前言:近期，女孩失联事件频发，引起社会广泛关注和热议。据不完全统计，我国目前有527个城市在进行平安城市建设，总的视频监控摄像机估计已经安装超过千万台。为何遍布大街小巷的视频监控摄像机还是无法在最短时间内迅速锁定案件嫌疑人?

　　文/杨佳

　　近期，女孩失联事件频发，引起社会广泛关注和热议，同时也预示着我国安全形势日趋严峻。最新资料显示，近5年全国案件数量翻番，超过1220万件。为保障我国人民的人身及财产安全，以及随着国家改革的深入发展，国家先后出台了一系列政策推动平安城市建设的发展。

　　中国矿业大学信息与电子工程系教授王汝琳透露，“据不完全统计，我国目前有527个城市在进行平安城市建设，总的视频监控摄像机估计已经安装超过千万台。”为何遍布大街小巷的视频监控摄像机还是无法在最短时间内迅速锁定案件嫌疑人?笔者从安防角度猜想，认为有以下几点原因。

　　一是视频监控摄像机覆盖还需继续扩大范围。平安城市建设模式以BT为主，由于各地经济发展水平不一，平安城市规模和速度有所差别。“经过几年的建设，全国视频监控系统建设初具规模，东部沿海城市基本都已完成二、三期项目建设，内地也有许多城市都已完成一期工程项目建设。但总的来说，截止目前，还没有开展城市报警与监控系统建设的城市，几乎是找不到了。”苏州中德宏泰电子科技有限公司总经理宁皓介绍，从视频监控系统建设范围来看，平安城市建设开始由大中城市逐步向小城市、区县、乡镇推进。

　　二是视频图像看不清。据中安消龚灼介绍，我国已部署的摄像头，绝大多数是标清分辨率。在一个视野为6米宽度的图像中，识别人脸的有效分别率为>32x32像素。高清摄像机人脸图像的分辨率为<1920*(16/600)=51像素，标清摄像机为<720*(16/600)=19像素。换言之，要提高高清监控摄像机的覆盖力度。

　　从了解到的情况来看，高清监控摄像机的确已成为主流应用，但由于每家参与的项目不同，用户需求不一，应用率有所偏差。博康系统中国区副总经理张志强表示从其参与的项目来看，目前高清摄像机的应用率在20%-30%左右，但也有集成商表示应用率已高达100%。

　　三是视频资源利用率低。目前建设的视频监控系统，还是以事后取证为主，而由于系统逐步庞大，在系统运维以及资源使用方面还是偏低，或者是视频故障丢失，或者是录像中不是要关注的场景，或者是录像不清晰，无法识别，或者是录像太多，无法定位。这些问题都造成了视频资源较低的使用率。

　　四是海量视频数据找不到。在国家政策的大力推动之下，我国在视频监控方面的发展速度和建设规模已遥遥领先。然而公安部能调用的仅有数万点，省、市级公安部门能够调用的前端图像仅有百万点。在出现案件后，通常是借助大量人工对监控视频逐一甄别、分析，极少能够事前报警，也无法自动实时跟踪。比如伦敦地铁爆炸案，每小时调用1.8万人查看视频录像;南京枪击案发生时，500多名警察同时查看上万个视频图像;长春盗车掐婴案：警方出动3500名警察展开大搜索。

　　以上4点反映了我国平安城市建设当前面临的难点和重点，即需要加强视频监控系统的联网，以及运用智能分析、大数据等技术来提高公安实战应用能力。

　　视频监控系统的联网势在必行

　　正如浙江大华技术股份有限公司解决方案经理张学谦所说，“平安监控系统建设最早主要是做视频图像系统的基础设施建设，关注点在建点与联网，而现在更多关注视频图像系统的实战应用。”

　　他表示，“从宏观上看，视频图像资源是一种基础信息数据资源，应能够提供给全警种进行广泛的应用，而不是局限于某几个警种。无论是指挥调度、治安防控、应急处突、侦查破案等，都对视频图像监控资源有需求。”

　　然而，大多数情况下，智能交通、城管、应急指挥已各自建立了独立的监控管理平台。从技术上考虑，要求交通、城管、应急指挥系统等能够满足统一的联网技术要求，并且能够按照该技术要求进行改造和整合，有一定工作难度。因为这些部门的系统建设的时间有前有后，部门本身的资源联网都存在很大的问题，更别说跨部门间的联网了。

　　此外，业内人士表示，这些部门的联网意愿还不是很强，只要能满足本区域的业务要求即可，并不需要太关心其他区域的情况，而且也没有像公安部那样的统一联网要求。虽然国标GB/T 28181已经颁布，但是作为一个推荐标准，对公安部门的要求和约束力比较大，对于这些部门则没有那么强的执行力了。再加上部门业务的独立性，处于业务保密性的考虑，彼此的视频资源是否愿意共享，如果没有一个更高级的部门去推进实施，也很难执行。

　　从厂商角度来看，2011年公安部出台国标GB/T 28181，目前视频监控系统的联网统一按照国标GB/T 28181进行，各个厂家都按照国标做了开发和测试。

　　杭州智诺英特科技有限公司产品中心总监仇强表示，在公安部出台国标GB/T 28181规范以前，各厂家的设备、视频管理软件等大都没有遵循统一的接口协议，各监控单位所采用的监控设备、网络及安全等级存在差异，这给现阶段的平台及系统整合形成挑战，尤其是异构网络下对视频资源的共享、报警推送、快速检索等应用。

