (4)2 系统总体建设 (4)2.1 系统架构 (5)2.2 建设原则 (6)2.3 建设规范 (7)3 产品介绍 (8)3.1 产品特点 (8)3.2 技术描述 (9)3.2.1 深度学习技术 (9)3.2.2 高性能计算技术 (11)3.3 智能分析 (11)3.3.1 目标结构化分类 (11)3.3.2 机动车结构化 (12)3.3.3 非机动车结构化 (14)3.3.4 行人结构化 (15)3.4 应用平台 (16)3.4.1 设备接入 (16)3.4.2 任务管理 (16)3.4.3 实时预览 (17)3.4.4 智能检索 (18)3.4.5 以图搜图 (19)3.4.6 系统管理 (19)3.4.7 系统集成及对接 (19)4 系统性能 (20)4.1 识别指标 (20)4.2 性能指标 (20)5 硬件计划 (21)5.1 产品形态 (21)5.2 产品参数 (21)6 存储系统设计 (21)6.1 高可用性 (21)6.2 高速数据库 (22)7 网络系统规划 (22)7.1 IP地址规划 (22)7.2 网络安全规划 (22)8 集群规划 (23)8.1 集群模式 (23)8.2 横向扩展 (23)8.3 分布式设计 (23)8.4 动态调度 (24)8.5 堆叠式集群 (24)8.6 服务自动化 (24)9 机房建设规划 (24)9.1 位置选择 (24)9.2 环境要求 (25)9.2.1 温度、相对湿度及空气含尘浓度 (25)9.2.2 噪声、电磁干扰、振动及静电 (25)附件一配置清单 (25)1 项目概述1.1 项目背景随着平安城市及智慧城市建设的推进，目前高清监控的覆盖率已占绝大部分。

其中，新建监控项目已基本全部实现高清化，且传统的模拟/非高清监控正逐步被更新换代。

富晋天维视频结构化分析系统

视频结构化分析系统
系统概述
视频结构化分析系统是一种视频内容信息提取技术，它根据视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人类理解的结构化信息。

产品形态
核心功能
依托视频结构化技术，可以对监控点实时视频、录像视频、离线视频和图片中的活动目标（行人、机动车、非机动车）进行识别分类、特征解析。

技术优势
✧数据统一：标准的数据存储和检索，标准的第三方视频流的接入，
标准的结构化任务调度接口，结构化后信息以文本和图片形式存储，数据统一。

✧轻量存储：使存储容量极大的降低，经过结构化后的检索信息降
至原始视频的1%~2%;存储容量极大地降低，解决视频长期存储的问题。

✧高效检索：视频结构化之后，基于标签化数据和以图搜图功能，
从百万级的目标库中查找某张截图上的行人嫌疑目标，数秒即可完成。

在结构化基础上进行检索查询，可以解决快速目标查找问题。

✧智能应用：基于结构化分析结果，一方面可通过特征搜索、以图
搜图等手段对犯罪嫌疑人精准定位；一方面可通过多种分析渠道，建立的视频大数据解析中心，形成标准的海量案件视图库，用于案事件的以图串并。

智能视频对象识别与结构化解决方案

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特定对象行为分析与报警
特定对象闯入行为实时分析和报警
结合对象识别对特定对象闯入（越界）行为分析报警，在轨道交通、工业生产领域的运输车辆或检修车辆的前后安装摄像头，对车辆前后一定距离区域出现行人进行识别报警。对铁路沿线禁止区域出现牛、马等动物或行人闯入识别报警。
队列人数超限实时分析和报警
主要针对排队或黄线区域内人数超限的场景。当设定检测区域内人数超过设定人数上限时触发报警并语音提示违规人员退出黄线区等侯。在识别准确率和识别速度等关键指标上处于国际先进水平。提供基于TCP/IP的开发接口，方便用户二次开发或集成。支持实时报警画面弹窗和多窗口报警画面显示。
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人脸抓拍：人脸表情及属性分析统计
通过人脸表情及属性分析：表情识别（平静、高兴、惊讶、悲伤、生气、恐惧），性别，年龄
可对监控视频中运动和静止状态的行人进行表情及属性分析统计。在识别准确率和识别速度等关键指标上处于国际先进水平。提供基于TCP/IP的开发接口，方便用户二次开发或集成。支持实时报警画面弹窗和多窗口报警画面显示。
周界入侵检测报警
落叶、飞虫与光流干扰抑制下的周界入侵报警
对落叶、飞虫、飞絮及夜晚红外视频监控中的光流噪声干扰进行抑制，只对正常的运动目标越线行为报警，实现全天候的智能行为监控。该系统基于BCI独有的光流干扰抑制算法，技术指标处于国际领先水平。干扰抑制功能可作为选项功能设置，当将该功能关闭时，飞虫或光流干扰越过周界将会触发报警。
视频烟汽检测系统
视频喷水检测视频喷水检测系统
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安全帽佩戴识别（人脸检测、360全角度）
对工地或生产区域人员是否佩戴安全帽进行识别、跟踪与告警。一次同时识别多人是否佩戴安全帽系统存储告警信息，并可以查询历史记录为用户二次开发或集成提供通用数据接口协议

