机器视觉视频内容分析技术标准

【完整版】2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告可落地执行的实战解决方案让每个人都能成为战略专家管理专家行业专家 ……

报告目录第一章企业市场发展战略研究概述 (7) 第一节研究报告简介 (7) 第二节研究原则与方法 (7) 一、研究原则 (7) 二、研究方法 (8) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (10) 一、企业市场发展战略的作用 (10) 二、市场发展战略的特征 (11) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (12) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (13) 一、重要性 (13) 二、研究意义 (13) 第二章市场调研：2018-2019年中国机器视觉行业市场深度调研 (14) 第一节机器视觉概述 (14) 一、机器视觉的定义 (14) 二、机器视觉行业的权威定义 (15) 三、机器视觉行业及其应用领域简介 (16) （1）机器视觉是人工智能最重要的分支之一 (16) （2）工业是机器视觉技术最大的应用领域之一 (18) （3）工业领域之外的其他应用领域 (19) （4）机器视觉技术在工业领域中的具体应用 (20) 第二节我国机器视觉行业监管体制与发展特征 (23) 一、所处行业及确定所属行业的依据 (23) 二、行业主管部门及监管体制 (24) 三、行业主要法律法规政策 (24) 四、产业链上游及中游情况，代表性企业 (27) 五、行业的周期性、区域性和季节性 (29) （1）行业周期性 (29) （2）行业区域性 (29) （3）行业季节性 (30) 六、进入本行业的主要障碍 (30) （1）技术壁垒 (30) （2）人才壁垒 (30) （3）品牌壁垒 (30) （4）规模壁垒 (31) （5）服务壁垒 (31) （6）客户资源壁垒 (31) 第三节2018-2019年中国机器视觉行业发展情况分析 (31) 一、机器视觉技术及行业保持高速发展 (32) 二、机器视觉行业在中国处于快速发展阶段 (32) 第四节2018-2019年我国机器视觉行业竞争格局分析 (33)

基于内容的视频分析与检索

摘要文章简要介绍了从基于内容地视频分析与检索问题地提出到所涉及地关键技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面地研究热点及以后要做地工作. 一、问题地提出：互联网地出现给人类带来了很大地便利,特别是实现资源共享之后地互联网,但面对这浩如烟海地资源到底哪些是对自己有利用价值地呢？而90年代以来,多媒体技术和网络技术地突飞猛进,人们正快速地进入一个信息化社会.现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型地多媒体信息数据,出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新地服务形式和信息交流手段,在众多地多媒体信息中最大也是最主要地一种就是视频信息,人类接受地信息约有70%来自视觉, 视频所携带地信息量远远大于语音和数据.在视频信息高度膨胀地今天,随之而来地问题就是对海量视频信息地高效检索和浏览,即人们如何快速有效地查看大量地视频信息,并从中找出自己感兴趣地内容.b5E2RGbCAP 传统地视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索,具体到对视频帧地查询是借助对帧图像地编号和注释来进行地,首先给帧图像加上一个对其描述地文字或数字注释,然后在检索时对注释进行检索,这样一来对帧图像地查询就变成了基于注释地查询.这种方法虽然简单,但不能完全满足对视频数据检索地需要,首先视频数据量很大,用手工方式添加注释工作量很大,而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定地抽象,特定地标签只适合特定地查询；最后文字标签是靠观察者加上去地,因此受主观因素地影响,[1].从而需要一种客观全面地视频自动检索方法,不同地观察者可能有不同地描述基于内容地视频检索(Content-Based Video Retrieval,CBVR>应运而生.它根据视频地内容及上下文关系,对大规模视频数据库中地视频数据进行检索.提供这样一种算法:在没有人工参与地情况下,自动提取并描述视频地特征和内容.区别于传统地基于关键字地检索手段.融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术.p1EanqFDPw 近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域地大量应用,基于内容地视频检索技术己经成为近年来国内外研究地热点问题研究视频数据地高效分类、处理和索引技术,建立和完善视频信息地快速浏览检索机制,开发功能强大、使用便捷地视频信息浏览检索系统,既具有极大地理论价值,也具有巨大地应用潜力.DXDiTa9E3d 二、解决方案：视频标注:视频标注是通过人工地方式将某一段视频进行主观地属性标注,然后以文本地方法进行检索.视频标注技术己相当成熟,但有其固有地不足,第一,要人工手动完成,工作量极大,且效率很低.第二,某些视频和感知特征很难用文字来描述.第三,主观性很强,没有统一地标准,不同地人对同一段视频有不同地理解,必然导致不同地标注结果.RTCrpUDGiT 视频摘要:视频摘要以自动或半自动地方式,从原视频中提取有意义地部分,

