以视频搜视频？智能视频检索或将诞生新曙光|Welcome全民彩票购彩大厅

发布时间：2024-11-23 丨 浏览次数：

近日，响音上线了全新功能——以视频搜视频。该技术运用了AI技术的新功能，用一个视频内的单帧画面，对比其他视频内的帧，寻找其他对应的视频。比起于过去的意欲搜图，视频搜视频的检索运算量显著升级。

在社会高速发展的今天，互联网数据费伊人工智能、大数据和云计算等信息技术，也费伊了诸如旷视科技、商汤科技、极链科技等杰出的初创企业，也为某种程度海量快速增长的智能视频信息检索带给了新的曙光。随着中国第一个智能视频分析方面的国家标准GB／T30147－2013《安防监控视频动态智能分析设备技术拒绝》的公布，智能视频检索技术渐渐转入人们的视线里。传统的视频检索方法主要“人海战术”，效率十分低落。

主要原因是人类的生理局限，长时间专心于单一视频画面，更容易导致人注意力低落，产生视觉疲惫，严重影响审看效率。其次因为人眼无法解决误差，人眼的视觉疲惫不易忽视最重要的目标线索，因此，一段视频往往必须花费更好的时间展开反复审看，大大增加了工作量，并且仍无法完全避免遗漏和误差。

但随着近几年智能视频分析技术的飞速发展，视频检索技术的经常出现则把人从单调、繁复的任务中解放出来，利用视频拆分、自动数字化、语音辨识、镜头检测、关键帧提取、内容自动关联、视频结构化等技术，以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像解读等领域的科学知识为基础，通过自动化的智能分析预处理，将没什么逻辑的视频内容展开辨别。彻底看，视频检索技术应用于安防监控等都是以智能视频分析技术为基础，智能视频分析技术利用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离出来进而分析并跟踪在摄像机场景内经常出现的目标。

当前，智能视频检索技术主要运用在以下几个方面内：辨识类智能分析辨识类智能分析主要偏向对静态场景的分析处置，通过图像识别、图像核对及模式匹配等核心技术，构建对人、车、物等涉及特征信息的萃取与分析，如车牌辨识、人脸识别、物体辨识等。车牌辨识普遍应用于交通流量检测、掌控、诱导、分流，人脸识别主要应用于安全性监测、刷脸缴纳等，而物体辨识目前则普遍应用于智能引荐。

就比如当前视频AI领域引人注目的企业极链科技，集团旗下包括VideoAI视频智能系统与VideoOS视频小程序系统。其中VideoAI作为视联网整个生态的底层引擎，承托视联网多维度发展，独有的全序列取样，对视频内的场景、物体、人脸、品牌、表情、动作、地标、事件8大维度展开数据结构化，32轨迹流同时跟踪，通过填充引荐算法将元素信息升级为情景信息，必要赋能各种商业化场景。临床类智能分析这类智能分析主要是针对视频图像经常出现的雪花、滚屏、模糊不清、偏色、增益流失、云台失控、画面失效等少见的摄像头故障、视频信号阻碍、视频质量上升展开精确分析、辨别和报警。

不道德类智能分析这类智能分析侧重于对动态场景的分析处置，如车辆顺行及涉及交通违章检测、防区侵略检测、围墙翻过检测、绊线穿过检测、物品偷窃检测、物品遗留、占到道经营检测、轨迹跟踪、人群挤满度检测以及客流统计资料等。安防监控产品为了更佳的维护小区的安全性，根据小区用户实际的监控必须，一般都会在小区主要出入口、小区广场、电梯轿厢、周边、大门、住宅、仓库、机房、停车场等重点部位加装摄像机。对有所不同场所侵略情况发售的防止产品层出不穷。

安全性生产类例如对集中的建筑工地展开统一管理，防止用于人力频密的去现场监管、检查，增加工地人员管理成本，提升工作效率。避免操作者人员危险性作业，并未按拒绝配戴安全帽、安全绳等危险性作业。

防止外来人员的翻墙、越界、闯进，侵略危险区及仓库等场所，确保工地的财产和人身安全。车库出入口监控运用车牌辨识技术，当有车将要通过道闸时，车牌辨识摄像机辨识到车牌、驾驶员等关键信息后，与管理平台的完整车辆数据展开核对，做白名单车辆无逗留自动开闸通行，黑名单车辆道闸不打开并同步警铃。商业中心人流检测商业中心人流检测可按室内室外环境分成步行街交通堵塞检测和营销中心、酒店、商场客流量统计资料。

在步行街交通堵塞监测中前端智能摄像机对步行街人流量展开分析，当人流量多达环境可容纳人流下限，管理平台自动启动时报警系统收到交通堵塞报警，提醒安保人员采行限流措施。室内客流量检测主要是对每天出入的人流展开统计资料，并将流量信息在管理平台展开存储分解日报、月报、年报等各类报表，不必须现场招待人员一一对参观者展开注册。高空抛物监测在高楼林立的商业中心及住宅小区牵涉到到此项监测。

建筑物有四个正立，而住宅小区根据建设形势有所不同又可分成外立面、内正立以及外侧正立，高空抛物监测融合建筑物楼层高度和监控视野确认摄像机的点位和数量。一般来说用于俯瞰与直视结合的角度展开加装，每个摄像机覆盖面积10～15层。

当高空经常出现物体抛落，摄像机视频信息传到管理平台同步报警系统报警。小结：当前，人工智能产品在我们的生活中影响更加多，但智能视频分析仍不存在诸多难题。但深度自学在图像识别、智能视频分析技术方面的精度大大提高，也使得智能视频检测沦为了深度自学较慢落地的最明晰方向之一，而计算力的发展，也许也将使得大规模的并行计算沦为未来技术发展不可或缺的力量。

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