鲁达 背景
随着平安城市的建设，视频监控系统的基础建设已经初具规模并且仍在迅速扩大，几十万甚至几百万个摄像头所得到的视频监控影像资料是庞大的，要从中获取事件相关的信息需要花费巨大的时间和人力。视频内容分析技术(Video Content Analysis, VCA)来源于计算机视觉，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过图像处理和分析来理解画面中的内容，其实质是“自动分析和抽取视频源中的关键信息”。视频内容分析技术将大量的、枯燥的视频内容分析工作交给了编码器或计算机，将保安人员从传统的繁重监控任务中解脱出来，它对传统的视频监控技术是一个“颠覆性”的创新，改变了多年来人们应用视频监控系统的习惯。
产品简介
cVideo的智能分析系统构架于JobKeeper云调度和cProc云处理架构之上，采用图像处理技术并结合模式识别技术对已有的海量视频进行事件检索，实现了对事件发生视频的切片回放、运动帧提取和对象跟踪。现已实现对于火焰检测、烟雾检测、打架事件的检测，车流量的统计分析，车速的判定，交通事故的判定，遗留物检测，入侵检测等。通过优化的智能识别算法，能够大幅降低误检率和错检率，提高检出率并发出相应的报警信号。
产品应用
火焰检测
智能火焰检测算法利用火焰的颜色、温度、形状以及火焰的运动规律等不同动静态特征进行融合，有效的避免了相似火焰物体的干扰，很大程度上降低了误报率。
烟雾检测
利用烟雾的动态和静态特征，使得烟雾识别有了很高的准确性和很低的误报率。
车流量计数
自动分析各个时段道路上的车流量，以此来汇总城市道路的拥挤程度，为城市道路规划、实时疏导做出贡献。
特点：
●在车辆拥堵情况下，可以实现车流数量的准确统计；
●采用国际去阴影算法，能够适应各种天气条件下车流量的准确统计。
汽车去隐形效果
过线后流量增值
车辆排队长度
通过交通摄像机实时捕捉和分析视频图像，实时输出车道的排队长度，有助于实时的判断城市交通干道的畅通情况，及时发现城市中拥堵的道路，并进行交通导航和相应处理。
特点：
●在车辆排队拥堵的情况下，可以实现对各道路上的排队车辆进行拥堵检测；
●采用国际的三维校准算法，可以准确的估计车辆的排队长度。
车牌遮挡检测
通过交通干道摄像机，自动检测经过的车辆是否遮挡车牌，拍照取证，并立即通知相关人员进行追踪，以便对交通中的此类行为进行处理。
特点：
●有效地克服光照对图像的影响；
●通过云计算大规模分布式的优势，实现实时检索、警报。
打架检测
通过摄像机捕捉图像，自动分析场景中的打架行为，并实时产生报警，通知相关人员来进行及时处理。
特点：
●通过数学建模的方法，对打架这种行为在视频中的表现进行建模；
●通过分析算法，有效的克服非打架的剧烈运动干扰，降低误报警率。
遗留物检测
对视频中遗失的物体进行检测，并提示报警。可应用于机场、地铁、火车等重要交通枢纽，对这些场景中隐藏危险品的检测（如包裹炸弹，危险化学品）具有重要意义。
特点：
●有效地检测视频中遗留物体，进行目标侦测；
●通过数学建模的方法，对检测的目标进行实时分析，有效、准确、实时地分析出场景中的遗留物体。
视频DNA检索技术
通过对人的走路姿态进行建模，实现连续走路姿态的提取，形成一个DNA样本，之后，在大量样本的集合库中进行与特定人物DNA的比对，实现实时、快速、有效地视频DNA检索。
特点：
●有效克服行人背包，换衣服等“伪装”行为；
●二维和三维相结合的特征分析，精度高。
市场应用
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