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告营业部:李凯丽 2015年9月2日

机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

基于内容的视频分析与检索

摘要文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键技术以及目前研究状况，并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作。一、问题的提出：互联网的出现给人类带来了很大的便利，特别是实现资源共享之后的互联网，但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢？而90年代以来，多媒体技术和网络技术的突飞猛进，人们正快速的进入一个信息化社会。现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据，出现了数字图书馆、数字博物馆、数字电影、可视电话、交互电视、会议电视、点播视频服务、远程教育以及远程医疗等多种新的服务形式和信息交流手段，在众多的多媒体信息中最大也是最主要的一种就是视频信息，人类接受的信息约有70%来自视觉，视频所携带的信息量远远大于语音和数据。在视频信息高度膨胀的今天，随之而来的问题就是对海量视频信息的高效检索和浏览，即人们如何快速有效地查看大量的视频信息，并从中找出自己感兴趣的内容。传统的视频信息检索方案是使用文字标示符进行检索，具体到对视频帧的查询是借助对帧图像的编号和注释来进行的，首先给帧图像加上一个对其描述的文字或数字注释，然后在检索时对注释进行检索，这样一来对帧图像的查询就变成了基于注释的查询。这种方法虽然简单，但不能完全满足对视频数据检索的需要，首先视频数据量很大，用手工方式添加注释工作量很大，而且效率很低；其次视频内容丰富很难用文字标签完全表达；再次文字描述是一种特定的抽象，特定的标签只适合特定的查询；最后文字标签是靠观察者加上去的，因此受主观因素的影响，不同的观察者可能有不同的描述[1]。从而需要一种客观全面的视频自动检索方法，基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval，CBVR)应运而生。它根据视频的内容及上下文关系，对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。提供这样一种算法:在没有人工参与的情况下,自动提取并描述视频的特征和内容。区别于传统的基于关键字的检索手段。融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。近年来随着多媒体信息在娱乐、商业、生产、医学、安全、国防、军事等领域的大量应用，基于内容的视频检索技术己经成为近年来国内外研究的热点问题研究视频数据的高效分类、处理和索引技术，建立和完善视频信息的快速浏览检索机制，开发功能强大、使用便捷的视频信息浏览检索系统，既具有极大的理论价值，也具有巨大的应用潜力。二、解决方案：视频标注:视频标注是通过人工的方式将某一段视频进行主观的属性标注，然后以文本的方法进行检索。视频标注技术己相当成熟，但有其固有的不足，第一，要人工手动完成，工作量极大，且效率很低。第二，某些视频和感知特征很难用文字来描述。第三，主观性很强，没有统一的标准，不同的人对同一段视频有不同的理解，必然导致不同的标注结果。视频摘要:视频摘要以自动或半自动的方式，从原视频中提取有意义的部分，将它们合并而成的紧凑的、能充分表现视频语义内容的视频概要。视频摘要技术也有一定的发展，同时给基于内容的视频检索提供了思路，但与真正的基于内容

中国机器视觉行业发展现状与前景分析

中国机器视觉行业发展现状与前景分析机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。图表1：机器视觉行业链示意图资料来源：前瞻产业研究院前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示，2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累，经济增长回暖，行业实现48%的快速增长。2010年，机器视觉市场高速增长的主要原因在于：电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长；政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。从行业应用来看，电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币，增长60.9%，市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。

2011年以来，制造行业发展环境不佳，机器视觉也增速态势下滑，2012年行业市场规模约12.5亿元。图表2：2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率（单位：亿元，%）资料来源：前瞻产业研究院目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。分别按照20%，25%以及30%的增长率，2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下，乐观估计可达到60.3亿元。图表3：2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测（单位：亿元，%）

