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摘要：大数据图像深化应用系统，对高清视频流、高清图片进行分析、识别、碰撞、检索。大数据图像深化应用系统对高清视频流、高清图片中的信息进行进一步挖掘，突破了图像应用的技术瓶颈，弥补了这一方面的技术空白。
关键词：大数据；图像深化应用
前言
大数据图像深化应用系统包括H.264高清视频流解码模块、行人特征识别模块、机动车特征识别模块、机动车跟踪模块、车辆类型识别模块、车辆车身颜色识别模块、车辆品牌识别模块、车牌号码识别模块、视频标签模块、机动车流量统计模块、布控报警模块、快速检索模块、轨迹分析模块、机动车深化应用模块，以图搜图模块。能够根据从图像上挖掘到信息进行各种碰撞分析及扩展应用，快速检索碰撞分析结果。
1大数据图像深化应用系统概述
大数据图像深化应用系统是一个应用高清三合一网络视频录像机（NVR）上的算法系统，是一个对高清视频流及高清图片进行碰撞分析及扩展应用的方法，与传统的图像分析扩展应用相比，其有以下的优点：传统的扩展应用几乎都是通过人工来完成，大数据图像深化应用系统可以实现全自动式的图像分析，从而有效的提高分析应用的效率；并且由于部分应用战法人工无法完成，因此还大大提高的碰撞分析及扩展应用的多样性；大数据图像深化应用系统可以轻松实现高速检索及统计；大数据图像深化应用系统基于大数据、分布式框架，可以轻松实现在线扩容、在线管理。
大数据图像深化应用系统还包括与各个模块相连接的布控报警模块，用于当查找到了目标人脸照片或目标车辆照片时，进行报警；系统通过布控报警模块还具有人机交互功能，用于对目标人脸存储器和目标车辆存储器进行数据更新操作。
大数据图像深化应用系统还具有以图搜图模块，可以通过一系列特征识别将识别的图像转化为结构化数据，通过对结构化数据的相似比进行计算，实现以图搜图的功能。
2大数据图像深化应用系统的改进
针对现有技术存在的不足，大数据图像深化应用系统是一个应用高清三合一网络视频录像机（NVR）上的算法系统，是一个对高清视频流及高清图片进行碰撞分析及扩展应用的方法，与传统的图像分析扩展应用相比，其有以下的优点：传统的扩展应用几乎都是通过人工来完成，大数据图像深化应用系统可以实现全自动式的图像分析，从而有效的提高分析应用的效率；并且由于部分应用战法人工无法完成，因此还大大提高的碰撞分析及扩展应用的多样性；大数据图像深化应用系统可以轻松实现高速检索及统计；大数据图像深化应用系统基于大数据、分布式框架，可以轻松实现在线扩容、在线管理。
实现本系统的工作流程方案如下：
所述大数据图像深化应用系统包括：（1）图片管理模块，包括前端抓拍图片直接汇聚到市320平台，可以在市320平台中进行实时报警、数据查询、违章处罚等功能。（2）录像管理，管理平台提供录像管理配置，用户可根据需求配置每个IP前端设备录像计划表，可设置相应的流媒体服务器IP和录像计划设置。录像服务器登陆时，自动从中心管理服务器中获取录像计划表。（3）日志管理，客户端、录像服务器、流媒体服务器均能提供日志管理功能，同时日志信息自动上传中心管理服务器，中心管理服务器对日志进行统一的管理，可通过用户或时间进行分类搜索。（4）流媒体转发，流媒体服务器通过相应的中心管理服务器的用户名和密码，从中心管理服务器获取相应权限。当用户需要查看、录像相应的视频流时，流媒体服务器自动从前端获取视频流转发成多路视频流。流媒体服务器可将前端视频流转发给客户端、录像服务器或解码器等。（5）视频录像，录像服务器通过相应的中心管理服务器的用户名和密码，从中心管理服务器获取相应的录像权限。用户可通过录像服务器查看录像状态和相关的计划表，同时可设置磁盘位置，录像文件是否进行再次压缩，提供多种压缩模式，支持ISCSI网络磁盘阵列。（6）实时监控，支持通过流媒体服务器转发或直接连接前端数字视频设备，支持多画面实时浏览，支持摄像机显示列表，用户可通过摄像机列表对前端数字视频设备进行拖放浏览，或通过PTZ控制面板进行PTZ等实时控制。同时可提供实时快照功能。（7）设备参数设置，用户登陆客户端从管理平台获取相关权限，可通过客户端设置前端数字视频产品的设备参数。包括前端视频的PTZ控制协议、图像设置参数、前端报警设置和网络相关设置等。图像参数设置包括码流设置、图像质量设置、对比度、亮度、通道选择和图像分辨率设置等。（8）查询回放，用户通过客户端进行录像文件的搜索和远程回放，支持多画面回放功能。回放时提供快进、快退、帧进、帧退、快照、局部放大，以及文件格式转换等功能。（9）布控报警，监控系统通过遍布全城的摄像机共同织成一张城市整体布控网，实现机动车过车数据的统一调用、搜索、分析、布控、报警处理，真正做到“一点布控、全城追踪”。（10）机动车图像二次识别，对前端实时抓拍的机动车图像进行二次识别，包括识别号牌号码、车标、车辆子品牌、车身颜色、车辆类型等信息。其中：车标、子品牌：具备识别120种以上车标、1500种以上车辆子品牌。