在科技飛速發展的今天，我們的生活變得更加便捷與智能，近幾年，政府大力推進智慧城市建設，同時智慧城市在全球越來越多的國家得到推廣，許多安防產品，特別是視頻監控設備，在智慧城市的建設中得到了更廣泛的應用，安防攝像頭日益增多，數以萬計的監控攝像頭裝在了城市的各個角落，保護著人們的安全，雖然我們廣為熟悉的人臉識別技術當下應用極其廣泛，但是僅靠這單一的手段並不能解決安防行業的痛點和需求。原因在於，人不會主動配合攝像頭進行拍照識別，甚至嫌疑人會故意躲避。相比之下，視頻結構化則少了這些限制。而安防攝像頭的大範圍使用，如果僅靠傳統的人工處理方式提取出人、車、物等關鍵信息，效率和信度無疑是非常低的，況且，許多場景下的監控視頻受限於光照條件，畫面並不清晰。因此，若要充分挖掘監控數據信息，就要進行視頻數據結構化。而這一原因讓視頻數據呈現爆炸式增長，由此可以看出構建智慧城市，視頻結構化是至關重要的一點。經過算法的演進和技術的革新，如今，視頻結構化已開始大規模地得到應用。
所謂的視頻結構化，簡單來說就是將不能被計算機識別的視頻數據通過多種計算機圖像分析算法，將其變為可以被識別的結構化數據。在視頻拍攝到的畫面中，將其中的時間、地點、人車物等對象的特徵信息，通過計算機的分析，對這些特徵值進行描述，譬如幾點幾分在哪裡、往什麼方向、出現了什麼顏色什麼品牌的汽車，其車牌號又是多少，有無裝飾物、遮陽板是否放下、安全帶是否繫上、駕車者人臉等，能夠優化現有安防監控業務，大幅提升視頻查找速度，降低存儲量，並且可作為數據挖掘基礎，盤活視頻數據。目前視頻結構化技術應用主要體現在對車輛特徵、人像特徵、行為事件等辨識方面。
在安防領域，如果能夠對視頻大數據進行規模結構化將推動安防整體行業水平升級，而人工智能技術和視頻數據結構化的結合將帶領整個行業進入智能安防2.0時代。 從應用前景看，視頻監控技術所面臨的巨大市場潛力為視頻結構化技術提供了廣闊的應用前景。當前，許多國內安防企業正在全面開展視頻結構化技術研究和產品開發，建立完全自主知識產權的技術體系進行實時和事後的智能分析，結合行業管理，將視頻應用深入到行業的各種應用。視頻數據結構化從多個維度優化現有的安防業務，將原本許多數量龐大、響應龜速、且大多沒有應用價值的監控視頻進行精縮，變為更易查找、佔存更小且可被深度挖掘的高密度數據。
目前，視頻監控行業紛紛大力發展視頻結構化技術。堃乾智能推出視頻結構化解析平臺，以視頻結構化為導向，提供整套“系統化、網絡化、智能化、標準化”應用系統，與安防業務高度契合，能夠滿足大規模視頻圖像解析應用需求。該平臺採用堃乾智能自主研發的高性能GPU服務器，利用集成深度學習智能算法，對視頻圖像中出現的人員、車輛等要素目標進行自動的結構化分析，提取要素目標的特徵屬性信息，並將這些信息分類、長期存儲在視頻圖像信息庫中，對各部門、警種提供基礎的視頻圖像信息支撐，對數據進行再次的研判、分析、彙總，使之成為更優價值的數據，發揮大的效應，從而能夠分析普通監控、車輛卡口、離線視頻等多種媒體資料，提取人員、車輛等目標的快照，分析結構化屬性信息，並對分析結果進行語義圖像檢索，為公安人員提供判斷依據，實現靈活布控打擊。
從海量視頻到結構化技術提取關鍵信息數據，再到大數據平臺及其行業應用，這個是監控企業的產品發展主線，也代表了新時期下關乎於安防創新的新思路。未來，視頻結構化技術還需要構建自身的標準化發展體系，不斷突破與創新，將智能安防推向更高的發展層次。
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