智能视频分析技术方案

智能视频分析技术方案一、概述随着视频监控行业发展，AI 技术的不断提升，在智能楼宇，智慧办公领域需求不断增加，传统视频监控手段已无法满足需求，泓涵智联基于“云-边-端”相结合，打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案，遵循GA/T 1400 标准体系，高兼容、易对接。二、功能描述 1.视频流直播通过云端流媒体技术，可以在异地实时查看IPC 设备视频，通过自适应编解码技术，视频播放低延时，占用带宽小。直播视频按需推拉流播放，不观看时不会占用带宽。 2.视频回放存储监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中，通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储到云端，云端采用对象存储技术，异地多副本，保证数据高可用，可实时会看溯源。 3.边缘计算快速响应在本地放置边缘计算设备，边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流，可进行多路\按需智能分析，通知边缘设备和云端进行交互，做到“边缘快响应，云端轻压力”。全面兼容GB 国标/ONVIF 协议，无缝对接主流IPC 摄像头。通过边缘函数计算技术，可以实时下放规则，在本地快速响应时间，发送通知和报警。 4.视频智能分析人脸识别：通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸，转化成AI 结构化数据，能够及时识别监控中人员的身份信息。人员黑名单\关键人员：边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息，当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。人员统计：可以统计监控设备中的人员数量，身份等信息。区域\绊线闯入监控：在监控区域可以设定“特殊区域”，有人员闯入会触发相关事件，可以结合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。三、系统展示

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告

机器视觉这个行业的发展前景怎么样

机器视觉这个行业的发展前景怎么样机器视觉已经出现在了很多领域，那么这个行业的前景怎么样呢?下文是一篇关于机器视觉行业的相关分析，小编个人觉得写得不错，故在此想跟大家分享一下。基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别正在从安防、商业、金融、家居等各个领域不断迅速地、广泛而深入地介入到人们的生活中，但是对于传统人脸识别解决方案仍存在准确率不高、漏抓误报较多、人脸抓拍不清晰、图像质量不理想等问题，还是无法满足一些商业需求。机器视觉产业链机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。

这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。国内机器视觉发展历史我国机器视觉行业的起步比较晚，集中度也不是很高，最开始主要是代理国外品牌。近几年，很多的经销商开始自主开发产品，但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家，我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家，专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角，本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商不多。许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。一般他们会在北京、上海、广州、深圳等建立自己在中国的分支机构，来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。视觉行业企业数量

2016年机器视觉行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月

目录一、机器视觉行业概况 5 1、机器视觉：用机器代替人眼来做测量和判断 5 2、机器视觉的原理及优势：机器视力不止“50” 6 3、机器视觉系统的组成9 （1）光源：LED光源综合性能最佳9 （2）镜头：系统中最关键的原件10 （3）相机：CCD 与CMOS 相机各有优势11 （4）图像采集卡：图像采集和处理的接口12 （5）图像处理软件：机器视觉的“大脑”13 4、机器视觉系统的产业链分析：产业链上中游主导机器视觉产业14 （1）上中游产业：软件开发和半导体器件是核心15 （2）下游产业分析:广泛的应用领域，稳定的市场需求16 二、机器视觉行业竞争格局：美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大17 1、机器视觉行业三阶段发展史17 2、市场背景：工业40——工业机器人蓬勃发展18 3、美日两系公司比较：各有千秋的行业巨头19 （1）美国康耐视（Cognex Corp）：视觉读码专家19 （2）日本基恩士（Keyence）：机器视觉行业的世界领跑者20

（3）美日两系公司市场表现总结22 4、机器视觉行业的前景预测：中国市场是新爆发点22 三、中国机器视觉行业：设备需求大幅增温，国内市场潜力巨大 24 1、中国机器视觉行业成长概况：正在进入黄金增长期24 2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26 （1）技术层面：专利数量大增26 （2）产业政策：机器视觉迎政策“东风”27 （3）国际视角：加入国际产业链，建设智能化工厂成为必然要求29 3、国内机器视觉产业：逐渐从低端走向高端应用30 （1）国内企业概况：以代理商为主，自身业务技术有待提高30 （2）市场应用欠成熟，逐渐发展走向中国制造2025 31 4、中国机器视觉未来发展趋势32 （1）半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32 （2）基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33 （3）个性化的服务和方案代替标准化产品35 四、A股上市机器视觉企业剖析：精耕细作的中国机器视觉35 1、公司概况35 2、行业壁垒：企业做强做大的阻力36 （1）技术壁垒：技术密集型企业36 （2）人才壁垒：创新驱动实质上是人才驱动37

