人问道：“其他人呢？有没有收获。”
“……”
见无人回应，秦支扭头看向一旁的胡所，道：“胡所，可能需要你的帮助了，麻烦派民警去这附近调查一下各商铺加装的监控摄像，看能否找到陈奕华的踪迹。”
胡所点了点头，走出指挥室拨打了电话，将情况通知了社区民警，并下达了指令。
不过现在已经是晚上12点，商家基本上都已经关门歇业了，唯一还可能营业的就是网吧、酒吧等场所，平常吃夜宵的地方不一定会装有监控。
胡所辖区内的民辅警一起出动，同时还有人前往吴贵霞夫妇所住小区的保安亭，向安保人员了解情况。
凌晨三点左右，有好消息传来。
一队民辅警在小区附近的网吧里发现了陈奕华的踪迹，不过稀奇的是，陈奕华并没有刷自己的身份证上网，而是和网管打了个招呼后直接坐在了一台开启的机器旁。
经监控确认，陈奕华一下午都在观看CS的游戏比赛，直到晚上8点，他才出了网吧。
胡所将截取到的图片发给了秦支，图片十分清晰，确认就是陈奕华本人。
“将图片上传，然后启用视频结构化搜索，找寻陈奕华的行动轨迹。”熬了一晚上的秦支也感到疲惫，声音已经略微有点沙哑。
大屏幕上出现了陈奕华在网吧的正面图像，其衣着、体态特征明显，这也给大家减少了很多的工作量。
现代城市对数据所反应的内容要求越来越高，高清化视频监控的演进和平安城市建设的飞速发展都要求人们对这些视频数据做更加完善的规整和分析，该要求又刺激了大数据技术的进一步演化。
从庞大的视频监控数据当中，如何对重要信息进行筛选是视频结构化的主要作用，即将海量视频或图片的非结构化数据提取并形成结构化信息描述。
按照目前较为成熟的视频监控结构化分类来说，主要有车辆信息结构化及人脸信息结构化。
车辆信息结构化这里就不提了，主要说人脸信息结构化。
人脸信息结构化包括：
基本特征（性别、年龄、人种）
服饰特征（提供人脸比对手段快速准确定位目标）。
警方办案时，可以通过截取目标人物的高清图像，然后使用结构化数据分析平台从海量视频中筛选，从而快速、精准地定位到目标人物的动态。
不过整个城市的监控摄像头何其之多，再加上已经是几天前的事，旧的镜头也会有新的视频保存在数据库。
于是，在筛选了近十分钟之后，几百条检索出来的内容出现在了大屏幕上。
“排除女性。”秦支开始指挥。
监控员一顿操作之后，几百条信息就剔除了一大半。
“排除不戴眼镜的人员。”
由于一部分截取到的照片是背面，因此无法判断其是否佩戴眼镜
请收藏：https://m.ksw56.com
（温馨提示：请关闭畅读或阅读模式，否则内容无法正常显示）