人群视频分析系统介绍-jt解读

合集下载

视频监控中的人数统计和人群密度分析的开题报告

视频监控中的人数统计和人群密度分析的开题报告

视频监控中的人数统计和人群密度分析的开题报告一、选题背景和意义随着科技的不断进步发展,视频监控系统得到了广泛的应用,已成为了现代城市安全防范、监督管理和交通运输等重要领域的基础设施。

而人数统计和人群密度分析是视频监控系统中非常基础而且重要的一个功能,可以帮助用户了解监控区域内的人流状况,从而更好地实现监控预警、疏导人流等目的。

本课题旨在研究视频监控中的人数统计和人群密度分析技术,通过对监控视频进行特征提取和图像处理,实现对人数和人群密度的实时统计和分析,提高视频监控系统的智能化程度,为城市安全管理和交通规划提供技术支持。

二、研究内容和方法本项目主要研究内容包括以下几个方面:1.监控视频人数统计:利用图像处理技术,对监控视频中的人影进行特征提取和跟踪识别,从而实现对监控区域内人数的实时统计。

2.监控视频人群密度分析:基于人数统计的基础上,采用密度图分析法,对监控区域内的人群分布情况进行分析,提供人流密集区分布图,并通过警报系统提前预警人流拥堵。

3.视频数据压缩和存储:针对大数据量视频监控数据的问题,采用数据压缩和存储技术,降低系统运行成本和存储负荷。

研究方法主要包括以下几个步骤:1.基于深度学习的人影目标检测和跟踪算法,对监控视频中的人影进行实时跟踪并进行统计分析。

2.采用密度图分析法,根据人群的分布情况,对监控区域内的人流密集区域进行标注,并通过人流预警系统提前预警。

3.采用前后背景差分法和高斯混合模型法对监控视频数据进行压缩存储,降低系统运行成本和存储负荷。

三、研究意义本课题的研究意义主要有以下几点:1.提高视频监控系统的智能化程度和数据处理能力,为城市安全管理和交通规划提供技术支持。

2.缩短视频监控数据的处理时间,对预警和疏导人流等应急处理提供及时准确的支持。

3. 提高视频监控系统的数据利用效率和运行成本,节约资源投入,降低管理成本。

四、预期成果和进度安排1.预期成果(1)实现对人数和人群密度的实时统计和分析,并提供人流密集区分布图。

视频分析系统

视频分析系统

视频分析系统视频分析系统是指通过计算机对视频进行解析和分析的技术系统。

它能够对视频中的内容进行识别、索引和分类,以实现自动化的视频处理和理解。

视频分析系统通常由图像处理、数据挖掘和机器学习等技术组成,广泛应用于视频监控、智能交通、媒体分析等领域。

下面将从技术原理、应用场景和发展前景三个方面进行阐述。

视频分析系统的技术原理主要包括图像识别、行为分析和数据挖掘。

图像识别是通过算法和模型对视频中的图像进行分析和识别,如人脸识别、车辆识别等。

行为分析是通过对视频中的动作和姿态进行分析和判断,如人员行为分析、异常行为检测等。

数据挖掘则是通过对大量视频数据进行挖掘和分析,从中提取规律和模式。

视频分析系统的应用场景非常广泛。

首先,在视频监控领域,视频分析系统可以识别和跟踪目标,提供实时的监控和报警,大大提高了安全防范能力。

其次,在智能交通领域,视频分析系统可以实现车辆识别、交通流量统计等功能,为交通管理和规划提供数据支持。

此外,在媒体分析领域,视频分析系统可以对视频进行标签和分类,实现智能化的内容推荐和搜索。

这些应用场景不仅能提高工作效率,还能为社会带来更便捷和安全的生活。

视频分析系统的发展前景非常广阔。

随着计算机技术和算法的不断提升,视频分析系统的性能和精度将进一步提高。

同时,大数据和云计算等技术的发展也为视频分析系统提供了更强的计算和存储能力,使得系统能够应对更大规模的数据和更复杂的场景。

此外,人工智能和机器学习等领域的突破也将为视频分析系统带来更加智能化和自动化的功能。

可以预见,在未来的日子里,视频分析系统将在更多领域得到广泛应用。

综上所述,视频分析系统是一种利用图像处理、数据挖掘和机器学习等技术对视频进行分析和处理的系统。

它广泛应用于视频监控、智能交通、媒体分析等领域,能够提高工作效率和生活便捷性,具有良好的发展前景。

随着技术的进一步发展,视频分析系统将变得更加智能化和自动化,为我们社会带来更多好处。

视频实时分析系统技术方案

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。

基于视频分析的人群行为特征提取及应用

基于视频分析的人群行为特征提取及应用

基于视频分析的人群行为特征提取及应用随着科技的不断进步和发展,视频技术在监控、安防、交通管理等诸多领域都得到了广泛的应用。

而随着人工智能和深度学习等技术的兴起,视频分析也逐渐成为一个重要的研究方向。

基于视频分析的人群行为特征提取及应用,也成为了一个备受关注的课题。

人群行为特征提取是指通过视频技术,深度挖掘人群的行为特征,包括但不限于移动、停留、聚集、分散等行为。

目前,这一研究方法主要采用计算机视觉和模式识别的方法,通过图像处理算法,提取人群行为的空间和时间特征,并根据这些特征来描述人群的行为模式。

具体来说,人群行为特征包括两个方面,即空间特征和时间特征。

空间特征主要包括人群的分布、形态、密度等;而时间特征则包括人群的进出量、速度、方向等。

这些特征都可以通过视频分析来获取,而目前,一些新兴的算法,如深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)等,可以刻画更为丰富的行为特征,提高分析的准确度和可靠性。

在提取了人群的行为特征之后,这些特征还可以得到更深入的应用。

例如,在城市管理中,可以对城市中的人流、交通、突发事件等进行监测和管理,及时处理和响应;在商业领域中,可以对商场、超市等场所的人流量、停留时间等行为进行分析,指导营销策略和商品展示。