企业视频解决方案

企业视频解决方案
《企业视频解决方案》
在当今数字化时代，视频已经成为企业营销和沟通的重要工具。

然而，许多企业在制作和管理视频上遇到了诸多问题，例如高成本、技术不足和安全隐患等。

针对这些问题，许多企业开始寻求有效的解决方案来帮助他们更好地利用视频资源。

首先，企业需要一套完整的视频解决方案来满足不同需求。

这种解决方案应该包括视频制作、存储、分发和管理等一系列功能，以满足企业内部和外部对视频的各种需求。

其次，企业需要考虑如何降低视频制作和管理的成本。

一种有效的方法是将视频制作和管理的工作流程自动化，通过使用现代化的视频制作工具和智能化的视频管理系统来降低人力成本和提高效率。

另外，企业还需要关注视频安全的问题。

随着视频在企业中的应用日益普及，视频的安全性成为了一个不可忽视的问题。

企业需要寻找能够提供视频加密、权限管理和安全监控等功能的视频解决方案。

最后，企业需要找到一个可靠的视频服务提供商来帮助他们实施视频解决方案。

企业应选择那些具有丰富经验和技术实力的视频服务提供商，以确保视频解决方案的有效实施和稳定运行。

综上所述，《企业视频解决方案》不仅是一种技术工具，更是
一种战略选择。

通过合理选择和有效使用视频解决方案，企业可以更好地利用视频资源，提升品牌形象，提高员工和客户的沟通效率，从而获得竞争优势。

因此，企业应该重视视频解决方案，寻找适合自己的解决方案，并投入足够的资源来实施和维护这一解决方案。

上班视频整合方案

上班视频整合方案在疫情过后更多的人开始选择在家工作，而上班视频也成为了许多公司沟通的主要方式。

然而，不同的视频平台与软件使得许多人感到不便，并且浪费了许多时间在切换应用程序上。

为了解决这个问题，我们提出了一个上班视频整合方案，以提高工作效率和方便。

方案概述这个方案提供了一个与许多主要视频平台兼容的平台，可以满足团队和公司内部需要进行远程视频会议和沟通的情况。

该平台将整合许多常见的视频平台和软件，如Zoom、Microsoft Teams、Google Meet等。

方案特点1. 中心化平台该方案整合了主要的视频平台和软件，使得用户可以在一个中心化平台内访问所有的视频服务。

这意味着用户不需要在不同的平台之间切换，浪费了时间和精力。

2. 兼容性该平台可以与许多主要的视频平台兼容，包括Zoom、Microsoft Teams、Google Meet等。

这意味着无论你的公司选择了哪一个视频平台，你都可以使用这个平台作为你的主要视频服务。

另外，它还能够与其他软件和应用程序兼容，例如Slack、Asana、Trello等。

3. 个性化配置该方案还允许用户基于自己的需求进行个性化配置。

用户可以选择他们希望使用的视频平台和软件，并将它们整合到一个平台中。

这将使他们在使用时更加方便和高效。

4. 安全该方案还考虑到了安全问题。

用户的数据和通信都是加密的，以确保没有人能够在任一平台上监听到或拦截用户的通信。

如何使用该方案使用该方案非常简单。

以下是使用该方案的步骤：1. 在线注册在使用之前，用户需要在线注册并创建一个帐户。

用户需要填写基本信息，例如电子邮件地址和密码，以确保账户的安全。

2. 安装插件一旦用户注册，他们需要安装一个特定的插件，以启用该方案。

该插件可以在用户需要使用视频服务的网页上下载。

3. 选择平台一旦用户安装插件，他们需要选择他们希望使用的视频平台和软件。

用户可以选择Zoom、Microsoft Teams、Google Meet等常见的平台和软件。

单目视频无监督深度学习的结构化方法

单目视频无监督深度学习的结构化方法原创：Google谷歌开发者2018-12-12文/Google机器人团队研究员Anelia Angelova对自主机器人而言，感知场景深度是一项重要任务，因为准确估算机器人与目标之间距离的能力对避开障碍、安全规划和导航至关重要。

