视频诊断算法

① 什么是视频编码的算法 它有哪几种典型的算法 试比较各种典型的视频编码算法。 谢谢了！

1、无声时代的FLC FLC、FLI是Autodesk开发的一种视频格式，仅仅支持256色，但支持色彩抖动技术，因此在很多情况下很真彩视频区别不是很大，不支持音频信号，现在看来这种格式已经毫无用处，但在没有真彩显卡没有声卡的DOS时代确实是最好的也是唯一的选择。最重要的是，Autodesk的全系列的动画制作软件都提供了对这种格式的支持，包括着名的3D Studio X，因此这种格式代表了一个时代的视频编码水平。直到今日，仍旧有不少视频编辑软件可以读取和生成这种格式。但毕竟廉颇老矣，这种格式已经被无情的淘汰。 2、载歌载舞的AVI AVI——Audio Video Interleave，即音频视频交叉存取格式。1992年初Microsoft公司推出了AVI技术及其应用软件VFW（Video for Windows）。在AVI文件中，运动图像和伴音数据是以交织的方式存储，并独立于硬件设备。这种按交替方式组织音频和视像数据的方式可使得读取视频数据流时能更有效地从存储媒介得到连续的信息。构成一个AVI文件的主要参数包括视像参数、伴音参数和压缩参数等。AVI文件用的是AVI RIFF形式，AVI RIFF形式由字串“AVI”标识。所有的AVI文件都包括两个必须的LIST块。这些块定义了流和数据流的格式。AVI文件可能还包括一个索引块。 只要遵循这个标准，任何视频编码方案都可以使用在AVI文件中。这意味着AVI有着非常好的扩充性。这个规范由于是由微软制定，因此微软全系列的软件包括编程工具VB、VC都提供了最直接的支持，因此更加奠定了AVI在PC上的视频霸主地位。由于AVI本身的开放性，获得了众多编码技术研发商的支持，不同的编码使得AVI不断被完善，现在几乎所有运行在PC上的通用视频编辑系统，都是以支持AVI为主的。AVI的出现宣告了PC上哑片时代的结束，不断完善的AVI格式代表了多媒体在PC上的兴起。 说到AVI就不能不提起英特尔公司的Indeo video系列编码，Indeo编码技术是一款用于PC视频的高性能的、纯软件的视频压缩/解压解决方案。Indeo音频软件能提供高质量的压缩音频，可用于互联网、企业内部网和多媒体应用方案等。它既能进行音乐压缩也能进行声音压缩，压缩比可达8:1而没有明显的质量损失。Indeo技术能帮助您构建内容更丰富的多媒体网站。目前被广泛用于动态效果演示、游戏过场动画、非线性素材保存等用途，是目前使用最广泛的一种AVI编码技术。现在Indeo编码技术及其相关软件产品已经被Ligos Technology 公司收购。随着MPEG的崛起，Indeo面临着极大的挑战。 3、容量与质量兼顾的MPEG系列编码 和AVI相反，MPEG不是简单的一种文件格式，而是编码方案。 MPEG-1（标准代号ISO/IEC11172）制定于1991年底，处理的是标准图像交换格式（standard interchange format，SIF）或者称为源输入格式（Source Input Format，SIF）的多媒体流。是针对1.5Mbps以下数据传输率的数字存储媒质运动图像及其伴音编码（MPEG-1 Audio,标准代号ISO/IEC 11172-3）的国际标准,伴音标准后来衍生为今天的MP3编码方案。MPEG-1规范了PAL制（352*288，25帧/S）和NTSC制（为352*240，30帧/S）模式下的流量标准， 提供了相当于家用录象系统（VHS）的影音质量，此时视频数据传输率被压缩至1.15Mbps,其视频压缩率为26∶1。使用MPEG-1的压缩算法，可以把一部120分钟长的多媒体流压缩到1.2GB左右大小。常见的VCD就是MPEG-1编码创造的杰作。MPEG-1编码也不一定要按PAL/NTSC规范的标准运行，你可以自由设定影像尺寸和音视频流量。随着光头拾取精度的提高，有人把光盘的信息密度加大，并适度降低音频流流量，于是出现了只要一张光盘就存放一部电影的DVCD。DVCD碟其实是一种没有行业标准，没有国家标准，更谈不上是国际标准的音像产品。 当VCD开始向市场普及时，电脑正好进入了486时代，当年不少朋友都梦想拥有一块硬解压卡，来实现在PC上看VCD的夙愿，今天回过头来看看，觉得真有点不可思议，但当时的现状就是486

② 抖音快手B站等平台视频检测机制和规避方法

所有的文件都有自己的MD5值, 可以确定文件的身份信息, 类似我们的身份证.