除此之外,基于视频分析的人群行为特征提取还可以与其他技术融合,可以实现智能化和自动化。

例如,与语音识别与语音合成进行融合,可以让人机之间的交互更加自然;与机器学习等技术进行融合,可以分析更为复杂的数据和情况,提高准确性和效率。

综上所述,基于视频分析的人群行为特征提取及应用,正在成为一个热门的研究方向,其进一步发展将会为监控、安防、交通管理等领域带来前所未有的便利和效益。

随着技术的不断创新和提高,我们相信,这一领域还将有更多的发展空间和应用场景。

短视频分析工具使用指南如何利用工具分析短视频数据

短视频分析工具使用指南如何利用工具分析短视频数据

短视频分析工具使用指南如何利用工具分析短视频数据短视频现如今已成为人们日常生活中的热门娱乐方式,也是广告商和营销人员宣传产品和服务的利器。

对于商家而言,了解如何有效地分析短视频数据是至关重要的。

本文将介绍一种常用的短视频分析工具,以及如何使用该工具来分析短视频数据。

一、了解短视频分析工具短视频分析工具是一种能够帮助用户深入了解短视频内容、观众反馈以及关键指标的工具。

通过对这些数据的分析,用户可以更好地了解自己的目标受众,提高视频质量,优化营销策略,达到更好的效果。

在市场上,存在许多短视频分析工具,如Insights、Vidooly、Social Blade等。

本文将以Insights为例,介绍如何使用该工具来分析短视频数据。

二、使用Insights分析短视频数据的步骤1. 注册账号并导入数据首先,用户需要注册一个Insights账号。

注册完成后,用户可以通过导入短视频数据来开始分析。

2. 定义分析目标在使用Insights之前,用户需要明确自己的分析目标。

这可以是了解观众的兴趣爱好、分析视频的受欢迎程度、追踪观众的互动行为等。

只有明确了目标,才能更好地利用工具进行分析。

3. 收集关键指标Insights提供了多种关键指标,可以根据用户的需求进行选择。

常见的关键指标包括观看次数、观众互动、观众地域分布、视频分享次数等。

用户可以根据自己的目标选择适合的指标进行分析。

4. 生成报告并分析数据完成数据收集后,Insights会生成一份详细的报告。

用户可以根据需要选择查看整体数据或特定数据的报告。

在分析报告时,用户应重点关注与自己目标相关的指标,以获取有价值的信息。

5. 优化视频内容和营销策略通过对数据的分析,用户可以发现视频的优缺点,了解观众的需求和反馈,并根据这些信息进行视频内容和营销策略的优化。

例如,如果某一类型的视频受欢迎度高,用户可以制作更多类似的视频来吸引更多观众。

6. 追踪和评估表现使用短视频分析工具不仅仅是为了分析单个视频的数据,而是要持续追踪和评估整体表现。

视频分析技术手册

视频分析技术手册

视频分析技术手册随着人们对视觉信息需求的增加,视频分析技术在各行业中的应用越来越广泛。

本手册旨在介绍视频分析技术的基本概念、方法和应用场景,以帮助读者全面理解并掌握该技术。

一、视频分析技术概况视频分析技术是指对视频信号进行分析、处理和解释的一种技术。

它主要应用在监控、安防、智能交通、视频会议等领域,在保障公共安全、提高生产效率、方便人们生活等方面发挥着重要作用。

视频分析技术主要包括以下几个核心模块:1. 视频采集模块。

负责采集视频信号并将其数字化。

2. 特征提取模块。

通过对视频数据的处理和分析,提取出关键特征。

3. 目标跟踪模块。

根据目标特征对视频中的目标进行跟踪。

4. 行为分析模块。

基于目标跟踪结果,对目标的行为进行分析和判断。

二、视频分析技术方法1. 图像处理方法。

利用数学方法对图像进行处理,例如边缘检测、形状分析、图像变换、图像增强等。

2. 模式识别方法。

通过监督或无监督的学习算法,从数据中自动识别出具有代表性的模式。

3. 机器学习方法。

基于数据驱动的方法,通过训练算法学习数据的模式,并应用于新的数据中。

4. 深度学习方法。

一种机器学习方法,通过构建深度神经网络来学习输入数据的表征,可以有效处理复杂的视频数据。

三、视频分析技术应用场景1. 智能监控。

基于视频分析技术,可以对监控区域内出现的异常情况进行及时预警和排查。

2. 智能交通。

通过对道路上的车辆行驶数据进行分析,可以实现自动驾驶和交通流优化。

3. 视频会议。

利用视频分析技术可以实现自动对焦、人脸检测、虚拟背景等功能,提升视频会议的体验效果。

4. 智能家居。

通过引入视频分析技术,可以实现家庭安防、婴儿监护等功能,提高生活质量和安全性。

四、总结视频分析技术是一项高科技的技术,应用领域广泛。

随着技术的不断发展,它的性能和功能不断提升,给我们的生活和工作带来了很多方便。

相信随着科技的进步和人们对视觉体验的追求,视频分析技术未来的应用前景将会更加广阔。

视频人流量分析系统

视频人流量分析系统

视频人流量分析系统一、需求分析对客流量的研究和分析,是整个餐饮业都在关注的重点。

但如何去获取准确的客流数据,那就需要一个白动、连续、准确的系统,对进出门店入口的客流数据进行统计,并通过报表分析系统对客流数据进行多元化组合、分析和深层挖掘,准确反映客流量变化趋势,为经营管理制订营商策略提供准确及时的数据参考依据。

通过人数流量规律统计,不但可以了解相关设施在运行中的状况,还可以利用这些高精度的数据,进行有效的组织运营工作:通过深入的顾客数据研究,可以最大限度地挖掘门店的销售潜力,增加销售时机;同时,对于人流密度较大的区域采取相应的措施,还可以进行很好的走向引导和平安预警。

不过,由于之前客流量的实时监测技术还停留在较低的水平,许多商家仍然沿用人工计数的方法,对某一时点的客流量进行抽查。

这种方法一方面不能做到“实时监测〞,同时准确率也较低。

也有局部商家引进了基于红外技术以及重力感应方式的客流统计系统,但这种系统也只能做到“人数计算〞,无法深入进行客流的信息分析,彳艮难较好地满足商业用户的需求。

随着技术的不断开展,采用视频分析技术的视频客流统计系统开始崭露头角,因其优越的性能、精确的统计结果、简单的安装实现方式以及低廉的本钱等特性,正逐步被商场等购物场所采纳使用据统计,目前香港、日本、新加坡、欧美等兴旺国家和地区90咖上的大型商场及连锁商业网点都在广泛使用实时客流分析系统。