我们可以通过光学雷达等设备的传感器数据获取（和了解）深度，同时也可以通过机器人运动和因此产生的不同场景视角，以无监督方式，仅从单目摄像机了解深度。

如此一来，我们还可以学习“自我运动”（机器人/摄像机在两个帧之间的运动），并据此了解机器人自身的定位。

虽然此方法由来已久（得益于运动恢复结构和多视图几何学范式），但基于学习的新技术已提升目前的技术水平。

更具体地说是通过深度神经网络进行无监督深度学习和自主运动，其中包括Zhou等人的研究和我们自己之前的研究（在训练期间对齐场景3D点云）。

尽管我们已做出这些努力，但学习预测场景深度和自主运动仍是一项持续性挑战，而在处理高动态场景和准确估算移动目标的深度时尤其如此。

由于之前的无监督单目学习研究工作并未对移动目标进行建模，因此可能一直错估目标深度，而这往往会导致我们将其深度映射为无穷大的值。

在《不使用传感器的深度预测：利用单目视频无监督学习的架构》(Depth Prediction Without the Sensors:Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos)（本文将于AAAI2019大会上发布）一文中，我们提出一种新方法，能够对移动目标进行建模，并产生高质量的深度估算结果。

相较于之前的单目视频无监督学习方法，我们的方法可以获取移动目标的正确深度。

在此论文中，我们还提出一项无缝在线优化技术，该技术可以进一步提升学习质量，并可应用于跨数据集转移。

此外，为了鼓励大家开发出更先进的机载机器人学习方法，我们在TensorFlow中开放了源代码（https:///tensorflow/models/tree/master/research/struct2depth）。

视频流媒体架构解决方案

视频流媒体平台解决方案一、视频云服务于存储架构本视频流媒体平台的建设过程中，需要重点关注的点分别是并行视频实时转播及分发、视频录像分布存储，视频服务器和视频录像服务器的分布存储及资源共享。

这些架构的实现都得益于“视频云平台”的搭建，将视频直播、转发、存储分布并行处理，负载均衡监控视频负载的相关信息，达到动态的监控和自动调整视频播放路由方案及录像优化存储。

从而在最大限度节省硬件服务器的同时，实现视频资源的共享。

二、视频流媒体多站点服务架构在实际应用中，视频流媒体平台的建设方案，需在监控中心及下属网点(收费站)建设相应的硬件系统及软件平台，硬件系统主要包括服务器、网络设备及存储设备等，软件平台包括路段分中心监控系统及各收费站监控系统。

三、逻辑分层结构视频流媒体平台系统逻辑架构划分为四个层次，如下图所示：平台访问层系统应用层PC WEB 端手机移动端平板移动端电视墙系统管理子系统设备资源管理子系统权限配置管理子系统监控调度管理子系统解码服务子系统录像管理子系统运行监控子系统应用服务子系统应用支撑层用户管理设备管理接口管理流媒体服务视频调阅解码上墙录像存储平台级联基础支撑层摄像机硬盘录像机解码器电视墙服务器综合布线网络互连通信保障图1 平台总体架构图3.1基础支撑层主要包括用于支持后台视频你管理服务运行的主机及服务器、用以采集前端视频源的摄像机摄像机、用于编码转换的编解码器和硬盘录像机、用于存储视频的磁盘阵列以及展示视频的监视器和电视墙等一系列支撑设备。

3.2应用支撑层应用支撑平台，作为自主研发的视频平台，在整个框架中承担着承上启下的关键作用，处于应用系统层和基础支撑层之间，为实现视频调阅、流媒体服务、录像管理等应用提供技术支撑，是构建工程核心应用系统的基础。

