基于云服务的视频识别分析技术研究

周海赟

(南京森林警察学院，南京 210023)

目前智能手机市场占有率已经超过了传统功能机，有的人甚至保持2-3部手机分别用于工作和社会社交不同领域，智能手机给人民生活带来了很多便利。另外伴随无线网络技术的发展，4G网络提高了无线接入速度和体验，通过智能手机上的软件，并结合云服务，可以实现社交、数据等各种功能的交互。“云+移动终端”技术的结合为我们带来了全新的生活体验。

以往证件的真伪查询，都是需要专业人士通过专业设备进行查看，比如身份证、学位证、驾驶证的识别等。社会上假证件的数量不少，如何在法律允许的前提下，利用智能手机，通过现有的无线网络技术，便捷地辨别证件，是值得研究的课题。

1 云服务和视频识别

云服务是将云计算技术在信息服务和交付商业领域的扩展，与传统互联网业务、特别是移动互联网业务相比，业务扩展更加灵活，交付更加迅速，创新更加灵活，维护更加简便，极大的提高了用户体验。当前云服务对象已经从商业企业向个人消费者扩展，服务内容也从海量数据储存、网络底层资源共享等向各种个性化应用发展。云服务将彻底的改变信息服务的方式和内容。

视频识别技术指的是使用计算机从视频中通过运算和分析，提取视频中的有用信息的一项技术。与由人脑接收和分析视频的整体理解和重点分析过程不同，视频数据在计算机中仅表现为一系列的数据数列，其代表的是帧图像中像素点的灰度值或彩色值。计算机可以很方便地获得这些数据的数学意义上的特征，但无法直接将其转化为符合信息使用者要求的“结论”。视频识别关键技术就是利用特定算法提炼视频信号中所包含的内容信息或是特定目标物体的运动信息，以实现计算机对于视频的职能理解，使计算机在一定程度上替代人的工作。

2 目前研究状况

对于视频分析技术的研究，由于其算法的复杂度以及目标行为的多样性等原因，发展一直比较缓慢。相对而言，在国外这种能实现“自动报警，智能监控”的技术的相关研究具有一定的领先性。目前已有成熟的智能视频监控产品，可以用在监控系统中实现异常状态自动报警的功能，具有实时报警、缩短异常事件反应时间、减少损失、增强监控系统威慑力等特点。而在国内，由于技术研发滞后，市面上绝大多数较为成熟的智能视频监控产品都属于国外的技术和产品。偶尔有一些国内厂家或研究单位推出自己的智能视频监控产品，虽然也结合了云技术，也暂时还处于初级阶段，技术并不成熟。

不过值得指出的是，目前国外的产品虽然较为成熟，但也并未达到能令用户完全满意的程度。特别是结合云技术和智能移动终端的技术，也只具有低级智能化水平，限于完成一些较为简单的行为的自动检测。

3 基于云的视频识别分析

随着云计算及大数据的推进，社会上大量伪证件的泛滥，便携式视频识别成为了急需解决的课题。采用云技术，利用智能手机终端的摄像头，为此课题提供一套可行解决方案。

3.1 基于云的视频识别系统架构

通过智能手机的摄像头，可以拍摄照片和视频，同时将视频数据并行发送到云服务器，匹配云服务器上的算法库，从而获得验证。

本系统以身份证的识别为例，身份证的识别技术较为成熟，算法库也比较容易建立。其他证件识别的方法类似，只要更新或增加算法库就可以实现。

基于云的视频识别系统结构从下到上依次是数据采集层、数据存储层、数据处理层、应用接口层［1］，如图1所示。

图1 视频数据云存储层次构成

(1)用户访问层。用户访问层是云服务器系统与手机终端摄像头设备交互的媒介层。该层对终端监控摄像设备传送来的数据进行获取操作后，通过网络向数据存储层发送数据，完成数据保存过程。

(2)视频数据存储层。数据存储层是算法处理的基础，通过提供硬件介质存储视频监控数据。

(3)视频数据适配层。该层是算法库的匹配抽象，在整体架构中处于适配接口作用。通过设计，它隐藏了视频数据算法的不同而带来的不同，封装了不同算法与识别物的对应关系。

(4)视频应用接口层。该层可调用云服务具体算法库的数据处理接口，它具有多样性和灵活性的特点，是实现各种用户需求的关键。在不同应用环境中，视频应用接口层的表现形式可以是不同的。基于不同的应用需求和开发环境，视频应用接口层可以表现为视WEBSERVICE形式。

(5)视频数据处理层。该层是本系统的核心，通过不同算法演算后反馈的结果在该层产生。身份证的识别库就为归属于此层，身份证的识别算法主要通过文字区域的定位、字符的分割、身份证中文字符的识别等来实现［2］。

3.2 基于云的视频识别分析系统设计

基于云的视频识别分析系统架构，提出整体系统架构的拓扑结构及软件系统设计层次。图2为基于云的视频识别分析系统拓扑图。

图2 基于云的视频识别分析系统拓扑图

3.3 智能手机终端软件设计

智能手机终端(APP)软件，需要充分调用本机摄像头，同时与服务器进行实时交互，可将反馈结果友好地显示在界面上。目前市面上常用的手机操作系统主要是安卓和苹果系统。安卓系统一般采用Java开发，而苹果系统一般采用Object C++开发。本次研究中，以安卓系统的程序开发为例。

安卓系统的程序开发，主要基于4大组件:Activity、Service、Content Provider、Broadcast Receiver。例中，主要通过界面打开摄像头并获取视频数据，从而提交给服务器，所以主要在Activity上进行设计。安卓系统视频识别具体流程如图3所示。首先启动画面的Activity，然后调用手机摄像头，获取视频数据，通过调用云服务接口将数据发送到云服务进行算法识别处理，短暂等待后将反馈结果显示在手机界面上。

图3 安卓系统视频识别流程图

4 结语

云服务和智能手机的快速发展，为各个行业的信息化建设带来了新的机遇。在大数据时代下，可充分利用云服务的算法支撑，通过云技术和智能终端技术对各种证件进行识别。虽然云服务技术和智能手机技术目前还有众多问题需要解决，但是相信随着技术的不断发展，将来的应用也会越来越成熟。

［1］徐步东，田晓艳.基于云存储的高考视频监控数据管理技术［J］.山东理工大学学报(自然科学版)，2013(3):28-31.

［2］严曲.身份证识别系统的原理及算法研究［D］.长沙:中南大学，2005:10-20.