探究大數(shù)據(jù)的視頻智能分析系統(tǒng)的運(yùn)用

蔡映雪+陳伽+胡輝+胡松+黃思博+蔡昭權(quán)

摘要：在解析視頻智能分析系統(tǒng)內(nèi)涵以及類(lèi)別的基礎(chǔ)上，對(duì)大數(shù)據(jù)的視頻智能分析系統(tǒng)大規(guī)模視頻解析計(jì)算技術(shù)、視覺(jué)智能分析技術(shù)這兩類(lèi)常見(jiàn)的關(guān)鍵技術(shù)實(shí)用價(jià)值進(jìn)行闡述，最后對(duì)大數(shù)據(jù)的視頻智能分析系統(tǒng)的具體應(yīng)用進(jìn)行分析。希望在網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代中，政府機(jī)關(guān)對(duì)平安城市建設(shè)、社會(huì)監(jiān)控建設(shè)投入力度不斷加大，數(shù)據(jù)駕馭能力也不斷增強(qiáng)，為和諧社會(huì)建設(shè)提供優(yōu)勢(shì)條件。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代；視頻智能分析系統(tǒng)；視頻智能分析技術(shù)；運(yùn)用范疇

中圖分類(lèi)號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）02-0166-03

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中，移動(dòng)互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)的涌現(xiàn)使互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用范疇進(jìn)一步拓展。最近幾年中，安防行業(yè)獲得較大的發(fā)展空間，監(jiān)控設(shè)備應(yīng)用規(guī)模不斷拓展，逐漸走進(jìn)尋常百姓家，在科技的引導(dǎo)下監(jiān)控設(shè)備從模擬向數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離視頻動(dòng)態(tài)監(jiān)控的目標(biāo)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政治、文化以及個(gè)體生產(chǎn)生活均產(chǎn)生不同程度的影響，人類(lèi)也應(yīng)不斷強(qiáng)化對(duì)數(shù)據(jù)使用的能力，從而將大數(shù)據(jù)的視頻智能分析系統(tǒng)的實(shí)用價(jià)值充分彰顯出來(lái)。

1 大數(shù)據(jù)的視頻智能分析系統(tǒng)

視頻智能分析技術(shù)的推廣應(yīng)用，在“智慧城市”建設(shè)期間發(fā)揮的作用是極為顯著的，具體體現(xiàn)在對(duì)慧視頻感知方面上，可以被視為系統(tǒng)智能化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的前提條件，協(xié)助系統(tǒng)獲得辨識(shí)圖像數(shù)據(jù)信息的能力，落實(shí)了光電數(shù)據(jù)信號(hào)轉(zhuǎn)型為信息的目標(biāo)。

視頻智能分析技術(shù)具體是應(yīng)用了計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)分析技術(shù)，借助把場(chǎng)景內(nèi)背景與目標(biāo)兩者分離的方式去解析并跟蹤攝像機(jī)場(chǎng)景中顯現(xiàn)的關(guān)注目標(biāo)，在計(jì)算機(jī)建模識(shí)別等技術(shù)的協(xié)助下，辨識(shí)鎖定目標(biāo)類(lèi)型、色澤、特點(diǎn)、速率、規(guī)格以及他類(lèi)信息，順利將圖像視頻內(nèi)所囊括的數(shù)據(jù)資源提取出來(lái)，強(qiáng)化視頻分析的智能性與大數(shù)據(jù)分析的整體性。

智慧視頻感知系統(tǒng)的構(gòu)建，實(shí)用價(jià)值在以下兩方面體現(xiàn)出來(lái)：①獲取視頻圖像中的重要信息，將其存儲(chǔ)下來(lái)或者是將相關(guān)業(yè)務(wù)有效關(guān)聯(lián)在一起，為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供有效數(shù)據(jù)支撐；②參照某些被檢測(cè)出來(lái)的信息資源，將智能化的自動(dòng)監(jiān)測(cè)報(bào)警功能發(fā)揮出來(lái)。借助在多樣攝像機(jī)的場(chǎng)景內(nèi)預(yù)設(shè)不同報(bào)警原則的方式，若能夠檢測(cè)出目標(biāo)在場(chǎng)景內(nèi)出現(xiàn)了違反預(yù)設(shè)規(guī)則的行為方式，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)地將報(bào)警信息傳達(dá)出來(lái)，監(jiān)控工作站也會(huì)自行彈跳出報(bào)警信息并傳達(dá)警示音，在這樣的情景下用戶可以借助點(diǎn)擊報(bào)警信息的方式，達(dá)到重組報(bào)警場(chǎng)景并實(shí)施有關(guān)策略的目標(biāo)。在智慧城市建設(shè)期間，應(yīng)用視覺(jué)感官的效能能夠協(xié)助用戶快捷的獲得相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

