技术

一.技术背景
视频监控已经成为现代安防、公共安全不可缺少的技术手段，但是视频的监视和浏览的低效问题一直都困扰着人们。通常一个案件涉及的视频录像长达几十甚至成百上千小时数，需要几个或十几个人，快进浏览也需要看上几个甚至十几个小时。效率十分低下，也容易丧失破案的时机。
此外，很多重要的线索或活动对象，在监控画面中仅仅出现十几秒甚至数秒，而这样的信息，散落在数十小时的视频中，人工查看视频时，极易遗漏这些转瞬即逝的重要信息。据一项研究实验表明，在连续观察12分钟的视频图像时，观察者会错过45%的场景，而在连续观察22分钟后会错过95%的场景，从而忽略了许多重要细节。这使得视频录像和视频监控系统的真正有效使用率大为降低。即使有足够的人力和时间，通过人工查看原始视频的方式来捕捉转瞬即逝的线索，也是有很大风险的。
如何让人在能够集中精力的数分钟内，高效的浏览所有数小时的视频内容，有效的捕捉线索和可疑对象，这是一个高度面向应用的技术课题，由此视频摘要智能分析技术应运而生。视频摘要智能分析技术在国内尚处于研究的起步阶段。视频摘要可以缩短查看视频的时间，视频分析则可以缩小对象搜索范围，两者结合能有效解决观看视频费时、费力等弊端，特别适用于公安刑侦破案、重要场所区域监控，它打破了传统观看监控录像的弊端，将分析人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，可有效的提高预防和打击各类违法犯罪行为。
二.产品实现
shineton视频摘要智能分析系统的基本原理是对视频的结构和内容进行分析，从原始视频文件中提取出有意义的部分，并将它们以某种方式进行组合，形成简洁且能够充分表现原始视频内容的概要，它包括视频摘要和视频分析两大功能。
（1）、视频摘要。视频摘要就是从时域、空域两方面去除视频的冗余信息，提供一个能够概括原始视频主要内容，但长度却比原始视频短而精炼的摘要视频。研究技术主要包括视频内容提取、摘要合成、摘要表现等。内容提取，就是对视频内容进行理解和分析，将视频切分成合理的基本单位，如：场景、关键帧、元素、轨迹等；再采用模式识别或视频结构探测等方法，获取能够被计算机直接处理或能够被人的感观直接感觉到的信息。摘要合成，该技术可与视频分析技术相结合，通过播放速度、播放密度等参数，将重要的元素组合在一起，完成视频片段的重铸，形成某种形式的视频流。摘要表现，主要涉及基于内容的视频分析，考虑符合人类的感观和便于浏览的原则，可以设置视频总体摘要和单个事件轨迹摘要等浏览方式。视频摘要需要遵循“先分后合”的原则，将一段长的视频，通过浓缩处理，缩短成一段短视频的过程。实现时，可以通过对对象前景与背景的分割，从原始视频中提取对象的活动信息，将视频对象活动重排序实现视频的摘要。视频摘要包含了原视频中所有的对象活动细节，通过观看视频摘要来取代观看原始视频，可以几倍、几十倍地提高观看视频的效率。比如，一个1小时的视频在浓缩后，可能形成一段5分钟的视频摘要。观看5分钟的视频摘要，就相当于观看1小时的原视频。

（2）、视频分析。视频分析就是根据用户通过提供的对象特征（人车类别，颜色、高度、方向、速度等）、一幅样照或素描图，来分析已摘要视频中的相似对象并返回结果显示。视频分析主要针对的是视频中的对象，主要包括解析和反馈两个过程。解析过程首先使用一种有效的运动分割方法提取出运动的对象，而后提取这些运动对象的基本特征作为元数据，并存放到数据库。反馈过程则要求系统首先提取解析输入的特征，并比对数据库中已经存储好的对象特征，而非直接处理视频，最后将拥有足够高相关度的视频对象重组后显示出来。视频分析可进一步提高工作效率，比如：在一个案件中，若知道嫌疑对象的一些特征，则可以通过视频分析技术缩小对象搜索范围，提高办案效率。此外，视频分析还可以基于语义进行，如采用对象识别技术对对象进行标注和解析，构建基 存储，实现基于语义的分析。

三.应用说明
本系统中，专业巡查人员（管理人员）浏览浓缩视频列表，可以调节不同的播放速度和播放密度，发现感兴趣的目标以后，选中目标将暂停播放，双击目标将播放目标出现时的原始视频，右击目标将提供保存对象视频段或对象关键帧。系统提供了对象的物标、时标、流量统计等信息，同时根据对象大小、运动方向、对象颜色和指定“关注区”对对象进行过滤分析，提供更小范围的摘要视频。本系统相比于传统视频播放查找对象或事件，能提供效率数十倍，有效减轻巡查队伍的工作负荷。