当一个视频上传到各大平台后, 平台会读取文件的MD5值, 然后和数据库中已存在的MD5值做对比, 如果在数据库中找到了上传视频的MD5值则判断抄袭, 没找到则放行, 并储存该文件的MD5值.

所有平台都会使用.

破解方法: 使用修改MD5的软件进行修改.

这里推荐一个在线的MD5修改工具, 可以实现任意文件的MD5值修改, 随用随走.

在线MD5修改工具

经过上面的MD5检测, 可以筛选掉大部分重复视频, 但还有一些人通过修改视频的MD5值, 从而规避MD5的检测, 这时候就要用到第二种检测方式: 关键帧检测 .

视频是由连续播放的图片构成, 每张图片称为一帧, 平台会抽取其中的几张图片, 然后对抽取的图片做MD5检测, 从而判断视频是否重复.

关键帧检测只有大平台才会使用.

破解方法: 二次剪辑.

这种检测需要用到人工智能算法, 种类很多, 我这里以一个低级的人工算法作为例子:

以上就是一个非常简单的人工算法, 可以看出非常复杂, 基本没平台会使用, 我们可以忽略.

破解方法: 不用考虑.

如果有高手规避了以上三种检测方法, 各大平台还有一个终极武器: 人工检测 ! .

人工检测有两种情况:

如果你不是搬运大V的或特别火的视频, 基本上不用担心, 如果被抓就只能自认倒霉.

破解方法: 无法破解!

以上就是各大平台对视频的检测机制, 其实我们只要考虑MD5检测和关键帧检测就行了, 剩下的完全不用考虑.

原文地址: https://heshe.com/325.html

③ 关于视频质量评价算法的

你好，在视频质量评价领域，所谓的结构相似度SSIM是一种全参考（Full-Rerence）视频质量评价算法。而全参考评价算法必须同时知道原始视频和失真视频。也就是说你想计算结构相似度，就得先找到两个视频，一个原始的，一个受损的，（要是仅仅为了测试算法也可以随便找俩），然后逐帧计算原始视频各帧同受损视频相应帧的SSIM，最后加权平均。
同学如果你需要计算视频的“结构相似度”指标，一般就是我上面说的那样，如果你只是想找到一种不需要原始视频的质量评价方法，推荐你网络LIVE VIDEO DATABASE或者LIVE IMAGE DATABSE，那里面好多算法，你随便下一个试试就好了。

虽然晚了一年多，还是希望能帮到你，如果你还有其他问题可以联系我，不要私信，我的日常邮箱[email protected]，我目前就是研究这方面的。

④ 电子警察里面，什么是视频检测视频检测算法是什么有什么用

要是我没记错的话物理课上说过，电子警察视频检测分为两步，一步为测速，一步为拍照。测速部分就是发出不可见光，通过测算车辆通过光的时间和距离来判断出速度。同时拍照一起进行，对违法情况进行记录。视频的话也能够得到即时道路情况，对于突发状况和救援以及制止犯罪有很好的作用。

⑤ 视频上热门推荐算法视频质量评估

模拟热门视频推荐算法为视频打分，评估一个视频的质量，可以从机器审核的角度，为我们筛选出高质量的视频，从视频自身而言，有利于短视频平台将视频推送热门的可能性，因此对提升视频上热门的机会有很大的帮助。

