UWB位置空間賦能視頻監(jiān)控
目標位置空間感知實現(xiàn)數(shù)字視頻位置結(jié)構(gòu)化,讓視頻監(jiān)控更加智能和便捷;
一、關(guān)于視頻結(jié)構(gòu)化
視頻結(jié)構(gòu)化是指根據(jù)視頻畫面中呈現(xiàn)出的人、車、物、顏色、數(shù)字及其他屬性特征,建立視頻大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化平臺。視頻被結(jié)構(gòu)化后,存入相應(yīng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫,存儲的容量極大降低,視頻智能檢索也方便很多;
傳統(tǒng)意義視頻結(jié)構(gòu)化是利用深度學習技術(shù)對視頻進行逐幀分析,解析出視頻幀中感興趣的目標、并且進一步推理出每個目標感興趣的屬性,最后將這些目標、屬性保存成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(能與每幀關(guān)聯(lián)起來)。
l 行人結(jié)構(gòu)化:對于視頻圖像中的人物,并可提供行人的各種結(jié)構(gòu)化特征屬性信息,包括衣著和裝飾物特征:上衣、褲子、裙子和連衣裙、鞋子、帽子、太陽鏡墨鏡、圍巾、皮帶腰帶;攜帶物特征:單肩挎包、雙肩背包、手提包、拉桿箱、雨傘;人體特征:頭發(fā)、面部。
l 車輛結(jié)構(gòu)化:對于視頻圖像中的車輛,可進行多車道車輛檢測、車頭車尾檢測識別功能,能夠提取識別車輛的10多項結(jié)構(gòu)化屬性信息,包括車輛號牌、車身顏色、車輛品牌、車輛類型、子品牌、車輛年款及各種車輛特征物信息,如:年檢標、遮陽板、掛件、擺件、紙巾盒、安全帶等。
視頻結(jié)構(gòu)化后讓實時視頻顯示更加智能化,同時也讓視頻檢索更加方便和智能化;
二、基于視頻分析的視頻結(jié)構(gòu)化的不足點
視頻分析結(jié)構(gòu)化大致可以分為兩大類:辨認類(Recognition)和分析類(Detection)
l 辨認類用于辨認目標,對于識別要求高,一般不能低于95%,否則導(dǎo)致大量的誤判就沒有實際應(yīng)用價值。辨認類對于攝像機的安裝及使用環(huán)境有高要求;
在安全管理的應(yīng)用場景,辨認類(Recognition)識別的應(yīng)用價值高;
l 分析類,比如安全帽佩戴、著裝、抽煙;基于AI的視頻分析類一般需要實際環(huán)境遷移再學習,才能提供相對滿意的分析結(jié)果。分析類準確度沒有辨認類高,一般要求不低于85%,再低就沒有什么落地實用價值。
有些場景目標計數(shù)的分析類(比如有嚴格人數(shù)要求的作業(yè)管理)識別率要求比較的高,基本要保證在95%以上,基于視頻AI的分析類目標計數(shù)往往不到這樣的要求。
辨認類是智能視頻監(jiān)控的基本;通過分析類識別危險或違紀的事件,同時需要辨別出目標對象。辨認類的要求比分析類的要求高,很多視頻監(jiān)控場景,只具備實現(xiàn)分析類識別。沒有辦法實現(xiàn)基于視頻分析的目標辨認。
辨認類視頻分析對于攝像機的安裝以及目標的像素、環(huán)境等都有一定的要求;
類似人臉識別和車牌識別等目標辨認類的視頻分析,對于目標和攝像機的角度以及識別部分也有嚴格要求;需要完整拍攝到人臉和車牌,且不能有類似帶口罩、車牌污染、或者臉部/車牌遮擋現(xiàn)象。
人臉識別和車牌識別對于環(huán)境的照度也有一定要求,此外雨雪等天氣因素,會導(dǎo)致識別誤差增大;
監(jiān)控類攝像機多數(shù)不能應(yīng)用于目標視頻分析,尤其不能應(yīng)用辨認類的視頻分析;
基于視頻分析的視頻結(jié)構(gòu)化的最 大不足點在于視頻監(jiān)控攝像機很難實現(xiàn)目標的辨認
三、利用物聯(lián)網(wǎng)感知(電子標簽)實現(xiàn)目標快速準確辨認,實現(xiàn)視頻監(jiān)控智能化
基于AI實現(xiàn)行為分析(安全帽、口罩等),如何實現(xiàn)目標的快速辨認,實現(xiàn)視頻監(jiān)控+視頻分析+目標準確辨認:
