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视频内容识别及应用系统

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一、主要功能

— 监控设备配置

通过平台可以对每个监控设备进行个性化设置,包括智能检测模型的设置、各个默认预置点以及巡航路径的设置等。平台可以集成任意品牌摄像头,且可以调用各个摄像头的云台控制功能,实现摄像头预置点设置、自动目标跟踪、核心目标自动对焦等功能。

— 应用场景配置

甲上人工智能平台可以针对每个场景实现个性化的监控业务配置;实现不同的识别检测功能需求。系统提供了灵活的、结构化的配置功能,针对每个场景可以拥有功能清单中任何功能的组合。例如可以将图像智能识别同云台控制组合,实现智能巡视。

— 图像内容智能识别及结构化

甲上人工智能应用平台,可以通过灵活的模型配置,实现对不同目标内容的检测,同时基于人工智能技术可以实现对监控视频(图像)中的内容进行结构化,实现后期的业务应用。

— 视频显示增强

甲上人工智能应用平台支持通过视频进行业务操作的功能,用户可以通过视频检测对象同后端数据相融合,实现通过视频对检测对象的信息查看。例如可以通过视频图像之间查看发电设备的技术参数、运行状况和风险评估等信息。

— 样本收集

针对典型场景,系统产品基于场景大数据收集已经具备一定的样本量,为更好保证识别的准确率,可通过样本收集通道补充大量更适用、更具针对性的样本数据,系统可自动针对场景模型进行增强训练。在生产过程中可以随时标注检测结果作为提高检测精度所需的样本,实现检测模型的持续升级与优化。

— 模型训练与参数设置

大部分目标检测,定位功能均已采用深度学习框架实现,深度学习模型训练所需要大量调整参数以及样本采集格式均已经在平台上二次封装,可更快速迅捷的应付定制化需求开发。

— 异常信息发布及查询

针对摄像头检测到的异常信息,平台可以采用邮件、OA、手机等多种方式发送异常图片给指定用户。同时用户也可以随时查看异常的图片信息。

二、功能特点

— 来源军工技术,识别率高、成熟可靠
该系统的核心技术来源于军工行业,接受过比较复杂的应用场景检验;通常状况下对目标检测和成功识别的概率在93%以上,极端情况下也可以达到80%。同时通过对模型算法对视频源的质量进行提升,可进一步保证视频内容识别的准确率
— 基于深度学习,具有持续提升的能力
系统核心算法是采用深度学习技术,在实际的应用中会随着各种情况的发生,会持续的通过学习提高目标检测与识别的成功率。具有“越用越好”的特点。
— 采用模块设计,灵活可配置
系统采用模块化的设计思路,可以针对不同的应用情况配置相应的场景,支持对单一场景的多数学模型配置操作,支持对单个视频的区域限定操作,支撑目标类型检查设置及预警阈值设定操作。
— 采用视频预处理技术,支持多路数据实时接入
根据不同的应用场景对视频帧率和内容的要求,通过接入层的预处理技术对各路视频数据进行预处理,降低后端图像处理的负荷,实现多路数据的实时接入及处理。