首先我们在手机上安装应用程序“王者剪辑app”，启动应用并进入智能创作模块中的“视频评估”功能，

导入需要评估的视频，然后点击界面右上角的对勾按钮，

软件就会根据人工智能视频评估算法对视频进行评估打分，还会对视频中存在的问题提示，我们可以根据评估结果对视频进行改进和重新编码等操作。

总结一下操作步骤，

第一步，安装“王者剪辑app”，

第二步，进入“视频评估”功能，

第三步，导入需要评估的视频，

第四步，点击对勾按钮完成评估打分。

视频评估对短视频上热门有较大帮助，小伙伴们赶紧去试一下吧。

⑥ 大数据能检测关键字,图片和视频如何检测

大数据或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。”维基网络对大数据的定义将大数据的特点阐释得非常清晰：“海量”和“非结构化”。这两个特点在视频监控行业尤为突出，如何在“海量”和“非结构化”的监控视频数据中快速找到对人们有用的信息变的尤为重要。

正是基于上述思考，视频检索技术应运而生。视频检索主要是依赖于视频算法对视频进行预处理，通过对视频内容进行结构化处理，提取出视频内容中的有效信息，进行标记或者相关处理后，人后可以通过各种属性描述进行快速检索。因此视频检索最主要的是利用视频检测算法对视频进行结构化描述，目前已经在相应的产品中得到应用的算法主要有以下几种：行为分析算法、车牌识别算法、车辆颜色识别算法、车标识别算法、车型识别算法、人脸检测识别算法、人体特征识别算法等。其中人体特征识别又包括人的年龄、性别、身高、衣服颜色、是否戴眼镜等特征信息的识别。视频检索技术在安防领域的重要作用是毋庸置疑的，其可以快速地从海量的数以万计的监控录像中，找到有用的关键信息，将为视频监控带来革命性的影响。

在视频检索技术出现之前，海量视频的分析一直是困扰人们的一个难题。据南方都市报报道，一个也门商人在广州打的丢行李，广州交通委花了两天的时间才从海量的出租车GPS信息和交通监控视频找到丢失的行李。面对如此多的监控数据，去寻找到证据和线索，无异于大海捞针，但目前的现实情况通常是被迫使用人海战术进行查看。一个案件的审看需要更为广泛的查看相关的摄像机视频，所审看的视频量时常达到数百上千小时。在目前的人工查看模式下，传统的方法需要从头到尾顺序播放，往往需要数倍于原始视频的时间才能审看完成，因此需要大量人员审看。为了规避遗漏和误差，很多刑侦队采用加大人力投入的方法，但是这种办法既影响了破案进度和效率，又使得工作人员疲惫不堪。如果有视频检索技术对视频中运动的物体等进行检索和排除，就能比较大的提高办案效率。

⑦ 视频特效检测算法

将所有的视频分为三种：1）只包含简单的cut，两种算法都能检测出来；2）包含了溶解和镜头运动，传统检测强度的算法无法识别，但基于本文方法的算法可以work；3）两种算法都无法检测的复杂镜头，包括有丰富光影变化的商业广告等

结论本文的方法在检测溶解上效果很好

⑧ AI驶入“高速路”：交通AI化的应用场景与实例

作者：崔雪薇

《中国交通信息化》记者 崔雪薇当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆性的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应。
作为“新基建”大潮的重要抓手，智能交通领域备受瞩目，人工智能、5G、工业互联网等数字化技术为交通带来的发展理念、管理模式和服务体验迎来了全局“智变”。如今，各地高速公路的智慧建设如火如荼，随着全国高速公路正式迈进“一张网”运营时代，AI在高速路上的应用，驶入了高速发展阶段。本文结合第二十二届中国高速公路信息化大会上的经验分享，对人工智能在智慧高速上的融合应用进行了简单梳理。

随着撤站工作的圆满收官，全国高速公路实现了“一张网”运营。在此形势下，路段经营单位对运营管理产生了新的诉求：（1）希望在技术、服务、管控、协同等方面进一步突破，推进少人、无人化的“高效经济”收费场景实现；（2）既要实现路段的精细化管理，又要做到通行费应收尽收，确保自身权益；（3）路段海量、多元的路网设备、设施急需智能化、自动化技术的保障与支撑，确保边、端设施安全、稳定运行。为解决上述痛点问题，招商华软信息有限公司依托“AI+云”技术，构建智慧收费2.0版本，全面赋能路段的收费稽核、运营分析、运维管理、运行监测及基础收费业务。

