從“看得見(jiàn)”到“看得清”，再到“看得懂”，這是人們對(duì)監(jiān)控需求的演進(jìn),。隨著視頻監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展，我們已經(jīng)進(jìn)入“看得懂”階段,。

傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)是通過(guò)人員監(jiān)控和錄像來(lái)實(shí)現(xiàn)安全防護(hù)，通常存在以下幾種情況：

1,、 當(dāng)監(jiān)控點(diǎn)過(guò)多時(shí),，人員監(jiān)控?zé)o法顧及所有監(jiān)控場(chǎng)景;

2、 監(jiān)控人員要24小時(shí)在崗,，很難保證,，工作強(qiáng)度大;

3、 錄像往往是事件發(fā)生之后回放取證：損失產(chǎn)生不可挽回;人工回放錄像取證的方式效率低,，高科技成果只能靠人海戰(zhàn)術(shù)才能產(chǎn)生價(jià)值,。

針對(duì)視頻設(shè)施應(yīng)用存在的問(wèn)題，公安部已經(jīng)明令要求：各級(jí)公安機(jī)關(guān)要圍繞視頻監(jiān)控技術(shù)的深度應(yīng)用,，服務(wù)公安實(shí)戰(zhàn),，提升打防績(jī)效。對(duì)監(jiān)控建設(shè)應(yīng)用的要求,，從以硬件建設(shè)為主的第一階段,，向以智能應(yīng)用為主要特征的第二階段過(guò)渡，解決視頻調(diào)閱慢,、分析難的問(wèn)題,，從海量視頻中發(fā)現(xiàn)重要而有價(jià)值的線索,，快速識(shí)別定位目標(biāo)，挖掘其行動(dòng)軌跡,，從而縮短辦案時(shí)間,，降低辦案人員的工作強(qiáng)度，提高各部門(mén)聯(lián)合作戰(zhàn)效率,。

如何將視頻監(jiān)控由被動(dòng)防御向主動(dòng)防御過(guò)渡,，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，一直是研發(fā)努力方向,。在視頻圖像智能分析的研發(fā)與工程應(yīng)用方面,，一直有獨(dú)到的開(kāi)創(chuàng)特色，讓監(jiān)控人員從繁瑣的操作,、海量的信息中解脫出來(lái),，并幫助用戶更高效,、更精確地管理監(jiān)控目標(biāo),，與用戶共啟萬(wàn)物智慧新時(shí)代。

圖：視頻智能分析系統(tǒng),，可實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的快速定位,、查找和檢索

視頻智能分析系統(tǒng)可根據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)、歷史視頻的有效信息,，對(duì)人,、車(chē)、物,、行為等進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取,，并進(jìn)行智能分析，實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的快速定位,、查找和檢索,。系統(tǒng)具有一套標(biāo)準(zhǔn)化的案件視頻采集和研判流程，獲取已知信息,、梳理重點(diǎn)信息,、推斷殘缺信息、擴(kuò)展關(guān)聯(lián)信息,，以“人員,、車(chē)輛、”等信息為要素建立視圖信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),，基于大數(shù)據(jù)智能搜索引擎實(shí)現(xiàn)搜索,、比對(duì)、軌跡描述,、案件串并等功能,，服務(wù)于公安治安防控,、案件偵查、情報(bào)研判等警務(wù)工作,，為預(yù)防打擊違法犯罪,、減輕民警工作量，達(dá)到事前智能預(yù)測(cè)布控,、事后快速響應(yīng)破案,，維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定提供有力的支撐平臺(tái)。

構(gòu)建大數(shù)據(jù)智能分析引擎

在視頻圖像監(jiān)控應(yīng)用中,，涉及的數(shù)據(jù)信息類型很多,，包括各類非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化信息,。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括視頻錄像和圖片記錄,，如監(jiān)控視頻錄像、報(bào)警錄像,、摘要錄像,、車(chē)輛卡口圖片、人臉抓拍圖片,、報(bào)警抓拍圖片等,。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則包括報(bào)警記錄、系統(tǒng)日志記錄,、運(yùn)維數(shù)據(jù)記錄,、摘要分析結(jié)構(gòu)化描述記錄以及各種相關(guān)的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，如人口信息,、地理數(shù)據(jù)信息等,。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則如人臉建模數(shù)據(jù)、指紋記錄等,。

