視頻診斷演算法

① 什麼是視頻編碼的演算法 它有哪幾種典型的演算法 試比較各種典型的視頻編碼演算法。 謝謝了！

1、無聲時代的FLC FLC、FLI是Autodesk開發的一種視頻格式，僅僅支持256色，但支持色彩抖動技術，因此在很多情況下很真彩視頻區別不是很大，不支持音頻信號，現在看來這種格式已經毫無用處，但在沒有真彩顯卡沒有音效卡的DOS時代確實是最好的也是唯一的選擇。最重要的是，Autodesk的全系列的動畫製作軟體都提供了對這種格式的支持，包括著名的3D Studio X，因此這種格式代表了一個時代的視頻編碼水平。直到今日，仍舊有不少視頻編輯軟體可以讀取和生成這種格式。但畢竟廉頗老矣，這種格式已經被無情的淘汰。 2、載歌載舞的AVI AVI——Audio Video Interleave，即音頻視頻交叉存取格式。1992年初Microsoft公司推出了AVI技術及其應用軟體VFW（Video for Windows）。在AVI文件中，運動圖像和伴音數據是以交織的方式存儲，並獨立於硬體設備。這種按交替方式組織音頻和視像數據的方式可使得讀取視頻數據流時能更有效地從存儲媒介得到連續的信息。構成一個AVI文件的主要參數包括視像參數、伴音參數和壓縮參數等。AVI文件用的是AVI RIFF形式，AVI RIFF形式由字串「AVI」標識。所有的AVI文件都包括兩個必須的LIST塊。這些塊定義了流和數據流的格式。AVI文件可能還包括一個索引塊。 只要遵循這個標准，任何視頻編碼方案都可以使用在AVI文件中。這意味著AVI有著非常好的擴充性。這個規范由於是由微軟制定，因此微軟全系列的軟體包括編程工具VB、VC都提供了最直接的支持，因此更加奠定了AVI在PC上的視頻霸主地位。由於AVI本身的開放性，獲得了眾多編碼技術研發商的支持，不同的編碼使得AVI不斷被完善，現在幾乎所有運行在PC上的通用視頻編輯系統，都是以支持AVI為主的。AVI的出現宣告了PC上啞片時代的結束，不斷完善的AVI格式代表了多媒體在PC上的興起。 說到AVI就不能不提起英特爾公司的Indeo video系列編碼，Indeo編碼技術是一款用於PC視頻的高性能的、純軟體的視頻壓縮/解壓解決方案。Indeo音頻軟體能提供高質量的壓縮音頻，可用於互聯網、企業內部網和多媒體應用方案等。它既能進行音樂壓縮也能進行聲音壓縮，壓縮比可達8:1而沒有明顯的質量損失。Indeo技術能幫助您構建內容更豐富的多媒體網站。目前被廣泛用於動態效果演示、游戲過場動畫、非線性素材保存等用途，是目前使用最廣泛的一種AVI編碼技術。現在Indeo編碼技術及其相關軟體產品已經被Ligos Technology 公司收購。隨著MPEG的崛起，Indeo面臨著極大的挑戰。 3、容量與質量兼顧的MPEG系列編碼 和AVI相反，MPEG不是簡單的一種文件格式，而是編碼方案。 MPEG-1（標准代號ISO/IEC11172）制定於1991年底，處理的是標准圖像交換格式（standard interchange format，SIF）或者稱為源輸入格式（Source Input Format，SIF）的多媒體流。是針對1.5Mbps以下數據傳輸率的數字存儲媒質運動圖像及其伴音編碼（MPEG-1 Audio,標准代號ISO/IEC 11172-3）的國際標准,伴音標准後來衍生為今天的MP3編碼方案。MPEG-1規范了PAL制（352*288，25幀/S）和NTSC制（為352*240，30幀/S）模式下的流量標准， 提供了相當於家用錄象系統（VHS）的影音質量，此時視頻數據傳輸率被壓縮至1.15Mbps,其視頻壓縮率為26∶1。使用MPEG-1的壓縮演算法，可以把一部120分鍾長的多媒體流壓縮到1.2GB左右大小。常見的VCD就是MPEG-1編碼創造的傑作。MPEG-1編碼也不一定要按PAL/NTSC規范的標准運行，你可以自由設定影像尺寸和音視頻流量。隨著光頭拾取精度的提高，有人把光碟的信息密度加大，並適度降低音頻流流量，於是出現了只要一張光碟就存放一部電影的DVCD。DVCD碟其實是一種沒有行業標准，沒有國家標准，更談不上是國際標準的音像產品。 當VCD開始向市場普及時，電腦正好進入了486時代，當年不少朋友都夢想擁有一塊硬解壓卡，來實現在PC上看VCD的夙願，今天回過頭來看看，覺得真有點不可思議，但當時的現狀就是486

