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的标准和规范。所有这些问题的根本在于对视频 这其中有个技术难点就是在车辆个体特征分

内容的不理解，没有一个高效的、标准化的视频 析中，首先需根据车辆的大特征来识别车辆种类，
数据交换和视频情报提取的方法。解决这些实际 然后再根据其细节特征来识别个体车辆。对车辆
问题，需要对视频结构化描述及以此技术为核心 的个体识别主要依据车辆上文字的喷涂、车身不
的新型视频监控系统构建进行重点研究。 干胶装饰彩条、车内饰品悬挂、摆放物品、香水瓶、
迎接视频监控系统深度应用的挑战，其核心 牌照托架、车尾防静电条、车前挡风玻璃上年检
及瓶颈是通过研究视频结构化描述技术解决视 标志、缴费标志等的粘贴位置、后挡风玻璃上的
频监控数据向视频信息、视频情报的转化，实现 广告式样及粘贴位置等进行。基于车辆关键特征
警务工作模式的创新。 信息，形成过车记录数据，从而推动了后台大数据
由此看出，在大数据的时代，视频信息如何 分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿
高效提取，如何同其他信息系统进行标准数据交 车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、
换、互联互通及语义互操作等问题的解决之道是 一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、同行车、高
视频结构化技术。用视频结构化技术改造传统的 危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞
视频监控系统，使之形成新一代的视频监控系统， 等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数
也就是我们常说的智慧化、语义化、情报化的视 据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的
频监控系统。 车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、
车牌、年款等。还可结合以图搜图的检索方法，在
视频结构化技术能做些什么 实战平台上调取相关视频和图像文件，快速查询
依据以上，那么视频结构化具体能做些什么 到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行驶的轨迹历史
呢？视频结构化技术应用主要体现在对车辆特 信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全程运行轨迹

征、人像特征、行为事件等辨识方面。 查询或结合视频监控信息，实现车辆全程化的可
车辆特征辨识 视化轨迹回放，以及对涉事车辆的精准布控和查
随着智能交通电子警察、交通卡口、治安卡口、 询，也可以联合公安车辆管理信息库，实现车人
停车场的广泛建设和应用，借助智能识别算法获 关联。
取电子警察、卡口、停车场出入口等场所的车辆相 去年金鼎奖评测中东方网力的视频结构化服
关结构化信息存入车辆主题库，通过对车辆特征 务器让记者印象深刻，基于深度学习算法，在车
识别和梳理，提取有用信息，以便于视频追踪辨 辆算法方面，借助深度学习技术，率先在市场推出
认、比对，最终达到车辆查证的目的，从而实现交 了网力完全自主知识产权的车辆特征识别技术，
通运输服务和管理智能化。车辆的描述信息包括 实现了高效精准的车辆品牌识别功能。对于车辆
车辆号牌、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身 个体特征的分析，他们设置了“结构化任务”功能
颜色等。车辆二次分析实战中的信息包括安全带、 单元，设备支持用户对管辖范围内的摄像机点位
年检标、遮阳板、挂件、摆件、司乘人员等方面的 设置实时结构化任务，并进行车辆实时结构化处
识别。 理，实现结构化结果的快速检索。同时，设备还支

2018第三届中国国际无人系统博览会(2018.6.22-6.24深圳会展中心)www.china-drone.com.cn 149

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