現(xiàn)實(shí)中，伴隨著視頻分析算法功能的不斷改進(jìn)與優(yōu)化，算法的精確性也處于不斷提升的態(tài)勢(shì)中，應(yīng)用范疇也不斷拓展，經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)對(duì)該類(lèi)方法的需求量也不斷上漲。視頻分析算法的應(yīng)用，宗旨在于協(xié)助政府機(jī)關(guān)或者是其他機(jī)構(gòu)的安全部門(mén)不斷提升低公共環(huán)境安全性的防護(hù)效果。該種應(yīng)用具體涵蓋高級(jí)視頻移動(dòng)偵測(cè)、入侵探測(cè)、物體追蹤、遺留物體檢測(cè)、移走物體檢測(cè)、非法滯留等類(lèi)別。除此之外，對(duì)于城市交通管理、環(huán)境管理、政務(wù)服務(wù)、零售服等行業(yè)，也有廣泛的應(yīng)用，例如人員數(shù)量統(tǒng)計(jì)、擁擠度探測(cè)、車(chē)流量管理、車(chē)輛違法?？刻綔y(cè)和報(bào)警等。

現(xiàn)階段，智能分析技術(shù)參照其功能發(fā)揮方式可以被細(xì)化為不同類(lèi)型，本文進(jìn)行如下解析：

1.1 診斷類(lèi)智能分析

該類(lèi)智能分析技術(shù)功能體現(xiàn)在對(duì)視頻圖像呈現(xiàn)出的雪花、滾屏、模糊、偏色、增益失衡、云臺(tái)失控、畫(huà)面凍結(jié)等常見(jiàn)的攝像頭故障、視頻信號(hào)擾亂、視頻質(zhì)量下滑等進(jìn)行精確解析、辨識(shí)與傳達(dá)報(bào)警信號(hào)等方面上。

1.2 辨識(shí)類(lèi)智能分析

該類(lèi)智能技術(shù)通常被應(yīng)用在對(duì)靜態(tài)場(chǎng)景的分析處理方面上。具體是借助對(duì)圖像辨識(shí)、對(duì)比及模式匹配等關(guān)鍵技術(shù)，達(dá)到對(duì)個(gè)體、車(chē)輛以及物體等有關(guān)數(shù)據(jù)信息提取出來(lái)進(jìn)行解析的目標(biāo)。例如在對(duì)車(chē)輛辨識(shí)期間，通常應(yīng)用的是車(chē)牌識(shí)別技術(shù)。

1.3 行為類(lèi)智能分析

行為類(lèi)智能分析技術(shù)多數(shù)是應(yīng)用在對(duì)動(dòng)態(tài)情景進(jìn)行分析與處理方面上。最具代表性的功能體現(xiàn)在以下幾方面上：①車(chē)輛逆行與有關(guān)交通違章檢測(cè)；②監(jiān)控區(qū)域入侵檢測(cè)；③圍墻翻越檢測(cè)；④絆線穿越檢測(cè)；⑤物件盜取檢測(cè)；⑥占道運(yùn)營(yíng)檢測(cè)和客流統(tǒng)計(jì)。

總之，視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以被視為一類(lèi)應(yīng)用范疇極為廣泛的技術(shù)防范手段，在城市社會(huì)治安綜合防控體系構(gòu)建期間體現(xiàn)的應(yīng)用價(jià)值是巨大的。智能視頻分析技術(shù)功能在不斷整改中逐漸演變成視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵應(yīng)用部分[1]。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行是以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控和圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能為基礎(chǔ)，以部署在監(jiān)控系統(tǒng)中的視頻實(shí)時(shí)智能分析設(shè)備或智能分析軟件為載體自行對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行全面性解析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)監(jiān)控圖像中存在的反常信息，確保有關(guān)預(yù)警信號(hào)傳導(dǎo)的時(shí)效性，協(xié)助視頻圖像監(jiān)控人員及時(shí)處理安全隱患，確保各個(gè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)運(yùn)行的順暢性與有效性。

