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骨灰级探讨 2016GDSF上海站“枪球联动多目标跟踪”

安防大数据与枪球联动多目标跟踪,安防技术热点的骨灰级探讨。
资讯频道文章B

  1 ZB=1024 4GB,从这个看似简单的公式,你想到了什么?

  ZB,信息世界里目前数据存储常用的最大的单位。在2010年,全球信息数据存储已经进入ZB时代,并且大概两年翻一番。

  视频监控,作为安防行业的主流市场,已经成为这个世界上最大的数据生成器,一个大型城市每天产生的数据就可以达到1PB,一年是多少?

  然而,这些视频监控数据99%是“无用”数据,它们为什么是无用的,因为无法快速检索、查询、无实时数据研判、无历史数据统计分析、无法快速共享、无法长期保存……简单地说,行业还没有找到一种广泛、高效、低价的方法,将这些海量的视频数据与具体业务有效结合起来,并使其效益最大化。

  所以,未来安防行业的技术竞争,安防大数据的应用是重要的一环,也是当前很多企业研究的方向,并在车牌、人脸识别等领域有了实际的应用。

  那么,要解决安防大数据的应用难题,关键在哪里?

  我们从问题的原点出发。在计算机可识别的信息分类中,数字、文本、图形和音视频文件等作为其基本应用数据,而这四类数据,以音视频作为非结构化信息在存储、分析和传输中技术最复杂,数据体量最大,所有的IT技术在视频应用中都有所体现。所以要让计算机“看懂”这个世界,视频数据结构化是安防大数据的第一步,而这个基础,就是目标信息充分的视频源,通过被结构化后的目标信息,安防监控操作系统才有更多可以应用的业务功能。

  所以,到这里,我们知道要实现安防大数据的大规模应用,就是要将视频数据结构化,要将视频数据结构化,必须要有目标信息充分的视频源,这个视频源,包括目标的清晰度、形状、颜色等可以被语义描述的目标信息。

  但是,下面的例子,折射出当前安防视频监控的困境。

  以一台200万高清相机为例,相机与人的距离及人脸像素清晰度的关系如下图。

  那么,对于75度的普通相机,如果要在70米距离看清人脸,其分辨率就要提升225倍,但设备商却不能这么做,因为要考虑到计算量的问题、传输的问题、存储的问题和成本的问题等。

  其实,在找到安防大数据应用的结症点时,破解的方法也很快出现,这便是近年来备受关注的“枪球联动”技术,即结合枪机与球机的优点,弥补各自的不足,为安防大数据提供清晰视频源。

  如何进行多枪多球协同跟踪、多枪多球接力跟踪,提升跟踪目标的准确性和有效性,6月29日,a&s 2016GDSF上海站,上海美赞美安防器材销售有限公司研发部刘玉平将现场与你探讨“多目标跟踪与安防大数据”的行业应用,在产品集成度提升,人、车相关算法的前端集成化等热点技术领域进行更深入的研究。

  海康威视、华为、戴尔等国内安防企业也将系数亮相,在各自优势领域对当前安防应用技术热点进行深入探讨。免费观众报名、论坛议程、餐饮等信息入口>>>猛戳下面图片了解:

  另外,以“智能开放视频技术创新应用论坛 迈向开放架构·智能态势感知·提升数据价值和效益的新时代”为行业技术探讨方向的2016 GDSF论坛将于7月12日在南京,8月4日在成都,8月25日在广州,9月8日在北京等多地举办。

  有交流,有反馈,就有进步。您的参与,一定可以将行业智慧的河流推向更宽广的领域!


 

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