监控视频智能分析系统--吉林大学技术专利

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成果简介

该系统具有人脸检测、识别，车辆识别，轨迹跟踪，年龄、性别识别，本地信息管理，可视化数据库管理等功能。

本系统考虑了实际应用中的特殊情况，如视频数据易受到天气、成像设备运行状态、目标姿态的影响等，对数据进行预处理操作，如利用深度学习网络构造融合算法，利用该算法解决由于光线不足导致的欠曝光的问题。

通过在海量真实数据上进行网络模型训练，降低小脸、化妆、遮挡、侧脸对人脸检测与识别的影响。该成果既可融入天网工程，助力智慧城市建设；又可以构建家庭私人监控系统，提高安防效果。

人脸检测与识别，车辆的检测与识别虽然经过多年的发展，国内外已经积累了一定的科研成果，但是这些成果多数只是在标准数据集上进行了测试。现实环境较为复杂，视频数据易受到光线、拍摄角度、目标形态等因素的影响。所以，现有的科研成果在实际数据上的识别率均较低。

本成果采用深度卷积神经网络算法为基础，通过海量的真实数据对模型进行训练，能够在一定程度上提高了识别率。同时，为了降低客观环境对视频数据的干扰，本成果前期进行了预处理，如采用图像融合技术对欠曝光图像进行校正，提高图像清晰度，便于后期对图像进行处理。

成果成熟度：中试

应用领域及市场前景

本项目可融入天网工程中，在人脸检测、人脸识别、车辆识别、轨迹跟踪等方面提供支撑。本成果以深度学习为模型，通过海量真实数据进行训练，能够有效解决小脸、光照不均匀、噪声、遮挡对于识别产生的影响，漏检率和误检率均小于5%。与传统的检测、识别算法相比具有较大的提升。该技术是失踪人口寻找、目标车辆跟踪、人员密度统计等具有重要辅助手段。

此外，本成果还可应用于个人视频处理系统，如判断访客是否为熟人或者陌生人，实时捕捉、记录在周围活动的人员等。所以，本项目基本满足了社会对于视频智能处理的基本需求。

合作方式：其他