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智慧安防小区多引擎解析
系统
建
设
方
案
目 录
1.1 视频图像解析服务............................................................................3
1.1.1 架构...........................................................................................3
1.1.2 功能设计 ...................................................................................4
1.2 多引擎人像解析 ...............................................................................6
1.2.1 软件架构 ...................................................................................6
1.2.2 业务流程 ...................................................................................8
1.2.3 功能设计 ...................................................................................8
1.3 结构化 AI 解析 ...............................................................................12
1.3.1 智慧安防结构化解析应用 ........................................................12
1.3.2 大数据公共应用.......................................................................15
1.4 智慧小区业务系统..........................................................................26
1.4.1 流动人口感知 ..........................................................................26
1.4.2 异常人员感知 ..........................................................................27
1.4.3 实有人口感知 ..........................................................................28
1.4.4 感知数据 .................................................................................28
1.4.5 实有数据管理 ..........................................................................29
1.4.6 系统管理 .................................................................................31
1.4.7 数据安全保障 ..........................................................................32
3
1.1 视频图像解析服务
1.1.1 架构
视频图像分析系统架构图
公安视频图像分析系统依托于云计算、人工智能、大数据分析技术,定位于
大数据分析能力的开放平台,提供丰富的智能算法集成接口、RestfulAPI 接口,
主要解决公安实战时的解析资源不足问题,提供有效的方法提升视频图像处理效
率及业务协同能力,协助案件快速侦破,助力全市城市安全及社会稳定。同时,
分析系统进行视频图像解析,提取视频图像中的人、车、物等结构化数据;结构
化数据存储采用视图库级联架构,从区县向市局的视频图像数据库汇集。
视频图像分析系统部署于视频专网。视频专网内的分析系统用于实现对视频
专网中的联网视频、离线视频文件、人脸抓拍图片和车辆卡口过车图片等进行识
别解析,生成结构化数据。
视频图像分析系统应支持对公安监控视频中的人、车等典型目标进行自动检
测、识别,并进行相应的行为分析,形成易于自动判别或人工判别的分析结果,
分析结果以图像描述数据表示,并可形成人、车、物等运动目标的摘要视频或者
快照图片,为上层业务提供视频图像内容、目标特征等相关信息。
图像内容分析一般包括(但不限于)人像检测识别、人像比对、车辆识别、
分析接口 数据服务接口特征提取接口 采集接口算法仓接口
接口功能
应用功能
分析处理任务管理
视频图像
内容分析
及描述
视频图像
增强与复
原
视频图像
检索
数据存储与共享
用户管理
日志管理
时钟同步
状态管理
配置管理
管理功能
算法仓
4
视频摘要、运动目标检测、目标分类、行人检测、遗留物检测、速度异常检测、
人群密度检测、徘徊检测等。
市局分别按照分析能力进行配置,该能力在日常使用过程中由各级自动分配,
在突发事件发生时,可以通过向分析中心云中心进行计算资源申请,由市局云中
心统一调度计算资源,对区县级二级中心进行协助分析。
通过视频专网视频图像分析系统对各类视频数据(包括视频、人员图片、车
辆图片等)进行结构化处理,并整合该级其他视频图像结构化数据,实现本级车
辆、人员结构化数据的全面汇集,建设覆盖全面、检索高效的视频图像结构化信
息资源。
1.1.2 功能设计
视频图像分析系统运用云计算技术,应支持硬件计算资源的高效整合,以实
现计算、处理、存储、业务呈现的统一资源调度,对面向公安实战应用平台提供
场景化、可编排、标准开放接口。分析系统智能计算节点采用高性能计算框架,
虚拟化计算节点以集群方式运作,满足实现海量视频结构化计算资源的需求;具
备动态扩容能力,结构化分析性能随计算节点的数量增加线性增强;系统可具备
多级分析任务调度,多算法管理特性,可满足战时资源紧张,分析任务不对称的
现象。
➢ 人脸检测
应能检测出在线和离线视频、图像中占有一定像素数、满足一定角度的人
脸,宜支持对多个人脸进行检测,并输出人脸的数量、大小(宽度、高度像素
数)等信息。人脸检测的分析规则与输出结果的数据格式参考 GA/T 1399.1-
2017 标准。
➢ 人脸比对
应支持将大于一定像素的人脸图像样本与待比对的人脸图像进行相似性
比对分析,输出人脸比对结果(匹配相似度等)。人脸比对的分析规则与输出结
果的数据格式参考 GA/T 1399.1-2017 标准。
5
➢ 密度统计
应支持分析统计在线和离线视频中预先定义的目标统计区域内车辆、行人
的密度信息,密度信息应以统计区域内的目标数量或面积占比表示。密度检测
的分析规则与输出结果数据格式参考 GA/T 1399.1-2017 标准。
➢ 行人目标识别
应支持对视频流进行人员属性结构分析,可对视频流中的非结构化数据进
行结构化数据的提取。
➢ 车辆牌号识别
应支持对在线和离线视频、图像中存在的车辆号牌种类、颜色、号码等信
息进行识别,宜支持输出车辆号牌是否被涂改或遮挡等信息,车辆号牌识别的
其他功能要求应符合 GA/T 833-2016 的相关规定。车辆号牌识别的分析规则
与输出结果数据格式参考 GA/T 1399.1-2017 标准。
➢ 车辆基本特征识别
应支持对在线和离线视频、图像中存在的机动车车型、品牌、型号、车款、
颜色等基本特征信息进行识别。
车型识别应具备汽车、挂车、摩托车等车辆类型的识别功能;对于车辆类
型识别为汽车的车辆,应能识别客车、轿车、面包车、越野客车、重中型火车、
其他车辆等子类型,宜扩展支持识别 GA 802-2014 中规定的主要车辆类型,
宜支持通过车位进行车型识别。
应能检测出机动车所属的主流品牌信息,宜扩展支持车辆型号、年款(如
大众帕萨特 2015 款、大众捷达 2015 款)、车身颜色等信息的识别。
车辆基本特征识别的分析规则与输出结果的数据格式参考 GA/T 1399.1-
2017 标准。
➢ 车辆个体特征识别
应支持对在线和离线视频、图像中占有一定像素的机动车目标的个体特征进
行识别,宜支持识别出车辆是否有挂件、纸巾盒、车检标志等,并输出相关个体
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