視頻結構化

視頻結構化是指根據視頻畫面中呈現出的人、車、物、顏色、數字及其他屬性特徵，建立視頻大數據結構化平台。視頻被結構化後，存入相應的結構化數據倉庫，存儲的容量極大降低。

基本介紹

• 中文名：視頻結構化
• 類別：人工智慧

套用場景

結構化系統可以從視頻資料庫中查找到某張截圖上的嫌疑目標，有助於進行社會治安監控的風險評估和事件預警，並可通過不同位置採集的監控資料，研判目標的行為過程。

視頻結構化分析伺服器對於視頻圖像中尤其關注的人、車、非機動車類別的目標提供更深層次的結構化解析。

結構化分類

行人結構化

對於視頻圖像中的人物，並可提供行人的各種結構化特徵屬性信息，包括衣著和裝飾物特徵：上衣、褲子、裙子和連衣裙、鞋子、帽子、太陽鏡墨鏡、圍巾、皮帶腰帶；攜帶物特徵：單肩挎包、雙肩背包、手提包、拉桿箱、雨傘；人體特徵：頭髮、面部。

車輛結構化

對於視頻圖像中的車輛，可進行多車道車輛檢測、車頭車尾檢測識別功能，能夠提取識別車輛的10多項結構化屬性信息，包括車輛號牌、車身顏色、車輛品牌、車輛類型、子品牌、車輛年款及各種車輛特徵物信息，如：年檢標、遮陽板、掛件、擺件、紙巾盒、安全帶等。

人騎車結構化

人騎車結構化即對視頻資源里的騎車行人進行結構化處理與識別，包括騎車人的衣著類型、配飾、體態、機動車顏色、朝向、車上人數、有無打傘等等與人騎車外部特徵相關的結構化處理。

目標軌跡提取

當結構化識別某行人、機動車、人騎車目標對象後，還可對目標對象的行駛軌跡進行快速提取，節省檢索時間，一鍵確定目標對象行蹤。

視頻結構化技術存在的不足點：

1. 視頻結構化會檢測視頻中整個畫面內容，無法有效的針對同一目標特徵值進行提取。

2. 視頻結構化特徵識別的顆粒度較大，識別準度較差。

3. 視頻結構化在比對時，會把所有的特徵值進行比對。