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UltraVision产品介绍

随着经济的发展、城镇建设速度加快,导致城市中人口密集、流动人口增加,引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范等城市管理问题,视频图像在安保工作中的价值越来越凸显。然而,在目前的安防过程中,一旦发生特殊事件,无论事中的态势监测还是事发后的人工调阅方式都耗时耗力,大量视频未经梳理而流失,严重影响了监控系统的建设成效。

UltraVision 的出现有效地解决了这个难题。即视频数据经过结构化处理后,通过对原始视频进行智能分析,提取出关键信息,并进行文本的语义描述。一段视频中有价值的关键信息主要有三类:运动目标的识别,运动目标特征的识别,以及运动目标的轨迹分析。将视频进行结构化解析之后,有价值信息被有效提取,并以很小的代价进行存储,方便查询及追溯。

需要指出的是,视频结构化的应用场景与人脸识别的应用场景是互为补充的,在开放式空间区域中,很难基于卡口架设人脸识别摄像头,而且人群相互之间的遮挡严重,无法根据人脸识别技术进行识别、定位、追踪及数据整合,而视频结构化技术可以在广角度下捕捉全屏中的目标,通过整体特征对目标进行追踪,在公安、机场、高铁、交通领域都具有广阔的应用前景。

产品方案

产品架构

UltraVision 为一款 B/S 架构的视频智能分析产品,操作流畅,稳定性强。系统主要有视频处理系统、数据存储系统、智能监控系统组成。

产品架构

产品工作流程

产品工作流程

产品优势

目标检测能力

识别准确率高

识别准确率高

对象识别的漏检率低于 1%,对象识别的准确率达到 98%以上,这两项指标均属于业界标杆水平。

识别抗干扰性强

识别抗干扰性强

通过超分辨率(用算法提升图像质量)技术,在暗光、侧脸、低头、小目标等情况下,依然可以准确识别出对象。相对于人脸识别等技术来说,应用领域广泛,抗干扰能力强。

目标分割

目标分割

像素级图像目标分割,去除图像噪声,确保属性提取的准确度。

目标多属性分类

目标多属性分类

可以实时识别视频中对象的各种属性:

人物:

人脸:性别、年龄、表情

衣着:款式、颜色、品牌

动作:姿态、行为、速度、轨迹

车辆:

车牌:地域、靓号

车型:品牌、款式、颜色、年份

人员:安全带、打电话

标识:保险、挂件、改装

行驶:速度、方向、轨迹、违章

物体:

名称、类别、品牌、颜色、纹理、材质

目标跟踪

目标跟踪

UltraVision 可以实现单一摄像头内多目标实时跟踪,并能在出现遮挡、对象角度变化、光线变化等情况下,依然保持准确的目标跟踪效果。

行人重识别

行人重识别

行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别,是跨摄像头跟踪中解决目标因为视野丢失后再匹配起来的直接方法。即跟踪目标从一个摄像头视野中消失,或移动到另一个摄像头视野中时,能够将其识别为同一个人。利用这种技术确保目标的跨设备连续追踪。

产品功能

属性查询

属性查询

在没有对象截图的情况下,仅需要输入对象的基本属性(例如:性别、年龄、衣着款式、衣着颜色等),就可以查找到符合查询条件的所以对象。这样可以大大缩小搜索范围,提高查找效率。

以图搜图

以图搜图

通过对输入图片的特征分析,在视频库中自动查找出相似的图片。支持创建搜索图库,可视化的图库管理,包括增加、删除、修改、查询等服务。用户可以根据查询结果中的图片,结合对象聚类进一步缩小查询范围,并最终准确定位查询对象。

轨迹绘制

轨迹绘制

根据对目标的跨摄像头连续分析,在矢量地图中实时或事后重现出对象运动的轨迹。如上图所示,可以绘制出人物在某一区域中,在多个监控摄像头中的行动路线(包括停留时间),对于锁定目标实时追踪或是事后轨迹分析有着重要的实用价值。

轨迹绘制2

上图所示的是对于车辆轨迹的实时绘制,通过运动轨迹可以分析出车辆的方向、速度等信息,对于判断是否存在违章行为,或是事故认定提供了重要的判断依据。

快速查询

对于海量的视频数据,如果通过传统的方式进行数据检索,需要大量的人力物力,效率低成本高。UltraVision利用大数据技术实现了千万数量级人像数据秒级响应。