车辆类型：具备区分大货车、小货车、大客车、中巴车、面包车、越野车（SUV）、小轿车等常用车辆类型。车身颜色：具备区分白、灰、黄、红、蓝、棕、黑7种以上车身颜色。无牌车辆：具备区分是否为无牌车辆（包括遮挡号牌）。可信度：具备自动计算车辆品牌、号牌号码识别可信度，其中号牌号码的可信度包括整个号牌号码可信度和号牌号码每一位可信度。（11）多维搜车，多维搜车支持从车型、车辆类型、车辆颜色、车牌颜色等多个维度检索通行记录。支持精确车牌和模糊车牌的多个条件组合查询，查询结果按时间倒序排序，进行分页显示，查询结果可以在地图上定位，并可快速关联至轨迹分析、跟车分析、频次分析和布控。（12）车牌搜车，车牌搜车支持从车牌号码、车牌颜色、通过卡口和时间范围检索通行记录。适用于精确车牌查询，查询结果按时间倒序排序，进行分页显示，查询结果可以在地图上定位，并可快速关联至轨迹分析、跟车分析、频次分析和布控。（13）车型搜车，车型搜车支持从车辆品牌、车辆型号、车辆年款等其他条件检索通行记录。查询结果按时间倒序排序，进行分页显示，查询结果可以在地图上定位，并可快速关联至轨迹分析、跟车分析、频次分析和布控。（14）类别搜车，车型搜车支持从车辆类型等其他条件检索通行记录。查询结果按时间倒序排序，进行分页显示，查询结果可以在地图上定位，并可快速关联至轨迹分析、跟车分析、频次分析和布控。（15）特征搜车，特征搜车支持上传图片自动识别出车型信息，包括车辆品牌、车辆型号和车辆年款，并基于车型信息和二次识别的特征文件进行特征比对，筛选出的结果按照与上传图片的相似度倒序排序，可进一步查看分析结果的通行记录。（16）车型库，车型库支持手动选择车辆局部细节特征，锁定车型，并可查看车型详情，跳转至车型搜车。（17）轨迹分析，系统支持基于PGIS，对指定车辆进行轨迹分析，根据车辆经过卡口的时间次序，查询出车辆的历史行驶轨迹。实现跟车轨迹在地图上的动态展示，时间轴控制轨迹显示的范围，播放按钮控制轨迹动画的播放和暂停。（18）跟车分析，系统支持嫌疑车辆经常跟车的车辆信息分析，当发现一段时间内跟车频率高时，则可得出跟车分析结果。跟车轨迹可在地图上进行动态展示，时间轴控制跟车轨迹显示的范围。例如根据犯罪团伙车辆经常结队出来活动的特点，对犯罪嫌疑车辆进行信息查询时，根据车牌省份地域分析其相邻车辆号牌，挖掘出有关联的团伙车辆，为破案提供线索。（19）碰撞分析，碰撞分析可用作对车辆进行个案侦查，也可帮助办案人员进行串并案。支持选定多个区域设定多个时间段，查询相同车牌车辆，选定区域支持删除，分析结果按照出现区域数进行排序，选定的车牌车辆的通行信息可以在地图上进行关联显示。（20）频次分析，频次分析支持两种分析方式：分析车辆和分析卡口。（21）分析车辆，支持输入待查询时间段内精确车辆车牌，输出结果展示查询车辆在不同卡口出现的频次排序，按照频次进行倒序排序，查询结果支持在地图中进行定位关联。（22）分析卡口，支持输入待查询时间段内精确卡口点位，输出结果展示查询卡口通过车辆出现频次排序，按照频次进行倒序排序，查询结果支持在地图中进行定位关联。（23）套牌分析，支持查询一段时间内的套牌记录，也可查询精确车牌是否为套牌，对套牌车辆可进一步查看其套牌依据，并快速链接至布控。（24）落脚点分析，支持分析精确车牌在一段时间内的落脚点，落脚点区域在地图中以圆形区域示意性绘制，并可查看车辆在该区域内每次停留的时间和停留的次数，分析结果按照停留次数倒序排序。（25）昼伏夜出，支持分析一段时间内满足昼伏夜出的车辆，并可进一步查看该车辆在查询时间范围内昼伏夜出的天数，以及每一次夜出的通行记录，通行记录可在地图中定位。昼伏夜出的查询结果可快速链接至轨迹分析、跟车分析、频次分析和布控。（26）隐匿车辆挖掘，针对犯罪车辆在案发前频繁出入案发区域踩点，案发后逃离案发区域隐匿这一犯罪心理特征，设计隐匿车辆挖掘功能。该功能支持在地图中直接框选案发区域，通过案发日期和追溯时长分析在案发区域内的隐匿车辆，查看车辆在案发区域案发时间前后的通行规律。（27）频繁过车，分析特定区域内频繁出入的车辆，特征区域支持在地图中框选，分析结果按照出入框选区域的次数倒序排序，并可进一步查看车辆每一次在框选区域内的通行记录详情。（28）首次入城，支持分析在查询时间范围内首次进入本地的车辆，车辆首次入城的通行记录可在地图中定位，查询结果按照入城时间倒序排序，并可快速链接至轨迹分析、跟车分析、频次分析和布控。
3结语
大数据图像深化应用系统除了能够对视频和图像中的机动车进行碰撞分析和深化应用，还具有对行人的碰撞分析和深化应用，从而实现了图像深度挖掘的功能。大数据图像深化应用系统具有较高的碰撞分析效率和较好的准确性，值得我们进一步的推广和应用。
论文作者:周建兵
论文发表刊物:《建筑建材装饰》2015年10月上
论文发表时间:2016/9/12
标签：车辆论文; 图像论文; 数据论文; 频次论文; 车牌论文; 模块论文; 系统论文; 《建筑建材装饰》2015年10月上论文;