2 大數(shù)據(jù)的視頻智能分析系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)分析

借用視頻大數(shù)據(jù)關(guān)系分析數(shù)據(jù)模型算法，整合非監(jiān)督式學(xué)習(xí)技術(shù)、視覺(jué)智能解析等新興技術(shù)，將智能調(diào)度運(yùn)算框架中的有效信息資源調(diào)動(dòng)出來(lái)，借此方式使計(jì)算機(jī)設(shè)備獲得知識(shí)遷移的運(yùn)行功能。并以0penSiack開(kāi)源社區(qū)的云計(jì)算框架為依托，建設(shè)以視覺(jué)智能為重心的視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，能夠不斷提升數(shù)據(jù)計(jì)算的精確性與快捷性，為人工智能新領(lǐng)域的構(gòu)建與規(guī)模拓展提供優(yōu)勢(shì)條件。

2.1 大規(guī)模視頻解析計(jì)算技術(shù)

大規(guī)模視頻解析計(jì)算技術(shù)可以被理解為云計(jì)算機(jī)技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的整合體，在云量存儲(chǔ)空間和大規(guī)模數(shù)據(jù)信息的支撐下對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行解析與測(cè)算。繼而創(chuàng)設(shè)具有一定彈性的系統(tǒng)架構(gòu)，建設(shè)具備對(duì)外開(kāi)放功能的視頻云服務(wù)軟件體系，借此方式協(xié)助公安機(jī)關(guān)在多樣化視頻資源中能夠快捷的查詢出與案件相關(guān)的信息資料。在大規(guī)模視頻解析計(jì)算技術(shù)的協(xié)助下，CPU+GPU混合計(jì)算、大庫(kù)比對(duì)類(lèi)計(jì)算的精確性均得到切實(shí)的保障，同時(shí)將視頻資料解析、處理、比對(duì)等結(jié)果呈現(xiàn)給監(jiān)控人員監(jiān)控人員。例如在龐大化的視頻資料中對(duì)犯罪嫌疑人行走路線進(jìn)行檢索、對(duì)可疑車(chē)輛數(shù)據(jù)信息進(jìn)行檢索、對(duì)犯罪事件進(jìn)行追查以及對(duì)以往視頻資料中的犯罪進(jìn)程進(jìn)行解析、動(dòng)態(tài)有效的對(duì)模糊圖像進(jìn)行處理等。大規(guī)模視頻解析計(jì)算技術(shù)架構(gòu)可以被細(xì)化為基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)交換層、數(shù)據(jù)層以及應(yīng)用層四大層次，以下本文對(duì)不同層次的功能進(jìn)行解析：endprint

2.1.1 基礎(chǔ)層

借助對(duì)車(chē)輛卡口數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、移動(dòng)終端數(shù)據(jù)、數(shù)字對(duì)講等系統(tǒng)銜接與管理的方式，順利地將數(shù)據(jù)信息一并接入與管理。

2.1.2 數(shù)據(jù)交換層

借助對(duì)公安機(jī)關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、人臉辨識(shí)庫(kù)、車(chē)輛庫(kù)、視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)進(jìn)行解析與調(diào)用的方式，構(gòu)建視頻智能分析系統(tǒng)運(yùn)行所需的數(shù)據(jù)池，為上層結(jié)構(gòu)解析、應(yīng)用與調(diào)用數(shù)據(jù)信息提供便利條件。

2.1.3 數(shù)據(jù)層

具體是參照業(yè)務(wù)運(yùn)行現(xiàn)實(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，借助研發(fā)消息服務(wù)、警情解析服務(wù)、系統(tǒng)指揮調(diào)用服務(wù)等內(nèi)容，達(dá)到對(duì)警用地理信息系統(tǒng)、“三臺(tái)合一”接處警系統(tǒng)、GPS定位系統(tǒng)、視頻監(jiān)控共享平臺(tái)等多類(lèi)信息資源進(jìn)行有效整合，并構(gòu)建數(shù)據(jù)層與應(yīng)用層之間的關(guān)聯(lián)性。