二、系统概述为合作伙伴提供视频客流统计系统,是一套先进的监控客流量变化的智能安防系统。

该系统融合了视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的技术,通过大量样本训练得到人头检测器,并通过对视频中人头的检测,和跟踪判断通过区域的人数和方向,从而实现客流量的统计,如图1所示。

用户可根据需要,指定监测一个或多个出入口,也可以指定统计单一方向或双向的客流数据。

另外,本系统还可以把客流数据信息统计生成报表,供用户决策分析。

前端安装的摄像机把采集来的视频信号通过网络传送到客流统计效劳器。

基于视频数据分析的人体行为识别研究

基于视频数据分析的人体行为识别研究

基于视频数据分析的人体行为识别研究随着社会的快速发展和科技的不断进步,人工智能技术不断地被应用到各个领域中,其中视频数据分析技术在人体行为识别方面有着广泛的应用。

人体行为识别是指通过监控视频数据中的行为动作,识别出人体运动的类别和状态。

这项技术可以在多个领域中得到应用,比如安防监控、智能家居、运动检测等。

视频数据分析技术通过图像处理和模式识别技术,能够对从视频监控中获取的数据进行智能分析。

主要包括视频目标检测、目标跟踪、动作识别、行为分析等多个领域。

其中,人体行为识别作为其中的一个重要应用方向,可以通过视频监控识别出行人的动作和行为特征,精准的判断行踪路线和动作状态,为相关应用提供有力支持。

在智能家居应用领域,人体行为识别技术可以被用来检测家庭成员的行为状态,比如和电器交互、睡觉、起床等。

基于这些信息,智能家居系统实现能够自动调节电器的开关状态、智能管控房间温度等功能。

在安防监控领域,人体行为识别技术能够对各种异常行为进行实时监测和警报,能够提高监控系统的预测能力,使安全监控工作更加快速和高效。

此外,在交通管控领域,人体行为识别技术可以被用来监测驾驶员的疲劳状态,及时发出警报,切实保障道路交通安全。

为了实现人体行为的识别,需要将视频数据拆分成图像序列,提取每个图像帧中的主体运动特征,再通过强化学习或深度学习等技术分析数据。

在目标跟踪领域,重要任务之一是将每个 actor 跟踪到场景中的目标位置。

为了更有效的实现目标跟踪,可以采用多种算法,比如,mean shift、卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪算法。

该技术实现跟踪准确率,大幅度提高时空性能。

在动作行为识别方面,基于深度学习技术已经成为研究的主流方法。

常见的模型有卷积神经网络(CNN)、3D卷积神经网络(3D-CNN)、循环神经网络(RNN)、时序卷积神经网络(TCN) 等。

这些模型都是通过输入数据,对特征进行学习,较好地实现了实时识别。

总的来说,基于视频数据分析的人体行为识别技术为我们日常生活的安防监控、智能家居和交通管控等方面带来了不少变化。

视频监控中的人群行为分析与异常检测

视频监控中的人群行为分析与异常检测

视频监控中的人群行为分析与异常检测随着科技的不断发展,视频监控技术已经广泛应用于各个领域,包括公共安全、交通管理、商业监控等。

人群行为分析与异常检测作为视频监控的重要功能,可以帮助安保人员、管理人员快速准确地识别出人群中的异常行为,及时采取相应的措施,以保障公共安全和提升管理效率。

在视频监控中,人群行为分析是指对监控区域内的人群进行行为分析,如人数统计、行人轨迹分析、目标检测等。

通过视频图像分析和计算机视觉技术的应用,可以自动识别人群中的个体,并对其进行区分、跟踪和特征提取。

通过对人群行为进行分析,可以了解人群的密度分布、流动规律以及停留时间等信息,为后续的异常检测提供数据支持。

异常检测是通过对人群行为的学习和模型训练,识别出与正常行为不符的异常行为。

常见的异常行为包括夜间闲逛、人员聚集、奔跑、钻进人群等。

通过对人群行为的异常识别,可以及时发现潜在的安全问题,并采取相应的措施进行应对。

例如,当监控系统检测到某个地区的人员聚集异常,可以自动报警并通知相关人员进行处置,避免潜在的危险事件的发生。

为了实现人群行为分析与异常检测,需要依托先进的监控设备和人工智能技术。

监控设备应具备高清晰度、广角视野、低光适应等特点,能够提供清晰、全面的监控画面。

人工智能技术包括图像处理、模式识别、机器学习等,可以对监控图像进行智能化处理和分析,实现对人群行为的自动识别和异常检测。

在具体实施过程中,人群行为分析与异常检测可以通过以下几个步骤实现。

首先,需要收集足够数量的监控视频数据,用于模型的训练和学习。

其次,利用计算机视觉技术对视频进行分析,包括行人检测、姿态估计、目标跟踪等。

然后,构建人群行为模型,对人群行为进行学习和建模,以便后续的异常检测。

最后,通过模型的实时应用和输出结果的分析,实现对人群行为的监测和异常检测。

然而,人群行为分析与异常检测仍然存在一些挑战和难点。

首先,视频监控中的场景多样性较大,涉及不同的光照、角度、背景等变化,对算法的鲁棒性和适应性提出了要求。

如何利用视频数据分析

如何利用视频数据分析

如何利用视频数据分析在当今数字化的时代,视频已经成为了信息传播和交流的重要方式。

无论是社交媒体上的短视频、在线教育平台的课程视频,还是企业的培训和宣传视频,都蕴含着丰富的数据和有价值的信息。

如何有效地利用视频数据分析,从而获取有意义的洞察和做出明智的决策,成为了众多个人和组织面临的重要课题。

视频数据分析可以帮助我们更好地理解观众的行为和需求。

通过分析观众在视频中的停留时间、观看频率、观看进度等指标,我们可以了解到哪些部分的内容最吸引人,哪些部分容易让观众失去兴趣。

例如,如果一个教学视频中某个知识点的讲解部分观众的停留时间较长,那么这可能意味着这个知识点比较复杂,需要更多的解释或者示例;反之,如果某个部分观众的观看进度很快,甚至直接跳过,那么可能说明这部分内容不够重要或者不够精彩。