AI+云，突破尝试

招商华软打造了统一的智慧收费云平台，将收费业务及相关运管业务迁移上云，高效实现各业务之间的多维协同管理。在该平台的赋能支撑下，还利用高智能的车道机器人为路段经营单位打造了无人收费站解决方案。
无人收费站是“AI+云”场景化应用的突破性尝试，是路段实现降本增效的实用举措，也是智慧收费发展的必经阶段。前端车道机器人的AI能力与云端智慧收费云的统筹能力相结合，极大提升了目前车道收费的服务价值。

无人收费，彰显智能

车道机器人是无人收费站的智能化前端AI设备，整机通过集成车道收费所需的多种硬件模块，辅以人机交互工程设计，借助边缘计算、智能语音、4G/5G等技术手段，实现收费站现场无人化自助收费和特情自动化处理。
无人收费站解决方案实现了前端设备智能化、现场支撑全面化、后台系统智慧化、运营投入经济化。相对于传统的无人收费模式，其具备以下突出能力：适用于多种车道应用场景的收费模式，如ETC收费、MTC收费、混合收费等，支持ETC卡、微信、支付宝、云闪付等多种非现金支付手段，未来将具备接受现金支付的能力；集成人工智能单元，支持与车主进行智能语音交互，在现场无人介入的情况下也能快速定位用户问题，为车主提供便捷有效的客户服务；同时，可大幅减少路段经营管理单位的人力成本支出。

示范应用，加速落地

目前，招商华软智慧收费云平台已经在招商公路广西桂林公司及周边路段落地应用，且运行效果良好，基本满足了日常收费、监控、稽查分析和运维工作的需要，极大提升了路段的运管工作效率。佛山一环西龙收费站北行出口收费广场已开通无人收费的机器人示范车道；哈大高速各条车道的车道机器人也已安装完成并投入使用。
在实际的车道收费应用中，95%的收费业务均可以通过车道机器人的高智慧逻辑处理能力来完成。对于不到1%的需要现场处理的问题，可通过步兵式作业工具“综合服务回控终端”提供服务。

2019年11月13日，交通运输部办公厅发布《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频联网技术要求》，提出加快推进“可视、可测、可控、可服务”的高速公路运行监测体系建设，深入研究人工智能等先进技术在视频联网监测领域的应用，在2021年6月实现智慧监测。视频监控为运营管理效率和公共服务能力提升发挥了积极的作用，随着海量视频数据的不断累积，如何实现实时检测、动态监视、智能控制、及时服务、准确预测的智慧监测成为当前技术领域面临的重要挑战。山西交通职业技术学院的张海亮博士依托山西高速的视频联网建设，分享了AI技术在高速公路视频云联网中的应用。

深度学习，大显身手

从架构来看，高速公路视频联网采用云、边、端三层架构。其中，边缘智能分析系统采用新一代视频交通事件智能监测系统，具备随时接入、实时分析、实时报警、准确率高等特点。随着数据的不断积累，系统运行时间越长，识别算法越智能，检测准确率越高。基于深度学习技术，系统可实现以下功能。
交通事件及交通流检测：采用基于深度学习技术的多目标检测、目标跟踪算法，通过接入高速视频云联网的视频数据，边缘智能分析系统能够实现道路拥堵、交通事故、车辆逆行、违规停车、行人闯入、抛洒物、变道、施工、烟火、团雾、占用应急车道等交通事件，以及交通流量、交通参数等交通态势的分析。车辆结构化分析：通过智能算法，提取车辆特征数据，实现车辆结构化分析，应用于车辆研判、违法处罚、逃费检测、收费稽查等业务。视频质量诊断：通过图像识别算法，进行视频画面质量诊断分析，巡检评估外场设备状态，及时发现设备问题，快速应对。

