随着云计算和大数据分析技术的迅猛发展，社会公共安全的重大业务（涵盖治安、交管、消防、刑侦、内保）系统带来升级转型的重大机遇；同时，国家公共安全需求对智能视频分析高科技产品提供了井喷式市场增长点。
课题项目立足于智能视频分析产品与解决方案,利用先进的图像处理、计算机视觉和智能视频分析技术，研发基于云计算和大数据的公共安全视频智能分析系统。
核心技术：1) 高性能视频超分辨增强技术；2) 复杂环境视频目标检测与追踪技术；3) 典型异常(打架\聚众\异常奔跑\逆行)行为检测与智能分析技术；4) 视频大数据可疑目标与模式的快速搜索技术；5）云计算环境视频智能分析软硬件系统体系架构技术等，为公安、银行、海关、交通、机场、酒店连锁、监狱、油田等提供智能监控与视频处理分析服务。
在实际监控应用中，追踪目标常常难以直接进行辨识。主要原因是：一方面由于摄像头和嫌疑目标距离通常较远，低分辨率的目标图像难以提供足够的可供识别的细节信息；另一方面由于视频监控系统中光学器件模糊，现场环境、传输压缩噪声等干扰，使得目标对象的细节信息出现误差，难以提供目标辨识所需要的特征信息。因此对实际的低分辨率视频目标进行分辨率提升处理，进而提升目标图像的可辨识度是公共安全领域（如安防、交通警务、视频侦查业务）的核心技术需求。
视频应用的早期阶段，用户关注的是摄像机规模建设，并逐步通过数字化和网络实现视频的联网和存储，但随着视频资源的逐步增多，用户开始关注如何从海量的信息中提取真正有效的信息，为安全防范、可视化管理提供决策信息，而视频内容分析技术正是解决这一问题的最有效手段。
概言之，项目基本技术原理是利用计算机视觉、目标跟踪与分割、视频特征抽取与相关语义学习技术达到对特定监控场景的感知与理解。
参考资料
P1 基于复杂网络的视觉特征提取平台及其关键技术研究
B1 群体异常行为识别与预警技术研究
B2 基于深度学习的雾霾环境中监控视频的超分辨率重建研究
B7 基于领域本体的科技文献聚类方法研究
Q3 面向移动终端的图像自适应技术研究
P4 基于图像的多模态生物特征识别系统研究
B3 像素级多源图像融合算法研究
Q4 基于稀疏盲图像分离的多源遥感影像融合
L1 基于NURBS形变配准算法的研究
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