近日，抖音上線了全新功能——以視頻搜視頻。該技術(shù)運用了AI技術(shù)的新功能，用一個視頻內(nèi)的單幀畫面，對比其他視頻內(nèi)的幀，找到其他對應(yīng)的視頻。相比于過去的以圖搜圖，視頻搜視頻的檢索運算量明顯升級。

在社會高速發(fā)展的今天，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)催生出人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等信息技術(shù)，也催生出了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技等優(yōu)秀的初創(chuàng)企業(yè)，也為同樣海量增長的智能視頻信息檢索帶來了新的曙光。隨著中國第一個智能視頻分析方面的國家標準GB／T30147－2013《安防監(jiān)控視頻實時智能分析設(shè)備技術(shù)要求》的發(fā)布，智能視頻檢索技術(shù)逐漸進入人們的視線里。傳統(tǒng)的視頻檢索方法主要“人海戰(zhàn)術(shù)”，效率十分低下。主要原因是人類的生理局限，長時間專注于單一視頻畫面，容易造成人注意力低下，產(chǎn)生視覺疲勞，嚴重影響審看效率。其次因為人眼無法克服誤差，人眼的視覺疲勞極易忽略重要的目標線索，因此，一段視頻往往需要花費更多的時間進行重復審看，大大增加了工作量，并且仍無法完全避免遺漏和誤差。

但隨著近幾年智能視頻分析技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻檢索技術(shù)的出現(xiàn)則把人從單調(diào)、繁瑣的任務(wù)中解放出來，利用視頻分割、自動數(shù)字化、語音識別、鏡頭檢測、關(guān)鍵幀抽取、內(nèi)容自動關(guān)聯(lián)、視頻結(jié)構(gòu)化等技術(shù)，以圖像處理、模式識別、計算機視覺、圖像理解等領(lǐng)域的知識為基礎(chǔ)，通過自動化的智能分析預(yù)處理，將毫無邏輯的視頻內(nèi)容進行梳理。從根本上看，視頻檢索技術(shù)應(yīng)用于安防監(jiān)控等都是以智能視頻分析技術(shù)為基礎(chǔ)，智能視頻分析技術(shù)利用計算機圖像視覺分析技術(shù)，通過將場景中背景和目標分離進而分析并追蹤在攝像機場景內(nèi)出現(xiàn)的目標。

當前，智能視頻檢索技術(shù)主要運用在以下幾個方面內(nèi)：

識別類智能分析

識別類智能分析主要偏向?qū)�靜態(tài)場景的分析處理，通過圖像識別、圖像比對及模式匹配等核心技術(shù)，實現(xiàn)對人、車、物等相關(guān)特征信息的提取與分析，如車牌識別、人臉識別、物體識別等。車牌識別廣泛應(yīng)用于交通流量檢測、控制、誘導、分流，人臉識別主要應(yīng)用于安全監(jiān)測、刷臉支付等，而物體識別目前則廣泛應(yīng)用于智能推薦。就比如當前視頻AI領(lǐng)域突出的企業(yè)極鏈科技，集團旗下包含VideoAI視頻智能系統(tǒng)與VideoOS視頻小程序系統(tǒng)。其中VideoAI作為視聯(lián)網(wǎng)整個生態(tài)的底層引擎，支撐視聯(lián)網(wǎng)多維度發(fā)展，獨創(chuàng)的全序列采樣，對視頻內(nèi)的場景、物體、人臉、品牌、表情、動作、地標、事件8大維度進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，32軌跡流同時追蹤，通過復合推薦算法將元素信息升級為情景信息，直接賦能各種商業(yè)化場景。

診斷類智能分析

這類智能分析主要是針對視頻圖像出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、增益失衡、云臺失控、畫面凍結(jié)等常見的攝像頭故障、視頻信號干擾、視頻質(zhì)量下降進行準確分析、判斷和報警。

行為類智能分析

這類智能分析側(cè)重于對動態(tài)場景的分析處理，如車輛逆行及相關(guān)交通違章檢測、防區(qū)入侵檢測、圍墻翻越檢測、絆線穿越檢測、物品偷盜檢測、物品遺留、占道經(jīng)營檢測、軌跡追蹤、人群聚集度檢測以及客流統(tǒng)計等。

安防監(jiān)控產(chǎn)品

為了更好的保護小區(qū)的安全， 根據(jù)小區(qū)用戶實際的監(jiān)控需要，一般都會在小區(qū)主要出入口、小區(qū)廣場、電梯轎廂、周邊、大門、住宅、倉庫、機房、停車場等重點部位安裝攝像機。對不同場所入侵情況推出的防范產(chǎn)品層出不窮。

安全生產(chǎn)類

例如對分散的建筑工地進行統(tǒng)一管理，避免使用人力頻繁的去現(xiàn)場監(jiān)管、檢查，減少工地人員管理成本，提高工作效率。防止操作人員危險作業(yè)，未按要求佩戴安全帽、安全繩等危險作業(yè)。防范外來人員的翻墻、越界、闖入，入侵危險區(qū)及倉庫等場所，保證工地的財產(chǎn)和人身安全。

車庫出入口監(jiān)控

運用車牌識別技術(shù)，當有車即將通過道閘時，車牌識別攝像機識別到車牌、駕駛員等關(guān)鍵信息后，與管理平臺的原始車輛數(shù)據(jù)進行比對，做到白名單車輛無停留自動開閘通行，黑名單車輛道閘不開啟并聯(lián)動警鈴。

商業(yè)中心人流檢測

商業(yè)中心人流檢測可按室內(nèi)室外環(huán)境分為步行街擁堵檢測和營銷中心、酒店、商場客流量統(tǒng)計。在步行街擁堵監(jiān)測中前端智能攝像機對步行街人流量進行分析，當人流量超過環(huán)境可容納人流上限，管理平臺自動觸發(fā)報警系統(tǒng)發(fā)出擁堵報警，提示安保人員采取限流措施。室內(nèi)客流量檢測主要是對每天進出的人流進行統(tǒng)計，并將流量信息在管理平臺進行存儲生成日報、月報、年報等各類報表，不需要現(xiàn)場接待人員逐一對訪客進行登記。

高空拋物監(jiān)測

在高樓林立的商業(yè)中心及住宅小區(qū)涉及到此項監(jiān)測。建筑物有四個立面，而住宅小區(qū)根據(jù)建設(shè)形勢不同又可分為外立面、內(nèi)立面以及側(cè)立面，高空拋物監(jiān)測結(jié)合建筑物樓層高度和監(jiān)控視野確定攝像機的點位和數(shù)量。通常使用俯視與仰視相結(jié)合的角度進行安裝，每個攝像機覆蓋10～15層。當高空出現(xiàn)物體拋落，攝像機視頻信息傳回管理平臺聯(lián)動報警系統(tǒng)報警。

小結(jié)：

當前，人工智能產(chǎn)品在我們的生活中影響越來越多，但智能視頻分析仍存在諸多難點。但深度學習在圖像識別、智能視頻分析技術(shù)方面的精度不斷提升，也使得智能視頻檢測成為了深度學習快速落地的最清晰方向之一，而計算力的發(fā)展，或許也將使得大規(guī)模的并行計算成為未來技術(shù)發(fā)展不可或缺的力量。