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基于“泛卡口”的视频大数据建设——以苏州市吴江区公安局的探索为例

2018-03-29    劳国芳 尚岩峰 张三友

一、视频大数据及其应用困境

根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面都大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,其具有海量的数据规模、快速的数据变化、多样的数据类型和价值密度低等四大特征,即“4V”特征 。由此,视频大数据主要描述的是一种随着数据量和数据类型增加而衍生出来的现象。

智能视频分析技术能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系,从而使计算机能够通过数字图像处理和分析实现对视频画面内容的有限理解。如果把摄像机看作人的眼睛,智能视频监控系统则可以理解为人的大脑,借助处理器的强大计算功能,智能视频分析技术能够对视频画面中的海量数据进行高速分析,获取人们需要的信息。在大数据时代,发现或找出客户最需要的视频信息是一个亟待解决的难题,智能视频分析在这方面将大有用武之地。

当前,根据党和国家推进立体化信息化社会治安防控体系建设的总体部署要求,各地都掀起了以云计算、大数据、人工智能等新技术融合应用为特点的视频监控联网建设的高潮,积极推进车辆、人脸、违法行为等业务的视频大数据建设,形成了相应的视频应用系统。但是,这些针对具体业务的视频应用系统彼此之间往往不交互,是一个个信息孤岛,没有实现视频资源的充分共享。

产生这种现象的主要原因有三个方面。一是视频大数据建设缺乏顶层设计。不同软件公司的开发技术存在差异,往往是它们推荐什么业务部门就建设什么系统。最终,不同业务部门之间没有就如何综合利用视频资源进行统筹,逐渐形成一个个业务烟囱、数据烟囱和时期烟囱,阻碍了视频大数据的发展。二是视频大数据建设的层级不明确。不同地区的公安机关在业务应用、资源共享、设备选择等方面都有不同的需求和做法,各自都还处在探索实践之中,缺少统一协调。三是视频大数据建设的标准欠缺。一方面,不同算法引擎生产的视频解析数据各不相同,导致视频解析数据不能够像传统数据一样进行信息共享;另一方面,不同引擎生产的视频解析数据具有业务针对性,数据质量难以直接比对衡量。由此,视频大数据建设的进一步发展面临着标准化的紧迫要求。

二、进一步推动公安机关视频大数据建设的思路

长期以来,视频监控徘徊于实时监看和案后回放的“回放-观看”层面,“事后取证”重于“事前巡控”,在事前预警方面没有发挥应有的作用。 当前,从社会治安立体防控的整体要求和基层公安机关实践来看,需要进一步理清思路,在避免盲目建设的同时积极促进视频大数据建设的良性发展。

首先,要立足于治安防控体系。从行政事权划分来看,区(县)域治安是整个治安防控体系的基层单元,决定着基层视频云监控体系的建设规模和方式。一般来看,有必要在省、市、县三个层级进行视频大数据建设,充分服务于构建各层级立体化、信息化的社会治安防控体系。各地也可以因地制宜,依托省、市层级来开展视频大数据建设。

其次,要满足于实战业务需求。不同条线、业务部门对视频大数据都有不同的需求:事后研判类业务要求分析处理能力大、速度快;事中处置、事前预警类业务要求能够对在线视频源进行实时处理和预警。因此,要从跨部门、多警种、全业务的需求出发来规划视频大数据建设模式和服务提供能力。

再次,要开放规划建设方案。视频大数据建设涉及到基础设施、视频图像解析、数据共享服务等多个方面。因此,在建设的总体方案上必须首先保证方案的开放性、可扩展性,尽量实现一次建设能够满足各条线、多业务的应用支撑。同时,要做到基础数据开放,容量有冗余,接口标准化。此外,还要确保软硬件解耦,遵循云计算、大数据等新技术发展应用,便于资源的统一调配。

最后,要提供多样化数据服务。省、市、县三级视频大数据错位建设,同时通过标准化的共享信息、数据接口和应用服务接口等对接起来,从而实现数据的一体化、服务的个性化和应用的可扩展化,逐步构成一个柔性的省市县分布式视频图像解析服务体系。

三、苏州市吴江区公安局视频大数据建设的实践探索

近年来,吴江区公安局基于视频工作一体化理念,实施了“以公安为主,政府其他部门协同”的“1+X”项目建设模式,建立了全区公共安全视频共享平台,联网整合了公安自建及社会面视频监控资源5.6万路。2014年以来,依托省科技支撑计划的支持,吴江公安局建立了“泛卡口”系统,实现了视频大数据应用从信息孤岛式到资源共享型的转型升级,为各警种和业务部门提供了及时高效的服务支撑,促进了警务模式向主动型、数据型、集约型的发展。依托“泛卡口”专题数据支撑,吴江区立体化、信息化社会治安防控体系的建设水平得到了显著提升。

