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  • 服務熱線 : 400-666-0756

    UltraVision產品介紹

    隨著經濟的發展、城鎮建設速度加快,導致城市中人口密集、流動人口增加,引發了城市建設中的交通、社會治安、重點區域防范等城市管理問題,視頻圖像在安保工作中的價值越來越凸顯。然而,在目前的安防過程中,一旦發生特殊事件,無論事中的態勢監測還是事發后的人工調閱方式都耗時耗力,大量視頻未經梳理而流失,嚴重影響了監控系統的建設成效。

    UltraVision 的出現有效地解決了這個難題。即視頻數據經過結構化處理后,通過對原始視頻進行智能分析,提取出關鍵信息,并進行文本的語義描述。一段視頻中有價值的關鍵信息主要有三類:運動目標的識別,運動目標特征的識別,以及運動目標的軌跡分析。將視頻進行結構化解析之后,有價值信息被有效提取,并以很小的代價進行存儲,方便查詢及追溯。

    需要指出的是,視頻結構化的應用場景與人臉識別的應用場景是互為補充的,在開放式空間區域中,很難基于卡口架設人臉識別攝像頭,而且人群相互之間的遮擋嚴重,無法根據人臉識別技術進行識別、定位、追蹤及數據整合,而視頻結構化技術可以在廣角度下捕捉全屏中的目標,通過整體特征對目標進行追蹤,在公安、機場、高鐵、交通領域都具有廣闊的應用前景。

    產品方案

    產品架構

    UltraVision 為一款 B/S 架構的視頻智能分析產品,操作流暢,穩定性強。系統主要有視頻處理系統、數據存儲系統、智能監控系統組成。

    產品架構

    產品工作流程

    產品工作流程

    產品優勢

    目標檢測能力

    識別準確率高

    識別準確率高

    對象識別的漏檢率低于 1%,對象識別的準確率達到 98%以上,這兩項指標均屬于業界標桿水平。

    識別抗干擾性強

    識別抗干擾性強

    通過超分辨率(用算法提升圖像質量)技術,在暗光、側臉、低頭、小目標等情況下,依然可以準確識別出對象。相對于人臉識別等技術來說,應用領域廣泛,抗干擾能力強。

    目標分割

    目標分割

    像素級圖像目標分割,去除圖像噪聲,確保屬性提取的準確度。

    目標多屬性分類

    目標多屬性分類

    可以實時識別視頻中對象的各種屬性:

    人物:

    人臉:性別、年齡、表情

    衣著:款式、顏色、品牌

    動作:姿態、行為、速度、軌跡

    車輛:

    車牌:地域、靚號

    車型:品牌、款式、顏色、年份

    人員:安全帶、打電話

    標識:保險、掛件、改裝

    行駛:速度、方向、軌跡、違章

    物體:

    名稱、類別、品牌、顏色、紋理、材質

    目標跟蹤

    目標跟蹤

    UltraVision 可以實現單一攝像頭內多目標實時跟蹤,并能在出現遮擋、對象角度變化、光線變化等情況下,依然保持準確的目標跟蹤效果。

    行人重識別

    行人重識別

    行人重識別(Person re-identification)也稱行人再識別,是跨攝像頭跟蹤中解決目標因為視野丟失后再匹配起來的直接方法。即跟蹤目標從一個攝像頭視野中消失,或移動到另一個攝像頭視野中時,能夠將其識別為同一個人。利用這種技術確保目標的跨設備連續追蹤。

    產品功能

    屬性查詢

    屬性查詢

    在沒有對象截圖的情況下,僅需要輸入對象的基本屬性(例如:性別、年齡、衣著款式、衣著顏色等),就可以查找到符合查詢條件的所以對象。這樣可以大大縮小搜索范圍,提高查找效率。

    以圖搜圖

    以圖搜圖

    通過對輸入圖片的特征分析,在視頻庫中自動查找出相似的圖片。支持創建搜索圖庫,可視化的圖庫管理,包括增加、刪除、修改、查詢等服務。用戶可以根據查詢結果中的圖片,結合對象聚類進一步縮小查詢范圍,并最終準確定位查詢對象。

    軌跡繪制

    軌跡繪制

    根據對目標的跨攝像頭連續分析,在矢量地圖中實時或事后重現出對象運動的軌跡。如上圖所示,可以繪制出人物在某一區域中,在多個監控攝像頭中的行動路線(包括停留時間),對于鎖定目標實時追蹤或是事后軌跡分析有著重要的實用價值。

    軌跡繪制2

    上圖所示的是對于車輛軌跡的實時繪制,通過運動軌跡可以分析出車輛的方向、速度等信息,對于判斷是否存在違章行為,或是事故認定提供了重要的判斷依據。

    快速查詢

    對于海量的視頻數據,如果通過傳統的方式進行數據檢索,需要大量的人力物力,效率低成本高。UltraVision利用大數據技術實現了千萬數量級人像數據秒級響應。

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