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Odin 奧丁智能視頻偵緝分析系統(tǒng)

雙核心視頻處理技術(shù)：模式識別 + 動態(tài)識別。

背景
源于西蒙·索普博士致力于生物仿生學(xué)多年的科研成果，由法國尖峰網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，上海恒光警用器材有限公司引進，并由上海市公安局物證鑒定中心聯(lián)合完善更新版本，從刑事技術(shù)視頻分析處理專業(yè)角度出發(fā)，以滿足視頻偵查對視頻智能分析實戰(zhàn)的需求。

設(shè)計理念
要突破人眼查看視頻資料這一傳統(tǒng)手段，就必須從優(yōu)化軟件算法著手，以軟件本身的算法，是計算機擁有智能識別影像的能力。利用仿生學(xué)原理，讓計算機對影像信息，像人眼觀察外界，分析視覺信息，搜索和比對出案件中的可以對象及特征點，最終達到由計算機本體實行自動排查、智能比對、把辦案人員從查看海量視頻的“疲勞戰(zhàn)”中解脫出來，為分析研判提供方便的報告到處，為提高破案效率，快速查明破案關(guān)鍵線索，提供了高效可靠的智能解決方案。 

核心優(yōu)勢
在以往傳統(tǒng)視頻分析技術(shù)中，以固定背景動態(tài)識別技術(shù)為主導(dǎo)的基礎(chǔ)上，添加了智能影像特征點識別技術(shù)，從而使辦案人員無需對數(shù)以千計的視頻摘要逐一查看，為影像偵緝提供了最終解決方案，為辦案人員提供從視頻檢索，摘要提取，視頻分析比對直到追中研判的一系列只能解決方案，將研判結(jié)果直觀地在第一時間呈現(xiàn)在辦案專員眼前。

決定影像比對的要素
（1）像素
視頻的像素分辨率將直接決定圖像識別，比對的準(zhǔn)確率和可靠信息的提取率。
本系統(tǒng)能夠做到的最小識別值：30x30像素。

（2）光照環(huán)境（色溫）
不同色溫下的客體，亮度和色彩本身會形成很大的差異
在不同色溫下尋找同一顏色的本體是不可靠的
像素灰度值的對比和排列是不會受色溫變化而影像的
因此，本系統(tǒng)在識別和比對過程中不熟光照環(huán)境的影響。

（3）方位
客體的城鄉(xiāng)距離決定其在換面中的大小尺寸，由于畫面中圖像的大小也是由像素決定的，此系統(tǒng)能夠識別目前最想的像素圖案。
此外，不同于生物測量，需要一個特有角度的拍攝環(huán)境。
軟件從不同角度和方位自動識別提取的人臉信息，將不再是困擾視頻偵緝的問題。

實際案例分析
（1）人臉檢索

（2）車輛檢索

（3）衣服特征檢索

（4）服裝紋理特征檢索

（5）標(biāo)識特征檢索

（6）戴帽人像識別

（7）多特征點聯(lián)合檢索

 

部署方式
根據(jù)使用環(huán)境的不同，可以采取靈活的部署方式。
單兵移動作戰(zhàn)部署方式


單兵移動作戰(zhàn)套裝可以在第一時間進行視頻采集與視頻分析，提高辦案效率，避免因時間造成的線索信息丟失。
網(wǎng)絡(luò)版部署方式
根據(jù)實際需要進行部署。

 

省、地、市、縣視頻實驗室推薦部署方式
結(jié)構(gòu)化統(tǒng)一存儲涉案相關(guān)數(shù)據(jù)：視頻分析設(shè)備資源共享。
大數(shù)據(jù)存儲，只能分析案件相關(guān)信息進行串并案件。
使用智能終端，即時查看案件信息與視頻信息。

 

可持續(xù)發(fā)展性
通過利用世界領(lǐng)先的視頻分析研究成果，克服了傳統(tǒng)檢索模式只能對動態(tài)目標(biāo)進行檢索的弱點，做到了在案件視頻背景光線變化時，依舊能對目標(biāo)做屬性識別。
識別模塊還擁有強大的自學(xué)能力，通過結(jié)合云計算存儲方案，為將來實時視頻預(yù)警識別分析、智能化攝像頭建設(shè)打下了技術(shù)基礎(chǔ)。

整合使用所有在云內(nèi)的資源，在云端實現(xiàn)資源的存儲和運算。同事將分發(fā)者的角色抽離出來，可以從任何一臺能連接入該局域網(wǎng)的計算機，通過授權(quán)認證，在網(wǎng)頁瀏覽器中實現(xiàn)分發(fā)者的功能，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的所有資源充分利用。