为了进行有效的视频数据分析,首先需要明确分析的目标。

是想要提高视频的观看量和分享率,还是想要改善观众的满意度和留存率?不同的目标将决定我们关注的重点数据指标和分析方法。

在收集数据时,要确保数据的准确性和完整性。

可以借助各种视频平台提供的分析工具,如YouTube Analytics、抖音创作者服务平台等,这些工具能够提供丰富的数据,包括观看次数、观看时长、地域分布、观众年龄和性别等。

同时,还可以通过在视频中设置互动元素,如调查问卷、评论区等,收集观众的主观反馈。

有了数据之后,就需要进行深入的分析。

例如,如果发现某个视频的观看量突然大幅上升,那么需要进一步分析是因为被推荐到了热门页面,还是因为某个社交账号的分享带来了大量流量。

对于观看时长较短的视频,要仔细研究其内容结构,看看是否存在开头不够吸引人、中间节奏拖沓或者结尾过于仓促等问题。

另外,通过对比不同类型视频的数据,可以发现一些有趣的规律。

比如,教育类视频在工作日的观看量较高,而娱乐类视频在周末更受欢迎;短视频更适合在移动端传播,而长视频在 PC 端的观看体验可能更好。

除了对单个视频的分析,还可以对一系列相关视频进行综合分析。

新媒体运营短视频内容及人群分析精炼版

新媒体运营短视频内容及人群分析精炼版

新媒体运营短视频内容及⼈群分析精炼版⼀、为何需要提升短视频质量与价值. 短视频场域是电商与消费者沟通的重要阵地⼆、如何才能提升短视频质量与价值. 为实现效果诉求,需要着⼒提升哪些观众⾏为指标?. 如何提升观众⾏为指标:内在⼼理过程机制拆解三、基于短视频沟通 i模型的短视频价值提升法则. 吸睛⼒(i nt e r e st i n g n e ss):前 秒激发兴趣,争取观众留存a.美:⾼颜值⼈物、⾼质感画⾯让⼈⽬不转睛b.直:标题、⽂字/对话、商品直抛主题,避免⼀头雾⽔c.名:名⼈、名品总让⼈趋之若鹜d.奇:展示奇⼈/奇事/奇物引起追看兴趣;制造疑问/对⽐/悬念诱发好奇e.热:踩点⾏业热点或潮流,利⽤从众⼼理吸引追看. 信息量(i n f orm a t i v e n e ss):争分夺秒为观众输⼊更多信息a.横向对⽐b.纵向搭配c.维度拓展. 交流感(i nt e r fl ow):与观众形成对话感,快速拉近⼼理距离. 内化⼒(i nt e rn ali z a t i on):让观众理解并接受短视频的论证内容a.W ILLING:激发观众认知动机b.ABLE:降低观众认知成本c.R EA S ON T O BELIE V E (RT B):增进观众信任⽔平. 认同⼒(ide nt ifica t i on):让观众因偏爱和认同⽽受影响a.⼈设:⽤鲜明的⻛格调动情绪,吸引最对味的观众群体b.娱乐性:为视频内容加点佐料,契合观众观演习惯c.知识性:让短视频变身⼩课堂,让观众更有收获四、基于关键时间节点的短视频价值提升节奏⼩结⼀、为何需要提升短视频质量与价值1.1 短视频场域是电商与消费者沟通的重要阵地随着移动终端的普及与⽹络速度的⻜跃,各⼤主流平台、媒体、商家纷纷抢滩短视频场域,短视频越来越成为各类主体触达⽤户的重要阵地。

在电商领域,这⼀趋势同样⾮常明显,随着⼿淘⽇益沉浸化、内容化、视频化,提升短视频质量、激发短视频价值越来越成为平台与商家共同思考的重要课题。

短视频分析指标解读与数据利用

短视频分析指标解读与数据利用

短视频分析指标解读与数据利用短视频的兴起已成为当前互联网娱乐的主流趋势,各大平台纷纷推出自己的短视频应用。

然而,对于短视频的分析指标和数据利用,许多人并不了解其实际含义和重要性。

本文将对短视频的分析指标进行解读,并探讨如何利用这些数据来优化短视频创作和传播效果。

一、播放量播放量是短视频平台最基础的数据指标之一,它表示视频被观看的次数。

播放量的高低直接反映了视频的受欢迎程度。

高播放量的视频通常能够吸引更多的用户,并且有更大的传播潜力。

二、点赞量点赞量是指观众给予视频的赞同和支持的次数。

高点赞量代表着视频的质量较高,能够引起观众的兴趣和共鸣。

点赞量不仅能够提升视频的排名和曝光度,还可以增加用户对内容创作者的信任和忠诚度。

三、评论量评论量是指观众对视频内容进行评论和互动的次数。

高评论量代表用户对视频内容有着强烈的反馈和讨论的需求。

通过分析评论内容和情感倾向,内容创作者可以了解观众对视频的评价和意见,从而及时调整创作方向和优化内容。

四、分享量分享量是指观众将视频分享给其他用户的次数。

高分享量代表视频在社交网络上的传播效果好,能够触达更多的潜在用户,扩大视频的影响力和传播范围。

因此,创作引人分享的内容,是提高短视频传播效果的重要策略之一。

五、转化率转化率是指观众在观看视频后,执行特定行动的比例。

例如,观看视频后点击购买链接、关注创作者的账号等。

通过分析转化率,创作者可以了解观众对于视频的行动意愿和影响力,进而优化营销策略和提升转化效果。

六、用户留存率用户留存率是指观众在一段时间内继续使用短视频平台的比例。

高留存率代表着用户对平台的依赖和粘性较高,能够带来更长久的用户价值。

通过分析留存率,平台可以优化用户体验和服务,增加用户粘性和忠诚度。

利用短视频分析指标进行数据优化和创作策略的话,可以从以下几个方面入手:1.了解目标用户:通过分析观众的年龄、性别、地域等信息,可以更好地了解目标用户的兴趣和需求,为创作和营销提供方向。

