基于深度学习的视频内容识别技术与示范应用

摘要：本研究聚焦于公安实战背景下的视频内容智能识别关键技术，构建自主可控的视频图像识别系统。基于深度学习的图像特征提取与关键帧分析模型，研究实现了对视频中人像、物品及敏感图像（如横幅、旗帜）的高精度识别。系统采用卷积神经网络结合海量训练数据，部署于实际公安业务场景，完成六类典型识别点位聚类与动态反馈闭环机制构建。实验结果表明，横幅与敏感旗帜识别准确率超过95%、召回率超过90%，识别能力显著优于传统方法。研究成果有效提升公安图像研判效率，为视频图像侦查业务提供了技术支撑与实战效益。

关键词：深度学习；视频识别；关键帧提取；敏感图像检测

引言

传统视频监控系统面临特征提取维度不足、信息处理效率低、突发事件响应滞后等现实瓶颈，制约其在复杂场景中的实战效能。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得突破性进展，为视频内容的高效解析与精准识别提供技术基础。在公安视频图像侦查业务中，利用深度神经网络进行结构化解析和目标识别，成为提升线索挖掘与行为研判能力的关键路径。建设具备自主可控、高鲁棒性的视频内容识别系统，是强化警务实战支撑能力的重要方向。

1 视频内容识别模型的技术构建

1.1 视频结构解析与关键帧提取方法

基于视频时序结构的解析策略，本研究采用镜头分割与图像聚类方法对视频序列进行结构化处理。镜头边界识别通过HSV颜色空间直方图差值计算，结合动态时间规整（DTW）算法，精确划分镜头片段。关键帧提取依托于帧间差异度量，利用加权结构相似性指数（SSIM）与边缘梯度直方图（HOG）混合模型，提取能代表语义峰值的图像帧。在确保帧选代表性的同时，显著压缩计算量，降低系统实时识别的负载。对照公安视频图像典型场景，该策略实现了平均每10秒提取2.3帧的高覆盖率关键帧，提升了后续特征提取模型的输入质量。

1.2 基于深度神经网络的视频图像识别算法设计

图像识别模型设计采用多层卷积神经网络（CNN）架构，通过端到端训练获取语义特征。输入图像 经过多个卷积层和激活函数的非线性变换，提取多尺度空间特征。每一层的卷积操作定义为：

模型在公安实战样本数据集（包含人脸、非机动车、车辆、特定物品图像）上进行训练，分类准确率在验证集上达到97.6%，在复杂背景下保持良好识别性能，具备实际部署能力。

1.3 敏感图像（横幅、旗帜）识别模型训练与部署

横幅识别流程包括图像预处理、区域提取、图文分离与文字解析四个阶段。预处理阶段将图像转换至YCbCr色彩空间，通过设定Cb与Cr阈值，识别出高饱和度的红色或白底区域。基于形态学滤波和连通域分析，筛选出长宽比异常的连通结构作为横幅候选区域，借助霍夫变换实现几何校正。文字识别部分调用CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）结构，实现对字符序列的时序解码，并集成公安内部关键词库进行语义过滤与等级划分。旗帜识别模型采用YOLOv5网络作为目标检测骨干结构，结合图像颜色直方图与纹理编码器，增强特征表征对复杂图案的敏感性。

2 视频识别系统的部署流程与应用机制

2.1 视频样本采集与模型推理调度流程

视频样本采集系统支持RTSP、HTTP-FLV等多协议接入，接入后统一进行码流解封装与时间戳校准，确保多通道视频数据的同步性与完整性。针对不同业务场景设定视频截取策略，包括时间窗口滑动截帧、动态运动检测触发截帧及事件驱动关键帧提取三种方式。截取图像以JPEG格式缓存至GPU加速推理模块，模型推理调度流程基于异步微服务架构实现，推理引擎采用TensorRT部署，结合消息队列（Kafka）实现任务排队与并发负载均衡，提升系统实时响应效率。

2.2 六场景识别点位自动聚类与热区生成方法

选取广场集会、道路卡口、学校周边、交通枢纽、重点机关、沿街商圈为主场景，在历史图像数据上建立多维特征标签体系。模型输入包括事件频次、图像复杂度、光照条件、遮挡情况、目标密度等五类特征，通过DBSCAN密度聚类算法实现点位自动分组，并对聚类结果进行热度映射生成热区图。系统依据聚类结果进行任务优先级调度与资源动态分配，高风险热区自动加载高频识别模型与增强参数配置，低密度区域降配运行节约算力资源。

2.3 图像识别结果的精准落位与动态反馈闭环机制

落位模块集成GIS空间信息系统与监控点位地理坐标数据库，对每一识别图像绑定视频源编号与实时坐标信息，实现事件图像与物理空间的自动匹配。动态反馈机制以识别结果为驱动核心，结合图像置信度、识别类别与事件类型设定多级反馈触发逻辑。低风险识别结果存档并参与模型再训练样本扩充，中高风险识别结果触发联动模块，推送至公安作战平台或上级指挥中心，生成事件标注图与风险等级提示。系统具备实时滚动监测与异常增量统计功能，可在事件持续演化过程中自动更新识别标签、修正落位坐标、调整处置策略，构建“识别—定位—处置—反馈—学习”闭环。

3 模型实效分析与识别结果评估

3.1 示例区域部署效果统计

项目在三个典型区域进行系统部署试验，包括城市广场、交通枢纽与重点单位周边，共计部署点位64处，覆盖视频通道128路，采集有效图像样本32.6万张。系统在部署后进行周期性运行测试，使用事件触发图像数量、有效识别频次、告警响应率和人工干预率四项指标对部署效果进行评估。测试周期内，共触发识别事件2.94万次，其中有效识别事件占比91.3%，误报率控制在3.5%以内。系统平均响应时间47ms，全天候稳定运行率达到99.2%。

3.2 不同类别敏感图像识别性能对比

系统在识别模型评估阶段选取五类敏感图像进行性能对比，分别为横幅、旗帜、警示标志、特殊服饰与宗教标识。每类图像分别采集正负样本各5000张，构建统一测试集。模型对五类图像进行并行识别，比较其准确率、召回率与F1值。如下图1所示。

3.3 识别系统对业务工作的赋能效益评估

基于试点区域运行数据与公安部门业务回访反馈，系统部署后的业务赋能效益从人工效率替代率、案件线索发现效率、资源调度响应时间三个维度进行量化评估。系统部署前后分别在相同区域统计人工研判图像总量、线索提取准确度和平均响应处理周期，测算技术干预对业务执行效率的影响幅度。如下表1所示。

系统通过智能识别与告警推送机制，有效压缩人工处理时长，提升了线索提取的准确性与突发事件响应速度。

4结论

本研究围绕视频内容智能识别核心技术，构建了基于深度学习的视频图像识别系统，系统涵盖关键帧提取、图像分类、敏感信息检测与动态反馈机制，具备高精度、高响应、可扩展的部署能力。通过在典型区域的实际部署与性能评估，验证了模型在复杂场景下的识别稳定性与任务适配能力。识别系统在提升线索提取效率、降低人工负荷、优化警务资源配置等方面表现出显著实战价值。

参考文献

[1]康永玲.AI视频识别系统在煤矿井下人员作业行为监管中的应用研究[J].煤矿现代化，2025，34（03）：70-73.

[2]宋鹏超.图像增强算法在中小河流水位视频识别中的应用[J].水利技术监督，2025，（05）：57-59+108.