② 抖音快手B站等平台視頻檢測機制和規避方法

所有的文件都有自己的MD5值, 可以確定文件的身份信息, 類似我們的身份證.

當一個視頻上傳到各大平台後, 平台會讀取文件的MD5值, 然後和資料庫中已存在的MD5值做對比, 如果在資料庫中找到了上傳視頻的MD5值則判斷抄襲, 沒找到則放行, 並儲存該文件的MD5值.

所有平台都會使用.

破解方法: 使用修改MD5的軟體進行修改.

這里推薦一個在線的MD5修改工具, 可以實現任意文件的MD5值修改, 隨用隨走.

在線MD5修改工具

經過上面的MD5檢測, 可以篩選掉大部分重復視頻, 但還有一些人通過修改視頻的MD5值, 從而規避MD5的檢測, 這時候就要用到第二種檢測方式: 關鍵幀檢測 .

視頻是由連續播放的圖片構成, 每張圖片稱為一幀, 平台會抽取其中的幾張圖片, 然後對抽取的圖片做MD5檢測, 從而判斷視頻是否重復.

關鍵幀檢測只有大平台才會使用.

破解方法: 二次剪輯.

這種檢測需要用到人工智慧演算法, 種類很多, 我這里以一個低級的人工演算法作為例子:

以上就是一個非常簡單的人工演算法, 可以看出非常復雜, 基本沒平台會使用, 我們可以忽略.

破解方法: 不用考慮.

如果有高手規避了以上三種檢測方法, 各大平台還有一個終極武器: 人工檢測 ! .

人工檢測有兩種情況:

如果你不是搬運大V的或特別火的視頻, 基本上不用擔心, 如果被抓就只能自認倒霉.

破解方法: 無法破解!

以上就是各大平台對視頻的檢測機制, 其實我們只要考慮MD5檢測和關鍵幀檢測就行了, 剩下的完全不用考慮.

原文地址: https://heshe.com/325.html

③ 關於視頻質量評價演算法的

你好，在視頻質量評價領域，所謂的結構相似度SSIM是一種全參考（Full-Rerence）視頻質量評價演算法。而全參考評價演算法必須同時知道原始視頻和失真視頻。也就是說你想計算結構相似度，就得先找到兩個視頻，一個原始的，一個受損的，（要是僅僅為了測試演算法也可以隨便找倆），然後逐幀計算原始視頻各幀同受損視頻相應幀的SSIM，最後加權平均。
同學如果你需要計算視頻的「結構相似度」指標，一般就是我上面說的那樣，如果你只是想找到一種不需要原始視頻的質量評價方法，推薦你網路LIVE VIDEO DATABASE或者LIVE IMAGE DATABSE，那裡面好多演算法，你隨便下一個試試就好了。