视频智能分析—客流统计课件

视频智能分析—客流统计课件
将统计结果以报告或可视化的 形式呈现,便于理解和决策。
视频智能分析在客流统计中的实际案例
购物中心客流统计
通过视频智能分析,购物中心可 以实时了解各个区域的客流量,
优化商品陈列和促销策略。
景区客流管理
在旅游景区,视频智能分析可以帮 助管理机构实时监控客流量,及时 采取应对措施,保障游客安全。
地铁站客流监测
析,提升应用场景的广泛性。
实时处理能力的提升
03
随着计算能力的增强,视频智能分析将能够实现实时处理,满
足快速响应的需求。
视频智能分析在客流统计中的未来应用场景
商业场所客流统计
通过视频智能分析技术,实现对 商场、超市等人流密集场所的客 流量进行实时统计和分析,为商
业决策提供数据支持。
安全监控与预警
在公共安全领域,通过视频智能 分析技术对人群行为进行监测, 及时发现异常情况并预警,提高
在地铁站,视频智能分析可以准确 统计进出站人数,为运输调度提供 数据支持。
视频智能分析的未来展望
视频智能分析技术的发展趋势
深度学习算法的持续优化
01
随着深度学习技术的不断进步,视频智能分析将更加精准和高
效,能够处理更复杂的场景和问题。
多模态融合分析
02
结合图像、声音、文本等多种信息,实现更全面的视频智能分
利用人体与红外线的热交换进行检测, 具有非接触、高精度、高效率等优点。
利用Wi-Fi信号探测范围内的设备数量, 适用于室内环境的客流统计。
视频监控分析
通过计算机视觉技术对监控视频进行 分析,提取出目标人群的数量、运动 轨迹等信息。
客流统计的挑战与解决方案
数据隐私保护
在客流统计过程中,需要保护个人隐私和数据安全,可以采用匿 名化处理、加密传输等技术手段。

人群视频分析系统介绍-jt资料

人群视频分析系统介绍-jt资料

大规模人群分析预警系统方案书1、项目背景在近两年黄金周全国旅游的统计来看,旅游业作为新列入国民战略性经济支柱产业的地位凸显,旅游井喷时代的到来指日可待。

随着客流量不断增加,旅游景区和一些旅游城市的管理和服务面临前所未有的挑战:如景区安全、游客管理服务、以及资源保护等,任何一个问题解决不好,都有可能影响一些人群易聚集区域的整体效益和规划目标,并可能出现重大事故。

当前,景区科学管理、旅游城市发展已进入一个新的历史时期,要实现旅游区域新一轮的大发展和新超越,必须依靠科技的手段,着力打造智慧旅游,通过科学管理的建设,实现智慧城市管理,智慧旅游服务、智慧旅游管理、智慧旅游营销的目标,为旅游业的可持续发展奠定扎实基础。

特别在一些人群容易聚集的区域,通过科学的手段能够实时对人群聚集等等异常情况发生预警,并能清晰对当前区域人群做出趋势分析,完成异常事件查询等等为决策者提供决策的帮助。

2.建设目标项目建设以深度学习高级算法技术为基础,对目标区域进行客流统计,并实时形成数据报表,一方面可对当前人群流量进行统计,在人群高峰期管理方可以此为依据对该区域做出及时部署,避免客流量“超载”,另一方面,客流统计系统应给景区的项目规划和商业活动提供必要的数据支持。

3.大规模人群分析预警系统核心价值大规模人群分析预警系统可以提供监控中每个人群监控点的人群规模数据,将这些数据汇总到数据中心并进行分析汇总,从时间和空间维度对监控区域中人群的分布以图表的形式进行展示。

该系统具有以下核心价值:A、大区域大规模人群聚集预警,大规模人群异常状况预警实时判断人群规模,人群滞留发现,人群异常行为检测,如聚集、逆行、奔跑等。

B、评估营销策略效果,提高销量通过客流量对比,有效评估所推行的推广活动,对营销和促销回报进行有效评估通过对历史销量和客流量的对比,可以有效的分析景区服务项目及各项管理策略对流量及销量的影响,进而更好的进行管理决策,提高销量。

通过每天的客流变化规律的统计,可以很好的安排景区工作时间,从而提高景区的工作效率。

人数统计视频分析技术方案最新整理版

人数统计视频分析技术方案最新整理版
人数统计视频分析技术方案
1.简介
iCarevision人数统计产品,通过对视频中的人员进行检测和跟踪,达到准确计数的目的。产品采用领先的3D分析技术,适用于俯视垂直角度拍摄条件下的人员检测与计数。可广泛应用于连锁门店、商场、楼宇、地铁、机场、重点区域等出入口的人员检测与计数。
功能特性
绊线统计:支持正向、逆向、双向穿越统计;
区域内人数累计统计
分时段查询区域出/入和区域内人数
其它根据用户需求定制的统计功能
3.视频客流计数器说明
3.1基本特性
实时视频分析(基于嵌入式DSP),支持多目标检测;
支持本地报警输入、输出;
支持网络配置参数、设置规则、网络升级;
提供完善的SDK开发包。
3.2算法性能指标
智能算法
人数统计
算法检测时间
5帧
2.应用说明
2.1 系统结构
视频计数器放在设备中心/机房,DVR设备对传输的图像信息进行存储,摄像机视频信号通过视频线传输到中心视频计数器设备输入端,视频计数器将计数信号通过网络传到PC端,PC客户端可对前端统计情况进行实时监控。
2.2系统说明
主要设备
摄像机、视频计数器、DVR、服务器、应用软件。
布置点位
出入口顶装,摄像机垂直向下架设,高度为2.3~2.5米,太小会影响检测率;过大则可能影响检测范围。正常监控范围为1.0-1.4米左右宽度的出入口。
2.3应用功能
单门实时出/入人数统计
单门出/入人数累计统计
单门分时段查询出/入人数
综合所有门计数数值,实时计算区域出/入人数
实时统计区域内人数
在区域内人数达到一定限度(有用户设置)时,系统报警
案例二:出入口,对进出人员进行人流量统计。

