项目主要研究内容及成效：该项目研究内容主要包括两方面：为提高夜间视频监控车辆、人等识别率及抓拍率，对夜间监控视频增强方法进行研究及应用；为节省存贮空间及高效检索，针对视频监控大数据浓缩、数据挖掘方面，主要对监控数据在关键帧提取及图像描述生成方法方面进行技术研究及应用。创新点在于：采用多种方法融合，将背景、亮度、颜色及边缘算法综合，自适应参数增强方法使得增强后图像主观评价及客观指标（标准差、信息熵和清晰度）明显提高,识别率及抓拍率提高；采用聚类方法从视频镜头中提取出包含重要而又显著内容的视频帧，设计深度学习图像描述框架对关键帧生成词语描述，进行描述性数据挖掘，形成视频摘要及索引进行高效存储，提高存贮压缩比以便高效检索。
通过本项目的实施，视频系统在图像增强、节省存贮及快速检索方面具有明显优势，预计能实现提高年销售收入200万元，利税大大增加；同时系统更加有效地协助安全人员处理危机，能够极大地节省劳动力资源，具有广阔的市场和商业机会，该项目具有巨大的市场和经济效益。