雖然晚了一年多，還是希望能幫到你，如果你還有其他問題可以聯系我，不要私信，我的日常郵箱[email protected]，我目前就是研究這方面的。

④ 電子警察裡面，什麼是視頻檢測視頻檢測演算法是什麼有什麼用

要是我沒記錯的話物理課上說過，電子警察視頻檢測分為兩步，一步為測速，一步為拍照。測速部分就是發出不可見光，通過測算車輛通過光的時間和距離來判斷出速度。同時拍照一起進行，對違法情況進行記錄。視頻的話也能夠得到即時道路情況，對於突發狀況和救援以及制止犯罪有很好的作用。

⑤ 視頻上熱門推薦演算法視頻質量評估

模擬熱門視頻推薦演算法為視頻打分，評估一個視頻的質量，可以從機器審核的角度，為我們篩選出高質量的視頻，從視頻自身而言，有利於短視頻平台將視頻推送熱門的可能性，因此對提升視頻上熱門的機會有很大的幫助。

首先我們在手機上安裝應用程序「王者剪輯app」，啟動應用並進入智能創作模塊中的「視頻評估」功能，

導入需要評估的視頻，然後點擊界面右上角的對勾按鈕，

軟體就會根據人工智慧視頻評估演算法對視頻進行評估打分，還會對視頻中存在的問題提示，我們可以根據評估結果對視頻進行改進和重新編碼等操作。

總結一下操作步驟，

第一步，安裝「王者剪輯app」，

第二步，進入「視頻評估」功能，

第三步，導入需要評估的視頻，

第四步，點擊對勾按鈕完成評估打分。

視頻評估對短視頻上熱門有較大幫助，小夥伴們趕緊去試一下吧。

⑥ 大數據能檢測關鍵字,圖片和視頻如何檢測

大數據或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。」維基網路對大數據的定義將大數據的特點闡釋得非常清晰：「海量」和「非結構化」。這兩個特點在視頻監控行業尤為突出，如何在「海量」和「非結構化」的監控視頻數據中快速找到對人們有用的信息變的尤為重要。

正是基於上述思考，視頻檢索技術應運而生。視頻檢索主要是依賴於視頻演算法對視頻進行預處理，通過對視頻內容進行結構化處理，提取出視頻內容中的有效信息，進行標記或者相關處理後，人後可以通過各種屬性描述進行快速檢索。因此視頻檢索最主要的是利用視頻檢測演算法對視頻進行結構化描述，目前已經在相應的產品中得到應用的演算法主要有以下幾種：行為分析演算法、車牌識別演算法、車輛顏色識別演算法、車標識別演算法、車型識別演算法、人臉檢測識別演算法、人體特徵識別演算法等。其中人體特徵識別又包括人的年齡、性別、身高、衣服顏色、是否戴眼鏡等特徵信息的識別。視頻檢索技術在安防領域的重要作用是毋庸置疑的，其可以快速地從海量的數以萬計的監控錄像中，找到有用的關鍵信息，將為視頻監控帶來革命性的影響。

在視頻檢索技術出現之前，海量視頻的分析一直是困擾人們的一個難題。據南方都市報報道，一個葉門商人在廣州打的丟行李，廣州交通委花了兩天的時間才從海量的計程車GPS信息和交通監控視頻找到丟失的行李。面對如此多的監控數據，去尋找到證據和線索，無異於大海撈針，但目前的現實情況通常是被迫使用人海戰術進行查看。一個案件的審看需要更為廣泛的查看相關的攝像機視頻，所審看的視頻量時常達到數百上千小時。在目前的人工查看模式下，傳統的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數倍於原始視頻的時間才能審看完成，因此需要大量人員審看。為了規避遺漏和誤差，很多刑偵隊採用加大人力投入的方法，但是這種辦法既影響了破案進度和效率，又使得工作人員疲憊不堪。如果有視頻檢索技術對視頻中運動的物體等進行檢索和排除，就能比較大的提高辦案效率。

