近十年來，在安防行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程中，DVR、DVS得到了長(zhǎng)足發(fā)展。特別是近兩年，隨著平安城市項(xiàng)目的推進(jìn)，各個(gè)城市的大街小巷已經(jīng)布滿了攝像頭。存儲(chǔ)技術(shù)的不斷更新，也為大量案件積存了海量視頻信息，這給公安破案帶來極大的便利。這時(shí)，如何在海量視頻中快速提取有價(jià)值的線索便顯得尤為重要。隨著安防智能化需求越來越強(qiáng)烈，視頻檢索技術(shù)也得以快速發(fā)展。本文將深入地為大家解讀智能視頻檢索技術(shù)。
    一、傳統(tǒng)視頻檢索方式
    在安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用過程中，用戶常常希望可以快速地從海量的、數(shù)以萬計(jì)的攝像頭視頻錄像中，方便地找到一些有明顯特征的人或物。傳統(tǒng)的基于預(yù)設(shè)告警和時(shí)間的視頻檢索方式，對(duì)于這類深層次的需求往往無能為力，常有“隔靴搔癢”之憾，因而如何快速準(zhǔn)確地進(jìn)行智能檢索就成為大型視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要解決的重要課題。
    傳統(tǒng)視頻檢索方法主要就是“人海戰(zhàn)術(shù)”，效率十分低下。主要原因有以下三點(diǎn)：第一，由于人類的生理局限，長(zhǎng)時(shí)間專注于單一視頻畫面，容易造成刑偵人員注意力低下，產(chǎn)生視覺疲勞，嚴(yán)重影響審看效率；第二，人眼無法克服誤差，因?yàn)槿搜鄣囊曈X疲勞，極易忽略重要的目標(biāo)線索，造成“過眼不過腦”的情況，人對(duì)于單調(diào)的事物無法長(zhǎng)時(shí)間的集中注意力，因此，一段視頻往往需要花費(fèi)更多的時(shí)間進(jìn)行重復(fù)審看，大大增加了工作量，并且仍無法完全避免遺漏和誤差；第三，獲取到有效信息耗時(shí)過長(zhǎng)，通常一個(gè)案件需要審看周邊幾十個(gè)攝像頭、前后數(shù)天的視頻，所審看的視頻量時(shí)常達(dá)到數(shù)百上千小時(shí)。在目前的審看模式下，傳統(tǒng)的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數(shù)倍于原始視頻的時(shí)間才能審看完成，因此需要大量人員連續(xù)加班數(shù)周進(jìn)行視頻審看。為了規(guī)避遺漏和誤差，很多刑偵隊(duì)采用加大人力投入的方法。但是經(jīng)過實(shí)踐證明，這種方法吃力不討好，等找到關(guān)鍵信息，犯罪分子很有可能已經(jīng)做出更大破壞。
    二、智能視頻檢索技術(shù)的現(xiàn)狀
    視頻監(jiān)控檢索關(guān)注的人數(shù)據(jù)以視頻為主，主要目的是定位查找某個(gè)事件的起因和關(guān)聯(lián)的發(fā)展過程，事件的關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)包含：時(shí)間、地點(diǎn)、主導(dǎo)事件的人或物、圖像和聲音信息。檢索條件傳遞的信息越豐富，定位越精準(zhǔn)，檢索的算法也就越簡(jiǎn)單；相反，檢索條件傳遞的信息越簡(jiǎn)單，定位就越模糊，想要精確定位時(shí)，檢索算法的難度也就越大。一般來說，用戶期望檢索條件簡(jiǎn)單，同時(shí)也能定位精準(zhǔn)。
