視頻結構化是一種將視頻內容中的重要信息進行結構化提取的技術，利用它對視頻內容按照語義關系，采用時空分割、特征提取、對象識別、深度學習等處理手段，組織成可供計算機和人理解的文本信息或可視化圖形信息。在實際應用中，文本信息可進一步轉化為公安實戰(zhàn)所用的情報，實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)向有效情報的一次轉化。

視頻數(shù)據(jù)結構化從多個維度優(yōu)化現(xiàn)有的安防業(yè)務，將原本許多數(shù)量龐大、響應龜速、且大多沒有應用價值的監(jiān)控視頻進行精縮，變?yōu)楦撞檎摇⒄即娓∏铱杀簧疃韧诰虻母呙芏葦?shù)據(jù)。

結構化的視頻數(shù)據(jù)可極大提升搜索和排查效率。實驗結果顯示，視頻結構化之后，從百萬級的目標庫中(對應數(shù)百到一千小時的高清視頻)查找某張截圖上的行人嫌疑目標，數(shù)秒即可完成;千萬級目標的庫中查找，幾分鐘即可完成(如果實現(xiàn)云化，速度會更快)。因此在公安實戰(zhàn)業(yè)務中，基于結構化的視頻大數(shù)據(jù)檢索，可以有效解決大海撈針的難題。

此外，結構化視頻數(shù)據(jù)的存儲占比可以極大的降低。經(jīng)過結構化后的視頻，存儲人的結構化檢索信息和目標數(shù)據(jù)不到視頻數(shù)據(jù)量的2%; 對于車輛，不到1%;對于行為降得更多。存儲容量極大地降低，可以解決視頻長期占用存儲空間的問題。

最后，視頻結構化還可以盤活視頻數(shù)據(jù)，成為公安系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘基礎。視頻經(jīng)過智能化的處理、分類后，存入相應的結構化數(shù)據(jù)倉庫，如人臉照片數(shù)據(jù)庫、人臉特征數(shù)據(jù)庫、行為圖片及特征庫、車輛圖像及特征庫等等，而綜合這些數(shù)據(jù)倉庫以及關聯(lián)視頻片段倉庫可以建立相應的檢索引擎，實現(xiàn)對各類的數(shù)據(jù)倉庫的深度信息挖掘，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)作用，提升視頻數(shù)據(jù)的應用價值，提高視頻數(shù)據(jù)的分析和預測功能。

明景視頻數(shù)據(jù)結構化系統(tǒng)采用目標檢測、對象識別、深度學習等分析手段提取視頻圖像中的目標對象及運動軌跡；對目標對象進行分類為人、車、人騎車、行為、事件等不同類別；進一步提取目標的高層結構化屬性特征包括目標顏色特征，分類特征，速度特征等，并把目標的軌跡信息以及高層特征形成高效的索引數(shù)據(jù)進行結構化檢索。

總結

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