⑦ 視頻特效檢測演算法

將所有的視頻分為三種：1）只包含簡單的cut，兩種演算法都能檢測出來；2）包含了溶解和鏡頭運動，傳統檢測強度的演算法無法識別，但基於本文方法的演算法可以work；3）兩種演算法都無法檢測的復雜鏡頭，包括有豐富光影變化的商業廣告等

結論本文的方法在檢測溶解上效果很好

⑧ AI駛入「高速路」：交通AI化的應用場景與實例

作者：崔雪薇

《中國交通信息化》記者 崔雪薇當前，新一代通用技術的產業革命正在興起，為數字化、智能化生產和生活帶來了顛覆性的改變。經歷了新一波的發展浪潮，人工智慧（AI）已無所不在地滲透到人們的生產生活中，當仁不讓地成為新一代通用技術的代表。「新基建」風口下，圍繞「AI+」打造的新應用、新業態、新模式不斷涌現，人工智慧充分發揮了「頭雁」效應。
作為「新基建」大潮的重要抓手，智能交通領域備受矚目，人工智慧、5G、工業互聯網等數字化技術為交通帶來的發展理念、管理模式和服務體驗迎來了全局「智變」。如今，各地高速公路的智慧建設如火如荼，隨著全國高速公路正式邁進「一張網」運營時代，AI在高速路上的應用，駛入了高速發展階段。本文結合第二十二屆中國高速公路信息化大會上的經驗分享，對人工智慧在智慧高速上的融合應用進行了簡單梳理。

隨著撤站工作的圓滿收官，全國高速公路實現了「一張網」運營。在此形勢下，路段經營單位對運營管理產生了新的訴求：（1）希望在技術、服務、管控、協同等方面進一步突破，推進少人、無人化的「高效經濟」收費場景實現；（2）既要實現路段的精細化管理，又要做到通行費應收盡收，確保自身權益；（3）路段海量、多元的路網設備、設施急需智能化、自動化技術的保障與支撐，確保邊、端設施安全、穩定運行。為解決上述痛點問題，招商華軟信息有限公司依託「AI+雲」技術，構建智慧收費2.0版本，全面賦能路段的收費稽核、運營分析、運維管理、運行監測及基礎收費業務。

AI+雲，突破嘗試

招商華軟打造了統一的智慧收費雲平台，將收費業務及相關運管業務遷移上雲，高效實現各業務之間的多維協同管理。在該平台的賦能支撐下，還利用高智能的車道機器人為路段經營單位打造了無人收費站解決方案。
無人收費站是「AI+雲」場景化應用的突破性嘗試，是路段實現降本增效的實用舉措，也是智慧收費發展的必經階段。前端車道機器人的AI能力與雲端智慧收費雲的統籌能力相結合，極大提升了目前車道收費的服務價值。

無人收費，彰顯智能

車道機器人是無人收費站的智能化前端AI設備，整機通過集成車道收費所需的多種硬體模塊，輔以人機交互工程設計，藉助邊緣計算、智能語音、4G/5G等技術手段，實現收費站現場無人化自助收費和特情自動化處理。
無人收費站解決方案實現了前端設備智能化、現場支撐全面化、後台系統智慧化、運營投入經濟化。相對於傳統的無人收費模式，其具備以下突出能力：適用於多種車道應用場景的收費模式，如ETC收費、MTC收費、混合收費等，支持ETC卡、微信、支付寶、雲閃付等多種非現金支付手段，未來將具備接受現金支付的能力；集成人工智慧單元，支持與車主進行智能語音交互，在現場無人介入的情況下也能快速定位用戶問題，為車主提供便捷有效的客戶服務；同時，可大幅減少路段經營管理單位的人力成本支出。