应用支撑层主要包括用户管理、设备管理、接口管理、流媒体服务、视频调阅、解码上墙、录像存储、平台级联等。

（1）用户管理平台提供不同级别的用户角色，根据不同的角色分配不通的权限，用户管理模块可对系统内用户进行增加、修改、删除、查询等。

视频会议系统解决方案

视频会议系统解决方案一、引言随着全球化的发展和信息技术的进步，视频会议系统在企业、教育、医疗等各个领域中的应用越来越广泛。

视频会议系统能够实现远程实时的音视频通信，有效提高工作效率、降低沟通成本，并且能够促进远程协作和知识共享。

本文将介绍一种视频会议系统解决方案，包括系统架构、功能模块、技术要点等内容。

二、系统架构视频会议系统解决方案的整体架构如下图所示：[图1：视频会议系统解决方案架构图]该解决方案主要由以下几个模块组成：1. 会议控征服务器：负责会议调度、会议控制和会议管理等功能。

2. 媒体服务器：负责音视频编解码、媒体传输和会议录制等功能。

3. 终端设备：包括PC端、手机端、会议室终端等，用于参预会议和进行音视频通信。

4. 网络设备：包括路由器、交换机等，用于提供网络连接和保证数据传输质量。

三、功能模块视频会议系统解决方案提供了以下主要功能模块：1. 会议调度和管理该模块负责会议的调度和管理，包括会议创建、会议邀请、会议议程安排等功能。

管理员可以通过管理界面对会议进行管理，并可以查看会议的状态、参预人员等信息。

2. 会议控制该模块负责会议的控制，包括会议的开始、暂停、恢复、结束等操作。

会议控征服务器根据终端设备的请求进行相应的控制操作，并向终端设备发送控制指令。

3. 音视频通信该模块负责终端设备之间的音视频通信，包括音视频采集、编码、传输、解码等操作。

终端设备可以通过摄像头和麦克风采集音视频数据，经过编码后通过网络传输到对方终端设备进行解码和播放。

4. 屏幕共享该模块负责终端设备之间的屏幕共享，可以将终端设备的屏幕内容实时传输给其他参预会议的终端设备。

这样可以方便地展示文档、演示软件操作等内容，提高会议的效果和参预度。

5. 文件共享该模块负责会议中的文件共享，可以将文件实时传输给其他参预会议的终端设备。

参预会议的人员可以通过界面进行文件上传和下载操作，方便共享会议资料和文档。

6. 会议录制和回放该模块负责会议的录制和回放，可以将会议的音视频数据进行录制保存，并提供回放功能供参预会议的人员进行查看。

视频云结构化服务器产品方案

视频云结构化服务器产品应用方案目录第1 章前言 ....................................................................... 错误!未定义书签。

第2 章产品介绍.. (3)第3 章产品组成 (4)第4 章产品特点 (5)第5 章产品功能 (7)5.1 视频分析单元 (7)5.1.1视频分析：活动目标提取 (7)5.1.2视频分析：车辆信息提取 (7)5.2 车辆分析单元 (8)5.2.1车辆卡口图片二次识别 (8)5.2.2车脸特征以图搜图 (9)第6 章产品应用设计 (10)6.1 应用模式： (10)6.1.1视频结构化结果检索分析应用 (10)6.1.2录像视频后检索分析应用 (11)产品介绍视频云结构化服务器是平安城市中针对传统摄像机进行视频结构化大数据系统智能化改造的必要设备，主要用于对传统摄像机的视频进行视频结构化提取、对卡口图片进行二次结构化识别、车脸卡口图像特征以图搜图等。

主要针对对市区内传统的治安摄像机，结构化提取的内容主要有：●活动目标的识别（如人、车）●在一定场景下（摄像机角度，像素符合特点的条件下），还可以对车辆更多的信息进行提取（车牌、子品牌等）针对卡口系统，可以提供的功能有：●针对卡口图片的二次结构化，在原有卡口图片中提取更多的结构化信息●针对卡口图片的以图搜图功能产品组成视频云结构化服务器是由两块高性能视频分析单元和车辆图片分析单元组成，用户可以根据实际需求进行搭配，主要有以下几种方式：●1个视频分析单元●1个视频分析单元+车辆图片分析单元●2个视频分析单元●2个视频分析单元+车辆图片分析单元其中视频分析单元和车辆图片分析单元说明如下：视频分析单元：视频实时分析，以1080P为准，一个视频处理单元支持80路活动目标提取、80路车辆特征信息提取，视频分析单元主要面向传统的治安摄像机。