所有這些數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體,，整合形成視圖信息數(shù)據(jù)庫(kù)，包括案件庫(kù),、警情庫(kù),、線索庫(kù)、車(chē)輛信息,、人臉信息,、MAC信息、出行信息,、旅館住宿信息,、網(wǎng)吧上網(wǎng)人員、手機(jī)信息,、話單信息等,。視圖信息數(shù)據(jù)庫(kù)是視頻監(jiān)控系統(tǒng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),。

圖：視圖大數(shù)據(jù)智能分析引擎架構(gòu)圖

視圖大數(shù)據(jù)智能分析引擎采用流式大數(shù)據(jù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)視圖信息數(shù)據(jù)庫(kù)各類信息的大數(shù)據(jù)智能分析,、研判比對(duì),，達(dá)到實(shí)時(shí)預(yù)警，預(yù)防犯罪發(fā)生,，縮短破案時(shí)間,，提升破案效率。建設(shè)多媒體(視頻/圖片)云計(jì)算系統(tǒng),，多節(jié)點(diǎn)的分布式云調(diào)度平臺(tái)技術(shù)與單節(jié)點(diǎn)的“CPU+GPU”并行計(jì)算技術(shù)的有機(jī)結(jié)合,，充分利用計(jì)算資源，滿足大規(guī)模的智能分析應(yīng)用,，提升視頻,、圖片的分析效率。

智能化業(yè)務(wù)呈現(xiàn)

- 車(chē)輛分析

系統(tǒng)通過(guò)智能分析算法,，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景中同時(shí)檢測(cè)多個(gè)目標(biāo),，并精確區(qū)分行人、自行車(chē),、摩托車(chē)(電瓶車(chē)),、三輪車(chē),、機(jī)動(dòng)車(chē),。對(duì)于機(jī)動(dòng)車(chē)，可提取車(chē)牌號(hào),、車(chē)輛類型,、車(chē)身顏色、品牌,、型號(hào),、車(chē)款信息和車(chē)輛特征等結(jié)構(gòu)化信息。并對(duì)車(chē)輛標(biāo)志物進(jìn)行精準(zhǔn)標(biāo)記,，如年檢標(biāo),、遮陽(yáng)板、紙巾盒,、掛件,、擺件、安全帶等,。

基于視圖結(jié)構(gòu)化提取的車(chē)輛和標(biāo)志物等關(guān)鍵信息,，集成車(chē)管所車(chē)輛信息庫(kù)，結(jié)合卡口系統(tǒng),、車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng),、城市各個(gè)停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)和視頻監(jiān)控系統(tǒng),，全面掌握車(chē)輛信息、車(chē)主信息,、車(chē)輛活動(dòng)信息等,，還原車(chē)輛經(jīng)過(guò)的軌跡歷史信息，并結(jié)合周邊攝像機(jī)歷史視頻的調(diào)控與融合,，深度挖掘出有用信息,。

對(duì)嫌疑車(chē)輛的快速“以圖搜圖”應(yīng)用，能夠?qū)斎氲哪繕?biāo)車(chē)輛(車(chē)牌無(wú)損,、無(wú)牌)進(jìn)行特征識(shí)別,，通過(guò)車(chē)輛特征對(duì)卡口抓拍的圖片進(jìn)行檢索，大幅提高利用效率,。

- 人臉識(shí)別

通過(guò)深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別技術(shù),，對(duì)實(shí)時(shí)視頻場(chǎng)景(歷史視頻或圖片)中的人臉進(jìn)行抓拍、截取人臉圖片,，并提取對(duì)應(yīng)的人臉特征,。基于與已經(jīng)建立的人臉模板大庫(kù),，如全國(guó)人口庫(kù),、常住人口庫(kù)、居住證人口庫(kù),、及各種系統(tǒng)(警綜,、信綜、出入境,、人口庫(kù),、追逃庫(kù)、犯罪人員庫(kù)等)人員庫(kù)的特征比對(duì),，相似度超過(guò)設(shè)定好的閾值時(shí),，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出警告，推送給警務(wù)平臺(tái),。為反恐維穩(wěn),、網(wǎng)上追逃、身份確認(rèn),、事前預(yù)防,、事中記錄、事后取證等應(yīng)用場(chǎng)景提供有力的情報(bào)支持,。