短视频平台的用户数据分析与应用

短视频平台的用户数据分析与应用

短视频平台的用户数据分析与应用随着移动互联网的迅猛发展,短视频平台逐渐成为人们日常娱乐和获取信息的重要渠道。

作为一个全新的媒体形式,短视频平台不仅为用户提供了丰富多样的内容,也为企业和品牌带来了巨大的商机。

然而,要想在激烈的市场竞争中脱颖而出,短视频平台需要依靠数据分析来深入了解用户需求,并将数据应用于产品优化和精准推荐的策略中。

一、用户行为数据分析用户行为数据是短视频平台的重要资产,通过对用户行为数据的分析,平台可以深入了解用户的喜好和需求,提供更加个性化的内容推荐和服务。

以下是一些常见的用户行为数据分析指标:1. 观看时长:观看时长可以反映用户对内容的兴趣程度,平台可以通过分析用户观看时长的分布情况和平均观看时长,针对不同用户群体提供更具吸引力的视频内容。

2. 点赞和评论:用户对视频内容的点赞和评论可以反映用户的参与度和对内容的评价,平台可以通过分析点赞和评论的数量和内容,深入了解用户需求和喜好。

3. 分享和转发:用户对视频内容的分享和转发可以扩大内容的传播范围,平台可以通过分析分享和转发的数据,找到具有较高传播价值的内容,并进行更有针对性的运营。

4. 播放量和活跃度:播放量和活跃度是衡量用户对短视频平台使用情况的重要指标,平台可以通过分析不同时间段的播放量和活跃度,优化推荐算法和提供更好的用户体验。

二、用户画像的建立与使用用户画像是通过对用户行为数据的分析和整理,将用户划分为不同群体,并描述他们的特征和兴趣点。

通过建立精准的用户画像,短视频平台可以更好地了解用户需求,提供个性化的内容推荐和精准的广告投放。

以下是用户画像的建立与使用的步骤:1. 数据采集:通过数据采集工具收集用户行为数据,包括观看记录、点赞评论、分享转发等。

2. 数据清洗:对采集到的用户行为数据进行清洗和过滤,去除重复数据和异常数据,确保数据的准确性和完整性。

3. 数据分析:通过数据挖掘和分析工具,对清洗后的数据进行统计分析,提取有价值的用户特征和行为模式。

短视频分析通过用户数据了解观众特点与偏好

短视频分析通过用户数据了解观众特点与偏好

短视频分析通过用户数据了解观众特点与偏好短视频在近年来迅速发展,成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

同时,随着互联网技术的不断进步,越来越多的用户参与到短视频的创作和观看之中。

而对于短视频平台来说,了解用户的特点和偏好,能够使他们更好地满足用户需求,提供更加贴合用户口味的内容。

因此,通过对用户数据的分析,可以帮助短视频平台更深入地了解观众,从而达到更好的运营策略和内容推荐。

首先,通过用户数据分析,可以了解观众的年龄分布和性别比例。

这是短视频平台了解观众特点的基本信息。

不同年龄段的观众对于视频内容的喜好有所不同,例如年轻人更喜欢时尚、潮流的视频,而中老年观众则更关注健康、文化等方面。

同时,性别也是影响观众对于短视频偏好的一个重要因素,例如女性观众可能对于美妆、服装类的视频更感兴趣,而男性观众则对于体育、科技相关的视频较为关注。

了解观众的年龄分布和性别比例,短视频平台可以有针对性地制作和推荐相应的内容,以满足观众的需求。

其次,通过用户数据分析,可以了解观众的地域特点和文化背景。

观众所处的地域和文化环境会对其偏好和兴趣产生一定的影响。

不同地域的观众可能对于当地的文化、习俗更感兴趣,而在不同文化背景下长大的观众可能对于不同类型的视频有不同的偏好。

因此,通过对用户数据的分析,短视频平台可以根据观众的地域特点和文化背景,推荐相应的内容,提高观众的观看体验。

此外,通过用户数据分析,可以了解观众的兴趣爱好和消费习惯。

观众的兴趣爱好和消费习惯很大程度上决定了他们对于视频内容的喜好。

短视频平台可以通过观察观众的收藏、点赞、分享等行为,分析观众的兴趣爱好,并据此推荐相似类型的视频。

同时,观众的消费习惯也为短视频平台提供了商业机会,平台可以通过观众的消费行为数据,为品牌商提供精准的广告投放服务,实现商业变现。

最后,通过用户数据分析,可以了解观众的使用习惯和观看行为。

观众的使用习惯和观看行为反映了他们对于短视频平台的评价和态度。

短视频达人如何进行用户像分析

短视频达人如何进行用户像分析

短视频达人如何进行用户像分析在短视频领域,要想脱颖而出并吸引大量的忠实粉丝,了解用户是至关重要的一步。

而进行用户像分析,就是打开这扇成功之门的关键钥匙。

什么是用户像分析呢?简单来说,就是对观看你短视频的用户进行全面、深入的了解,包括他们的年龄、性别、地域、兴趣爱好、观看习惯等等。

通过这些分析,你能够更好地创作出符合他们口味的内容,提高视频的吸引力和传播力。

首先,我们来谈谈如何获取用户数据。

最直接的方式就是通过短视频平台提供的后台数据。

这些数据通常会包括用户的基本信息,比如年龄、性别、地域分布等。

通过对这些数据的观察和分析,你可以初步了解到你的观众主要来自哪些地区,是男性居多还是女性居多,以及他们大致处于哪个年龄段。

除了平台提供的数据,还可以通过评论区和私信与用户进行互动来获取信息。

用户在评论区留下的言论往往能够反映出他们对视频的看法和感受,以及他们的兴趣点所在。

而私信交流则可以更加深入地了解个别用户的需求和想法。

接下来,我们要对获取到的数据进行整理和分类。

比如说,按照年龄将用户分为不同的阶段,按照地域划分出不同的区域,按照兴趣爱好划分出不同的群体。

这样做的目的是为了更清晰地看到不同类型用户的特点和需求。

在分析用户年龄时,要考虑到不同年龄段的喜好和行为习惯差异。

年轻人可能更喜欢时尚、潮流、娱乐性强的内容;中年人可能更关注实用的知识、生活技巧和情感交流;老年人可能对健康养生、传统文化等方面的内容更感兴趣。

性别也是一个重要的分析因素。

男性用户可能对科技、体育、游戏等内容更感兴趣;女性用户可能更倾向于美容、时尚、亲子、情感等主题。

地域的差异也不能忽视。

不同地区的文化、风俗、生活习惯都有所不同。

比如,一些地区的用户可能对地方特色美食、方言类的内容更有亲切感;而另一些地区的用户可能更关注当地的旅游景点、文化活动。

了解用户的观看习惯同样重要。

他们通常在什么时间段观看短视频?是喜欢在早上通勤时、中午休息时还是晚上睡觉前?他们每次观看的时长是多久?是喜欢快速浏览还是会认真看完整个视频?这些习惯会影响你发布视频的时间和视频的时长。