车辆图片分析单元：支持电警卡口图片的二次识别、车脸以图搜图。

2023-视频结构化技术服务方案V2-1

视频结构化技术服务方案V2视频结构化技术服务方案V2是一种新型的视频信息处理技术，它能够将视频、图像等非结构化信息转化为结构化数据，为企业和个人提供更加高效、安全的数据处理服务。

下面我们将为大家介绍这种技术方案的具体实现过程。

1. 数据采集首先，我们需要对视频数据进行采集。

这一步骤可以采用传统的摄像头进行拍摄，也可以通过无人机、车载摄像头等方式进行采集。

采集过程中需要注意保证视频质量，并尽可能多地采集数据，以获得更加准确的处理结果。

2. 视频预处理在进行数据处理之前，我们需要对采集到的视频进行一些预处理操作。

首先，我们需要对视频进行剪辑和去噪处理，以减少误差并提高数据处理的准确性。

其次，我们需要对图像进行分割和特征提取，以便更好地提取和识别视频中的信息。

3. 数据分析在得到处理后的视频数据之后，我们需要进行数据分析和处理。

这个步骤包括数据的分类、聚类和分析。

这些步骤可以使用机器学习算法进行，以便更好地处理和分析数据。

通过这些算法，我们可以得到更加准确的数据处理结果，从而为后续应用提供更加可靠的数据支持。

4. 应用开发在完成数据处理之后，我们需要将处理后的数据应用到具体的业务场景中。

这个过程包括软件开发、数据可视化和业务流程设计等，以便将处理后的数据转化为实际应用。

这个过程需要涉及到多个领域的技术，并需要根据具体应用场景进行不同的设计和开发。

5. 数据管理在完成应用开发之后，我们需要对数据进行管理，以确保数据的安全性和可靠性。

这个过程包括数据备份、恢复和安全管理等，以便保护数据的完整性和保密性，并为数据的再次利用提供更加便捷和可靠的服务。

综上所述，视频结构化技术服务方案V2是一种高效、可靠的数据处理方案，它可以将非结构化数据转化为结构化数据，并为企业和个人提供更加高效、安全的数据处理服务。

这种技术方案需要涉及到多个领域的技术，需要经过多个步骤的设计和开发，才能得到最终的应用效果。

视频结构化解决方案

视频结构化大数据平台解决方案目录1. 建设背景 (4)2. 建设目标 (5)3. 建设原则 (6)3.1. 标准化原则 (6)3.2. 统一设计原则 (6)3.3. 大数据处理原则 (6)3.4. 高可靠/高安全性原则 (6)3.5. 适用性原则 (7)3.6. 可扩展性原则 (7)4. 系统总体设计 (7)4.1. 设计依据 (7)4.2. 总体架构设计 (10)4.3. 业务架构设计 (11)4.4. 网络架构设计 (12)5. 数据结构化 (13)5.1. 概述 (13)5.2. 数据采集 (14)5.3. 控制调度单元 (15)5.4. 目标结构化单元 (15)5.5. 车辆结构化单元 (21)5.6. 前端要求 (26)6. 数据存储 (29)6.1. 概述 (29)6.2. 功能设计 (29)6.2.1. 数据存储 (29)6.2.2. 数据服务 (30)6.2.3. 系统管理 (31)6.3. 存储设计 (32)7. 数据应用 (32)7.1 以图搜车 (33)7.2人物大数据 (34)7.2.1人物综合查询 (34)7.2.2人物检索 (34)7.2.3人骑车检索 (36)7.2.4视频框选嫌疑目标 (37)7.3以图搜图 (38)7.3.1智能建库引擎 (38)7.3.2以图搜图应用 (38)7.4GIS应用 (39)7.4.1基本操作 (39)7.4.2地图查询 (39)7.4.3轨迹展示 (40)7.4.4摄像头操作...............................................................................错误!未定义书签。

7.4.5系统管理 (41)8. 平台特点 (44)8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44)8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45)8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45)8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46)9. 配置清单.......................................................................................................错误!未定义书签。

视频结构化技术方案

2、技术服务方案2.1 建设内容本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。

2.2 系统结构本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图展现，视频联动、案件侦查等功能。

系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示：2.3 视频结构化简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。

从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息(如下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。

