视频结构化分析服务器采用目标检测、特征提取、对象识别、深度学习等分析手段提取视频图像中的目标对象及运动轨迹；对目标对象进行分类为人、车、物、行为、事件等不同类别；根据目标轨迹信息可生成浓缩视频；进一步提取目标的高层特征包括目标颜色特征，分类特征，速度特征等，并把目标的轨迹信息以及高层特征形成高效的索引数据。

一、核心功能

视频结构化分析服务器对于视频图像中尤其关注的人、车、非机动车类别的目标提供更深层次的结构化解析。对于视频图像中的人物，可进行人脸检测、人脸识别从而分析出人物的具体身份，并可提供行人的各种特征属性信息，包括衣着和装饰物特征：上衣、裤子、裙子和连衣裙、鞋子、帽子、太阳镜墨镜、围巾、皮带腰带；携带物特征：单肩挎包、双肩背包、手提包、拉杆箱、雨伞；人体特征：头发、面部。

对于视频图像中的车辆，可进行多车道车辆检测、车头车尾检测识别功能，能够提取识别车辆的10多项属性信息，包括车辆号牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、子品牌、车辆年款及各种车辆特征物信息，如：年检标、遮阳板、挂件、摆件、纸巾盒、安全带等。

   人骑车机构化即对视频资源里的骑车行人进行结构化处理与识别，包括骑车人的衣着类型、配饰、体态、机动车颜色、朝向、车上人数、有无打伞等等与人骑车外部特征相关的结构化处理。

目标轨迹提取

   当锁定某行人、机动车、人骑车目标对象后，还可对目标对象的行驶轨迹进行快速提取，节省检索时间，一键确定目标对象行踪。

更详细的了解视频结构化的发展和详细功能，可以点击链接了解：明景视频结构化分析系统详细介绍

    二、结构化能力

    明景视频结构化分析系统采用深度学习、人工智能技术，对人、车、非机动车的进行各种属性的自动识别提取，具备业内最丰富的目标属性提取能力，为视频大数据的运用提供强大的技术支撑，主要结构化数据信息如下表。

三、应用场景

1、实时视频流结构化分析，系统基于结构化分析结果进行告警、检索和挖掘。

2、离线视频文件上传结构化分析，系统基于分析结果进行大数据分析、检索。

3、对接视频联网平台，接入大规模实时和离线视频，统一进行视频结构化分析，构建视频大数据深度应用平台。