基于监控摄像头的目标关联识别跟踪系统
本作品针对建设平安城市所安装的大量监控相机所录制的视频数据中对某个特定关注事件的分析，如同大海捞针的现状；针对搜索关注目标耗时长等问题，拟以视频摘要的方式将长时间的监控视频浓缩至几十分钟甚至几分钟，使侦破人员在观看时，不会漏掉短时出现的目标，使关注目标的快速准确搜索定位成为可能。而且，系统对多个监控摄像头的数据进行关联匹配跟踪，对该关注目标的行为进行关联识别分析，最终提供详细的目标事件的行为描述。
成果内容提要：
本作品针对日益增多的建设平安城市、天网工程所安装的大量的监控相机，这些相机所录制的视频数据已成为海量数据，在海量数据中对某个特定关注事件的分析，便如同大海捞针。大数据的再利用效率及有效性的现状已经不能满足实际破案分析需求。
例如，一个7层的多个出入口的办公楼中，在夜间发生了重要物品的失窃，要确定这个晚上究竟发生了什么，就要拿出具有侦破说服力的证据来分析。假设关键监控点每层20个，就有140个监控摄像头的数据需要人工观察，对于8个小时的监视时间而言，需要看1120个小时的视频才能完成。并且还需要责任心很强的人，才能保证在大多数画面均为无目标出现的枯燥的夜间视频中，不会遗漏发生在瞬间的可能几秒（途径某点）的目标。如果安排40个人来做这项工作，需要28小时/人，占4个工作日。暂不提40个人哪里找，单单4个工作日的等待，对及时且准确的破案也是漫长且揪心的。
为此，本作品的研究目的是，针对覆盖监控区域的相机多，搜索关注目标耗时长等问题，拟对广泛应用于安防监控，道路交通等领域的监控摄像头所录制的海量视频数据，以视频摘要的方式将长时间的监控视频浓缩至几十分钟甚至几分钟，使侦破人员在观看时，不会因枯燥而采用快进方式播放视频，漏掉短时出现的目标，使关注目标的快速准确搜索定位成为可能。
在此基础上，系统对多个摄像头的数据进行关联匹配跟踪，对该关注目标穿行通过多个相机视域的行为进行关联识别分析，确认关注目标是否多次出现，出现后做了些什么，最终给出该目标在某个区域中出现的时间、地点、运动轨迹等关联信息，为案件的侦破人员提供详细的目标事件的行为描述。