CV+视频结构化

当监控“长眼睛”：机器视觉在视频结构化分析中的突围之路

从“看得见”到“看得懂”，再到“可检索、可预测”

目录

当监控“长眼睛”：机器视觉在视频结构化分析中的突围之路

一、背景：为什么必须让视频“结构化”？

二、意义：四个维度的跃迁

三、现存问题：三座大山

四、关键技术栈：从“看得见”到“看得懂”

五、场景应用：五个高价值落地案例

六、未来趋势：三条主线

七、结语：让每一帧像素都“说话”

📌 参考资料

================================================ 1 技术框架总览

================================================ 2 开源数据集速查

================================================ 3 开源模型 & 代码

================================================ 4 训练自己的模型：以“年龄+性别+服装”为例

================================================ 5 身高/体重实战

================================================ 6 完整端到端 Demo

================================================ 7 常见坑 & 经验

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一、背景：为什么必须让视频“结构化”？

• 数据爆炸：2022 年中国安防摄像头出货量近 5 亿台，抖音系日活视频上传量千万级，仅靠人工回看已不可持续。

• 价值沉睡：90% 以上的原始视频 7×24 h 录成“冷数据”，无法检索、无法关联、无法预测。

• 业务倒逼：公共安全、智慧交通、零售运营等场景对“秒级”线索定位、实时预警提出刚性需求。

一句话总结：把非结构化的像素流变成可检索、可计算、可融合的结构化信息，是视频大数据落地的“最后一公里”。

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二、意义：四个维度的跃迁

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维度	传统监控	结构化后
检索	人工倍速回看	语义检索，秒级定位嫌疑人/车辆
存储	30 天循环删，54 GB/路/天	仅保留关键特征，压缩 95%
业务	事后查证	实时预警、趋势预测、运营优化
共享	孤岛式调用	多警种、多部门、多系统融合分析

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三、现存问题：三座大山

1. 数据大山

   • 视频分辨率越来越高，1080P→4K→8K，带宽与存储成本指数级上升。

2. 智能大山

   • 复杂场景（逆光、雨雾、拥挤）下检测精度下降 15–30%；小目标、遮挡、相似外观仍是行业难题。

3. 工程大山

   • 算法与算力碎片化：云端 GPU 成本高，边缘端 NPU 算力有限；模型跨平台迁移困难。

   • 标准缺失：不同厂商结构化元数据格式不统一，导致二次检索、跨域融合困难。

一、问题定义
给定单张或视频序列中的行人图像，预测其预定义属性集合（性别、年龄、衣着、携带物等），输出结构化语义标签。与 Re-ID 侧重身份判别不同，PAR 关注“长什么样”而非“是谁”。

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二、研究背景与意义

1. 安防：秒级刻画嫌疑人特征（红色外套、背包）。

2. 商业：顾客画像、精准营销。

3. 自动驾驶：行人意图预判辅助决策。

4. 城市治理：人群结构统计、特殊人群关怀。

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三、典型数据集与评价指标

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数据集	样本数	属性数	场景特点	年份
PETA	19 k	61	多视角监控	2013
RAP v2	84 k	69	室内/室外遮挡	2020
PA-100K	100 k	26	交通卡口	2017
Market1501-Attr	32 k	27	Re-ID 辅助	2018

评价指标：mA（mean Accuracy）、F1-score、Label-based 与 Instance-based 两种维度。

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四、技术演进脉络

1. 传统阶段（2012-2014）
   • HOG+SVM 多分类器级联，手工特征局限大。

2. CNN 全局模型（2015-2017）
   • DeepSAR、DeepMAR：独立二分类 → 多标签加权损失
   • ACN：多分支 CNN，KL-loss 缓解类别不平衡

3. 局部与注意力机制（2017-2020）
   • HydraPlus-Net：多尺度注意力
   • ALM：弱监督属性定位，ICCV2019

4. 多任务 & 多模态（2020-2023）
   • PromptPAR：将属性提示引入 Transformer，统一框架
   • CLIP-PAR：视觉-文本对齐，零样本迁移

5. 视频序列与轻量化（2023-今）
   • SequencePAR：把属性识别转化为“序列生成”，用 T5-Decoder 输出标签序列
   • VTFPAR++：冻结 CLIP，仅训练时空侧网络，参数量减少 90%

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五、主流方法分类

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类型	思想	代表工作	优点	缺点
全局 CNN	整图特征+FC	DeepMAR	简单高效	遮挡敏感
局部部件	先定位部件后分类	PANDA	细粒度好	依赖关键点
注意力	通道/空间注意力引导	HP-Net	抑制背景	计算量大
多任务	与 Re-ID 或检测联合	APR	共享表征	任务冲突
Transformer	自注意力建模长程依赖	PromptPAR	全局建模	需大数据
多模态	文本提示/语义对齐	CLIP-PAR	零样本泛化	大模型推理慢

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六、关键挑战

1. 标签噪声：众包导致属性标注不一致。

2. 长尾分布：罕见属性样本稀缺。

3. 遮挡与低分辨率：监控远景目标像素 < 50×100。

4. 跨域差异：白天→夜晚、室内→室外性能骤降。

5. 实时性：边缘设备算力 < 2 TOPS。

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七、前沿解决方案

1. 弱监督定位：仅图像级标签 → 属性显著图，ALM 。

2. 自监督预训练：将遮挡重建作为代理任务，提高鲁棒性。

3. 生成式数据增广：StyleGAN 合成罕见属性样本。

4. 跨域迁移：
   • MMD + 属性一致性正则
   • Prompt 调优：只更新文本提示向量，冻结图像编码器。

5. 轻量化部署：
   • 知识蒸馏：ResNet50 → MobileNetV3，mA 仅掉 1.3%。
   • 量化 + 稀疏化：INT8 后推理速度提升 3.2×。

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八、开源资源（可直接复现）

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名称	地址	亮点
OpenPAR	https://github.com/valencebond/OpenPAR	PyTorch、20+ SOTA 模型、支持 PETA/RAP/PA100K
ALM-PAR	GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台	弱监督多尺度定位，ICCV19 官方实现
SequencePAR	https://arxiv.org/pdf/2312.01640v1.pdf	序列范式，单卡 2080Ti