博越安防小编讲述让人比较理解的说法是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技  术。
  从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息，并进一步转发为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。

  一、人体结构化

  在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外、还可对人的衣着、运动方向、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述；以及包含人体行为路越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为特征描述。

  在人体结构化基础上进行检索查询，可以解决快速目标查找问题，如将嫌疑人的截图输入至侦查系统中，利用人形检索的功能，系统会根据目标嫌疑人的衣着、颜色分布、体态特征快速地在案发点附近的多路摄像头中进行全局搜索，查找出相似的目标，并将结果以快照的形式输出，结合GIS地图进行时空研判分析，刻画出嫌疑人的行动轨迹。

  二、人脸识别

东莞网络通信服务可从视频、录像、图片中定位人脸所在区域，并将人脸图像区域从中提取，通过算法，转换为一组特征值向量。

  人脸识别在应用上，具有先天性的隐蔽、方便、直观等优势。借助人脸识别技术，公安业务部门可在机场、商场、小区、火车站、高铁站、地铁站、汽车站、人行道等进行布控，提取包括人的生理特征（如性别、年龄、肤色、发色、胡须）、表情特征（微笑、正常、愤怒）、脸部穿戴饰物特征（眼镜、墨镜、帽子、口罩），从而实现人脸的实时布控，高危人员比对、以图搜图、语义搜索等方面的业务应用。如人脸实时布控系统对视频进行实时人脸采集，人脸特征提取和人脸识别，并与各种人脸库提供的突破（警综、出入境、人口库、在逃库、犯罪人员库等）进行实时比对，若发现重点关注人员，将推送到实战平台或手机终端，实现实战预案联动。结合实战平台研判模型、技站法库，实现人员的频次分析、频繁出入、昼伏夜出、深入出入、团伙分析等多轨迹碰撞分析，为公安预警、侦查、追逃等应用发挥作用。

  三、车辆结构化

  随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸

  基于这些车辆关键特征信息，形成了上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、同行车牌分析、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技站战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上调取相关视频和图像文件，快速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全程运行轨迹查询或结合视频监控信息，实现车辆全程化的可视化轨迹回放，以及对渉事车辆的精准布控和查询，也可以联合公安车辆管理信息库，实现车人关联。

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