在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。

2.3.1 人员结构化在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。

2.3.2 车辆结构化随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。

基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。

[AI开发]零代码分析视频结构化类应用结构设计

[AI开发]零代码分析视频结构化类应⽤结构设计视频结构化类应⽤涉及到的技术栈⽐较多，⽽且每种技术⼊门门槛都较⾼，⽐如视频接⼊存储、编解码、深度学习推理、rtmp流媒体等等。

每个环节的⽔都⾮常深，单独拿出来可以写好⼏篇⽂章，如果没有个⼏年经验基本很难搞定。

本篇⽂章简单介绍视频结构化类应⽤涉及到的技术栈，以及这类应⽤常见结构，因为是实时视频分析，因此这类应⽤基本都是管道（pipeline）设计模式。

本篇⽂章算是科普⼊门介绍⽂章，不涉及详细技术细节，适合这⽅⾯的新⼿。

所谓视频结构化，就是利⽤深度学习技术对视频进⾏逐帧分析，解析出视频帧中感兴趣的⽬标、并且进⼀步推理出每个⽬标感兴趣的属性，最后将这些⽬标、属性保存成结构化数据（能与每帧关联起来）。

如果是实时类应⽤，要求实时看到分析结果，那么整个过程要求能做到实时性，⽐如单路视频分析保证FPS能达到原视频的FPS（常见是25）。

当然，还有另外⼀类结构化类应⽤并不要求做到实时性，⽐如分析监控录像，将视频录像⽂件进⾏结构化处理，结果存于数据库，⽤于后期快速检索，这类应⽤不⽤做到实时分析，打个⽐⽅，每秒处理25帧和处理5帧对于这类应⽤影响不⼤，只是处理完⼀个录像⽂件总耗时不同。

本篇⽂章主要介绍实时（Real-Time）视频结构化。

上图中实时将结构化数据叠加在视频画⾯中，图中红⾊多边形为⼈⼯配置检测区域（ROI），ROI之外的⽬标可以忽略。

视频结构化常见Pipeline视频从接⼊，到模型推理，再到结果分析、界⾯呈现，是⼀个“流式”处理过程，我们可以称为pipeline，对于实时视频结构化类应⽤，要求整个pipeline各个环节均能满⾜性能要求，做到实时处理，某个环节达不到实时性，那么整个pipeline就有问题。

下⾯是我整理出来的视频结构化处理pipeline，这个设计基本可以满⾜要求，有些pipeline可能不长这样，但是⼤同⼩异。

如上图所⽰，数据从左往右移动。

视频结构化分析技术方案

视频结构化分析技术方案对视频中车辆和人体特征信息的结构化提取；实现对视频中活动目标特征的结构化提取；实现智能结构化分析后文本信息和图片信息的存储和检索；实现动态扩容，智能分析性能随着设备数量增加做相应提升；实现第三方标准视频流的接入和智能分析应用；实现本地录像的智能分析；系统自带 IE 界面，实现智能检索、数据统计、布控报警、任务管理、资源管理、集群管理、系统校时、日志查询等功能。

车辆特征信息包括：车辆车牌号码、号牌颜色、车辆颜色、车辆类型、车辆品牌、车辆子品牌等。

人员特征信息包括：行人衣着颜色、性别、是否骑车、是否背包、是否拎东西等。

配合管理平台，根据车辆、人员的特征信息，实现对人员、车辆的轨迹搜索等应用。

本项目设计采用海康威视“猎鹰”视频结构化服务器，支持对视频中车辆和人体特征信息的结构化提取；支持对视频中活动目标特征的结构化提取；支持智能结构化分析后文本信息和图片信息的存储和检索；支持动态扩容，智能分析性能随着设备数量增加呈线性增强；支持第三方标准视频流的接入和智能分析应用；支持本地录像的智能分析；系统自带IE界面，提供智能检索、数据统计、布控报警、任务管理、资源管理、集群管理、系统校时、日志查询等功能。

功能说明智能识别智能检索数据统计布控报警任务管理资源管理集群管理应用场景人员参考场景人员卡口图1. 人员卡口图校园出入口主要路口校内主要路口点位要求前端摄像机分辨率须大于等于1280*720，小于等于4096*2160 检测人时，人的头肩像大小至少为80*80个像素点检测人脸时，人脸的大小至少为24*24个像素点检测人脸属性时，人脸的大小至少为50*50个像素点车辆参考场景车辆卡口车辆卡口校园出入口校园出入口主要路口主要路口。

