科技新热潮!人脸识别为安防圈开启智能新时代!

2017-01-10

如今不断革新的行业技术,使得安防监控系统不再局限于记录画面,而是逐渐迈向更加智能的阶段,转化率大幅提升。现如今监控摄像头在道路、超市、家庭、学校、办公室等场所已经相当普及,在24小时不间断工作中,需要存储海量的视频图像。然而却很少人重视这些具有高价值的视频图像数据。

科技新热潮!人脸识别为安防圈开启智能新时代!

如何从这些非结构化的数据中获取有价值的数据化后数据呢?在某次研讨会上,云脉技术的研发工程师给出了自己的见解。


视频结构化,数据要提纯

作为安防大数据最为重要的数据来源,视频图像实际上是一种非结构化的数据。相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,非结构化数据(声音、图片、视频等)容易增加储存(storage)、分析(analyzing)、探勘(mining)时的难度,对于只能保存在BLOB字段中数据来说,以后检索会非常麻烦。

视频结构化,即是从视频中结构化提取人、车辆等关键目标。以广东省某市的视频采集举例来说,每天都会产生高达253000TB(1TB=1024GB)的数据量。如果对这些数据单位没有什么概念的话,看一下后面这个例子你就会明白:Facebook一分钟内产出的数据量就有350GB,用户累计点击180万次“赞”按钮,甚至每一秒就有41000个帖子发布。从视频存储的角度看来,结构化引领存储模式全新变革,提炼视频中有价值的图片和文本信息。从原本的“不间断存储”转变成“关键信息存储”,更节约存储空间,使存储更持久,让存储数据更优质。

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在峰会现场,相关人员介绍了智能视频结构化检索解决方案,他表示系统采用以“深度学习”为核心的图像识别技术,能够对摄像机的视频流和图片进行特征判断,并能对系统中的图片、录像文件进行提取(人、非机动车、机动车等),快捷查询录像和图片。

经过结构化后的视频可以盘活大量的数据,可以深度挖掘各类数据仓库中的宝贵数据,充分提升视频数据的应用价值,加强分析和预测功能。例如,从百万级的目标库(对应数百到一千小时的高清视频)中查找某张截图上的行人嫌疑目标,只需数秒即可完成。另外,经过结构化后的视频,存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%,极大的节约了存储容量。


人脸识别打造立体安防

人脸识别技术近年来不断获得突破,算法准确率不断提升,其在智能安防领域的应用也得到大范围普及。

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某识别技术专家曾经在接受媒体采访时表示,“从信息分析来看,语音是一维信号,图像是二维信号,视频是三维信号。”而人脸识别主要指通过摄像机采集含有人脸的视频流或图片,然后在视频流或图片中抓拍并进行人脸检测,进行面部特征提取,以实现抓拍的人脸与数据库中的人脸进行比对的技术。

在峰会广州场中,专家向现场观众详细介绍了基于人脸识别的人脸布控系统。他表示,系统依托业界领先的人脸识别技术,采用基于神经网络深度学习的模型选择算法,开发了人脸布控系统,提供了人脸库管理、人脸注册、以图搜图、人脸布控、用户管理等核心业务功能,解决传统技术的缺点,可应用于重点监控区域的人脸布控,提供快速、准确、高效的实时告警。人脸布控系统,适用于各种住宿场所、交通要道、大型连锁商场、智能楼宇、旅馆酒店,平安城市等场合。

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除此之外,它还是一套基于深度学习,会成长的系统,能对动、静态数据库进行高效管理,同时能进行多角度人脸精准识别:对正脸、侧脸、脸部部分遮挡等均能准确获取;支持年龄、性别、帽子、眼镜、胡子、口罩等属性识别,可基于属性语义进行抓拍库检索。

结语:在大数据渐成趋势的当前,思考、学习、利用数据显得尤为关键。可以说人脸识别、视频结构化、智能分析等技术的发展,给安防监控提取信息、挖掘价值带来了崭新的方式。对于安防企业来说,如何以技术为导向,设计出更加便捷、智能、实用的产品,也许是企业立足智能时代的捷径之一。