《GBT 42196-2022公安物联网视频图像元数据分析技术要求》最新解读.pptx

《GB/T42196-2022公安物联网视频图像元数据分析技术要求》最新解读;目录;目录;目录;目录;目录;目录;PART;国家标准制定;;PART;元数据能够完整记录事件发生的时间、地点、人物等关键信息，为事件调查提供重要线索。;防止篡改和伪造;;PART;;;通过元数据分析技术对视频图像中的目标进行识别、追踪和分类。;PART;;交通管理;元数据提取技术;PART;;;;PART;;;元数据分析;PART;IoT（InternetofThings）;描述数据的数据，即关于数据的数据，包括数据的来源、时间、格式等信息。;元数据分析;智能交通;PART;;;将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保模型泛化能力。;PART;规定输入数据的格式，包括图像格式、视频格式等。;;数据加密;PART;;接口协议;清洗;;PART;确保视频图像数据能够实时接入，并进行处理和分析。;直接接入;数据采集;对接入的视频图像数据进行清洗和过滤，去除噪声和干扰因素。;PART;;;;PART;确保接入的数据符合规定的格式和标准，以便进行后续的数据处理和分析。;数据接入;;PART;;;;PART;采集设备要求;;;数据备份与恢复;PART;实时捕获视频图像;;实时存储元数据;将分析结果以图表、报表等形式实时展示给用户，方便用户随时了解视频图像元数据的实时情况。;PART;;通过元数据管理，可以确保视频图像数据的准确性、完整性和一致性，提高数据质量。;元数据收集;PART;;;;对存储的元数据进行加密处理，确保数据安全。;PART;元数据实体定义;;PART;;元数据应存储在安全可靠的地方，防止数据丢失、篡改或非法访问。;;;PART;元数据定义;准确性;元数据分析在公安物联网中的应用;PART;实体特征提取;;;PART;;;在利用视频图像数据进行内容推理时，需严格遵守相关法律法规，保护个人隐私。;PART;;关联条件设置;;;PART;;利用图像颜色信息进行匹配，适用于颜色特征明显的目标。;将目标模板与图像进行比对，找出最佳匹配位置。;;PART;自定义分析模型;数据预处理;车辆识别与分析;PART;根据视频图像中的明显特征，如颜色、形状、纹理等，选择相应的推理规则。;;优先级法;PART;;技术评估;推理规则审议;;PART;公安物联网视频图像元数据是指描述视频图像内容、来源、时间、地点等信息的结构化数据。;;;;PART;子实体???指视频图像中可识别、可分类的物体，如人脸、车辆、物品等，是视频图像内容推理的基础。;子实体属性分析;关系类型;提高推理准确性;PART;;;整合来自不同设备、不同角度的元数据，提高数据的全面性和准确性。;PART;;;;PART;;;;根据历史数据建立时间序列模型，预测未来数据的变化趋势。;PART;将来自不同设备、不同时间段的视频图像数据进行整合处理。;元数据提取;PART;完整性;;;PART;;提供标准数据接口;;;PART;按照统一标准输出数据，便于不同系统之间的数据交换和共享。;兼容性与互操作性;数据安全与隐私保护;PART;;视频图像元数据封装;;;PART;高效的数据传输;;;;PART;;定义明确;数据采集;PART;标准化;;;PART;包括车辆通过路口的时间、速度、行驶方向等信息。;数据收集;可以实时监控路口的车辆通行情况，及时发现并处理闯红灯等违法行为。;PART;清晰可辨;车辆行驶轨迹必须连续，不得出现断裂或跳跃，以便准确还原车辆行驶路径。;信号灯状态匹配条件;PART;车辆信息;闯红灯事件视频图像元数据应用;PART;基于深度学习算法;推理结果必须准确无误，不能出现误判或漏判的情况，以保证视频图像分析的可靠性。;PART;通过视频图像元数据分析，实现交通流量监测、车辆追踪与识别，优化交通信号控制，提高道路通行效率。;案件侦查;;PART;多源数据融合;人工智能技术应用;;;PART;;;视频图像中可能涉及个人隐私，需严格保护。;技术成本投入;PART;;标准化与规范化;;;PART;;效果评估;THANKS