行人检测与行人再标识是智慧公安和智能安防系统中的关键技术。行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，不同行人之间的表观差异较大，如行人的服装、姿态变化。

视频侦查对象描述，包括特征和行为的识别描述、目标检测和分类、视频对象特征。特征和行为的识别描述，是对所关注的对象及其特征、行为的分析和理解，实现监控场景的视频分析与语义理解。

车辆识别目前分为两个大类：基于车牌信息的车辆识别方法和基于车辆表观信息的车辆识别方法。基于车牌信息的车辆识别方法，总体分为三个功能模块：车牌定位、字符分割和字符识别。

视频图像分析识别算法能够实现目标的快速检测和分类，对于所关注的部分特征，如车辆的车牌、车型、速度、车身颜色，人员的身高、衣着颜色做出比较准确的识别描述。

目前常用的基于监控视频的车辆检测方法分为两类：基于运动信息的车辆检测方法和基于特征信息的车辆检测方法。基于运动信息的车辆检测方法主要包括光流法、帧差法和背景法等。

视频目标检索是视频侦查的重要应用手段之一。首先面向单一视频源中出现的关注目标，通过目标特征和行为的识别描述技术进行特征提取，并存储于数据库中。

在公共安防领域，以视频监控、楼宇对讲、防盗报警、出入口控制应用广泛。其中，视频监控是公共安防领域的核心。通过智能视频识别技术，可以实现人物身份识别、人物行为分析、人脸识别等功能。

视频侦查的应用过程中，需要对关注目标的行进路线进行实时观察。目标追踪和轨迹描述分为单摄像头和跨摄像头两个情况。单摄像头追踪是在同一视频镜头内，通过特征或者模型的匹配。

通过人工智能、深度学习技术，能够对视频内容进行有效识别和理解，包括目标检测识别、目标跟踪、动作识别、时序动作定位、视频内容的总结和概括。

在视频侦查工作中，如何从样本中提取能够服务于视频侦查应用的信息是一个关键问题。通过大数据平台和专家知识库，建立大数据视频侦查研判平台。

无人自动驾驶逐步融入人们的生活，广泛应用于各个行业。无人自动驾驶包括智能感知、决策和执行3个关键模块。智能感知模块是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，实时采集和分析视频信息。

大数据中心提供对海量数据的处理、存储、计算、分析、数据挖掘和数据服务。数据资源涉及公安所有的数据资源类型，包括市局各部门、各专业警种等业务系统数据，各种社会数据资源和部省资源。

系统对各部门的视频图像信息进行整理、分类存储，建立以图像结构化描述为特征的索引摘要。主要功能包括案件管理、视频图片管理、特征标注、线索查询、数据统计、案件串并和线索发布。

视频侦查平台具备完整的视频侦查业务相关功能，包括案件管理、案件串并统计、GIS地图摄像头管理、任务分发指挥、视频资料采集、视频研判、影像清晰化、时空分析、汇编标注、线索管理等功能。

模糊视频图像智能处理，针对各种降质影像进行恢复，去除模糊噪声干扰、提升图像质量，突出影像细节，以辅助公安人员挖掘图像中的有用信息，如车辆牌照号、人脸信息等。

人脸比对系统，通过人脸识别技术，在各种事先建立好的人脸库（失踪人脸库、重点人口库、追逃人员库、在逃人员库、暂住人口库等）进行实时的人脸搜索比对，支持照片比照片、视频流比照片。

基于海量卡口图像和视频数据，通过智能化信息挖掘、模式匹配及快速搜索等智能图像处理技术，完成车辆、车型、车身颜色、车辆特征、相似车辆搜索等核心业务功能，扩展基于治安卡口数据应用手段。

轨迹分析系统，分析目标人员在时间范围内所有详细轨迹情况，以时间轴和列表的形式展示，并通过该人员所有轨迹信息的碰撞得到该人员的“同住人”、“同行人”、“可能工作地”等信息。

城市监控视频数据量呈现指数级增长态势,成为名副其实的海量数据。普通视频监控的基本功能已经无法满足现实需求。视频图像大数据平台，高效地使用这些视频数据，对视频数据进行深度挖掘。

视频联网共享系统，实现前端设备的接入管理以及接入数据的获取。前端设备包括视频设备、卡口设备、Wifi数据采集设备、移动采集设备以及GPS/北斗数据采集设备等。

大数据中心提供对海量数据的处理、存储、计算、分析、数据挖掘和数据服务。系统对采集的海量视频数据、卡口数据、Wifi数据、移动数据、GPS数据和基于视觉内容的视频结构化描述数据进行存储。

智能视频分析系统，基于人工智能视觉识别算法、人脸识别算法、车辆识别算法、深度神经网络，实现视频数据的智能挖掘并形成视频结构化描述，包括人脸数据、车辆数据、行为数据的视频智能挖掘。

GIS数据可视化系统，基于GIS地图实现实时合成作战指挥和数据研判。实时合成作战指挥，实现各类关注数据的调取和碰撞分析，提供及时有效分析数据，包括重大刑事案件侦破、重大追捕行动等。

视频应用系统，包括视频预览、抓图、云台控制、云台变焦、光圈、预置点、巡航、录像计划管理、录像回放、录像剪辑下载、视频预案、收藏夹。

平台运维系统，实现视频图像大数据平台稳定的运行，包括平台所有计算节点、显示节点、存储节点的质量检测，网络节点的质量检测，视频节点的质量检测，数据质量检测。

监控视频运维系统，包括设备运行状态采集、视频质量检测、录像质量检测、运维告警处理、运维结果报表展示。

视频图像信息应用平台，包括视频应用系统、视频运维系统、电子地图系统、智能管理调度系统、视图库数据中心。

在森林草原火灾管理体系中，人工智能识别技术发挥不可或缺的作用，能够提升火灾预警、监测及应急响应的效率与精准度。通过视频分析技术，实现全方位赋能火灾管理。