短视频数据概况分析怎么写

短视频数据概况分析怎么写

短视频数据概况分析引言短视频平台在今天的社交媒体领域中扮演着越来越重要的角色。

随着人们对视频内容的需求不断增加,短视频平台已成为人们获取信息、娱乐以及建立社交联系的重要途径。

而对于短视频平台的数据概况进行分析,可以帮助我们了解用户行为和平台发展趋势,为平台的优化和业务决策提供有力支持。

数据来源在进行短视频数据概况分析之前,我们首先需要确定数据的来源和收集方式。

短视频平台通常会通过后台数据统计模块来收集用户行为数据。

这些数据可以包括用户观看时长、点赞数、评论数、转发数等信息。

此外,还可以通过问卷调查或用户反馈等方式获取一些用户偏好和意见数据。

通过综合分析这些数据,我们可以对短视频的数据概况进行准确的分析和描述。

用户行为分析用户活跃度用户活跃度是衡量短视频平台受欢迎程度的重要指标之一。

通过分析用户活跃度数据,我们可以了解用户在平台上的停留时间和使用频率。

例如,我们可以分析每日活跃用户数、每周活跃用户数以及月度活跃用户数的变化趋势,以衡量用户对平台的粘性和流失率。

视频类型偏好短视频平台上有各种各样的视频内容,包括搞笑、美食、音乐、动画等。

通过分析用户对不同类型视频的观看偏好,我们可以进一步了解用户的口味和需求,并针对性地提供更加符合用户喜好的内容,提高用户留存率。

通过统计每个视频分类的观看次数、观看时长和用户互动情况等数据,可以得出用户喜欢的视频类型和热门话题。

用户互动情况用户互动是短视频平台的重要特性之一。

通过分析用户互动数据,我们可以了解用户之间的关系网和用户对视频内容的反馈。

用户互动数据可以包括视频点赞数、评论数、分享数等。

例如,我们可以分析用户的点赞和评论时段,了解用户活跃的时间段,以便进行更加精准的内容投放和运营策略。

平台发展趋势用户增长率用户增长率是评估短视频平台发展趋势的重要指标之一。

通过分析平台的用户增长率,我们可以了解平台的吸引力和市场份额的变化情况。

通过计算每月或每季度的新增用户数,并与上一期的数据进行对比,可以得出用户增长率,并进一步了解平台在市场中的竞争状况和发展势头。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

大规模人群分析预警系统方案书1、项目背景在近两年黄金周全国旅游的统计来看,旅游业作为新列入国民战略性经济支柱产业的地位凸显,旅游井喷时代的到来指日可待。

随着客流量不断增加,旅游景区和一些旅游城市的管理和服务面临前所未有的挑战:如景区安全、游客管理服务、以及资源保护等,任何一个问题解决不好,都有可能影响一些人群易聚集区域的整体效益和规划目标,并可能出现重大事故。

当前,景区科学管理、旅游城市发展已进入一个新的历史时期,要实现旅游区域新一轮的大发展和新超越,必须依靠科技的手段,着力打造智慧旅游,通过科学管理的建设,实现智慧城市管理,智慧旅游服务、智慧旅游管理、智慧旅游营销的目标,为旅游业的可持续发展奠定扎实基础。

特别在一些人群容易聚集的区域,通过科学的手段能够实时对人群聚集等等异常情况发生预警,并能清晰对当前区域人群做出趋势分析,完成异常事件查询等等为决策者提供决策的帮助。

2.建设目标项目建设以深度学习高级算法技术为基础,对目标区域进行客流统计,并实时形成数据报表,一方面可对当前人群流量进行统计,在人群高峰期管理方可以此为依据对该区域做出及时部署,避免客流量“超载”,另一方面,客流统计系统应给景区的项目规划和商业活动提供必要的数据支持。

3.大规模人群分析预警系统核心价值大规模人群分析预警系统可以提供监控中每个人群监控点的人群规模数据,将这些数据汇总到数据中心并进行分析汇总,从时间和空间维度对监控区域中人群的分布以图表的形式进行展示。

该系统具有以下核心价值:A、大区域大规模人群聚集预警,大规模人群异常状况预警实时判断人群规模,人群滞留发现,人群异常行为检测,如聚集、逆行、奔跑等。

B、评估营销策略效果,提高销量通过客流量对比,有效评估所推行的推广活动,对营销和促销回报进行有效评估通过对历史销量和客流量的对比,可以有效的分析景区服务项目及各项管理策略对流量及销量的影响,进而更好的进行管理决策,提高销量。

通过每天的客流变化规律的统计,可以很好的安排景区工作时间,从而提高景区的工作效率。

C、差异化经营,降低成本通过对不同区域的客流量统计,可以使管理人员统计各个区域的吸引率和繁忙度,从而对服务人员进行合理分布,提高销售量,降低成本。

显示当前客流状态和变化趋势,对流量较大的区域采取预防突发事件的措施,并可实时观察景区当前的停留人数,从而对电力、维护人员及安防人员等进行合理调整,控制运做成本。

4.大规模人群分析预警系统优势本方案采用,新舟锐视人群分析系统融合了图像处理、视频分析、大数据处理以及深度学习等多个领域的高级算法,彻底颠覆了一直以来依赖人工、红外感应等传统的统计方式。

具有统计准确,施工简便、功能多样等特点。

新舟锐视人群分析系统主要应用于对大规模人群的当前人群数量进行统计,得到当前的人群数量及异常情况。

本方案介绍采用视频分析技术的人群统计系统,与目前已有的统计人群数量的产品相比,本系统具有以下特点:⏹统计量准确,适合在人流拥挤、现场人和物体复杂的场合;⏹统计准确率可升级,根据不同场合需求提供差异化数据;⏹目前国内唯一能统计户外大场景实时人群的产品;⏹不易察觉性,通过视频记录客流,不会对人产生行为干扰;⏹施工简便,美观,公共区只需安装摄像机;⏹功能强大,可统计上千人规模的数量;⏹操作方便,支持web技术查看数据;⏹系统扩容改造方便,通过简单的网络配置和摄像机增加就可以实现系统扩容和改造;⏹可在原有监控系统的基础上,升级改造成人群统计系统,监控人流统计两不误,更加经济;目前人群统计主要为旅游景点、城市广场、重要机关门口等提供人群异常数据,并提供图形化报表。