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1.建设背景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视频数据，如何充分利用海量的视频数据，实现海量视频数据的高效检索以及基于实战需求构建警务视频大数据应用平台，成为视频深度应用亟待解决的问题。

建设统一开放的视频云计算平台，并在视频云计算架构基础上，实现视频信息化、信息情报化、情报实战化是视频大数据实战应用的关键。

随着公安信息化建设进程的不断加快，全国各地都在掀起“平安城市”、“智慧城市”和“科技强警”等一系列大型安防系统建设。

全国各地随着“平安城市”的推动，建设了越来越多的视频监控摄像头。

但是如何将这些视频资源整合好、利用好、管理好、应用好，发挥视频实战的最大效用，是视频实战应用下一步发展面临的问题。

全球在2010年已正式进入ZB时代，全球数据量大约每两年翻一番，一天产生的视频监控数据超过1500PB。

地市“天网”摄像头都数以万计。

由于数据的飞速增加不仅出现了视频图像信息海量储存、检索困难，历史图像查找比对困难，多级视频图像信息共享平台无法实现互联互通，传输网络架构和带宽不足等问题；也使以往公安人工检索，人工分析视频的方法不再适用。

➢如何存储海量视频信息？➢如何提升海量视频信息查找效率？➢如何利用海量视频信息为案件侦破提供支撑？千视通视频结构化应用平台对海量视频数据中（人物、车、人脸）经过结构化引擎处理,基于云存储技术构建大数据平台，基于数据挖掘技术构建应用平台，实现视频图片的智能检索、车辆大数据应用、人物大数据应用，人脸大数据应用等。

2.建设目标系统主要解决如何快速有效提高从大量视频和图像信息中查找到有效信息的效率问题，解决海量视频数据的不断增大带来的存储成本的增加问题以及目前的视频数据使用方案越来越难解决的海量视频应用场景。

其次利用目前已建设的公安视频及社会面视频，打造视频大数据中心，为侦查破案提供数据分析支撑。

系统建成后，公安所有的监控视频、交通卡口、社会监控数据以及案事件的视频资料等归档数据将成为一个结构化的处理，存储，管理，分析，计算，使用的一体化大数据云中心。

3.建设原则3.1.标准化原则基于数据标准建设结构和非结构化云存储技术中心，能够有效确保数据模型设计的规范性，以及与源系统及管理分析类系统保持一致的业务定义和技术定义，从而满足支持业务开展、横向的信息扩展和宏观管理的要求，使结构化后的视频、图片和分析结果等成为公安各业务系统的可信数据源。

3.2.统一设计原则按照公安部视频数据的相关标准设计系统结构。

特别是应用系统建设结构、数据模型结构、数据存储结构以及系统扩展规划等内容，从规划的全局出发、从长远的角度考虑。

3.3.大数据处理原则致力于跨警种、跨系统的视频相关数据结构化处理，致力于非结构数据加工和数据挖掘等深层次的数据应用，建立在云存储和云计算的体系之上，具有海量数据处理能力，以适应不断增长的数据量和业务需求。

3.4.高可靠/高安全性原则从系统从结构上、产品性能上、设备的选型上，以及具体的实施方案，将充分考虑软硬件的成熟度，使得系统的稳定性和可靠性得到保障，同时系统具备完备的网管单元，实时监测系统运行状态，灵活对整个计算资源进行有效调度和分配，平时保障85%的计算资源利用率，预留15%的计算资源，一方面使得机器不在峰值上一直运行，同时在突发临时事件时，预留的15%的计算资源可以备用，确保系统正常、稳定、可靠、连续地运行。