示範應用，加速落地

目前，招商華軟智慧收費雲平台已經在招商公路廣西桂林公司及周邊路段落地應用，且運行效果良好，基本滿足了日常收費、監控、稽查分析和運維工作的需要，極大提升了路段的運管工作效率。佛山一環西龍收費站北行出口收費廣場已開通無人收費的機器人示範車道；哈大高速各條車道的車道機器人也已安裝完成並投入使用。
在實際的車道收費應用中，95%的收費業務均可以通過車道機器人的高智慧邏輯處理能力來完成。對於不到1%的需要現場處理的問題，可通過步兵式作業工具「綜合服務回控終端」提供服務。

2019年11月13日，交通運輸部辦公廳發布《全國高速公路視頻聯網監測工作實施方案》和《全國高速公路視頻聯網技術要求》，提出加快推進「可視、可測、可控、可服務」的高速公路運行監測體系建設，深入研究人工智慧等先進技術在視頻聯網監測領域的應用，在2021年6月實現智慧監測。視頻監控為運營管理效率和公共服務能力提升發揮了積極的作用，隨著海量視頻數據的不斷累積，如何實現實時檢測、動態監視、智能控制、及時服務、准確預測的智慧監測成為當前技術領域面臨的重要挑戰。山西交通職業技術學院的張海亮博士依託山西高速的視頻聯網建設，分享了AI技術在高速公路視頻雲聯網中的應用。

深度學習，大顯身手

從架構來看，高速公路視頻聯網採用雲、邊、端三層架構。其中，邊緣智能分析系統採用新一代視頻交通事件智能監測系統，具備隨時接入、實時分析、實時報警、准確率高等特點。隨著數據的不斷積累，系統運行時間越長，識別演算法越智能，檢測准確率越高。基於深度學習技術，系統可實現以下功能。
交通事件及交通流檢測：採用基於深度學習技術的多目標檢測、目標跟蹤演算法，通過接入高速視頻雲聯網的視頻數據，邊緣智能分析系統能夠實現道路擁堵、交通事故、車輛逆行、違規停車、行人闖入、拋灑物、變道、施工、煙火、團霧、佔用應急車道等交通事件，以及交通流量、交通參數等交通態勢的分析。車輛結構化分析：通過智能演算法，提取車輛特徵數據，實現車輛結構化分析，應用於車輛研判、違法處罰、逃費檢測、收費稽查等業務。視頻質量診斷：通過圖像識別演算法，進行視頻畫面質量診斷分析，巡檢評估外場設備狀態，及時發現設備問題，快速應對。

數據分析，高效管理

省級雲平台通過「AI+大數據」技術，融合路段視頻數據、邊緣智能分析系統的海量感知數據，通過海量數據模型訓練和深度學習，進行數據計算、數據分析、數據挖掘、綜合研判，實現智能監管、交通態勢分析、預測預警、應急處置等智慧監測應用。同時，通過數據門戶向外部系統和應用提供數據目錄、API、數據應用和可視化展示。
高速公路視頻聯網後的大數據分析不僅能夠實現行業運行態勢實時監測、預測預警，還能夠為行業運營管理決策提供科學依據，也能夠對職能和業務流程監管、分權分域管理、可視化業務展示提供數據支撐，提高運營管理效率。在邏輯架構上，基於AI的省級智能預警平台與省級視頻雲平台一同部署在省中心，基於前端信息採集終端設備、路段視頻上雲、視頻大數據智能分析應用平台，實現雲聯網視頻數據的融合應用。

試點山西，成效顯著

近些年來，山西高速一直積極開展高速公路智能運行監測相關研究，特別是對高速公路視頻聯網智能分析系統和平台做了大量基礎性工作。基於AI的智能平台在具體實際應用中取得了理想的效果。系統平台建設以最先進的高性能GPU集群為物理載體，首創分布式深度學習演算法及多任務神經網路模型，極大地提升了系統的精準性和並行效率，使系統具備極高的先進性，體現在以下4個方面。
（1）見多識廣，通過對海量訓練樣本的深度學習，以及隨著系統部署、應用的增加，系統准確性越來越高。（2）平台先進，系統採用了基於數據流的大數據計算引擎Yita，使用神經網路分布式訓練平台，提高了收斂速度，縮短了訓練時長，提高了模型迭代效率。（3）演算法超前，研究開發了多種演算法，能夠實現對交通事件、車輛信息的准確識別。（4）持續進化，在具體系統應用過程中，系統檢測結果通過人工確認後，不斷增加正負樣本，可以持續學習，不斷進化。