- 黑名單實(shí)時(shí)布控

系統(tǒng)前端采集的人臉圖像與黑名單人員實(shí)時(shí)比對(duì),，一旦達(dá)到預(yù)警限值，其報(bào)警信息實(shí)時(shí)精準(zhǔn)推送到報(bào)警平臺(tái)或相應(yīng)的手機(jī)等智能移動(dòng)警務(wù)終端,，信息及時(shí)有效地直通各警種,?；诤Ａ康淖ヅ娜四槾髷?shù)據(jù)，后端人臉?lè)?wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)人員的歷史軌跡分析,，并根據(jù)近期行蹤 推測(cè)出可能出現(xiàn)的位置,，并與酒店入住或者其他身份信息登陸系統(tǒng)等進(jìn)行有效聯(lián)動(dòng)。實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)人員的可視化的實(shí)時(shí)預(yù)警,、事前預(yù)防,、聯(lián)動(dòng)布控。

圖：目標(biāo)人員挖掘比對(duì)技術(shù)應(yīng)用

- 目標(biāo)人員智能挖掘

基于人臉大數(shù)據(jù)及其他大數(shù)據(jù)的碰撞分析,，如手機(jī)熱點(diǎn)數(shù)據(jù),、出行數(shù)據(jù)，對(duì)于在同一時(shí)間段內(nèi)同一場(chǎng)景出現(xiàn)多次的人員(如醫(yī)院號(hào)販子),、頻繁出行敏感地帶的人員(如緬甸,、越南)、一周內(nèi)往返海關(guān)多次的人員(水客)等未能及時(shí)標(biāo)注的可疑人員,，系統(tǒng)主動(dòng)挖掘研判,，并行進(jìn)重點(diǎn)監(jiān)控。當(dāng)其出現(xiàn)頻次超過(guò)一定數(shù)量時(shí),，系統(tǒng)主動(dòng)預(yù)警,。

- 行為分析

根據(jù)視頻區(qū)域內(nèi)監(jiān)測(cè)到的目標(biāo)人物的運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)時(shí)速,、人群數(shù)量等,，通過(guò)智能視頻行為分析系統(tǒng)的精準(zhǔn)算法，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的行為識(shí)別,，基于預(yù)先定義的各種行為規(guī)則,，實(shí)現(xiàn)異常智能預(yù)警,，如目標(biāo)移動(dòng)檢測(cè),、群體事件檢測(cè)等。

- 目標(biāo)移動(dòng)監(jiān)測(cè)

在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤的基礎(chǔ)上,，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡及運(yùn)動(dòng)方向判斷其移動(dòng)范圍是否在用戶設(shè)定的合理范圍內(nèi),，包括絆線檢測(cè)、入侵檢測(cè),、逆行檢測(cè),、徘徊檢測(cè)等。絆線檢測(cè)即在攝像機(jī)監(jiān)視的場(chǎng)景范圍內(nèi),，根據(jù)監(jiān)控需要和目的設(shè)置檢測(cè)線,，并制定穿越檢測(cè)線的非法方向，當(dāng)有移動(dòng)目標(biāo)按照禁止穿越方向穿越用戶設(shè)定的檢測(cè)線時(shí)進(jìn)行告警,。

入侵檢測(cè)即在監(jiān)控場(chǎng)景視頻中設(shè)定檢測(cè)區(qū)域,，對(duì)目標(biāo)進(jìn)入,、離開(kāi)或突然出現(xiàn)在該區(qū)域的事件進(jìn)行檢測(cè)并及時(shí)告警;逆行檢測(cè)即在監(jiān)控場(chǎng)景中設(shè)定檢測(cè)區(qū)域及正常運(yùn)動(dòng)方向，對(duì)區(qū)域內(nèi)目標(biāo)不按正常方向運(yùn)動(dòng)的事件進(jìn)行檢測(cè);徘徊檢測(cè)是在視頻中設(shè)定檢測(cè)區(qū)域,，對(duì)同一目標(biāo)在該區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)超過(guò)一定時(shí)間的事件進(jìn)行檢測(cè),。

目標(biāo)移動(dòng)監(jiān)測(cè)是應(yīng)用最廣的智能視頻分析功能之一，適合于政府機(jī)關(guān),、大使館,、高安全周界、軍事禁區(qū),、監(jiān)獄,、看守所、重要物資倉(cāng)庫(kù),、銀行,、博物館等需要對(duì)可疑目標(biāo)重點(diǎn)防范的場(chǎng)所。

- 群體事件檢測(cè)

檢測(cè)用戶所設(shè)定區(qū)域中流量檢測(cè),、人員密度,，判斷是否密度超標(biāo)(如人群擁擠)或人群突然聚集或發(fā)散，并按用戶設(shè)定閾值報(bào)警或聯(lián)動(dòng),。