系统的设计充分考虑系统的安全。

在系统设计、设备选型、调试、安装等环节都需严格执行国家、行业的有关标准及公安部门有关安全技术防范的要求。

3.5.适用性原则系统的建设将保护已有资源，急用先行，在满足应用需求的前提下，尽量降低建设成本。

3.6.可扩展性原则系统设计不但保证目前系统容量的要求，也将考虑今后系统的发展，便于向更新技术的升级与衔接。

系统提供标准的SDK控件及数据接口服务，以实现与其它子系统之间的数据交换，保证系统的不断扩展。

4.系统总体设计4.1.设计依据本系统主要设计依据遵循以下标准和规范：项目政策文件：●《公安部关于进一步加强社会治安防控体系建设的指导意见》●公安部《关于深入开展城市报警与监控系统应用工作的意见》●公安部《全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书》●公通字201119号《全国公安装备建设“十二五”规划》●公科信201211号《全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书》●公科信【2012】73号《全国公安机关图像信息联网总体设计方案》●公科信传发【2012】367号《省（区、市）公安机关视频图像信息整合与共享技术方案编写指南》公安信息系统类标准●公安部《金盾工程总体方案设计》●公安部《公安信息系统应用支撑平台总体方案设计》●公安部《公安信息化标准体系》●公安部《地市级综合信息系统总体设计方案》●公安部《共享数据项代码标准》●公安部《共享数据项集项目规范》●公安部《刑事犯罪信息管理代码》GA 240.（1－21）-2000 ●公安部《刑事犯罪信息管理代码》GA 240.（22－57）-2003 ●公安部《经济犯罪案件信息管理系统技术规范》GA397.X-2002●公安部《道路交通违章管理信息代码》GA 408.X-2003●公安部《全国道路交通管理数据交换格式》GA 409.X-2003 ●公安部《违法犯罪信息管理》GA 8-1991●公安部《信息系统安全等级保护基本要求》GB/T22239-2008 ●公安部《信息系统等级保护安全设计技术要求》GB/T24856-2009●公安部《城市监控报警联网系统技术标准》GA/T669-2008 计算机信息系统类标准●《计算机软件开发规范》●《操作系统安全技术要求》GB/T 20272-2006●《数据库管理系统通用安全技术要求》GB/T 20273-2006视频系统类标准●《城市监控报警联网系统技术标准》（GA/T669-2008）●《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》GBT 28181-2011●《民用闭路监视电视系统工程技术规范》(GB50198-94)●《视频安防监控系统技术要求》（GA/T367-2001）信息安全类标准●《信息系统等级保护安全设计技术要求》GB/T24856-2009 ●《信息系统安全等级保护基本要求》GB/T22239-2008●《计算机信息系统安全保护等级划分准则》GB17859-1999●《信息系统安全等级保护定级指南》GB/T 22240-2008●《信息系统安全管理要求》GB/T20269-20064.2.总体架构设计方案总体架构设计为“一个中心，一个平台，多个业务应用平台”。

一个中心：➢利用云计算、云存储技术，建设视频大数据中心；一个平台：➢实现视频，图片数据结构化；多个业务应用：➢在大数据中心上，实现视频图片的智能检索；➢在大数据中心上，实现视频图片的车辆分析；➢在大数据中心上，实现视频图片的人物分析；4.3.业务架构设计架构说明:系统采用分布式系统构架，主要由大数据接入、大数据处理存储、大数据应用平台组成。

大数据接入负责接入在线各种社会视频资源和公安各视频资源。

或者直接导入离线视频资源。

大数据处理对收集到的数据经进行转换、分析处理。

视频、图片等非结构化数据经过各种算法生成标准数据集供挖掘和分析使用。

存储中心主要用来管理大数据接入、大数据处理生成的各种非结构化数据和处理后的结构化数据集，同时负责维护系统建立的各种专题库。

大数据存储中心是建立在成熟的云存储体系之上的，具备存储的复杂均衡，软硬件的动态扩展和删除以及数据的自动备份和恢复功能。

同时，系统提供SDK库供第三方集成，实现视频数据在业务应用的深度可视化。

大数据应用提供客户端功能的可视化展示，如数据的检索访问、车牌信息分析、目标类型分析、人脸分析、GIS应用等应用服务。

4.4.网络架构设计系统采用统一云存储设计，部署大数据平台Hadoop集群设备，通过网络实时将结构化分析平台处理后的特征信息上传。

各业务部门通过客户端即可实现大数据的综合业务应用。

系统可单独部署，也可以级联部署。

级联部署时，中心管理平台可以对子节点进行任务管理、调度、状态查看。

可指定子节点信息上传的位置、信息上传的类型。

中心管理服务器收到信息后，可对消息进行二次过滤后再入库。

视频结构化平台级联示意图5.数据结构化5.1.概述大数据视频结构化分析系统控制调度、目标结构化单元、车辆结构化单元于一体，实现高清实时监控视频、高清录像以及图片资源的结构化处理。