数据分析，高效管理

省级云平台通过“AI+大数据”技术，融合路段视频数据、边缘智能分析系统的海量感知数据，通过海量数据模型训练和深度学习，进行数据计算、数据分析、数据挖掘、综合研判，实现智能监管、交通态势分析、预测预警、应急处置等智慧监测应用。同时，通过数据门户向外部系统和应用提供数据目录、API、数据应用和可视化展示。
高速公路视频联网后的大数据分析不仅能够实现行业运行态势实时监测、预测预警，还能够为行业运营管理决策提供科学依据，也能够对职能和业务流程监管、分权分域管理、可视化业务展示提供数据支撑，提高运营管理效率。在逻辑架构上，基于AI的省级智能预警平台与省级视频云平台一同部署在省中心，基于前端信息采集终端设备、路段视频上云、视频大数据智能分析应用平台，实现云联网视频数据的融合应用。

试点山西，成效显着

近些年来，山西高速一直积极开展高速公路智能运行监测相关研究，特别是对高速公路视频联网智能分析系统和平台做了大量基础性工作。基于AI的智能平台在具体实际应用中取得了理想的效果。系统平台建设以最先进的高性能GPU集群为物理载体，首创分布式深度学习算法及多任务神经网络模型，极大地提升了系统的精准性和并行效率，使系统具备极高的先进性，体现在以下4个方面。
（1）见多识广，通过对海量训练样本的深度学习，以及随着系统部署、应用的增加，系统准确性越来越高。（2）平台先进，系统采用了基于数据流的大数据计算引擎Yita，使用神经网络分布式训练平台，提高了收敛速度，缩短了训练时长，提高了模型迭代效率。（3）算法超前，研究开发了多种算法，能够实现对交通事件、车辆信息的准确识别。（4）持续进化，在具体系统应用过程中，系统检测结果通过人工确认后，不断增加正负样本，可以持续学习，不断进化。

福建省高速公路信息 科技 有限公司的黄来荣高级工程师在会上分享了福建省基于人工智能和物联网的省级联网收费运行监测系统方案。省界收费站取消后，ETC费显系统进行了优化，福建省联网收费系统整体运行平稳。联网收费对运行监测依赖度高，主要体现为在线计费、状态名单同步、全网最小费额下发、门架计费模块升级等，存在点多面广、监测内容多、设备种类复杂、运行监测要求高等难点。因此，需要有一套系统的工具对车道、门架、后端系统进行快速问题诊断，提高系统运维效率和准确性。福建省高速公路将原有的收费运维管理系统、ETC车道运行监测系统和ETC门架运行监测系统进行融合，已成功上线福建省高速公路联网收费运行监测系统，保障了联网收费各层级系统的正常运转。

目标明确，功能完备

省级联网收费运行监测系统建设主要围绕以下4个目标：提升ETC客户服务水平；保障单位和多省交易，实现“分段计费，出口统一收费”；促进厂商提升产品质量和售后服务水平；提高日常机电维护水平。
建设内容有：车道系统运行监测，包括车道设备监测、车道工控机监测、车道数据监测、车道交易监测；门架系统运行监测，包括ETC门架设备监测、门架主机监测、门架数据监测、车道交易监测；后端系统运行监测，包括后端设备监测、后端主机监测、后端应用监测、后端数据监测；系统告警，包括分级分类告警、严重告警置顶提示、告警推送；运行监测工具，包括系统升级类检查工具、参数下发类检查工具、故障诊断类检查工具。

智能分析，科学预警

系统使用NumPy、Pandas和基于机器学习的scikits-learn等组件，可通过决策树回归算法分析故障原因；通过k-means聚类算法寻找离群点，分析并预测门架或车道 健康 状态；通过朴素贝叶斯算法预测设备故障，需提前进行设备养护，从而进行如下智能分析。
1、厂商主题分析按设备厂商进行分类，统计交易成功率、捕获率、异常量等数据，促进设备厂商提供高品质产品、提升售后服务水平。2、用户主题分析（1）同行介质状态：提示OBU低电、锁死、损坏或即将超出有效期待等。（2）充值提醒：当储值卡低于用户常规形成一定比例时进行充值提醒。（3）新状态名单提醒：当用户被列入状态名单时进行提醒。（4）形成规律结合用户服务：根据用户的形成规律，提供路况信息、沿途服务（如服务区）信息等。（5）连续异常提醒：当某一OBU在车道和门架上异常交易达到某一阈值时进行用户提醒，召回检查。3、故障预测预警（1）车道系统故障预测：通行效率下降、异常交易比例提高可能预示着车道系统故障；车道车牌识别率下降可能预示着牌识故障或需要进行维护调优。（2）门架系统故障预警：门架异常交易比例提高、捕获率降低通常预示着门架系统出现故障；某一车道的RSU或牌识捕获率下降通常预示着该设备故障或需要进行及时维护。（3）设备与环境关联预警：通过聚类分析或关联因素分析，识别设备与环境的规律关系，如跳电与雷雨天气的关系、车牌识别率与天气的关系等。