视频分析技术的原理

视频分析技术的原理视频分析技术通常采用背景分离（背景减除）技术来进行图像变化的检测（所有的视频分析模式，如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化）。其思路是对视频帧与基准背景图像进行比较，相同位置的像素（区域）变化则认为是变化了的区域，对这些区域进一步处理、跟踪、识别，得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息，完成目标的跟踪和行为理解之后，也就完成了图像与图像描述之间的映射关系，从而使系统进一步进行规则判定，直到触发报警。背景减除法是目前普遍使用的运动目标检测方法，其算法本身需要大量的运算处理资源，并且仍然会受到光线、天气等自然条件及背景自身变化（海浪、云影、树叶摇动等情况）的影响。但是，针对不同的天气以及自然干扰，已经有多种附加算法（过滤器）应用来弥补这些缺陷，随着芯片能力的提升及算法改进，相信视频分析技术会进一步成熟。视频内容分析的关键技术前景目标的探测是视频分析技术实施的前提条件。背景减除法是目前视频分析技术中用于前景目标探测的最常见方法，其原理是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动目标（区域）的一种方法。此方法可以提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现，但对动态场景的变化，如光线变化情况也比较敏感。背景减除法的工作原理如图2所示，当前图像与背景图像模型做差后形成运动目标区域，即图中的小船。动目标区域，即图中的小船。背景模型的建立是背景减除法的关键所在。通常，视频分析算法需要一定的时间进行“背景学习”，所谓背景学习，实质上是利用时间平均图像的方法，将背景在一个时间段（如30秒钟）内的平均图像计算出来，作为该场景的背景模型。那么，“背景学习”时间结束后，系统仍然需要具有“背景维护”的能力，之前建模的背景并不是一成不变的，这样能保证系统对场景内的图像变化不那么敏感，如光线变化、影子等等，因此，开发出实用、有效的背景模型以适应动态、复杂的场景是目标探测及视频分析技术的关键。视频分析的工作流程视频分析实质是人工智能的一部分，是通过模仿人类的工作过程来实现的。人类通过眼睛这个“传感器”实现视频的采集、预处理、处理然后将真实图像传送给大脑，大脑并不是对所有传送过来的图像进行整体的分析处理，而是采用多

短视频产品分析及运营和维护

一、短视频发展的三个阶段 1、从0到1，移动短视频初露峥嵘短视频萌芽于2011年，起因是移动互联网技术发展支撑移动短视频应用的出现。2013年，秒拍、微视等开始出现，算是正式拉开了移动短视频时代的帷幕。2013年7月，推出爆款产品“秒拍”，迎来短视频领域的第一次大爆发。在同一时间，腾讯推出“微视”，主打PGC内容生产，并打通腾讯旗下的QQ、微博、微信等产品链，用户可将自己录制的8秒钟短视频同步共享至腾讯微博、微信好友及朋友圈等，实现多渠道分发。秒拍和微视的出现既宣告了移动短视频时代的到来，也昭示着国内互联网进入新的领域。 2、从1到2，社交媒体与工具平台“双剑合璧” 2014年，大批移动短视频应用密集面世。与前一阶段基本以社交平台为依托的短视频模式不同，首先是Gif快手的上线，靠主打低廉、草根文化成功俘获了亚文化阵线的众多粉丝，传统互联网中“二八定律”、赢者通吃的逻辑下，巨头开始向短视频行业转型，微视、美拍和秒拍先后发起了“春节拜年”、“全民社会摇”以及“冰桶挑战”三大著名战役，将短视频市场推到了一个新的高度。到2015年初，以“美拍”为代表的社交媒体模式，以“微视”为代表的PGC模式，以及以“小影”、“小咖秀”为代表的工具平台模式，市场相对胶着。 3、N或N+，垂直细分与内容创业的爆发短视频真正意义上进入爆发期，要从2016年算起。2016年被称为众多短视频内容创作者的“元年”，内容与融资共舞，形式与渠道齐飞。众多短视频内容创作者的涌入，众多独具特色的移动应用出现，使得短视频市场开始向精细化、垂直化方向发展。但总体来说，短视频新闻既为广大网民获取新闻资讯提供了新渠道和新体验，二抖音的分析案例抖音简介：2016年9月上线是一款音乐创意短视频社交软件，专注年轻人的15秒音乐短视频社区。其目标用户为年轻用户，其产品形态是音乐短视频，其愿景是打造音乐社区。抖音的内容风格主要有萌宠、旅行、教程、技巧分享、晒娃、舞蹈模仿等。不只是短视频平台，同时具有社交功能