福建省高速公路信息 科技 有限公司的黃來榮高級工程師在會上分享了福建省基於人工智慧和物聯網的省級聯網收費運行監測系統方案。省界收費站取消後，ETC費顯系統進行了優化，福建省聯網收費系統整體運行平穩。聯網收費對運行監測依賴度高，主要體現為在線計費、狀態名單同步、全網最小費額下發、門架計費模塊升級等，存在點多面廣、監測內容多、設備種類復雜、運行監測要求高等難點。因此，需要有一套系統的工具對車道、門架、後端系統進行快速問題診斷，提高系統運維效率和准確性。福建省高速公路將原有的收費運維管理系統、ETC車道運行監測系統和ETC門架運行監測系統進行融合，已成功上線福建省高速公路聯網收費運行監測系統，保障了聯網收費各層級系統的正常運轉。

目標明確，功能完備

省級聯網收費運行監測系統建設主要圍繞以下4個目標：提升ETC客戶服務水平；保障單位和多省交易，實現「分段計費，出口統一收費」；促進廠商提升產品質量和售後服務水平；提高日常機電維護水平。
建設內容有：車道系統運行監測，包括車道設備監測、車道工控機監測、車道數據監測、車道交易監測；門架系統運行監測，包括ETC門架設備監測、門架主機監測、門架數據監測、車道交易監測；後端系統運行監測，包括後端設備監測、後端主機監測、後端應用監測、後端數據監測；系統告警，包括分級分類告警、嚴重告警置頂提示、告警推送；運行監測工具，包括系統升級類檢查工具、參數下發類檢查工具、故障診斷類檢查工具。

智能分析，科學預警

系統使用NumPy、Pandas和基於機器學習的scikits-learn等組件，可通過決策樹回歸演算法分析故障原因；通過k-means聚類演算法尋找離群點，分析並預測門架或車道 健康 狀態；通過樸素貝葉斯演算法預測設備故障，需提前進行設備養護，從而進行如下智能分析。
1、廠商主題分析按設備廠商進行分類，統計交易成功率、捕獲率、異常量等數據，促進設備廠商提供高品質產品、提升售後服務水平。2、用戶主題分析（1）同行介質狀態：提示OBU低電、鎖死、損壞或即將超出有效期待等。（2）充值提醒：當儲值卡低於用戶常規形成一定比例時進行充值提醒。（3）新狀態名單提醒：當用戶被列入狀態名單時進行提醒。（4）形成規律結合用戶服務：根據用戶的形成規律，提供路況信息、沿途服務（如服務區）信息等。（5）連續異常提醒：當某一OBU在車道和門架上異常交易達到某一閾值時進行用戶提醒，召回檢查。3、故障預測預警（1）車道系統故障預測：通行效率下降、異常交易比例提高可能預示著車道系統故障；車道車牌識別率下降可能預示著牌識故障或需要進行維護調優。（2）門架系統故障預警：門架異常交易比例提高、捕獲率降低通常預示著門架系統出現故障；某一車道的RSU或牌識捕獲率下降通常預示著該設備故障或需要進行及時維護。（3）設備與環境關聯預警：通過聚類分析或關聯因素分析，識別設備與環境的規律關系，如跳電與雷雨天氣的關系、車牌識別率與天氣的關系等。

