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突破技术壁垒,高重UltraVision呈现AI想象空间

随着经济的发展、城镇建设速度加快,导致城市中人口密集、流动人口增加,引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范等城市管理问题,视频图像在安保工作中的价值越来越凸显。然而,在目前的安防过程中,一旦发生特殊事件,无论事中的态势监测还是事发后的人工调阅方式都耗时耗力,大量视频未经梳理而流失,严重影响了监控系统的建设成效。

UltraVision

高重科技自主研发并交付的UltraVision视频结构化系统,有效地解决了这个难题。

UltraVision是一款融合了多种计算机视觉技术的智能视频分析系统,可实现视频或图片中内容的目标检测和目标分割,提取目标的属性以及整体特征,并提供图片检索功能。

在安防领域与人脸识别相辅相成,解决了实际应用场景中摄像头无法保证任何情况下都能拍摄到清晰人脸,以及跨摄像头寻人的难题。

1

拥有卓越的识别能力

·识别准确率高

对象识别的漏检率低于1%,对象识别的准确率达到98%以上,目前该项指标处于业界领先水平。

·识别抗干扰性强

支持超分辨率情况下的对象识别,在暗光、侧脸、低头、背影等情况下,依然可以准确识别出对象。相对于人脸识别等技术来说,应用领域更广泛,抗干扰能力更强。

·多种属性结果

可以实时动态地识别视频中对象的各种属性:

人物:

人脸:性别、年龄、表情

衣着:款式、颜色

动作:姿态、行为、速度、轨迹

车辆:

车牌:地域、靓号

车型:品牌、款式、颜色、年份

人员:安全带、打电话

标识:保险、挂件、改装

行驶:速度、方向、轨迹、违章

物体:

名称、类别、品牌、颜色、纹理、材质

2

目标跟踪能力强

UltraVision可以实现同一摄像头下的多目标实时跟踪,并能在出现遮挡、对象角度变化、光线变化等情况下,依然保持精准的目标跟踪效果。

3

目标属性提取

通过对实时视频流的分析,对识别出的每一个对象的属性进行分析。例如下图,对于车辆可以提取车型、颜色、型号、年份、车牌等信息;对于人物可以提取年龄、性别、穿戴、着装、颜色等信息。并且可以根据客户的需求,不断扩展定制化的属性。

4

行人重识别

行人重识别技术是跨摄像头跟踪中解决目标因为视野丢失(跨摄像头)后再匹配起来的最直接(甚至可以说是唯一)的方法,是单摄像头中多目标和单目标跟踪的一种非常有效的特征。即跟踪目标从一个摄像头视野中消失,或移动到另一个摄像头视野中时,能够将其识别为同一个人。这对于目标轨迹的追踪起到了关键的作用。

未来,UltraVision还将在商业楼宇、智能社区、文化娱乐产业等众多领域发挥巨大的作用,结合大数据分析能力极大地提升视频后处理的效率,全方位助力我国智慧城市的建设。

-THE END-

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180503G0ZENZ00?refer=cp_1026
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