平安城市建設歷程

2005年12月，國務院辦公廳批轉了中央政法委員會、中央社會綜合治理辦公室《關于在全國開展平安城市建設的通知》，平安城市建設陸續在全國推廣。

在第一輪平安城市建設中，全國建成了眾多的以單個城市為主體的平安城市項目。同時，在第一輪平安城市建設中，由于視頻監控系統的建設缺乏統一戰略規劃，公安系統內部不同警種均根據自身需求進行安防系統建設，諸警種之間的并發圖像資源共享也無從談起。不同監控系統的視頻數據在城市的各個行業形成一個個信息孤島。

因此平安城市視頻監控需要在城市范圍內實現由不同設備構成的系統之間的聯網和互操作，綜合利用各種監控和報警資源，逐步實現全國聯網成為新需求，這也給視頻傳輸網絡、視頻存儲以及平臺的兼容性帶來了更高的要求。

另外由于平安城市第一輪建設的前端大部分是傳統模擬設備，隨著近年來高清技術的發展，現在已經基本具備了普及高清化的基礎條件，因此2014年平安城市建設重點將放在模擬向高清化的升級改造以及高清布點。

另一方面從應用層面來說，由于視頻監控采集到的是非結構化數據，如果真要做到實時分析并且能應用到具體的實時預警，甚至事后海量的數據檢索等，就要用到近年比較熱門的兩項技術：云計算和大數據。這兩技術都能很好的輔助視頻應用實戰。

我國平安城市建設自2006年開始進行已經渡過了第一輪建設，迎來了第二輪建設。究竟第二輪平安城市建設相對第一輪又有哪些特點和不同呢？

第二輪平安城市建設特點

第二輪平安城市建設與第一輪的顯著變化為：第一輪平安城市是以基礎設施建設為主，如前端攝像機的安裝建設等等，需要用攝像機等前段設備抓取數據來進行存儲。但是第一輪平安城市建設的攝像機還多以模擬攝像機為主。

而第二輪建設首先將前端攝像機的像素進行了提升，攝像機從模擬時代正式跨入到了數字高清時代，像素從130萬提升到200、500萬，甚至到達800萬。

其次，第一輪建設以基礎設施建設為主，而第二輪建設正式進入到了實戰應用階段。第二輪平安城市建設往往從兩方面來進行：

第一、對于已經損壞的前端設備或者是模擬攝像機進行更新升級為數字化與高清化。

第二、后臺功能應用的提升也是第二輪平安城市的建設的重點以及亮點。包含：智能分析、人臉識別，把視頻監控的基礎平臺變成實戰應用平臺，實現從基礎建設到實戰應用平臺的轉換。所以第二輪平安城市平臺建設將會與實戰如刑事偵查等結合的更加緊密。

由此可見我國平安城市建設將轉變“重建設、輕應用”的現狀，貼合公安實戰需求，拓展業務應用模式，究竟大數據和云計算在平安城市應用中又扮演著怎樣的的角色？

云計算增強后臺能力

云計算虛擬化資源動態擴展

張進飛認為安防領域強調預警功能，要實現預警功能需要實時對監控數據進行識別，比如視頻里面的人、車、物、事，需要快速的計算分析并用到大量的計算資源，就需要虛擬化來解決計算資源的動態擴展，云計算就能很好的解決這個問題。例如當計算某大型任務時需要一些虛擬化的技術實現資源的動態擴展，通過云計算虛擬化的自動鏡像，自動復制十個計算節點出來，這十個計算節點通過調度策略同時獲取文件片段，十個節點計算完結果再合并。這樣就提高了效率，這其中就用到了虛擬化的自動鏡像以及大數據里的分成多節點計算方式。

在保障公共安全領域，平安城市向智慧城市靠攏將使平安城市不再完全依賴人力。傳統的視頻監控不能解決人力監管問題，但如果加上人臉識別、車牌識別和智能分析等技術，就能夠實現智能化視頻處理警情，在第一時間快速發現問題。