隧道存在空间封闭、事故多发、处置困难、防控薄弱等痛点，亟待在现有技术基础上开发新的隧道风险防控技术与装置。在“新基建”的东风下，一套支持动态巡航、兼顾高精度与实时性的智能交通巡检系统平台应运而生。重庆交通大学的马庆禄副教授在会上对该平台进行了介绍，该平台能够实现渗水检测、裂缝检测、隧道内环境检测；实现交通事故巡检，交通运行状态、重要交通基础设施以及交通量、车速等交通参数的实时检测及分析处理。检测精度均大于80%。

融合创新，提质升级

作为该平台的前端设备，隧道云智能巡检机器人融合了人工智能、5G、虚拟现实、工业物联网技术，依托高端 科技 手段，提质升级隧道智慧管养水平，积极响应国家的“新基建”政策。
隧道云智能巡检机器人采用边缘人工智能技术，与传统的基于云的计算方式相比，该技术在计算和信息生成源的物理接近性方面带来了低延迟、能量高效、隐私保护、带宽占用减少、及时性和环境敏感性高等优势，使隧道巡检机器人感知更敏捷，风险识别与应急决策更智能。5G具有大带宽、低延时的传输能力，平台建立基于边缘设备的区域性高速容量5G传输网络，集成红外热像仪、激光/毫米波雷达、高清全景摄像机等各种尖端技术， 探索 5G网络在公路隧道中的应用示范。

智能巡检，安全高效

云智能巡检机器人助力“新基建”与“交通强国”加速推进，实现路桥隧全天候、无人值守下的智能巡检，可最大限度提高隧道安全性。相比传统人工巡检，其具有以下优势：
（1）通过云智能机器人将照明、通风、消防等机电系统网联于一体，实现自适应联控；（2）利用机器人配载激光雷达、热像仪等传感器，对裂缝、渗漏等灾害动态感知；（3）机器人可以第一时间抵达现场，实时远程交通监控、应急救援与疏散指挥。

2020年一场突如其来的疫情对“新基建”提出了非常迫切的要求。疫情的远程化、无接触、智能化应对刺激了新的市场需求，倒逼传统产业加快数字化转型的步伐，智能交通的建设也因此成为城市发展实打实的刚需。作为“新基建”的主要内容，以人工智能为代表的“云大物移智”等新技术的深度融合碰撞，形成了新一代信息基础设施的核心能力。交通AI化是大势所趋，除本文所述内容，AI在城市公共交通、自动驾驶等领域同样发挥了不容小觑的作用。在智慧高速领域，AI在云、管、边、端全面赋能，给收费、稽核、监控等应用场景带来了全新升级，驶入高速，上桥入隧，无所不在。 科技 的迭代速度令人瞠目，5G浪潮迅猛来袭，流量的爆发将带动数据处理分析能力的发展，人工智能也将迎来新的机遇和挑战。随着新一代信息技术的飞速发展，条条大路都将被赋予强大的颠覆性力量，通向无边无界的智能未来。