2.1.4 應(yīng)用層

在應(yīng)用層的協(xié)助下，構(gòu)建“常規(guī)警情指揮、重大事件指揮、移動(dòng)事件處理、情指研判分析、勤務(wù)管理”的實(shí)戰(zhàn)格局[2]。該視頻云框架的功能體現(xiàn)在為相關(guān)人員供應(yīng)對(duì)不同種類(lèi)文件有效存儲(chǔ)計(jì)劃方面上，具體是參照業(yè)務(wù)運(yùn)行需求應(yīng)用不同的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用多樣的數(shù)據(jù)減縮方法，借此方式去提升應(yīng)用效率，同時(shí)也符合視頻云計(jì)算中心對(duì)視頻資源合理組織、高效計(jì)算、關(guān)聯(lián)性查詢的需求。

2.2 視覺(jué)智能分析技術(shù)

視覺(jué)智能分析技術(shù)等同于計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)分析技術(shù)，屬于人工智能內(nèi)的一類(lèi)辨識(shí)模式，業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)流程體現(xiàn)出繁雜性特征，繼續(xù)實(shí)時(shí)過(guò)濾與處理大批量數(shù)據(jù)信息。

視覺(jué)智能分析技術(shù)在對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行解析過(guò)程中，能夠?qū)㈡i定范圍視頻片段中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)及結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)等信息順利的提取出來(lái)，精煉成一段短小額視頻片段，調(diào)用車(chē)輛與人臉、人體分析算法，提取出接入視頻流（實(shí)時(shí)/過(guò)往）圖片進(jìn)行人車(chē)目標(biāo)結(jié)構(gòu)化信息，人臉與人體信息進(jìn)行有目的性提取，借此方式提升視頻偵查目標(biāo)檢索、排查定位工作運(yùn)行效率。

在中心服務(wù)端的功能為對(duì)前端智能設(shè)備分析并提取個(gè)體與車(chē)輛等圖片數(shù)據(jù)信息，在分析算法的協(xié)助下獲取二次結(jié)構(gòu)化特性，解析方式進(jìn)一步充實(shí)人車(chē)目標(biāo)屬性信息的全面性，為目標(biāo)屬性大數(shù)據(jù)解析結(jié)果的精確性提供便利條件[3]。而上述目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)絕非是一蹴而就的，對(duì)視頻結(jié)構(gòu)化和二次識(shí)別算法提出更高的標(biāo)準(zhǔn)，即應(yīng)用領(lǐng)域中最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法。例如二次識(shí)別算法公式為：[LBP（xc.yc）=p=0p-12ps（ip-ic）]，其中[（xc，yc）]表示某一區(qū)域中的中心元素，其像素值為[ic]，[ip]表示領(lǐng)域中的他類(lèi)像素值，s（x）為符號(hào)函數(shù)，在x≥0的情況下，s（x）=1，否則為0。

3 視頻智能分析系統(tǒng)的具體應(yīng)用

現(xiàn)階段，智能視頻分析系統(tǒng)多數(shù)被應(yīng)用在對(duì)動(dòng)態(tài)視頻圖像解析方面上，發(fā)揮提前將預(yù)警信號(hào)傳導(dǎo)出來(lái)的作用，在該方面的應(yīng)用已日趨成熟化。伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，批量性數(shù)據(jù)信息被儲(chǔ)存，采取怎樣的方式開(kāi)發(fā)、解析與應(yīng)用這些數(shù)據(jù)資源，已經(jīng)是眾多安防企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)行期間面對(duì)的共性問(wèn)題。

