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智能视频分析在国际上有多种叫法,比如VCA(Video Content Analysis)、VA(Video Analysis)、IVA(Intelligent Video Analytics)、IV (Intelligent Video)、IVS(Intelligent Video System)。
普通安防领域:国外:Object Video、Illisis、IOImage、Mate国内:中兴智能、智安邦、文安、信路威、汉王、高德威、哈海康、大华。智能交通领域:国外:Citilog、Autoco...
挺好的,很安全呀
从技术角度来看,为提升智能视频分析技术的应用性,使得智能视频分析产品真正市场化。智能视频分析的厂商在完善核心算法的同时,必然将向以下方向发展:一是,适应更为复杂和多变的场景;二是,识别和分析更多的行为...
智能视频分析系统
智能视频分析系统 品牌:浦喆 智能视频系列产品可在保留现有视频监控系统的前提下,实现无缝接入,改变了当前绝大多数视频监控产品没有智能分析功能,而需要 人工识别报警状况。 本智能视频系统主要实现: 人员、车辆的区域入侵识别; 智能 PTZ 跟踪功能以及遗留物检测等功能,危险行为检测; 车号牌识别,视频故障检测; 其它特殊人员和车辆行为监测,可定制; ◆ 系统概述 系统兼容性 :基于当前模拟视频与数字视频同时具有一定市场占有率的情况下, 本系列智能视频在设计之初就预留了模拟及数字两套接口。 其即可附加于现有的模拟摄像机之后,完成视频分析及 OSD 叠加功能,并通过网络或干节点形式实现报警信号的输出,同时支持全数字 解决方案,实现 MPEG-4 的编解码。 可靠性高 :系统可实现不同对象的分类, 区分人、车辆及其它。 并具有自学习能力, 做到对各种光线及天气环境的自适应, 误报率少于 1 个 /
轨道交通监控中智能视频分析技术的应用
轨道交通监控系统是轨道安全核心的一个重要组成部分,需要切实对轨道交通监控系统的运行进行全过程优化,尤其是需要切实把握好对于视频内容的详细分析处理,其中智能视频分析技术的应用就是比较重要的一个应用手段。本文就重点围绕着智能视频分析技术在轨道交通监控中的应用进行了分析论述。
智能视频分析仪英文叫IVS(Intelligent Video System),指计算机图像视觉分析技术,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能,通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则,一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为,系统会自动发出报**控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息,实现报警的场景重组并采取相关措施。
智能视频分析技术用于视频监控方案通常有两种,第一种是基于智能视频处理器解决方案的嵌入式系统;第二种是基于工业计算机的解决方案.在嵌入式系统方案中,视频分析设备被放置在IP摄像机之后;而基于工业计算机的解决方案[2]只能控制若干关键的监控点. 一、智能视频监控(IVS) 1、物体分类 2、越界检测 3、多直线边界越界检测 4、进入区域事件检测 5、退出区域事件检测 6、出现事件检测 7、消失事件检测 8、区域内徘徊事件检测 9、位于区域事件检测 10、遗留物体事件检测 11、拿走物体事件检测 12、徘徊检测 13、大幅画面变化事件检测 14、人群密度监测 15、运动探测 二、智能视频交通监控 1、车流总量(辆/小时):由用户设定的时间间隔内检测到车辆数量。 2、车辆速度(公里/小时):时间间隔内的平均速度。超过和低于用户设阀值速度的车辆速度。 3、车间距(米):相邻车辆之间的距离。 4、车辆密度:侦测监控视场内车辆的拥护程度。 5、排队:可检测车辆的排队长度。 6、逆向行驶:反方向行驶的车辆。 7、跨线行驶的车辆:不按标线行驶的车辆。 8、违章停车:在非法停车处停车的车辆。 9、跨线行驶的车辆:不按标线行驶的车辆
工业互联网智能视频分析预警系统创新应用,是由贵阳经济技术开发区应用,由神思电子技术股份有限公司提供服务的一款工业互联网平台。
所获荣誉
2021年11月24日,入围“2021年工业互联网平台创新领航应用案例入围名单”。
前言
智能视频分析,通过计算机实时分析视频图像,通过规则过滤,将违反设定规则的事件进行报警,通过视频分析技术,可以真正对视频监控系统效能发挥到最大,视频监控系统真正由能看到变成能想到。改技术从60年代开始,科学界一直都在不断完善,上海石安智能视频分析立足业界最新技术,在不求功能最多原则下,力求自身提供的智能视频分析仪的准确性达到业界最高水平,针对如何达到视频分析高准确性,提出了一些自己的看法。
准确率、误报率漏报率定义:
准确率:就是指设定分析规则后,捕捉的报警视频均是视频分析规则规定过滤的视频报警图像。简单说就是准确发现。
误报率:在没有出现攀高、非法跨越、非法闯入、长时间滞留、打架斗殴、夜晚起床等实际行为下,视频分析系统却产生报警信号数量比率,称为误报率。
漏报率:在出现攀高、非法跨越、非法闯入、长时间滞留、打架斗殴、夜晚起床等实际情况下,视频分析系统却不产生报警信号数量比率,称为漏报率。
准确率=1/(误报率+漏报率)
影响视频分析准确率要素:
影响视频分析准确率的要素非常多,主要包括:
1、风吹动树叶或物体产生晃动、包括摄像机本身的晃动;雪天色彩、雪花漂浮;雨滴水斑、积水反光;雾气模糊等。
2、动态物体包括飞鸟在视频中的飞舞,蚊子蜘蛛在镜头前的黑斑,甚至各种小动物(老鼠等)的干扰
3、光线变化:太阳从东升起在日落,光线变化非常复杂,另外物体移动产生的光影变化都是无法预期的。
4、海浪潮涌长生的潮涨潮落,水面波光粼粼等。
5、视频分析算法自身的缺陷:很多视频分析算法自身存在很多不确定性,就是在一些很好的环境下,都会产生不少的报警,说句实话,连视频算法开发者都无法发现和理解,因为很多逻辑语句集中在一起,潜在缺陷比比皆是。
6、视频分析功能:在一些基础功能如警戒线、警戒区域、视频遮断,这样的准确率会高一些,高级功能:如夜晚起身、打架斗殴等视频分析,能达到商用的,目前笔者掌握的信息,可能就上海石安智能可以达到要求。
视频分析准确率遇到的最大挑战
在智能视频分析使用中,目前遇到最大困难,在一些警戒线或者警戒区域使用中,由于各种干扰因素的交集影响,产生的误报率都是很高,很多视频分析仪产品在努力降低漏报率时候,无法遏制误报率大幅提升,一路视频24小时内产生的误报报警多得无法使用,综合准确率始终无法提供,很多智能视频分析系统(石安视频分析)成为了给领导演示的摆设