（原文刊载于2021年第3期《中国交通信息化》）

⑨ 视频智能分析的详细说明

前言
智能视频分析，通过计算机实时分析视频图像，通过规则过滤，将违反设定规则的事件进行报警，通过视频分析技术，可以真正对视频监控系统效能发挥到最大，视频监控系统真正由能看到变成能想到。改技术从60年代开始，科学界一直都在不断完善，上海石安智能视频分析立足业界最新技术，在不求功能最多原则下，力求自身提供的智能视频分析仪的准确性达到业界最高水平，针对如何达到视频分析高准确性，提出了一些自己的看法。
准确率、误报率漏报率定义：
准确率：就是指设定分析规则后，捕捉的报警视频均是视频分析规则规定过滤的视频报警图像。简单说就是准确发现。
误报率：在没有出现攀高、非法跨越、非法闯入、长时间滞留、打架斗殴、夜晚起床等实际行为下，视频分析系统却产生报警信号数量比率，称为误报率。
漏报率：在出现攀高、非法跨越、非法闯入、长时间滞留、打架斗殴、夜晚起床等实际情况下，视频分析系统却不产生报警信号数量比率，称为漏报率。
准确率=1/(误报率+漏报率)
影响视频分析准确率要素：
影响视频分析准确率的要素非常多，主要包括：
1、风吹动树叶或物体产生晃动、包括摄像机本身的晃动；雪天色彩、雪花漂浮;雨滴水斑、积水反光；雾气模糊等。
2、动态物体包括飞鸟在视频中的飞舞，蚊子蜘蛛在镜头前的黑斑，甚至各种小动物（老鼠等）的干扰
3、光线变化：太阳从东升起在日落，光线变化非常复杂，另外物体移动产生的光影变化都是无法预期的。
4、海浪潮涌长生的潮涨潮落，水面波光粼粼等。
5、视频分析算法自身的缺陷：很多视频分析算法自身存在很多不确定性，就是在一些很好的环境下，都会产生不少的报警，说句实话，连视频算法开发者都无法发现和理解，因为很多逻辑语句集中在一起，潜在缺陷比比皆是。
6、视频分析功能：在一些基础功能如警戒线、警戒区域、视频遮断，这样的准确率会高一些，高级功能：如夜晚起身、打架斗殴等视频分析，能达到商用的，目前笔者掌握的信息，可能就上海石安智能可以达到要求。
视频分析准确率遇到的最大挑战
在智能视频分析使用中，目前遇到最大困难，在一些警戒线或者警戒区域使用中，由于各种干扰因素的交集影响，产生的误报率都是很高，很多视频分析仪产品在努力降低漏报率时候，无法遏制误报率大幅提升，一路视频24小时内产生的误报报警多得无法使用，综合准确率始终无法提供，很多智能视频分析系统(石安视频分析）成为了给领导演示的摆设

⑩ 图像视频相似度算法

前段时间公司项目用到了语音识别,图像识别,视频识别等,其实不能说是识别,应该说是相似度对比吧,毕竟相似度对比还上升不了到识别哈,等以后有了更深的理解再来讨论修改下!这次就当做一个总结吧!

其实它的原理就是一个把需要的特征总结在一个指纹码里面,进行降维成指纹码,假如个指纹码一模一样,那两张图片就想似了.下面有写怎么编译成唯一标识,再用汉明距离计算两个指纹码的相似度.

图片是采用phash算法,一共分为四步吧.

1.将图片缩放到16*16大小,这是我们选择的合适的大小,假如宽高不一样,直接将其压到16*16,去掉细节,只保留宏观;

2.图片一共是16*16的,共256个像素,我们将图片进行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三种,从白到黑,一共分了255层;

3.灰度化之后将图片进行DCT转换(离散余弦变化),因为为了识别有的图片旋转,这个DCT转换是将图片进行了一种压缩算法;

4.我们对这个算法进行了优化,因为之前是计算像素的均值,我们为了更准确,我们取RGB,rgb一共分为255个像素,我们将255个像素分为16段,如果像素大于0-16记为0,17到32记为1,直到255,这样就得到255位的二进制,这就是这张图片的指纹码.

得到唯一标识的指纹码之后怎么去计算像素度呢?

通过汉明距离比较两个二进制距离,如果距离小于<10的话,我们就判定两张图片相似.如果两个指纹码(二进制)一模一样,我们就判定两个是一张图片,或者类似;

视频的话我们是通过ffmpeg(ff am pig),它是一个专门处理视频的框架,可以从视频中按针提取图片.然后就按照图片的相似度取对比了...