視頻結構化是一種將視頻內容中的重要信息進行結構化提取的技術，利用它對視頻內容按照語義關系，采用時空分割、特征提取、對象識別、深度學習等處理手段，組織成可供計算機和人理解的文本信息或可視化圖形信息。在實際應用中，文本信息可進一步轉化為公安實戰所用的情報，實現視頻數據向有效情報的一次轉化。

視頻數據結構化從多個維度優化現有的安防業務，將原本許多數量龐大、響應龜速、且大多沒有應用價值的監控視頻進行精縮，變為更易查找、占存更小且可被深度挖掘的高密度數據。

結構化的視頻數據可極大提升搜索和排查效率。實驗結果顯示，視頻結構化之后，從百萬級的目標庫中(對應數百到一千小時的高清視頻)查找某張截圖上的行人嫌疑目標，數秒即可完成;千萬級目標的庫中查找，幾分鐘即可完成(如果實現云化，速度會更快)。因此在公安實戰業務中，基于結構化的視頻大數據檢索，可以有效解決大海撈針的難題。

此外，結構化視頻數據的存儲占比可以極大的降低。經過結構化后的視頻，存儲人的結構化檢索信息和目標數據不到視頻數據量的2%; 對于車輛，不到1%;對于行為降得更多。存儲容量極大地降低，可以解決視頻長期占用存儲空間的問題。

最后，視頻結構化還可以盤活視頻數據，成為公安系統數據挖掘基礎。視頻經過智能化的處理、分類后，存入相應的結構化數據倉庫，如人臉照片數據庫、人臉特征數據庫、行為圖片及特征庫、車輛圖像及特征庫等等，而綜合這些數據倉庫以及關聯視頻片段倉庫可以建立相應的檢索引擎，實現對各類的數據倉庫的深度信息挖掘，充分發揮大數據作用，提升視頻數據的應用價值，提高視頻數據的分析和預測功能。

明景視頻數據結構化系統采用目標檢測、對象識別、深度學習等分析手段提取視頻圖像中的目標對象及運動軌跡；對目標對象進行分類為人、車、人騎車、行為、事件等不同類別；進一步提取目標的高層結構化屬性特征包括目標顏色特征，分類特征，速度特征等，并把目標的軌跡信息以及高層特征形成高效的索引數據進行結構化檢索。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的什么是视频数据结构化?的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。