同時，高清視頻及城市間的聯網會產生大量數據，云計算的應用可以大大提高了系統的計算能力和存儲能力，降低系統部署難度，減少管理和維護成本，使各子系統能夠協同作戰，對城市管理意義重大。

可見，智慧型平安城市需要強大的后臺處理系統。視頻前端仿佛是人的眼睛，而基于云計算的存儲和分析仿佛人的大腦。目前，業內主要的解決方案提供商已經著手為平安城市構建更加發達的大腦。

平安城市解決方案就是基于云計算和云存儲平臺，融合了最新的物聯網和智能分析技術。其中，基于分布式、虛擬化技術的云存儲平臺具有海量數據存儲、超強擴展能力、高性能數據讀寫以及高可用等特點，可以解決資源的重復建設和浪費，充分滿足深度應用開發和使用的存儲需求。而強大的智能分析云，可以對海量視頻資源進行智能分析和應用的挖掘，貼合公安實戰需求，拓展業務應用模式，從原來的事后查證向事中打擊和事前預防延伸，提升主動預防能力。

劉聰向筆者透露第一輪平安城市建設時公安部后端機房的服務器往往特別多，不同的系統都要用到不同的服務器去運算。而第二輪建設在處理服務器方面是采用的云架構服務器，在存儲這塊由第一輪建設時的DVR、NVR到第二輪的集中存儲再到云存儲的概念，從而達到資源共享的目的。

但是同時劉聰也表示云的應用還是處于起步階段，云目前更多用在了服務器存儲的整合，進行資源統一、序列化的管理階段。真正實現云在視頻方面的應用現在才剛剛起步。

大數據高效檢索定位

城市的集中治安管理離不開安防視頻監控系統，尤其是平安城市的建設領域。現有的視頻監控布點已經很完善，一個城市的攝像頭多達到幾十萬個。但關鍵是如何將前端采集的數據進行提升與分析。如何將每天誕生出來的龐大的數據文件進行存儲，繼而轉化并提取應用，這正是大數據技術正在解決的問題！

并行計算與大數據檢索

視頻監控業務是典型的數據依賴型業務，依靠數據說話。尤其是高清、超高清監控時代的到來，將產生海量視頻數據。這些海量數據，多數是冗余無用的，如何剔除這些無用數據，一直是人們研究的重點。視頻智能分析的初衷就是要解決數據冗余的問題，把人從枯燥的監控中解放出來，幫助人更好地“眼觀六路”。但囿于相關技術的發展，視頻圖像的智能分析一直不盡如人意，直到大數據技術的出現。

張進飛認為大數據可以分兩個層次來看：

并行計算：利用大數據實現并行計算，比如原本單CPU需要4個小時完成的任務用十臺計算機同時計算可能只需40分鐘。這點筆者在前文的云計算虛擬化資源動態擴展中便有提到，詳情可參考前文。

大數據檢索：要對數據進行列式查詢，前提是該數據已經是結構化數據，而我們前端視頻采集的原始數據都是非結構化數據。這也是該項技術的一個瓶頸所在，因為把非結構化數據識別成結構化數據這本身也是有難度的。

劉聰也提到公安部門目前的實際需求中包括：

1.視頻的智能分析與檢索：視頻摘要、濃縮、檢索。

2.車輛多特征的檢索：車前臉的各個特征。

3.大數據分析：將車的照片或視頻等非結構化數據結構化之后，可以通過大數據的檢索平臺進行快速的檢索。比如在卡口，我們發現被盜車輛的附近總是出現相應的工具車輛，我們以前的檢索方式是通過人工檢索的方式。今天我們通過大數據方式，首先通過驗證車牌，其次通過車輛多特征信息，比如顏色為紅色、品牌本田、前排司乘人數等等信息累積下來之后，將幾樣固定信息疊加到同一輛車上的時候，這輛車最終就能被鎖定下來。目前這塊大數據方面的應用在新疆、西藏、廣西都有試用。