隧道存在空間封閉、事故多發、處置困難、防控薄弱等痛點，亟待在現有技術基礎上開發新的隧道風險防控技術與裝置。在「新基建」的東風下，一套支持動態巡航、兼顧高精度與實時性的智能交通巡檢系統平台應運而生。重慶交通大學的馬慶祿副教授在會上對該平台進行了介紹，該平台能夠實現滲水檢測、裂縫檢測、隧道內環境檢測；實現交通事故巡檢，交通運行狀態、重要交通基礎設施以及交通量、車速等交通參數的實時檢測及分析處理。檢測精度均大於80%。

融合創新，提質升級

作為該平台的前端設備，隧道雲智能巡檢機器人融合了人工智慧、5G、虛擬現實、工業物聯網技術，依託高端 科技 手段，提質升級隧道智慧管養水平，積極響應國家的「新基建」政策。
隧道雲智能巡檢機器人採用邊緣人工智慧技術，與傳統的基於雲的計算方式相比，該技術在計算和信息生成源的物理接近性方面帶來了低延遲、能量高效、隱私保護、帶寬佔用減少、及時性和環境敏感性高等優勢，使隧道巡檢機器人感知更敏捷，風險識別與應急決策更智能。5G具有大帶寬、低延時的傳輸能力，平台建立基於邊緣設備的區域性高速容量5G傳輸網路，集成紅外熱像儀、激光/毫米波雷達、高清全景攝像機等各種尖端技術， 探索 5G網路在公路隧道中的應用示範。

智能巡檢，安全高效

雲智能巡檢機器人助力「新基建」與「交通強國」加速推進，實現路橋隧全天候、無人值守下的智能巡檢，可最大限度提高隧道安全性。相比傳統人工巡檢，其具有以下優勢：
（1）通過雲智能機器人將照明、通風、消防等機電系統網聯於一體，實現自適應聯控；（2）利用機器人配載激光雷達、熱像儀等感測器，對裂縫、滲漏等災害動態感知；（3）機器人可以第一時間抵達現場，實時遠程交通監控、應急救援與疏散指揮。

2020年一場突如其來的疫情對「新基建」提出了非常迫切的要求。疫情的遠程化、無接觸、智能化應對刺激了新的市場需求，倒逼傳統產業加快數字化轉型的步伐，智能交通的建設也因此成為城市發展實打實的剛需。作為「新基建」的主要內容，以人工智慧為代表的「雲大物移智」等新技術的深度融合碰撞，形成了新一代信息基礎設施的核心能力。交通AI化是大勢所趨，除本文所述內容，AI在城市公共交通、自動駕駛等領域同樣發揮了不容小覷的作用。在智慧高速領域，AI在雲、管、邊、端全面賦能，給收費、稽核、監控等應用場景帶來了全新升級，駛入高速，上橋入隧，無所不在。 科技 的迭代速度令人瞠目，5G浪潮迅猛來襲，流量的爆發將帶動數據處理分析能力的發展，人工智慧也將迎來新的機遇和挑戰。隨著新一代信息技術的飛速發展，條條大路都將被賦予強大的顛覆性力量，通向無邊無界的智能未來。