視頻智能分析系統(tǒng)中的智能視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研發(fā)，使公安刑偵的事后視頻解析、管理與實(shí)戰(zhàn)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)成為可能[4]。這主要是因?yàn)樵谝粋€(gè)案件發(fā)生以后，就會(huì)有大批量視頻錄像線索衍生出來(lái)，和案件發(fā)生、發(fā)展相關(guān)的大批量刑偵監(jiān)控視頻多數(shù)是應(yīng)用了W indows文件目錄管理的初始方法，需借助記事本W(wǎng)0RD、EXCEI等其他類(lèi)型的記錄文件，去將視頻錄像中的人物、時(shí)間、地點(diǎn)等關(guān)鍵信息錄入下來(lái)，上述方法的應(yīng)用增加了關(guān)鍵視頻資料獲取的難度，視頻管理效率也難以提升，還可能因?yàn)橄嚓P(guān)人員工作態(tài)度不端正導(dǎo)致重要視頻資料遺失問(wèn)題出現(xiàn)。在對(duì)案件線索搜尋初期，一般會(huì)在內(nèi)容與形式極為繁雜化的資料庫(kù)內(nèi)探尋到該視頻，繼而借助某一廠商的DVR播放器明確相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)并對(duì)視頻資料進(jìn)行查看，上述行為方式的產(chǎn)出與應(yīng)用，通常會(huì)導(dǎo)致線索和相關(guān)視頻資料的映射關(guān)系混淆以及搜索困難等問(wèn)題衍生出來(lái)。眾所周知，案件發(fā)生后刑偵工作應(yīng)體現(xiàn)出一定時(shí)效性，相關(guān)操作行為的發(fā)出應(yīng)體現(xiàn)出快捷性特征。大批量數(shù)據(jù)信息檢索與需求迅速定位兩者就存在了矛盾關(guān)系。故此，采取怎樣的方法達(dá)到迅速高效檢索視頻錄像這一目標(biāo)，逐漸演變成視頻監(jiān)控行業(yè)后續(xù)幾年發(fā)展中迫切需要處理的問(wèn)題，以及相關(guān)業(yè)務(wù)的發(fā)展趨向。

例如，在2012年中南京發(fā)生了“1·6”搶劫案件。在案件處理過(guò)程中，南京警方從全市1萬(wàn)多個(gè)攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)大約是2000T，在科學(xué)技術(shù)欠發(fā)達(dá)的環(huán)境下，數(shù)千名警察人員對(duì)視頻資料進(jìn)行觀看，以獲得與案件相關(guān)的有效線索，投入的時(shí)間與精力均是巨大的[5]。傳統(tǒng)方法的應(yīng)用，要求相關(guān)人員從頭至尾對(duì)原始視頻資料進(jìn)行播放，花費(fèi)的時(shí)間與精力是極為龐大化的，投入大量的人力資源并不是上述問(wèn)題的最佳處理方法。但是相關(guān)工作實(shí)踐表明，上述方式的應(yīng)用，依然不能完全根除關(guān)鍵信息資源遺漏等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，對(duì)破案進(jìn)度與效率均會(huì)造成不同程度的負(fù)面影響，同時(shí)也使相關(guān)人員的工作壓力不斷增加。若在智能視頻分析系統(tǒng)的協(xié)助下，相關(guān)人員可以有效對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)的物體等信息進(jìn)行有效檢索和排查，將干擾信息快速剔除，借此方式使案件辦理效率大幅度提升，同時(shí)也有效緩解了辦案人員的工作壓力。

在對(duì)“1·6”搶劫案件辦理期間，警方為了獲得與案情發(fā)展相關(guān)的信息，就采用了對(duì)案發(fā)地點(diǎn)在某一時(shí)間段中過(guò)往行人的動(dòng)作、神態(tài)、面貌等因素進(jìn)行解析的方式逐一排查，若出現(xiàn)反常行為，就會(huì)應(yīng)用視頻智能分析技術(shù)對(duì)個(gè)體的身體特點(diǎn)進(jìn)行解析，例如面部特點(diǎn)；若是面對(duì)異常行駛的車(chē)輛，就會(huì)對(duì)車(chē)輛車(chē)牌號(hào)碼、顏色與類(lèi)別等信息進(jìn)行解析[6]。由此可見(jiàn)，在視頻智能分析技術(shù)的協(xié)助下，破案目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)就指日可待了。例如在辦理本案件期間，警方借用?？低曇曨l檢索系統(tǒng)搜尋相關(guān)線索，實(shí)質(zhì)上就是參照預(yù)設(shè)目標(biāo)的行為特點(diǎn)檢測(cè)、個(gè)體面部特點(diǎn)檢測(cè)與車(chē)輛信息檢測(cè)等信息資源，快捷的把案發(fā)地點(diǎn)出現(xiàn)的人和車(chē)等信息分析出來(lái)，為警方后續(xù)辦理案件提供有效憑據(jù)。具體工作程序可以做出如下概述：把本市1萬(wàn)余個(gè)攝像頭共獲取的2000T視頻數(shù)據(jù)參照自定義的方式存儲(chǔ)進(jìn)服務(wù)器中，參照目標(biāo)行為特點(diǎn)分析、個(gè)體面部特征檢測(cè)與車(chē)輛信息辨識(shí)等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)信息類(lèi)型化進(jìn)行預(yù)處理，最后交由視頻智能分析系統(tǒng)最初最終結(jié)果。視頻智能分析系統(tǒng)功能具體在以下幾方面體現(xiàn)出來(lái)：endprint