智能视频分析技术图文稿

智能视频分析技术集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

1.项目需求随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1)重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和高度符合一定标准。

2)围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时监控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3)监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗殴事件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4)出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠近出入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5)军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6)哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警； 7)系统可方便的设定多种告警联动策略； 8)可以集中对每个监控点进行布防策略的远程设定； 9)系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2.1系统结构智能监控系统结构图系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2.2系统组成智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

智能视频处理分析技术

智能视频处理技术学号：1017082020 名字：黄振华内容：智能分析系统概述、视频技术分析. 摘要：智能视频技术（概念）就是使用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。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报，其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性，从而更加有效地协助安全人员处理突发事件。关键字：检测、分析、处理。智能视频技术的概述智能视频技术（概念）就是使用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。智能视频技术源于人工智能的一个分支领域——计算机视觉技术。其主要概念是指，由机器自动分析视频图相源，从中识别并提取有用的关键信息，并自动控制机器进行相应的动作。智能视频技术的应用领域主要安监，如金融、交通、社会性突发事件等。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，系统会自动发出报警，监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。针对目前智能视频技术的发展，智能视频技术的监控特点，研究智能化视频图相技术分析处理系统。智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及时发出告警信息。智能视频技术不仅仅局限于提供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体，可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及

视频监控智能分析技术应用分析

视频监控智能分析技术应用分析一、概述在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。按照智能分析算法实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析：识别类分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。行为类分析：该项技术侧重于对动态场景的分析处理，典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。图像检索类分析：该技术能按照所定义的规则或要求，对历史存储视频数据进行快速比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警，如视频质量诊断技术。二、智能分析核心算法介绍 1. 运动检测算法帧差法

2020年机器视觉行业深度报告

2020年机器视觉行业深度报告导语全球机器视觉市场规模从2008 年的25 亿美元增长至2017 年70 亿美元，年复合增速为12.3%。我国机器视觉市场从2008 年进入快速发展阶段，至2017 年市场规模达65 亿元，2008-2017 年复合增速32.7%，显著高于全球水平。 1、机器视觉，开“眼”看世界 1.1、机器视觉是人工智能重要的前沿技术机器视觉是人工智能行业的重要前沿分支。机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力，是机器认识世界的基础。机器视觉利用成像系统代替视觉器官作为输入手段，利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部分完成对视觉图像的处理和解释，让机器自动完成对外部世界的视觉信息的探测，做出相应判断并采取行动，实现更复杂的指挥决策和自主行动。作为人工智能最前沿的领域之一，视觉类技术是人工智能企业的布局重点，具有最大的技术分布。

机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要可分为四大类：识别、测量、定位和检测。识别功能指甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、字符、条码等，其准确度和识别速度是衡量的重要指标；测量功能指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸，主要应用于高精度及复杂形态测量；定位功能指获取目标物体的坐标和角度信息，自动判断物体位置，多用于全自动装备和生产；检测功能指对目标物体进行外观检测，判断产品装配是否完整和外观是否存在缺陷。

1.2、机器视觉基本架构机器视觉（Machine Vision）是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。五大模块构筑机器视觉系统：按照信号的流动顺序，机器视觉系统主要包括光学成像、图像传感器、图像处理、IO 和显示等五大模块。光学成像模块设计合理的光源和光路，通过镜头将物方空间信息投影到像方，从而获取目标物体的物理信息；图像传感器模块负责信息的光电信号转换，目前主流的图像传感器分为CCD 与CMOS 两类；图像处理模块基于以CPU 为中心的电路系统或信息处理芯片，搭配

智能视频分析技术图文稿

集团文件发布号：（9816?UATWW?MWUB-WUNN?INNUL?DQQTY-

1.项目需求随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化、智能化是一种发展趋势。现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控的必然趋势。智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够白动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。看守所智能视频监控系统应满足如下需求： 1）重要场所无视频监控死角；实现智能分析的点位需要摄像机参数、部署角度和高度符合一定标准。

