【专利解密】依图科技视频智能识别技术曝光

【嘉德点评】视频智能识别技术在跟踪、确定犯罪嫌疑人等的行动轨迹方面也有着很现实的应用，利用这样的技术也能够提高工作效率，在丢失人口查找等各种方面都有着重要的应用价值！

集微网消息，在2019世界人工智能大会上，依图科技将依托其先进的芯片设计及世界级算法，建设“视觉计算国家新一代人工智能开放平台”，促进芯片设计与人工智能的结合，推动视觉计算生态体系的建设。

今年5月，依图发布了自研的全球首款云端视觉AI芯片求索，通过芯片-算法输出视觉能力，打造“即插即用”软硬件一体化套件，建立智能芯片、智能算法和智能产品开发者相互促进、相互竞争的良性生态，提高AI落地的广度和深度。这样的芯片必定也会在人工智能任务中大放光彩。

众所周知，当今社会出于安防管理的需要，监控设备布满了街道、社区、楼宇等各种公共场合。在发生警情时，先从监控设备采集的视频数据中确定出嫌疑人或嫌疑车辆的图像，然后由警务人员根据嫌疑人或嫌疑车辆的图像搜捕嫌疑人或嫌疑车辆。

但是现有技术中，监控设备采集视频流后，对于视频流中的识别对象，却没有一种较佳方法可以识别该对象的轨迹。针对这样的问题，依图科技提出了以下这项专利技术。

就在18年12月29日，依图科技申请了一项名为“一种视频中对象的识别方法及装置”的发明专利（申请号：201811648086.3），申请人为上海依图网络科技有限公司。

根据目前公开的专利资料，让我们一起来了解一下这项视频识别技术吧。

如上图所示为视频中对象识别的系统架构示意图。在该系统架构中包括监控设备、服务器。

监控设备通过无线网络与服务器连接，监控设备是采集图像功能的电子设备，比如摄像头、摄像机、录像机等。服务器则是一台服务器或若干台服务器组成的服务器集群或云计算中心。

监控设备实时采集视频流，然后将采集的视频流发送至服务器，服务器中包括视频中对象的识别装置，服务器从视频流中获取图像，然后确定图像中的待识别对象对应的图像区域。

整个系统的构成比较简单，因此架设实施起来也比较方便，那么简单的三个组成部分，是如何完成视频中对象的识别的呢？如下图所示。

首先，获取待识别对象的识别图像对应的至少一个类别的属性值。若识别对象为行人，则识别对象对应的至少一个类别的属性可以为性别、年龄、衣服颜色、衣服款式、是否戴眼镜和是否背包等属性。若识别对象为车辆，则识别对象的至少一个类别的属性可以为车型、车身颜色、车辆品牌等属性。

其次，根据待识别对象对应的至少一个类别的属性值，以及预先存储的多个已识别对象对应的至少一个类别的属性值，从多个已识别对象中确定待识别对象的相似对象。

在这个过程中，获取第一监控设备拍摄得到的第一监控视频，包括M帧图像。针对M帧图像中的任一图像，若该图像为检测帧图像，则检测该图像中识别对象的类型及识别对象对应的检测图像信息。

最后，根据相似对象的识别图像，识别待识别对象。

以上就是识别视频中对象的方法，这样的技术如果能够运用于监控系统中，那么就不需要大量的人力来进行监控了，进一步把人们从这样枯燥的工作中解放出来。在跟踪、确定犯罪嫌疑人等的行动轨迹方面也有着很现实的应用，利用这样的技术也能够提高工作效率，在丢失人口查找等各种方面都有着重要的应用价值！（校对/ Jurnan ）