[00972404]复杂条件下的监控视频分析关键技术及产业化应用

视频监控是安全防范系统的重要组成部分，平安中国建设已为大规模视频分析打下了良好的设施基础。随着社会经济的飞速发展和科学技术的进步，视频监控系统广泛应用于许多场合，然而，视频监控的规模化应用致使通过人的因素去辨别很难做到万无一失，尤其当监控环境极度复杂条件下(可视条件有限、目标数据分布有限、通信带宽受限)，监控目标看不清、分析结果算不准、事件关联看不透，这些挑战已成为影响全天候视频分析的瓶颈。针对复杂环境下视频目标的"定位不精"、"识别不准"、"理解不透"等问题，该项目通过对动态视频目标的精准定位分割、低质数据的智能识别以及视频内容的事件不确定知识图谱构建，实现了复杂条件下监控视频的智能分析，大大提升了视频监控的效果和质量，避免了危险事件的发生。经过多年的持续努力，取得了一系列关键技术突破。主要创新点如下： 1.复杂环境下基于空间拓扑约束的视频目标精准定位与分割技术：针对暴风雨雪雾等环境强干扰下的视频清晰度差、目标模糊的难点，提出了空间邻域隶属度约束的模糊聚类方法，实现了强干扰条件下的视频目标提取技术，提出了分层惯性约束的光流计算模型实现视频目标的动态捕捉技术，完成了多变化场景下的动态视频目标的智能检测。 2.动态低质数据的稀疏表示和深度神经网络学习的视频目标智能识别技术：针对动态视频目标易受复杂环境干扰，首次提出了低秩分解稀疏表示人脸识别方法，解决了光照、遮挡、小样本等低质人脸识别问题；提出了基于深度神经网络的局部特征度量学习方法，解决了行人识别问题，实现了低质视频目标的智能识别，为视频智能分析提供有效技术手段。 3.多源视频流协同分析与知识图谱构建技术：针对数据传输带宽限制，提出了自动编码视频带宽智能调节技术，调节多路视频传输带宽的智能选择；针对多源视频信息的语义分析，创新地提出了一种人机混合的事件不确定知识图谱的构建方法，对视频识别的内容做关联推理，为关注的视频事件提供分析依据。 应用该项目的关键技术，研制了具有完全自主知识产权的监控视频智能分析系统，达到国内领先、国际先进，成功实现产业化。在公安部、江西省、吉林省、青海省等几十家安保消防单位推广应用，提高了视频源的实时分析能力，有效避免信息遗漏，使各种高风险行为发生之初就被发现，大大提高视频监控的效果和质量，有效降低监控工作人员的工作强度，有力地推动了该领域的技术进步，取得显著的经济和社会效益。 该项目的创新技术应用于"视频会议系统"，该系统在2014年APEC会议、2015博鳌亚洲论坛、2017金砖会等重大活动中的安保方面起着重要作用，过去连续三年市场占有率排名第一，达到21.9％。近三年新增收入11.25亿元，新增利润3867万元，新增税收5240万元。发表高水平学术论文60余篇，引用近700次；申请发明专利25项，其中18项已获授权；获得软件著作权9项。