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浅析视频结构化
在安防行业的应用
□ 文 / 张岩
随着 AI 技术在安防行业的落地，基于视频图 能漏掉重要图像和线索。
像分析的人工智能技术的发展变得逐渐成熟，包 第二，按照公安机关对视频监控系统建设的
括人脸识别，车辆识别，人体识别等技术逐渐被 相关规定，一般要求视频监控系统具备至少 30 天
应用在安防行业中的各个领域，视频结构化技术 连续视频图像存储能力，并能自动循环覆盖存储。
也不例外，近两年也犹如雨后春笋般在安防行业 实际工作中，只有在查处大要案事件时才会调阅
应运而生，尤其是公安系统应用中发挥了重要的 视频监控资源，查找嫌疑人或可疑物品，并随案保
作用。 存相应视频资料。多数视频图像没有经过信息梳
理、采集、保存使用，有价值的视频图像信息存在
视频结构化在安防行业应用的必要性 被覆盖、被流失、被放弃等问题，造成大量有价信
视频监控是安防行业的核心，无数的前端感 息淹没于数据海洋中，成为数据垃圾，严重降低了
知设备采集了大量的视频资源。如果没有视频结 视频监控系统的建设成效。
构化技术，会面临哪些应用上的问题呢 ? 第三，现有视频监控系统存在着缺乏深度应
第一，视频监控视频调阅耗时耗力，以人工方 用模式、视频数据智慧化程度不高等突出问题。随
式进行检索，效率低下。主要表现在：首先，实时视 着智能化技术普及使用，市场渐渐不再满足于现
频监控任务大部分仍由人工完成，既没有足够多 有的智能化技术种类，如何通过对视频内容的分
的屏幕供观看，也不可能安排足够多的人员 24 小 析和处理，快速准确地发现有效线索，充分发挥视
时盯着屏幕；其次，需要对所有的视频录像进行逐 频资源的作用是当前迫切需要解决的问题。
秒浏览才能发现重点图像，这无疑工作量巨大，甚 因此，从以上几个方面来看，为了解决警力不足、
至犹如大海捞针；其三，即使找到了重点图像，人 效率偏低、应用不深入等问题，安防行业需要新一
工抓拍，并且要记录下对应的原始视频图像的时 代智能视频分析技术，视频结构化技术的产生能
间点等也是工作量很大，效率很低。由于工作人员 够很好的解决以上问题，可以在安防行业应用的
长时间观看视频录像，容易产生视觉疲劳，还有可 广度、深度上实现突破。
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