隨著城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)的不斷完善和擴(kuò)建，視頻已經(jīng)成為社會(huì)數(shù)據(jù)量最大的一類數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)甚至流傳這樣一個(gè)段子：電視臺(tái)新聞行業(yè)應(yīng)該給視頻監(jiān)控行業(yè)頒發(fā)“最佳素材獎(jiǎng)”，原因是電視臺(tái)播放的新聞中，有四分之一的素材來自于視頻監(jiān)控。當(dāng)然這只是個(gè)段子，但無疑也再次驗(yàn)證了視頻監(jiān)控本身具備的新聞?wù)鎸?shí)性、直觀性等特色，這也是全國公共安全一直大力建設(shè)視頻監(jiān)控，把視頻監(jiān)控作為城市基礎(chǔ)建設(shè)中一部分的一個(gè)原因。

發(fā)揮視頻監(jiān)控在案件研判中的效益

視頻監(jiān)控事實(shí)上已經(jīng)成為公安刑偵研判的第一主要工具，協(xié)助公安系統(tǒng)維護(hù)社會(huì)的穩(wěn)定。但是并不是說視頻監(jiān)控?zé)o懈可擊。我們知道，隨著平安城市的建設(shè)速度加快、996文把視頻監(jiān)控定義為城市基礎(chǔ)建設(shè)設(shè)施的一部分，視頻監(jiān)控錄像的體積走向了越來越龐大之路。

據(jù)最新的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表明，視頻監(jiān)控的建設(shè)在已經(jīng)存在2000萬臺(tái)的基礎(chǔ)上依然按照每年20%的速度遞增。視頻監(jiān)控錄像已經(jīng)超過百PB級(jí)別，朝EB級(jí)別邁進(jìn)。公安干警通過視頻監(jiān)控偵破一個(gè)案件，平均需要調(diào)看6000G、3000個(gè)小時(shí)的錄像的辛苦勞作。如何讓視頻監(jiān)控在案件研判中越來越重要的作用下更好的發(fā)揮效率是現(xiàn)代視頻監(jiān)控行業(yè)一致認(rèn)同的行業(yè)性難題。

慶幸的是，現(xiàn)在這個(gè)難題已經(jīng)取得了一定突破性的進(jìn)展了。在今年7月份由全國安全防范報(bào)警系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)主導(dǎo)的GA/T1164-2014《公安視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)與應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系表》>>也就是行業(yè)內(nèi)所俗稱的“視圖庫標(biāo)準(zhǔn)最新修訂版”正式發(fā)布。

視圖庫三大業(yè)務(wù)核心

視圖庫是什么?視圖庫是一個(gè)庫，存下所有的結(jié)構(gòu)化錄像、超感信息;視圖庫是數(shù)據(jù)解析中心，能最快速度分析庫里數(shù)據(jù);視圖庫也是合成作戰(zhàn)中心，能整合展現(xiàn)想要的信息。視圖庫是為了解決之前這一系列問題而誕生的，它具備數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)作戰(zhàn)三個(gè)主要業(yè)務(wù)核心，利用數(shù)據(jù)的合成作戰(zhàn)為案件偵破提供最關(guān)鍵線索服務(wù)，精確定位線索中的四要素：時(shí)間、地點(diǎn)、人物、事件。

　　數(shù)據(jù)搜集

其中數(shù)據(jù)搜集是整個(gè)視圖庫的重中之重，它包含了視圖庫最重要的核心-結(jié)構(gòu)化，以及多維數(shù)據(jù)采集的超感。

為什么說結(jié)構(gòu)化是重中之重?因?yàn)樗菑恼紦?jù)EB級(jí)存儲(chǔ)量的視頻中提取數(shù)據(jù)的唯一方式。能夠?qū)γ恳粋€(gè)攝像機(jī)的監(jiān)控畫面其中的車、人信息進(jìn)行最大化的結(jié)構(gòu)化提取。一段幾百兆的錄像，提取后可以達(dá)到只有幾百個(gè)字段再加上幾K的圖片的壓縮比率。

而做到對(duì)每一個(gè)監(jiān)控畫面的分析，依賴的是對(duì)GPU集群計(jì)算的應(yīng)用。GPU集群是能夠?qū)崿F(xiàn)1:1結(jié)構(gòu)化的技術(shù)支撐。對(duì)比CPU，GPU的更多核心和其并行處理架構(gòu)使GPU成為天然的圖形計(jì)算系統(tǒng)。利用GPU做圖形計(jì)算，我們可以做到比CPU計(jì)算：5倍以上性能提升，價(jià)格降低6倍，功耗降低10倍，體積減少20倍。利用依賴于GPU集群計(jì)算的1:1實(shí)時(shí)結(jié)構(gòu)化，我們能夠?qū)崿F(xiàn)全數(shù)據(jù)中秒級(jí)響應(yīng)的以圖搜圖。能夠任意指定搜索車的車牌、車型、車款、顏色、遮陽板狀態(tài)、前擱置物、前玻璃粘貼物。任意指定搜索人的年齡、性別、衣服顏色。

在數(shù)據(jù)搜集中另外一個(gè)重要的工具是用于多維身份判定的超感，身份識(shí)別精度隨數(shù)據(jù)量和使用量增加，理論極限可達(dá)到萬分之幾的誤差，結(jié)構(gòu)化視頻作為身份判定主參數(shù)毋庸置疑，現(xiàn)在的人臉對(duì)比能夠達(dá)到99%以上的準(zhǔn)確度。而超感的數(shù)據(jù)采集作為A類輔助信息其作用也極其重大。