3.1 目標(biāo)行為分析

對(duì)目標(biāo)行為的分析可以被理解為將視頻資料導(dǎo)入服務(wù)器以后，系統(tǒng)自行提取視頻內(nèi)部與案件與目標(biāo)相關(guān)的重要信息資源，同時(shí)以該類(lèi)信息資料為依托重塑視頻資料框架，這樣辦案人員就可以在極短的時(shí)間中，查看某一時(shí)間段囊括的所有目標(biāo)，并確定其產(chǎn)生的行為方式，落實(shí)對(duì)信息資源有效甄別的目標(biāo)。

在對(duì)視頻圖像資料信息進(jìn)行檢索期間，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些干擾信息，那么為了提升辦案效率，應(yīng)快速過(guò)濾掉或跳過(guò)這類(lèi)無(wú)效信息[7]。為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，視頻智能分析系統(tǒng)應(yīng)用了智能濃縮播放功能，其能夠參照用戶主觀意愿自行管理視頻資料播放速度，把與案件相關(guān)的有效證據(jù)、線索等內(nèi)容緩慢播放，采用快進(jìn)方式將用戶不關(guān)注的資料進(jìn)行播放。上述方式的應(yīng)用，大大減縮了相關(guān)人員的工作時(shí)間，大幅度提高了視頻內(nèi)容查看的速率。為了進(jìn)一步減縮案發(fā)區(qū)域，視頻智能分析系統(tǒng)將目標(biāo)類(lèi)型有效分離的功能發(fā)揮出來(lái)，進(jìn)一步明確可疑人員的范圍。

3.2 面部檢測(cè)

在視頻智能分析技術(shù)的協(xié)助下，警方可以快捷的鎖定可疑人員的行為方式，此時(shí)偵查人員需要觀察到嫌疑人員面部特征信息，面部檢測(cè)方式去通行人員面部特征信息，繼而參照時(shí)間、服飾等特點(diǎn)是犯罪人員確定下來(lái)。

3.3 車(chē)輛信息辨識(shí)

在某一街道口安裝攝像頭的情況下，若犯罪人員曾駕車(chē)通行過(guò)該街道口，但是警方無(wú)法指導(dǎo)車(chē)輛通行的確切時(shí)間，這將會(huì)是破案難度有所增加。為了獲得與可疑車(chē)輛相關(guān)的信息z資源，借助對(duì)視頻資料解析的方式，可以順利地獲得用戶所需的車(chē)輛信息，例如車(chē)身顏色，車(chē)牌號(hào)碼，型號(hào)等，在這樣的情景中警方就可以參照現(xiàn)實(shí)信息為后續(xù)案件辦理提供便利條件。

借助對(duì)“1·6”搶劫案件進(jìn)行解析的方式，明顯的發(fā)現(xiàn)視頻智能分析系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代中應(yīng)用的迫切性，同時(shí)也認(rèn)可了?？低曇曨l檢索系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)價(jià)值，在該系統(tǒng)的協(xié)助下，案件偵查人員能夠準(zhǔn)確而有效地將有限的精力匯聚在所關(guān)注目標(biāo)上，真正處理了當(dāng)下視頻資料繁多、信息量龐多化等視頻資料搜尋的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題[8]。借助視頻調(diào)查取證的方式，大大節(jié)約了相關(guān)人員的工作時(shí)間，工作效率顯著提升，實(shí)現(xiàn)構(gòu)建科技強(qiáng)警機(jī)關(guān)的目的，與公安機(jī)關(guān)對(duì)公安信息化構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)相匹配。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜合全文論述的內(nèi)容，認(rèn)識(shí)到視頻智能分析系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代中的應(yīng)用意義與要點(diǎn)，在光線、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)形式復(fù)雜以及背景顏色多樣等因素的干擾下，系統(tǒng)在運(yùn)行期間可能存在一些不足，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法規(guī)劃難度會(huì)有不同程度的增加。但是砸死科學(xué)技術(shù)日新月異的時(shí)代中，視頻智能分析技術(shù)將會(huì)在金融、交通等各個(gè)數(shù)個(gè)領(lǐng)域中有所應(yīng)用，真正將預(yù)見(jiàn)性防控作用發(fā)揮出來(lái)。

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