面向“智能城市” 应用整体解决方案 - 安防知识网

中国改革开放三十年来，城市化进程十分迅猛，城市人口从1978年的1 72亿(约占人口的19%)发展到2009年的6 22亿(约占总人口的47%)。根据预测到2020年，中国将有一半人口居住在城市，2050年将有75%人口居住在城市。快速的城市化进程一方面给中国经济发展做出了重要贡献，另一方面城市在各个领域也面临着发展的瓶颈：环境、基础设施建设、生活质量、人口问题、公共安全、公共服务等进一步制约了经济增长。

　　城市的发展阶段

　　中国改革开放三十年来，城市化进程十分迅猛，城市人口从1978年的1.72亿(约占人口的19%)发展到2009年的6.22亿(约占总人口的47%)。根据预测到2020年，中国将有一半人口居住在城市，2050年将有75%人口居住在城市。快速的城市化进程一方面给中国经济发展做出了重要贡献，另一方面城市在各个领域也面临着发展的瓶颈：环境、基础设施建设、生活质量、人口问题、公共安全、公共服务等进一步制约了经济增长。

　　随着经济发展要求的提高，扩大内需成为我国经济社会发展的战略基点，是保持经济长期平稳较快发展的必由之路。十八大中更是明确提出了，城镇化建设是国家发展战略，要实现产业支撑、人居环境、社会保障、生活方式的转变，实现由乡到城市转变，提升城市水平、促进大中小城市和小城镇协调发展。

　　在这种局势下，智慧城市建设既是一种为解决城市制约、又能够提供经济转型的新的发展模式。智慧城市通过物联网技术、云技术等新一代信息技术，为提升城市管理者提供城市方方面面信息的感知能力、信息的分析和处理能力，从而进一步为城市提供有针对性的新服务和新应用，提高城市的公共安全管理能力，提升应急响应速度，为城市中的居民提供更好的民生服务。

　　“智慧城市”建设的总体架构

　　在现有城市中，已经运行了很多的系统，譬如治安、卡口监控、交通监控、GIS地图、110/120/119接处警、水文监测系统等等，这些系统在数据采集，分析处理，合理决策方面起到了非常重要的作用。但是，我们依然发现，在经过系统扩容，升级改造等向科技要生产力的过程中，还是很难单方面解决城市面临的复杂问题。譬如，交通问题，通过大规模增加道路里程和增加电子警察抓拍系统后，拥堵问题依然是城市交通的头等大事，而且任重而道远。

　　智能城市系统，就是需要整合城市已有的各个系统，进行横向和纵向整合，同单位进行上下级级联，不同部门之间进行数据共享和调用。把相关系统收集的数据进行统一管理，通过模型算法进行智能分析和分布式数据存储，形成城市共享数据中心，幷且以服务的方式提供数据的查询、搜索等标准接口。

　　智能城市系统，需要在原有系统的基础上，增加对传感物联的投入，形成种类多样的数据收集渠道，全面感知城市各方面相关信息。智能城市系统展现给城市管理者的是，城市的方方面面信息，以GIS作为信息的载体，展现城市管理沙盘，为城市的治安管理、应急指挥，科学调度服务。

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　　“智慧城市”建设的关键技术

　　信息感知技术

　　这里的感知是更为广泛的一个概念。具体来说，它是指更为广泛的感知、测量、采集和传递信息的设备或系统。通过使用这些设备，从室内温度、湿度、烟雾到是路面车辆信息、

　　城市交通状况等任何信息都可以被快速获取幷进行分析，便于立即采取应对措施和进行长期规划。

　　目前常见的信息可分为结构化数据和非结构化数据，典型的如RFID为典型的结构化数据，而视频作为一种最为直观的感知方式实质上是非结构化的数据，需要进行信息再处理，结构化以后才能为智能城市所用。目前，视频在城市中大量应用，如平安城市中的高清视频监控、高清卡口，电子警察、人脸抓拍系统等。

　　数据云存储

　　智能城市应用的数据存在着数据量大、数据修改操作不频繁、数据类型多样化的特点，特别是视频图像信息库的建设，视频、图片、音频、文本等半结构化和非结构化数据大量存在，用传统的关系型结构化数据库已经很难适应当前和以后的建设和快速查询。

　　云存储平台适时而生。借鉴当前互联网应用技术，特别是如facebook、google等的NOSQL相关技术，通过云存储平台的整合运算，系统提供存储资源的统一管理和使用。

　　云存储平台提供统一调用接口，以存储池的方式展现给系统外部和第三方程序。支持负载均衡算法，平台存储中的单点和多点故障不会影响系统的整体运行和安全，平台扩容简单。

　　智能集群分析和云计算

　　城市规模数据增长到一定程度后，通过人为方式进行处理，已经是杯水车薪。只有通过集成智能算法和模式匹配等计算，才能更好的发挥数据的效果。譬如，视频监控，按普通人观看16路画面，20~30分钟后，人就会疲劳，效果就会直线下降。