    智能視頻檢索技術(shù)的出現(xiàn)把人從單調(diào)、繁重的任務(wù)中解放出來。它利用了視頻分割、自動(dòng)數(shù)字化、語音識(shí)別、鏡頭檢測(cè)、關(guān)鍵幀抽取、內(nèi)容自動(dòng)關(guān)聯(lián)、視頻結(jié)構(gòu)化等技術(shù)，以圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、圖像理解等領(lǐng)域的知識(shí)為基礎(chǔ)，通過自動(dòng)化的智能分析預(yù)處理，將雜亂無章、毫無邏輯的監(jiān)控視頻內(nèi)容（運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、行人、車輛）進(jìn)行梳理，自動(dòng)獲取視頻內(nèi)事件及目標(biāo)的關(guān)鍵信息，并根據(jù)這些信息生成視頻內(nèi)容及索引。為了提高計(jì)算速度，目前采用了集群方式，可提供幾十上百倍實(shí)時(shí)以上的快速分析能力，并可根據(jù)應(yīng)用需要進(jìn)行擴(kuò)展，提高計(jì)算能力，節(jié)約辦案時(shí)間。
    從根本上看，視頻檢索技術(shù)應(yīng)用于安防監(jiān)控是以智能視頻分析技術(shù)為基礎(chǔ)的。智能視頻分析技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)圖像視覺分析技術(shù)，通過將場(chǎng)景中背景和目標(biāo)分離進(jìn)而分析并追蹤在攝像機(jī)場(chǎng)景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)。近幾年，大數(shù)據(jù)一詞越來越多地被提及與使用，涉及到各行業(yè)，人們用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。智能視頻分析技術(shù)的引入可能極大地提升原有海量監(jiān)控視頻存儲(chǔ)系統(tǒng)的檢索效率和命中率。
   在智能視頻檢索過程中，用戶可以根據(jù)自己所需要的檢索條件，通過智能視頻分析技術(shù)，從海量視頻中獲取想要的關(guān)鍵信息。目前智能視頻檢索方式主要有以下幾個(gè)分類：
    1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)屬性分析
    目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)屬性包括目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡、運(yùn)動(dòng)幅度、速度及規(guī)律等因素�；�于目標(biāo)軌跡的檢索是指通過在視頻中選定一個(gè)特定的區(qū)域，目標(biāo)進(jìn)入或離開該區(qū)域、以及滯留該區(qū)域，視頻檢索算法可以快速關(guān)注所有時(shí)間內(nèi)在該區(qū)域出現(xiàn)過的目標(biāo)。

還可以對(duì)目標(biāo)圖例或排查結(jié)果的類型進(jìn)行過濾，在目標(biāo)結(jié)果較多的情況下，系統(tǒng)支持將目標(biāo)中的類型進(jìn)行分離，進(jìn)一步縮小關(guān)注范圍，比如人、顏色等。

2、人臉?biāo)饕?/STRONG>
    基于內(nèi)容的圖像檢索是近年來的熱門研究?jī)?nèi)容，涉及圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等方面的學(xué)科。其中，有效的高維索引機(jī)制是使大規(guī)模圖像庫的檢索能夠達(dá)到實(shí)時(shí)性要求的關(guān)鍵技術(shù)。
    目前的技術(shù)主要是通過智能分析預(yù)處理以及人臉檢測(cè)算法，將監(jiān)控視頻中的人臉進(jìn)行整理匯總，獲取視頻內(nèi)感興趣目標(biāo)的相關(guān)信息，并根據(jù)這些人臉信息生成索引。相關(guān)人員通過查看人臉圖示，就可在幾分鐘內(nèi)，查看數(shù)個(gè)小時(shí)視頻中包含的所有目標(biāo)，并確定嫌疑目標(biāo)，也可觀看該目標(biāo)在整個(gè)視頻中的存在片段與運(yùn)動(dòng)軌跡。
    在系統(tǒng)中輸入待查詢的人臉照片，選擇需要檢索的人臉后進(jìn)行相似度等參數(shù)設(shè)置后開始檢索，最后檢索出的相似人臉的結(jié)果會(huì)在界面上顯示出來。