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北京明景科技有限公司
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明景星卡口視頻結構化采用目標檢測、特征提取、對象識別、深度學習等分析手段提取視頻圖像中的目標對象及運動軌跡；對目標對象進行分類為人、車、物、行為、事件等不同類別；根據目標軌跡信息可生成濃縮視頻；進一步提取目標的高層特征包括目標顏色特征，分類特征，速度特征等，并把目標的軌跡信息以及高層特征形成高效的索引數據。
明景星卡口視頻結構化
一、核心功能
明景星卡口視頻結構化對于視頻圖像中尤其關注的人、車、非機動車類別的目標提供更深層次的結構化解析。對于視頻圖像中的人物，可進行人臉檢測、人臉識別從而分析出人物的具體身份，并可提供行人的各種特征屬性信息，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、面部。
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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。
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人騎車機構化即對視頻資源里的騎車行人進行結構化處理與識別，包括騎車人的衣著類型、配飾、體態、機動車顏色、朝向、車上人數、有無打傘等等與人騎車外部特征相關的結構化處理。
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目標軌跡提取
當鎖定某行人、機動車、人騎車目標對象后，還可對目標對象的行駛軌跡進行快速提取，節省檢索時間，一鍵確定目標對象行蹤。
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更詳細的了解視頻結構化的發展和詳細功能，可以點擊鏈接了解：明景視頻結構化分析系統詳細介紹
二、結構化能力
采用深度學習、人工智能技術，對人、車、非機動車的進行各種屬性的自動識別提取，具備業內zui豐富的目標屬性提取能力，為視頻大數據的運用提供強大的技術支撐，主要結構化數據信息如下表。
視頻結構化屬性
三、應用場景
1、實時視頻流結構化分析，系統基于結構化分析結果進行告警、檢索和挖掘。
視頻結構化實時分析
2、離線視頻文件上傳結構化分析，系統基于分析結果進行大數據分析、檢索。
視頻結構化離線上傳分析
3、對接視頻聯網平臺，接入大規模實時和離線視頻，統一進行視頻結構化分析，構建視頻大數據深度應用平臺。
視頻結構化集群分析
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