2）围墙周界：在看守所围墙外侧或内侧一米到三米处，24小时不隔断实时监控，只要有人进入防区、或者是遗留物品，马上报警； 3）监舍：监舍是监控的重点，24小时不间断实时监控，一旦有发生打架斗殴事件、在夜间（或者规定时间）随意离开自己的床位（包括上厕所）或聚众，系统即时报警，监控中心管理人员可以给予关注以防止事态不可控制； 4）出入口：24小时不间断实时监控，在没有得到授权或者允许的情况下靠近出入口或者在出入口附近遗留物品时，系统即时报警，监控中心管理人员可以呼叫相应人员前去处理；同时在进监舍的出入口或者其它相应的地方实现人数统计，以便管理人员及时得知是否有犯人没有返回； 5）军械财务器材室等重要场所：系统能够识别出物品被盗并告警； 6）哨位：系统识别哨位可疑人员进入、哨兵倒地、脱岗等异常现象并告警； 7）系统可方便的设定多种告警联动策略： 8）可以集中对每个监控点进行如防策略的远程设定； 9）系统能尽量兼容或利用原有视频监控系统的设备和线路，以保护投资。 2.系统设计 2. 1 系统结构智能监控系统结构图系统结构如上图所示，智能监控系统是在传统监控系统的基础上增加智能分析功能，使传统的监控系统智能化，发挥更有效的作用。 2. 2 系统组成智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成:

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展复习过程

智能分析助力大数据时代视频检索技术发展随着“和谐社会”、“平安城市”建设的不断深入，全国进入了安防设施建设的高潮期，监控摄像头已遍布中国大地的每个街头，昼夜不停地监视和录像。然而，有了相关视频不等于就找到了目标信息，查找视频、分析视频的工作常常会耗用大量的时间和人力。如何在海量视频中更方便、更省力地查找到相关信息呢?现在，随着安防智能化需求越来越强烈，视频检索技术也得以快速发展。随着视频监控系统在公安、交通等敏感领域的大规模应用，电子眼帮助破案的报道时有耳闻。一方面，这些事例从正面体现了视频监控系统的社会价值;另一方面，也引发了更多的关于视频检索的深层次需求。在实际应用的过程中，用户常常希望可以快速地从海量的数以万计的摄像头视频录像中，方便地找到一些有明显特征的人或物。传统的基于预设告警和时间的视频检索方式，对于这类深层次的需求往往无能为力，常有“隔靴搔痒”之憾，因而如何快速准确地进行智能的检索就成为大型视频监控系统需要解决的重要课题。视频监控检索是针对视频监控平台，为用户查找视频监控信息的检索。用户通过录入相关监控事件的检索信息，由系统运算并返回检索结果。视频监控检索关注的数据以视频为主，主要目的是定位查找某个事件的起因和关联的发展过程，事件的关键信息数据包含：时间、地点、主导事件的人或物、图像和声音信息。检索条件传递的信息越丰富，定位越精准，检索的算法也就越简单;相反，检索条件传递的信息越简单，定位就越模糊，想要精确定位时，检索算法的难度也就越大。一般来说，用户期望检索条件简单，同时也能定位精准。常见的视频检索技术主要分为两大类：选中码流和选中时间。对于选定码流，可以是直接通过摄像机的名称、编号等进行检索，选中感兴趣的码流。因此可引伸出来一些具体的应用：如，知道地理位置，在设备资源分级里进行检索;知道设备编号，进行编号的快速查找;知道名称，对名称进行的模糊检索以确定具体码流;也可借助电子地图，知道设备的大概位置，在地图上进行查看，从而选定码流。而对于选中时间，常常是在选中码流的基础上进行的，可以是选定一路或者多路的码流，精确到以秒为单位的检索;也可以是所有的码流，关注在某一时间点开始的视频，对应的是多路同时同步回放检索。目前较为主流的切片检索、快照检索、基于时间轴的拖动快速预览检索均是属于这一类，先选中码流，再选中时间。切片检索，指使用者知道具体感兴趣的物体、人或车在哪一位置，对应的是哪一路码流，但不确定是在什么时间发现变化，出现、消失或者其它的状态改变。切片检索可理解为二分法，将指定的码流在时间上进行等分，通过两两快照的对比，找到感兴趣的物体发生变化的那一时刻。快照检索，是基于先选定某一时刻，再选择一组码流或所有码流进行快照显示，通过快照的检索。这种应用主要解决

视频结构化技术方案

2、技术服务方案建设内容本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。系统结构本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图展现，视频联动、案件侦查等功能。系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示：视频结构化简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器

可理解的信息(如下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。人员结构化在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。车辆结构化随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上