（原文刊載於2021年第3期《中國交通信息化》）

⑨ 視頻智能分析的詳細說明

前言
智能視頻分析，通過計算機實時分析視頻圖像，通過規則過濾，將違反設定規則的事件進行報警，通過視頻分析技術，可以真正對視頻監控系統效能發揮到最大，視頻監控系統真正由能看到變成能想到。改技術從60年代開始，科學界一直都在不斷完善，上海石安智能視頻分析立足業界最新技術，在不求功能最多原則下，力求自身提供的智能視頻分析儀的准確性達到業界最高水平，針對如何達到視頻分析高准確性，提出了一些自己的看法。
准確率、誤報率漏報率定義：
准確率：就是指設定分析規則後，捕捉的報警視頻均是視頻分析規則規定過濾的視頻報警圖像。簡單說就是准確發現。
誤報率：在沒有出現攀高、非法跨越、非法闖入、長時間滯留、打架斗毆、夜晚起床等實際行為下，視頻分析系統卻產生報警信號數量比率，稱為誤報率。
漏報率：在出現攀高、非法跨越、非法闖入、長時間滯留、打架斗毆、夜晚起床等實際情況下，視頻分析系統卻不產生報警信號數量比率，稱為漏報率。
准確率=1/(誤報率+漏報率)
影響視頻分析准確率要素：
影響視頻分析准確率的要素非常多，主要包括：
1、風吹動樹葉或物體產生晃動、包括攝像機本身的晃動；雪天色彩、雪花漂浮;雨滴水斑、積水反光；霧氣模糊等。
2、動態物體包括飛鳥在視頻中的飛舞，蚊子蜘蛛在鏡頭前的黑斑，甚至各種小動物（老鼠等）的干擾
3、光線變化：太陽從東升起在日落，光線變化非常復雜，另外物體移動產生的光影變化都是無法預期的。
4、海浪潮湧長生的潮漲潮落，水面波光粼粼等。
5、視頻分析演算法自身的缺陷：很多視頻分析演算法自身存在很多不確定性，就是在一些很好的環境下，都會產生不少的報警，說句實話，連視頻演算法開發者都無法發現和理解，因為很多邏輯語句集中在一起，潛在缺陷比比皆是。
6、視頻分析功能：在一些基礎功能如警戒線、警戒區域、視頻遮斷，這樣的准確率會高一些，高級功能：如夜晚起身、打架斗毆等視頻分析，能達到商用的，目前筆者掌握的信息，可能就上海石安智能可以達到要求。
視頻分析准確率遇到的最大挑戰
在智能視頻分析使用中，目前遇到最大困難，在一些警戒線或者警戒區域使用中，由於各種干擾因素的交集影響，產生的誤報率都是很高，很多視頻分析儀產品在努力降低漏報率時候，無法遏制誤報率大幅提升，一路視頻24小時內產生的誤報報警多得無法使用，綜合準確率始終無法提供，很多智能視頻分析系統(石安視頻分析）成為了給領導演示的擺設

⑩ 圖像視頻相似度演算法

前段時間公司項目用到了語音識別,圖像識別,視頻識別等,其實不能說是識別,應該說是相似度對比吧,畢竟相似度對比還上升不了到識別哈,等以後有了更深的理解再來討論修改下!這次就當做一個總結吧!

其實它的原理就是一個把需要的特徵總結在一個指紋碼裡面,進行降維成指紋碼,假如個指紋碼一模一樣,那兩張圖片就想似了.下面有寫怎麼編譯成唯一標識,再用漢明距離計算兩個指紋碼的相似度.

圖片是採用phash演算法,一共分為四步吧.

1.將圖片縮放到16*16大小,這是我們選擇的合適的大小,假如寬高不一樣,直接將其壓到16*16,去掉細節,只保留宏觀;

2.圖片一共是16*16的,共256個像素,我們將圖片進行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三種,從白到黑,一共分了255層;

3.灰度化之後將圖片進行DCT轉換(離散餘弦變化),因為為了識別有的圖片旋轉,這個DCT轉換是將圖片進行了一種壓縮演算法;

4.我們對這個演算法進行了優化,因為之前是計算像素的均值,我們為了更准確,我們取RGB,rgb一共分為255個像素,我們將255個像素分為16段,如果像素大於0-16記為0,17到32記為1,直到255,這樣就得到255位的二進制,這就是這張圖片的指紋碼.

得到唯一標識的指紋碼之後怎麼去計算像素度呢?

通過漢明距離比較兩個二進制距離,如果距離小於<10的話,我們就判定兩張圖片相似.如果兩個指紋碼(二進制)一模一樣,我們就判定兩個是一張圖片,或者類似;

視頻的話我們是通過ffmpeg(ff am pig),它是一個專門處理視頻的框架,可以從視頻中按針提取圖片.然後就按照圖片的相似度取對比了...