1. 如何甄別視頻內(nèi)容中的不同目標(視頻包含了多個人員,如何甄別每個人的身份)
2. 如何基于目標的視頻跟蹤(在多個視頻攝像機覆蓋的區(qū)域,實現(xiàn)針對某個目標的實時視頻跟蹤)
3. 如何實現(xiàn)基于視頻目標的歷史錄像的查詢(實現(xiàn)某個目標在若干攝像機視頻錄像資料中的快速錄像搜素查詢)
4. 實現(xiàn)目標的行為分析(抽煙、著裝、安全帽佩戴)同時甄別目標
5. 基于目標的當前視頻及歷史蹤跡查詢(快速查詢某個目標當前的視頻監(jiān)控圖像,以及查詢該目標的時間段內(nèi)歷史視頻圖像)
6. 開放區(qū)域基于目標的白名單、黑名單的區(qū)域空間目標準入管理(基于目標白名單或黑名單的視頻電子圍欄安全管理)
7. 特殊環(huán)境人員及協(xié)同人員的作業(yè)安全管理(基于目標以及目標準確人數(shù)的安全管理)
位置空間賦能視頻監(jiān)控-通過位置空間賦能,讓視頻監(jiān)控更加智能、更加便捷
1. 建立空間的位置屬性和視頻對應(yīng)關(guān)系,實現(xiàn)位置空間和攝像機視野空間關(guān)聯(lián)
2. 基于位置空間感知的電子標簽實現(xiàn)目標快速準確辨認
四、位置空間(場景)和視頻空間(視野)關(guān)聯(lián)
l 基于地理信息坐標-不能用
傳統(tǒng)位置空間采用坐標對應(yīng)方式,室內(nèi)或區(qū)域空間采用專制地圖和相對坐標系;
視頻空間(視野)本身只有像素的信息,不具備地理信息的概念;實現(xiàn)視頻GIS需要大量的技術(shù)工
作,視頻GIS準確度不夠,體驗效果不佳-視頻GIS技術(shù)還在完善中;
視頻GIS介紹微文:VideoGIS/空間視頻-視頻位置信息結(jié)構(gòu)化
采用地理信息坐標的方式的場景和視野關(guān)聯(lián)技術(shù)路線不可行
l 基于坐標的電子圍欄-不好用
傳統(tǒng)定位廠家的解決方案,通過在自制的地圖上定義電子圍欄,通過電子圍欄事件關(guān)聯(lián)視頻攝像機聯(lián)動的方式。
坐標定位帶來很多問題,比如地圖的精準測繪、坐標映射、定位基站坐標的精準標定以及三角定位的嚴格苛刻的適用條件等等,導(dǎo)致實際落地情況,基于坐標的電子圍欄并不好用;
微文:UWB電子圍欄好用嗎?
l 基于UWB信號的精細網(wǎng)格化定位
基于UWB信號精細網(wǎng)格化定位:采用深度學習和模糊匹配的先進定位技術(shù),實現(xiàn)任意定義區(qū)域的存在性檢測;我司首創(chuàng)UWB高精度定位技術(shù),可廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場電子圍欄、作業(yè)區(qū)域網(wǎng)格化人員管理、空間位置和視頻聯(lián)動等場景。
什么是基于UWB信號精細網(wǎng)格化定位?
精細網(wǎng)格化定位是基于區(qū)域邊界UWB信號的模糊匹配定位技術(shù)。利用UWB信號相對穩(wěn)定,通過區(qū)域邊界UWB信號的深度學習和模糊匹配算法,實現(xiàn)辨別電子標簽進入或離開區(qū)域。區(qū)域形狀任意定義,區(qū)域邊界精度可達30-50厘米,屬于高精度區(qū)域定位技術(shù)。
精細網(wǎng)格化定位和UWB的TDOA三角定位相比有哪些優(yōu)勢?相比UWB TDOA,精細網(wǎng)格化定位和有太強的落地性:
1. 首先精細網(wǎng)格化定位和不需要現(xiàn)場地圖繪制,可以脫離現(xiàn)場地圖使用;
2. 其次精細網(wǎng)格化定位部署定位基站的數(shù)量不到UWB TDOA 三角定位的三分之一;
3. 精細網(wǎng)格化定位基站無需坐標測繪;
4. 精細網(wǎng)格化定位無需標簽和基站可視,基站只要能收到標簽的UWB信號就可以,定位要求遠低于TDOA三角定位;
5. 精細網(wǎng)格化定位基站部署規(guī)則簡單,無需現(xiàn)場勘測;
基于精細網(wǎng)格化定位區(qū)域電子圍欄定義和使用更簡單、更準確也更貼近用戶要求;
精細網(wǎng)格化定位和藍牙信標定位相比有哪些優(yōu)勢?