5.系统介绍5.1系统核心技术原理本方案中大规模人群计数系统基于目前最先进的视频深度学习算法,区别于目前市面上简单的智能分析算法,通过高级计算机对所需要监控的场景进行训练学习,让软件系统对该场景进行场景适应性学习,从而针对该场景做出各种我们所需要的判断,并得出统计数据。

通过深度学习算法得出的数据结论,从技术上来讲,更大可能的避免了普通智能分析出现的各种虚假判断,大大的降低了出现误判和漏判的可能性,也提高了各种场景适应性,并能对大规模的人群进行有效的分析和预警。

5.2系统功能介绍《新舟锐视大规模人群分析预警系统》是一款面向人群行为进行监控的安防软件系统,可广泛用于公安、著名旅游景点等场所。

其工作原理是基于图像识别、人工智能、大数据处理等技术,对监控视频中的人群的特征性行为进行分析,并将发现的异常情况向监控人员发出告警,帮助其及时介入处理。

同时,系统包含的趋势分析、事件查询等功能,还可分别帮助为监控人员完成智能趋势预测、特征事件定位等任务,为突发事件预防、可疑线索追查等提供有效帮助。

6 软件系统主要功能实时监控看板针对多路视频监控摄像头,系统提供了实时看板功能,可帮助监控人员快速、及时地发现5类异常事件。

颜色区分预警状态信息:绿色——正常黄色——值得关注红色——达到预警条件并预警人群饱和预警:可设定预定阀值,根据不同的阀值,看板以不同的颜色区分饱和程度,当区域内饱和度超标时自动预警。

关注区域可自由通过软件选定。

异常聚集预警:发现人群聚集,系统在看板上直观显示出来,并对异常进行预警滞留预警对视频内发生滞留人群进行预警,时间可设定看板以矩阵形式展示内容,其中一列表示一个视频通道,一行表示某一类事件。

通道和事件类型的行列组合,即表示当前该通道上对应事件的发展情况。

监控人员可根据事件的严重程度采取相应措施进行干预。

为便于对多路视频的同时监控,系统还提供了扩屏展示功能,即16路视频以下可用一个屏幕展示,而超过16路的则自动按每16路为一屏的形式进行分屏展示。

通过这一方式,系统可有效实现对视频通道数的横向扩展。

此外,此页面还支持用全屏撑满整个监控显示器的方式使用,方便监控人员快速发现关键信息。

●趋势分析为帮助监控人员了解某一通道详细的事件发生情况,发现潜在规律并帮助决策,系统提供了趋势分析功能。

选定某一通道后,系统即按照时间、空间两个维度对这一通道上的事件发生情况进行分析展示。

监控人员可通过翻页方式切换视频通道选择窗口。

其主要功能包括3大模块:●实时监控模块实时监控模块反映当前时间点一路视频场景内人群的情况,主要由人群停留染色图(左)和人群分布热力图(右)构成。

人群停留染色图:按照停留时间长短,对场景中的人群进行染色,绿色和蓝色为移动中的人物;黄色为有短暂停留行为的人物;随着停留时间越来越长,其颜色也会越来越趋近红色。

不同颜色的表示,监控人员可以一目了然地看出场景内人群停留时间状况,并能及时发现异常停留的人群。

后者按照人群疏密,以热力图的形式展现场景中人群的实时分布情况。

同样区分为绿色、黄色和红色,以颜色区分聚集程度。

趋势发现模块趋势发现由人群数量折线图和人群平均分布热力图组成。

人群数量折线图表示在一段时间内人群的人数,包括峰值人数和平均人数。

可选择1小时内、1天内、7天内等时间粒度进行查看。

人群平均分布热力图与实时人群热力图相似,按照选定时间段为维度,对人群的平均分布情况进行展示。

事件统计模块事件统计功能,是基于某一事件最近4周发生频度在周期性时间上的投影,以查看事件发生在周期性时间上的规律。

事件查询对各监控视频内已发生的事件的追溯和定位,可通过事件查询功能来完成。

在事件查询页面内,依次选择视频通道、事件类型、发生的时间段,即可查询出已发生的事件。

在展示结果中,除了显示历史事件的截图,还会显示关键信息。

点击单个查询出的事件,可在新窗口中打开对应事件的详细信息。

详细信息由关键信息摘要、关键帧截图组成。

监控人员可通过查看关键帧,了解事件发生的起始、高潮、结束的整个发生过程,对事件的整体情况有基本的了解。

7.系统架构本方案采用中心部署方式,在监控中心部署人群分析服务器,从已部署的高清摄像机中取得实时视频流,然后做分析。

客户端采用B/S方式访问服务器的分析结果。

目前预警信息存放在人群分析服务器中。

系统配置智能跟踪一体机,可以实现对异常聚集事件的自动拉近跟踪取证。

如人群聚集。

8.推荐配置智能跟踪一体机读书的好处1、行万里路,读万卷书。

2、书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷,下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。

——达尔文5、少壮不努力,老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早,白首方悔读书迟。

——颜真卿7、宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来。

8、读书要三到:心到、眼到、口到9、玉不琢、不成器,人不学、不知义。

10、一日无书,百事荒废。

——陈寿11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生,一日不写手生。

13、我扑在书上,就像饥饿的人扑在面包上。

——高尔基14、书到用时方恨少、事非经过不知难。

——陆游15、读一本好书,就如同和一个高尚的人在交谈——歌德16、读一切好书,就是和许多高尚的人谈话。

——笛卡儿17、学习永远不晚。

——高尔基18、少而好学,如日出之阳;壮而好学,如日中之光;志而好学,如炳烛之光。

——刘向19、学而不思则惘,思而不学则殆。

——孔子20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。

——培根。

相关文档
最新文档