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大數據挖掘技術在監所智能分析系統中的應用(3)_數據分析師
2015-01-05
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大數據挖掘技術在監所智能分析系統中的應用(3)_數據分析師


為了進一步的縮小范圍，提供更為細致的依據，系統還可以對目標圖例或排查結果的類型進行過濾，在目標結果較多的情況下，系統支持將目標中的類型進行分離，進一步縮小關注范圍，比如人、顏色等。如下圖所示:

人員特征識別：在上述分析了可以人員的行為之后，判斷出可疑人員，這時候需要看到嫌疑人的臉部信息，如果恰好有攝像機在嫌犯經過的地方布控，這時候就可以通過人臉檢測技術來分離出經過人員的臉部信息，之后根據時間、衣著等特征定位嫌犯。如下圖所示：

目前，人員特征分析系統已經可以大致幫助判斷出人員的年齡、身高、眼鏡佩戴等特征。

　　經過上述案例的描述，可以看出：目前智能視頻分析技術在大數據時代的迫切性，也可以看出這套視頻檢索系統的實用性，此系統幫助工作人員高效、精準地聚焦到所關注的目標，有效解決目前視頻眾多、信息量巨大等視頻查找的棘手問題。

　　五、結束語

　　雖然智能視頻分析其自身發展也存在諸多缺陷，由于實際環境中光照變化、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標檢測與跟蹤算法設計的難度，但是智能視頻分析技術已經逐漸成為安防行業發展的大方向，眾人拾柴火焰高，隨著眾多科研院校、大型安防企業對智能視頻分析技術不斷的研究和創新，智能視頻分析的運用會逐漸大眾化，普及到各個監所的日常工作中，真正發揮安全防范的預見作用，將危險扼殺在搖籃里，給監所的安全運行帶來有力保障。


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