1. 藍牙信標是一種基于藍牙信號可及的簡單定位技術(shù),優(yōu)勢就是簡單和成本優(yōu)勢,但是體驗和使用有很大局限性。
2. 藍牙信號容易受到環(huán)境干擾,潮濕環(huán)境會導(dǎo)致2.4G的信號強度大大降低
3. 藍牙使用的ISM非授權(quán)2.4G頻段,同頻信號干擾嚴重
4. 金屬環(huán)境由于信號反射,導(dǎo)致藍牙信號可及的范圍完全未知
5. 基于UWB信號的精細網(wǎng)格化定位是一種高精度區(qū)域匹配定位技術(shù),采用深度學習和模糊匹配的先進定位技術(shù),實現(xiàn)任意定義區(qū)域的存在性檢測。
基于UWB精細網(wǎng)格化實現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場作業(yè)面的人、車、物區(qū)域化管理
基于UWB精細網(wǎng)格化實現(xiàn)智慧工地智能化管理
基于UWB精細網(wǎng)格化高空作業(yè)及電子圍欄管理
五、基于位置空間+視頻監(jiān)控的安全管理技術(shù)方案
對于一般安全生產(chǎn)管理而言,視頻監(jiān)控系統(tǒng)都是必須的;相比較位置,現(xiàn)場的視頻包含了更多的內(nèi)容,用戶的可視化體驗更直觀。視頻監(jiān)控系統(tǒng)也有很多不足之處:
1. 視頻監(jiān)控很難做到無死角覆蓋,一般工業(yè)現(xiàn)場也不要求,這就造成監(jiān)管的漏洞;
2. 大量的視頻監(jiān)控攝像機給實時監(jiān)控帶來巨大繁瑣工作,期望是事件觸發(fā)方式的監(jiān)控,同時也期望可以基于目標的方式調(diào)取實時視頻監(jiān)控;-目前視頻監(jiān)控做不到
3. 大量的視頻監(jiān)控錄像也給查找錄像帶來巨大繁瑣工作,只提供簡單的基于時間+攝像機編號的錄像回放方式無法滿足智能檢索錄像的需要;用戶希望可以基于目標的錄像資料查詢-目前視頻監(jiān)控做不到
4. 視頻監(jiān)控系統(tǒng)都支持視頻電子圍欄告警,但是由于無法實現(xiàn)目標的辨認,導(dǎo)致不支持基于白名單和黑名單的視頻電子圍欄;-不支持白名單/黑名單的電子圍欄對于工業(yè)現(xiàn)場管理以及區(qū)域管理不適用。
5. 類似區(qū)域?qū)崟r以及歷史熱力圖、目標蹤跡等應(yīng)用,更是視頻監(jiān)控系統(tǒng)望塵莫及。
基于攝像機視野和UWB精細網(wǎng)格化關(guān)聯(lián),賦能視頻監(jiān)控
l 現(xiàn)場部署攝像機的同時,部署UWB信號基站(無需標定、無需可視);
l 結(jié)合攝像機視野,采用電子標簽現(xiàn)場定義UWB信號精細化網(wǎng)格;
1. 網(wǎng)絡(luò)攝像機(固定)對應(yīng)一個或多個精細化網(wǎng)格
2. 網(wǎng)絡(luò)攝像機(球機)預(yù)置位對應(yīng)一個精細化網(wǎng)格
l 基于標準 Onvif的Profile M實現(xiàn)視頻內(nèi)容結(jié)構(gòu)化傳輸及存儲
1. 部署NVR存儲網(wǎng)絡(luò)視頻同時存儲精細化網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(目標的進、出及當前網(wǎng)格目標信息等)
2. 結(jié)合Onvif Profile S和Profile M標準接口,第三方應(yīng)用同時調(diào)用實時或歷史視頻流和對應(yīng)的精細化網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
3. 實時或歷史視頻解碼展示同時展示精細化網(wǎng)格內(nèi)容(目標信息)
首創(chuàng)UWB精細網(wǎng)格化的數(shù)字視頻位置空間結(jié)構(gòu)化-賦能視頻監(jiān)控
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