(一)“泛卡口”的概念及主要内容

“卡口”是治安防控体系的一个实战单元,也是防控体系的特有属性词汇。在技术层面,传统“卡口”指特定的车辆卡口系统,是运用车牌识别技术对所抓拍图像中的车辆号牌进行结构化描述,从而支撑警务应用。“泛卡口”概念则是对“卡口”功能的泛化,其涵盖了车辆卡口、电子警察、人像卡口,以及微卡口、视频监控、WIFI热点等智能型感知设施。“泛卡口”系统是一个立足于区(县)域立体防控需求的分布式、集群化、可扩展的视频图像解析中心,是指运用先进视频图像处理技术,对所选择视频图像中的人、车、物、场景等特定信息要素进行结构化描述,以视频大数据的形式为各类业务应用提供数据引擎,进而形成基于视频大数据的一体化应用体系。因此,作为视频大数据展现的“泛卡口”系统,具有两个基本特征——其一,“卡口”的范围扩大到更多监控点视频图像信息要素的结构化描述,表现为视频资源的内容层面的一体化;其二,“卡口”之间可以基于视频大数据进行数据的关联分析和对象行为描述。

(二)“泛卡口”系统的基本架构及功能

“泛卡口”系统所构成的视频大数据解决方案的成套体系,其基本架构及功能描述如下图所示。

 

其中,数据采集层的功能在于通过车辆卡口、电子警察、人像卡口,以及微卡口、WIFI热点等采集系统,自动采集人、车、案事件、手机信息,同步接入政务数据、互联网数据,形成源头信息库,为立体化治安防控体系提供基础支撑。结构化描述层的功能是基于大数据技术框架,用智能视频分析技术对数据采集层推送的各类车辆、人像、案事件、WIFI热点等海量源头信息进行结构化处理、特征计算和分类整合、统一存储,从而形成结构化数据库,提供基础数据服务。业务支撑层的功能是基于下层提供的结构化、半结构化数据服务,构建综合检索服务引擎,并将立体防控与精准打击有机集合,开发人、车、手机关联分析和数据挖掘等常用工具、技战法以及业务分析模型,为上层各警种的业务应用提供支撑服务。实战应用层的功能是根据各警种的业务需求,充分运用业务支撑层提供的各类专题数据、特定业务引擎以及常用工具、技战法和业务分析模型,研发专门的业务信息系统,以促进各警种业务的信息化、智能化和集约化。

当前,为解决不同厂商视频图像算法引擎差异所带来的数据共享难题,可以采用两种方式。一是通过接口规范化的引擎服务,提供数据检索和业务数据推送,可以对上、对下或平级提供数据服务;二是参照传统治安卡口的分级分类管理的思路,各区(县)视频大数据平台在满足自身区域防控的治安需求下,按规范同步向省、市级提供相应的源头数据,而上级有义务提供数据结构化建模服务。

(三)“泛卡口”系统建设的初步成效

目前,吴江公安建立的“泛卡口”系统已经覆盖车辆卡口、人像卡口、视频监控、WIFI热点等主要“卡口”类型,具有车辆及个性化特征、非标车、人像、人脸以及特定案事件的结构化描述功能,日均实时结构化描述高清图片1000万张,具有千万量级图片检索秒级响应的能力,拥有首次入城、频繁过车、一牌多车、轨迹分析、缉查布控、人脸比对等常用研判工具,能够识别上万种车辆的型号,辨别开车未系安全带等交通违法行为,并能够提供数据库共享对接、检索服务对接等标准化接口,为各警种业务提供了基础数据引擎。该系统自2016年建成运行以来,有效满足了侦查破案、交通管理、治安防控等警种的业务需求,建设应用成效日益显著。2017年上半年,吴江公安刑事案件破案率同比上升10.5%,而视频监控应用的贡献率达70%以上;在交通大整治行动中,依托“泛卡口”系统的数据推送,及时查处了驾驶人拨打接听手机、未按规定使用安全带和货车黄标车闯禁区等交通违法行为,进一步提升了城市管理水平。同时,“泛卡口”系统还支持实时展现全区路面交通车辆的运行态势,为全区治安防控的决策指挥与管理提供了依据。

四、结语

视频大数据建设是长期的和动态的。在建设过程中,应坚持顶层设计,构建基础服务平台,即使是条线业务系统,也要纳入到视频大数据的顶层架构中,以确保基础信息化,为公安各业务部门提供支撑。同时,还要坚持建设的标准化,做好业务系统的接口工作,方便不同应用和地区数据的汇聚整合。视频大数据的智能化建设要侧重平台的基础性,业务的扩展性和柔性,尽量实现一次建设,多警种受益。


作者简介:

劳国芳(1967-),男,江苏吴江人,汉族,苏州市吴江区公安局信息化主管;

尚岩峰(1978-),男,河南南阳人,汉族,公安部第三研究所副研究员;

张三友(1989-),男,江西安源人,汉族,苏州市吴江区公安局民警。

本文由作者授权环球专网通信刊载。首载于《江苏警官学院学报》第32卷第6期。


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