在在刑事偵查過程中最重要的是節約時間提高效能，例如，確認前端座位是坐了一人還是兩人？這到底有沒有價值？初步看來似乎沒有什么價值。但是在偵查過程中若某時間點發生了案件，篩選出十萬張照片，發現其中一張圖片的車牌改了，并且發現作案人只有一個。那肯定就要篩選出前端有一人的車輛，理論上就能節約一半的時間。這就是實際結構化數據之后能帶來的便利。

刑偵都是事后翻查破案，但實際環境中一些治安性案件都需要預防突發性事件，預防或事前布控對效率和實時性的要求就更高了。在這樣的情況下沒有結構化的數據做支撐是不可能進行快速的響應以及實時的布控聯動的。

通過大數據技術，可實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，并能夠進一步挖掘海量視頻監控數據背后的價值信息，快速反饋內涵知識輔助決策判斷，從而將視頻監控的效果發揮到極致。而云計算能實現虛擬化資源動態擴展，云計算的應用可以大大提高后臺的計算能力和存儲能力，那么大數據和云計算風光無限的背后是否還存一些問題？答案是肯定的。

云計算、大數據面臨問題

云計算概念居多、數據源成問題

劉聰認為云計算的問題主要還是概念居多。實際在刑事偵查這塊云方面應用得比較多的主要還在服務器的資源共享方面，把服務器進行負載均衡。以及存儲這塊，把多種存儲結構的東西可以異構成同一塊，例如把文件存數和數據庫存儲共享成一塊。以前都是分開存儲的狀態，我們現在通過加控制器的方式讓他們形成統一的歸類、同一的出口，這是云實際在視頻方面真實的應用。

大數據的問題在于數據源受到很多限制，要真正的做到大數據還需要國家政府進一步開放數據之后才能達到真正的大數據時代。目前數據相對獨立，而且數據的使用審批流程過長。大數據是實戰級別的工具，但是光有工具沒有數據還是空架子。

高并發下資源調度策略成難點

張進飛則認為在做快速計算分析的時候用到的智能算法，首先會考驗智能算法本身集群運算能力，因為肯定是多節點分布式計算。其次考驗算法的效率問題，最后是調度機制。

比如公安領域可能會有幾十種不同場景下的算法疊加，這個時候對于調度機制來說，需要對所有的計算任務進行分配調度，接收所有任務請求。因此調度策略很重要也很難實現，因為當涉及大范圍、多對象的任務要進行調度處理很難協調，比如任務的優先級、冗余、資源合理分配等等。調度機制不是一項技術，而是一種模式。需要在具體項目中逐漸形成以及優化。因此張進飛認為隨著大數據、云計算的普及，調度機制會變得越來越重要，在高并**況下如何實現有限資源的合理調度確實是很大的考驗。

貼合實戰需求趨勢

云計算未來的發展趨勢從國家層面來說，現有云計算的基礎架構是非常好的，很多運營商都在建設MADC(移動互聯網應用開發中心)，面向很多企業做云計算資源的租賃服務。業界也有很多專門做云計算資源托管，政府也在建統一的云中心。

而大數據檢索早在移動互聯網領域應用得非常成熟了，像是淘寶對于消費者的行為習慣分析就是通過大數據挖掘出來的。所以在治安領域一樣可以挖掘區域、時間段、案件類型、受侵害對象特征、作案手法等等，從前所未有的角度來分析并形成規律，并做出針對性的預防措施，真正從實戰出發滿足公安的實際需求，做到應用層面的小而精。

總的來說大數據與云計算帶來的解決海量數據難題的新技術和方法，對我國的平安城市建設再攀新高度至關重要。平安城市領域應用的關鍵在于“IT”與“經營”的結合，即高效運用技術，開發應用并落地轉化為商業模式，全面提升平安城市的建設、運維、管理能力。