流量檢測(cè)是在視頻中設(shè)定一個(gè)或多個(gè)檢測(cè)區(qū)域(或檢測(cè)線),，對(duì)單位時(shí)間內(nèi)按指定方向進(jìn)入或離開(kāi)該區(qū)域(或穿越檢測(cè)線)的目標(biāo)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。流量統(tǒng)計(jì)可以應(yīng)用于博物館,、商場(chǎng),、監(jiān)獄、景區(qū)對(duì)進(jìn)出人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),。人員密度檢測(cè)是在視頻中設(shè)定檢測(cè)區(qū)域,，對(duì)該區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)稠密程度或目標(biāo)數(shù)進(jìn)行估計(jì)。并針對(duì)不同防區(qū)設(shè)置不同報(bào)警規(guī)則,、密集度報(bào)警閾值和密度超標(biāo)的持續(xù)時(shí)間閾值,，實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用場(chǎng)景定制化預(yù)警?？捎糜趶V場(chǎng),、政府機(jī)關(guān)門(mén)口、文化與宗教聚集地,、學(xué)校等場(chǎng)所,，觀測(cè)人群密度或人數(shù)的動(dòng)態(tài)變化，結(jié)合地點(diǎn),、時(shí)間等信息判斷是否存在異常聚集情況,，及時(shí)啟動(dòng)疏通引導(dǎo)機(jī)制。

- 圖偵分析

圖偵智能分析主要包括視頻摘要、圖像增強(qiáng),、濃縮播放,、視頻檢索、3D測(cè)量等,。

視頻摘要,，是以自動(dòng)或者半自動(dòng)的方式，通過(guò)分析視頻的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容存在的時(shí)空冗余,，從原始視頻中提取有意義的片段,，將它們以某種特點(diǎn)的方式重新組合成緊湊的、能夠充分表現(xiàn)視頻語(yǔ)義內(nèi)容的濃縮視頻,。實(shí)現(xiàn)使視頻數(shù)據(jù)有效的表示和快速的訪問(wèn),，減小視頻存儲(chǔ)、分類和索引的代價(jià),，提高視頻的使用效率,、可用性和可訪問(wèn)性。

圖像增強(qiáng),，對(duì)照度較低的夜間視頻/圖片進(jìn)行增強(qiáng)處理,，對(duì)因抖動(dòng)、霧霾等造成模糊的圖片進(jìn)行去抖,、去霧處理,，使得圖像更清晰。也包括對(duì)指紋,、虹膜,、掌紋、人臉等生物特征的增強(qiáng)處理,。

濃縮播放,，實(shí)現(xiàn)慢速播放關(guān)注區(qū)域內(nèi)的視頻內(nèi)容，快速播放非關(guān)注區(qū)域的視頻內(nèi)容,。通過(guò)設(shè)置關(guān)注區(qū)域(支持不規(guī)則區(qū)域)和非關(guān)注區(qū)域的慢放和快放倍數(shù),，可自動(dòng)控制視頻的播放速度、提高視頻瀏覽的效率,，實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域目標(biāo)的檢測(cè),。

視頻檢索，可以快速檢所人,、車(chē)類別，檢索目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向,，以及目標(biāo)所在區(qū)域,，或者可以直接使用目標(biāo)的一張樣本照片進(jìn)行以圖搜圖。如輸入嫌疑人的一張照片進(jìn)行視頻檢索，而得到嫌疑人的目標(biāo)快照,。

目標(biāo)的3D測(cè)量功能,，通過(guò)參照物標(biāo)定，來(lái)計(jì)算出被測(cè)量目標(biāo)的高度和寬度,。如測(cè)量嫌疑人員的身高,，實(shí)現(xiàn)迅速特征標(biāo)注。

智能分析技術(shù)在公安領(lǐng)域的應(yīng)用,，通過(guò)提取監(jiān)控視頻中包含的海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息,，幫助民警識(shí)別畫(huà)面中“人”、“車(chē)”的特征,，從而綜合更豐富的情報(bào)信息掌握鎖定目標(biāo)身份,。基于海量的視圖信息數(shù)據(jù)庫(kù),，借助大數(shù)據(jù)智能分析,、研判能力，業(yè)務(wù)可以直接關(guān)注目標(biāo)價(jià)值信息,，與日常警務(wù)應(yīng)用深度融合,，在更多的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中發(fā)揮重要價(jià)值，真正做到系統(tǒng)管用,、民警愛(ài)用,、功能實(shí)用，通過(guò)向科技要警力,，降低民警的工作量,，提高民警的工作效率，實(shí)踐了真正意義的有效智能防控,。

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