
大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在監(jiān)所智能分析系統(tǒng)中的應(yīng)用(1)_數(shù)據(jù)分析師
在過去的十幾年間,公安監(jiān)所內(nèi)的信息化進(jìn)程取得了重大進(jìn)展,眾多視頻監(jiān)控設(shè)備在公安監(jiān)所中得到了應(yīng)用,從監(jiān)控設(shè)備的發(fā)展趨勢來看,目前也向著數(shù)字化、高清化、智能化的方向轉(zhuǎn)變。其中,數(shù)字化為視頻的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控和智能分析提供了基礎(chǔ)。與此同時(shí),隨著各單位對安防監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)的持續(xù)投入,視頻監(jiān)控中的智能行為分析更是在越來越多的公安監(jiān)所監(jiān)控系統(tǒng)中得到了應(yīng)用。但目前智能分析更多的是關(guān)注與事前和事發(fā)時(shí)單個(gè)監(jiān)舍內(nèi)人的行為的分析研判,在事后檢索和大數(shù)據(jù)挖掘方面多有欠缺。
一、公安監(jiān)所視頻監(jiān)控智能分析應(yīng)用現(xiàn)狀
智能視頻分析依賴于視頻算法對視頻內(nèi)容進(jìn)行分析,通過提取視頻中關(guān)鍵信息,進(jìn)行標(biāo)記或者相關(guān)處理,并形成相應(yīng)事件和告警的監(jiān)控方式,人們可以通過各種屬性描述進(jìn)行快速檢索。如果把攝像機(jī)看作人的眼睛,而智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以理解為人的大腦。智能視頻技術(shù)借助處理器的強(qiáng)大計(jì)算功能,對視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高速分析,獲取人們需要的信息。
目前,市面已經(jīng)較為成熟的智能分析規(guī)則,主要有監(jiān)舍內(nèi)部行為分析和圍墻周界行為分析。針對監(jiān)舍內(nèi)部在押人員的行為分析主要有劇烈運(yùn)動(dòng)、攀高、夜間起身檢測、徘徊、人員離崗等規(guī)則,針對監(jiān)所周界的行為分析主要有人臉采集識別、人員特征識別、區(qū)域入侵檢測、物品遺留檢測、人群聚集識別、自動(dòng)跟蹤等。
從智能分析產(chǎn)品部署來看,主要有后端服務(wù)器分析和前端攝像機(jī)分析兩種模式。針對監(jiān)舍內(nèi)部行為分析,一般以后端服務(wù)器分析為主,此類分析需要具備較高的硬件設(shè)備性能和良好的視頻圖像質(zhì)量,這兩個(gè)要素滿足得越好,則分析成功的識別率越高。而從周界的行為分析來看,目前一些廠家已經(jīng)將智能分析運(yùn)算集成到了前端攝像機(jī)當(dāng)中。
另外,利用智能視頻分析系統(tǒng)可以進(jìn)行事前預(yù)警防范。比如人臉識別比對系統(tǒng),通過建立人臉捕捉數(shù)據(jù)庫,將人臉信息歸檔,并與個(gè)人身份建立關(guān)系,在實(shí)際運(yùn)用過程中采用人臉?biāo)阉?、黑名單布防、陌生人識別等多項(xiàng)智能分析技術(shù),大大提高監(jiān)所安防的安全性,做到在押人員在所內(nèi)的軌跡跟蹤和分析。
目前智能視頻分析技術(shù)已經(jīng)逐漸的趨于成熟,這和安防企業(yè)的努力和貢獻(xiàn)是分不開的,他們是智能視頻分析的先行者。此類的廠家以??低暤裙緸榇?,其產(chǎn)品已經(jīng)得到了眾多用戶的實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn),具備較高的市場占有率。
二、公安監(jiān)所視頻監(jiān)控智能分析應(yīng)用面臨的困境
隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的普及和智能分析技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)在智能視頻分析技術(shù)已經(jīng)逐漸被人們所接受,但是隨之帶來的問題也比較明顯。一個(gè)就是視頻監(jiān)控系統(tǒng)覆蓋的全面性帶來的海量視頻的分析,例如在視頻監(jiān)控的規(guī)模已經(jīng)到達(dá)了千路以上規(guī)模的前提下,尋找一條可用的線索就帶來很大的困難;另一個(gè)就是針對視頻智能分析系統(tǒng)帶來的碎片化,有沒有一個(gè)成熟的大數(shù)據(jù)挖掘的方法?對于人臉識別分析來說,只有大批量的使用高清攝像機(jī),增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性,才能有更好的實(shí)戰(zhàn)效果。
一起突發(fā)事件的發(fā)生,有時(shí)會(huì)伴隨著大量的視頻錄像線索,與事件相關(guān)的大量監(jiān)控視頻基本采用Windows文件目錄管理的原始方式,需要通過其他類型的記錄文件(如記事本,WORD,EXCEL等)來記錄視頻內(nèi)的重點(diǎn)內(nèi)容(如人物,時(shí)間,地點(diǎn)等),這就造成調(diào)取關(guān)鍵視頻困難、視頻管理效率低下,甚至造成重要視頻的丟失。在查找之前的線索時(shí),要在繁雜的資料庫中檢索到該視頻并通過特定廠商的DVR播放器定位到對應(yīng)時(shí)間點(diǎn)查看,這樣就造成線索與對應(yīng)的視頻資料的映射關(guān)系的混亂和檢索困難。
很多人認(rèn)為在監(jiān)控?cái)z像機(jī)上用上智能分析技術(shù),就可以高枕無憂,省時(shí)省力,實(shí)際上如果沒有更好的應(yīng)用,那么非但不能解放警力,還會(huì)帶來安裝調(diào)試復(fù)雜、設(shè)備維護(hù)困難等一系列后遺癥。
三、智能視頻分析系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
智能視頻數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用主要是面向事后視頻分析、管理和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。??低曊谥τ诖祟悜?yīng)用的研發(fā),并開發(fā)出視頻檢索系統(tǒng),系統(tǒng)采用??低曌灾餮邪l(fā)的高效智能分析算法技術(shù),保證分析信息的全面和準(zhǔn)確,同時(shí)系統(tǒng)采用集群化計(jì)算方式,可提供幾十上百倍以上實(shí)時(shí)的快速分析能力,并可根據(jù)應(yīng)用需要進(jìn)行線性擴(kuò)展,提高計(jì)算能力。
本系統(tǒng)在視頻資料錄入的同時(shí),自動(dòng)對視頻中的目標(biāo)信息進(jìn)行格式歸一化與智能預(yù)處理分析,對視頻進(jìn)行快速處理,提取視頻中目標(biāo)的相關(guān)信息作為智能元數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫中。之后的相關(guān)操作,如智能審看、智能檢索等等就不用再做復(fù)雜的解碼以及智能分析的工作,而是直接從智能元數(shù)據(jù)中提取,大大的提高了工作效率。系統(tǒng)可以與諸如??低暤囊曨l監(jiān)控管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)無縫對接,實(shí)施案件管理等功能,更加有效、有針對性的去關(guān)注和分析某些重要視頻,獲取有價(jià)值的信息,對接之后可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸,使得傳輸速度更快,節(jié)省存儲(chǔ)資源。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11