　　智能算法处理，消耗的计算时间和资源一般都比较大，像视频图像浓缩、摘要等技术，目前业界单台计算器也只能处理4路左右，而城市一般的监控点都在几千乃至上万路以上，需要大量的服务器进行计算。云计算平台对系统计算能力做整体规划和管理，形成计算池，以弹性方式提交运算能力。智能算法在云计算资源的前提下，通过对视频图像场景、语义特征等进行建模和模式匹配，分任务完成计算业务提交。智能计算在后台完成，当业务不忙时，可以腾出计算能力分配给其他任务，满足资源共享。

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　　云计算平台采用MAPREDUCE分布式架构，集成负载均衡算法，提供计算能力和弹性任务提交。单点故障不影响平台整体稳定。

　　在视频监控系统建设中，治安项目结合云计算平台能力，特别是视频图像信息库建设，通过浓缩、摘要等智能算法，从海量原始视频中分析出有价值线索，按照特征、标记等进行分类和归档。

　　统一分派、调度接口

　　资源云以统一分派、调用接口提供服务和能力，外部应用通过接口获取相关能力集，如搜索可疑特征库，搜索特征案件，请求视频流等等。接口以SDK或者webservice等方式提供，可以按需提供业务能力集，以适应商业化操作和购买。

　　服务应用和业务扩展

　　智能城市应用展现了城市的各个概况，包括治安、道路交通、水文信息、气象信息、危险品管理等等。智能城市的建设，就是在大数据，大计算能力的前提下，把城市感知的信息通过合理、科学的模型展现出来，以城市沙盘的方式展现给城市管理者，方便决策。

　　各种应用开展，需要数据的整合和标准的统一，这是进行云计算的前提。譬如，视频方面，需要规范视频的标准码流格式，需要进行同构异构平台的对接，在这方面，需要不同的行业做出相应的努力。目前，视频方便的标准化已经取得了可喜的成绩，特别是国标GB/T 28181的出台。

　　信息处理技术

　　“更全面的互联互通”是智慧城市另外一个基本特征与要求。这里的互联互通是指将遍布整个城市的各类“感知”设备收集和储存的分散的信息及数据连接起来，进行交互和多方共享。从而更好地对环境和业务状况进行实时监控，从全局的角度分析形势幷实时解决问题，使得工作和任务可以通过多方协作来得以远程完成，从而彻底地改变了整个世界的运作方式。

　　要实现“更全面的互联互通”，意味着大量的运算资源将以一种小型化、分布式的方式嵌入各类设备中去，从而形成各类具备采集、运算、传输等能力的移动、互联终端设备，这些设备再通过传输网络，把现场采集到数据传输到后端。

　　在这个过程中，我们看到运用嵌入式技术开发的嵌入式设备，能够很好的满足设备的小型化、多功能化、低功耗等技术要求。采用嵌入式NVR、DVR、车载DVR、PVR等设备作为整个系统的底层接入网关，完成对现场模拟高清视频、网络高清视频、SDI高清视频各类视频信号和温度数据、烟雾、报警等各类传感器采集信息的汇聚、分析、上传，以此实现“智慧城市”感知层数据的互联互通。

　　视频数据结构化技术

　　为了从“看的见”升级至“看的懂”，对视频数据的结构化是非常必要的。对视频数据的智能化处理是智能城市另外一个特征与要求。为达到视频智能化就需要有大量的视频原型素材进行建模、算法的自主学习，需要对提取算法进行不断的优化，排除干扰，这就要求使用最新的技术来处理复杂的数据分析、汇总和计算，以便获得最佳的处理结果。

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　　视频智能技术发展到今天，经历了几个阶段，大华的智能技术主要应用在视频行为分析、车牌识别、视频诊断、智能检索、人数统计、图像复原、人脸识别等几个领域。视频与图像的数据量是非常大的，它包含有大量的趋势性、经验性、模糊性的信息，目前大华股份已经通过积累的海量的视频素材对识别算法了进行了几轮的升级，目前在相关项目应用中的分析结果得到了业主的认可。

　　面向“智慧城市”的可视化解决方案构建

　　智能城市安防的管理目标已经可明确为对人、车、物的管理，管理的层级和方向也可以划分为三个阶段，首先是城市级视频监控报警平台的建立，其核心是以安全保障;第二层级是城市应急通信指挥体系的建设，其核心是预防和响应;第三层级是物联的城市、数字的城市、智能的城市，其核心是为人服务。在笔者看来，智慧城市的构建主要包括以下几个方面：车辆、道路、重要场所、能源、执法等。

　　城市车辆管理

　　通过城市物联网平台进行城市道路情况分析、城市公共交通调度、重大突发事件应对等应用。

　　城市重要场所管理

　　视频图像提供了重要建筑和城市核心设备的直观状态情况和环境信息，是最主要的信息获取手段和监控手段。

　　城市能源管理

　　针对储油储气站监测、加油加气站监测、危险品车：实现出入口的智能控制。

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　　城市道路管理

　　路面控制站用摄像、微波和各种传感器技术，通过高清视频智能分析技术可以实现人流、车流、车型的统计。

　　城市移动执法管理

　　移动车载执法系统与单兵执法系统，是对固定点位有效的补充。

　　“智能”在城市治安中的应用

　　“大海捞针”