通用的超感工具包分為，被動(dòng)型和主動(dòng)型兩種，被動(dòng)型以wifi sniffer為主，通過采集每個(gè)人都隨身攜帶的手機(jī)網(wǎng)卡MAC地址，去定位人員。主動(dòng)型以RFID感知為主，通過對(duì)需要管控的人或者物加載有源標(biāo)簽，可實(shí)現(xiàn)精確管控。

其中被動(dòng)感知的wifi sniffer 功能，可以通過小小大大的反復(fù)型線索確認(rèn)方法提高線索搜索效率。比如我們可以通過幾個(gè)攝像機(jī)視頻確定一個(gè)人員的小范圍視頻軌跡，通過這個(gè)視頻軌跡與周邊MAC采集數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡碰撞，碰撞出最可能的幾條MAC軌跡后，可以快速對(duì)這幾個(gè)MAC軌跡進(jìn)行大范圍搜索，得到一個(gè)更大的MAC軌跡，然后再通過這個(gè)輔助MAC軌跡去碰撞視頻監(jiān)控錄像，精準(zhǔn)、快速調(diào)取錄像內(nèi)容，最終得到切實(shí)的人員視頻軌跡。這就是小小大大的線索確認(rèn)方式，它提高了監(jiān)控錄像調(diào)取效率，降低了公安干警視頻研判的工作量。

RFID作為主動(dòng)型感知建設(shè)功能，其具備切實(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)果。可以用做于精確管控，比如電動(dòng)車進(jìn)行管控，主要功能包括：提高治安案件主要作案工具的管控，降低猖獗的電動(dòng)車偷盜相關(guān)案件發(fā)生率，規(guī)范電動(dòng)車超速駕駛，杜絕電動(dòng)車肇事逃逸。

數(shù)據(jù)分析

視圖庫的第二大核心業(yè)務(wù)：數(shù)據(jù)分析，是公安大數(shù)據(jù)建設(shè)的重要部分，它的準(zhǔn)確度和分析速度直接影響了整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

為了提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，最新的視圖庫技術(shù)大范圍使用了人工智能領(lǐng)域的技術(shù)桂冠——深度學(xué)習(xí)算法，它能夠讓機(jī)器自動(dòng)訓(xùn)練，速度提升十倍。全特征訓(xùn)練，算法擴(kuò)展速度提升三倍?，F(xiàn)在的人臉識(shí)別精度達(dá)到99%以上，依賴的也就是深度學(xué)習(xí)算法。利用深度學(xué)習(xí)的宇視人臉識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)人臉識(shí)別的超難度工作，無論你做鬼臉、胖了、老了、擋臉、擋嘴、側(cè)臉都可以準(zhǔn)確的識(shí)別出你的存在。

解決了準(zhǔn)確度問題，最新的視圖庫技術(shù)利用新一代的時(shí)空數(shù)據(jù)庫去解決速度的問題。時(shí)空數(shù)據(jù)庫是針對(duì)安防特性提出的一個(gè)專業(yè)安防數(shù)據(jù)庫概念。其開發(fā)依據(jù)公安部研究所的研究報(bào)告：“只要有4個(gè)時(shí)間點(diǎn)和位置的數(shù)據(jù)，就能確定一個(gè)人身份”。依據(jù)此研究成果，以時(shí)間為線，以地點(diǎn)為軸對(duì)結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行分類的時(shí)空數(shù)據(jù)庫，能夠更容易、更快速的對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行規(guī)則分析，找到線索軌跡。

時(shí)空數(shù)據(jù)庫中充分整合了兩個(gè)最重要的大數(shù)據(jù)框架Hadoop和Spark。Hadoop作為模式計(jì)算的典范，能夠做到營房中算無遺策，它最大特性是能夠?qū)v史數(shù)據(jù)進(jìn)行有組織的存儲(chǔ)和計(jì)算。屬于戰(zhàn)略層計(jì)算，只針對(duì)歷史數(shù)據(jù)，能夠做到以史觀之，可看歷史規(guī)律、找未來趨勢(shì),獨(dú)獨(dú)缺乏對(duì)現(xiàn)狀的分析，這就依賴另一個(gè)大數(shù)據(jù)框架，著重進(jìn)行流式計(jì)算的Spark，它做到的是運(yùn)動(dòng)中殲敵，屬于戰(zhàn)術(shù)層計(jì)算，主要特征依賴于內(nèi)存計(jì)算，針對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，速度奇快，適合追蹤、布控。

數(shù)據(jù)作戰(zhàn)

視圖庫的第三大核心業(yè)務(wù)：數(shù)據(jù)作戰(zhàn)，是視圖庫在用戶面前最直接呈現(xiàn)，是數(shù)據(jù)展示效果的依托，沒有數(shù)據(jù)作戰(zhàn)模塊的展現(xiàn)，再多的數(shù)據(jù)、再快的分析皆是無用之物。而這些數(shù)據(jù)都應(yīng)該整合在具備時(shí)空關(guān)系天然展現(xiàn)的電子地圖上，讓數(shù)據(jù)一目了然。電子地圖支持直接信息類展現(xiàn)，包括設(shè)備類：槍機(jī)、云臺(tái)、球機(jī)、超感基站、立桿等基礎(chǔ)設(shè)備;警力類：警員、警車、崗?fù)さ染π畔?報(bào)警類：110報(bào)警、報(bào)警崗?fù)?、布控?bào)警等信息;支持?jǐn)?shù)據(jù)分析類地圖展現(xiàn)：包括軌跡類，車輛軌跡、RFID軌跡、MAC軌跡;案件分析類，案件軌跡、案件視頻、案件圖片;數(shù)據(jù)結(jié)果類，案件熱力圖、攝像機(jī)密度圖。

(本文作者尹鵬現(xiàn)任職于天津市公安局和平分局、作者柳文憑現(xiàn)任浙江宇視科技有限公司解決方案架構(gòu)師、)