　　理想很美好，现实很骨感

　　苏州科达科技股份有限公司技术经理粟杰提到，“由于联网技术和标准不够成熟，对联网过程中可能出现的问题和技术细节要求预计还不够，因此造成很多厂商都满足国标，但是互相通讯起来就是有问题，往往需要在实际项目实施过程中再彼此做一次系统互通的协调和开发，而这两家能互通起来了，跟第三家互通时可能还是有问题，然后又不得不再次协商开发，这些现象造成了国标要求不能普遍和快速的落实，也就出现了公安部为何能够调用的点位相对较少的现象。”

　　据悉，2014年3月份，国标出了一份修订稿，针对前期出现的问题和需求再次做了细化要求，提升对标准技术要求的准确度，要求各个厂家继续完善，这个过程是一个迭代的、逐步完善的过程，不能一蹴而就，所以还是需要较长的一段时间。此外，由于前期各个安防厂家部署了很多视频监控系统，版本不一，型号不一，对这些系统的整合或者国标升级着实不易，或者替换，或者升级，或者开发整合，这些工作都需要较长的时间。

　　到目前为止，福建、四川、甘肃、海南、广西、山东、甘肃等省已经开展省级联网工作，不少地级市的联网工作也筹划当中。以广西为例，联网系统整合了全区近9万监控点，然后在此基础之上部署各类丰富的联网应用，比如图像侦查，图像巡逻等。

　　在特定条件下，智能分析才能发挥其价值

　　目前，大部分一二线城市已完成平安城市基础设施建设，接下来将进入到大联网整合阶段，然后在联网整合的基础上，实现视频资源的统一管理、智能分析和应用，实现基于视频大数据的智慧分析和预测能力，进而实现真正意义上的“智慧安防”。

　　在智慧安防阶段，一方面需要高性能，高准确度的智能视频分析算法，另一面还需要能够支撑这些分析算法大规模应用的系统架构，比如云计算、大数据等。

　　苏州中德宏泰电子科技有限公司总经理宁皓表示，目前，国外市场已大量应用智能视频监控系统，在国内市场也有较多的应用，更是在当前平安城市建设中得到快速发展。但是，单纯的智能分析无法直接带来价值，其必须和整合业务系统紧密配合形成一个完整的业务流程。

　　智诺英特仇强称，目前已有不少成熟的智能分析技术应用于平安城市，如车牌识别技术、交通违章事件检测(闯红灯)之于智能交通应用、视频图像质量诊断之于平安城市监控系统的运维、视频快速检索和视频浓缩技术之于刑侦图像数据提取等。相对较欠缺的有人脸识别和人员异常行为分析，尤其是公共场所如车站、商场出入口等复杂环境下如何实现有效的人脸识别、人群异常行为(如聚集、奔跑)准确检测等。由于现有摄像机先天的二维平面成像技术和模拟复杂环境的计算模型缺陷等问题，使得智能分析技术在针对人员的智能监控应用方面存在短板。

　　中国矿业大学信息与电子工程系教授王汝琳坦言，人脸识别应用到安防领域，目前对于全世界来说，都不是一个成熟的技术。生物识别技术包括人脸、指纹、掌纹、虹膜等，它们都有很多严格的条件。要发挥人脸识别的应用价值，必须满足3个重要条件：低照度、摄像机正对人脸的角度、目标行进速度。当不符合这些条件时，这些技术都不好用。

　　大数据在平安城市的应用还很少

　　IDC研究报告显示：2012年全球数据总量为2.84ZB;到2020年，这个数字将上升到40ZB。全球数据总量中约有一半是监控视频数据，其中2015年约占63%左右， 2020年则有可能约占44%。也正是因为洞察到随着前端布点的数量增加，视频数据量将不断增大和变得复杂，对大数据技术的需求日益迫切。现在有不少安防厂商推出了面向大数据的平安城市解决方案。是噱头?还是概念?业内人士普遍表示，大数据在安防领域的应用还很少，主要以公安应用为主。

　　从大数据的应用价值分析，一是提供线索，另一方面是提供预警。比如为公安的侦查提供线索，提供人、车、物和时空的相关性，在这些信息的分析和比对中发现有价值的线索信息。另外，利用数据分析进行事前预警防范，比如人脸识别比对系统，通过搭建人脸识别比对系统，建立人脸捕捉数据库，将人脸信息归档，并与个人身份建立关系，在实际运用过程中采用人脸搜索、黑名单布防、陌生人识别等多项智能分析技术，大大提高视频监控的防范功效。

　　长远来看，大数据在安防行业应用价值无限，但离真正落地还有很长的一段路要走。首先如何获取数据?涉及到设备与设备，设备与人，设备与平台，平台与平台之间的打通(交互)。

　　安防数据涵盖范围广阔庞杂，用在安防行业的大数据包括来自视频监控、门禁报警等各种设备或系统的数据。其中，尤以平安城市和智能交通带来的数据最为海量。然而现阶段由于各个设备分开且独立，并由不同的数据库来管理，之间的信息没有联通，造成信息不能共享。因此，要对这些数据进行高效利用，各行业以及系统之间联动集成在未来将变得极为重要。

　　再者，收集数据之后，如何处理数据?涉及到如何定制化数据，剔除无用数据，关联到开发各种算法如采用视频分析技术从视频图像中过滤出车辆及人员信息;

　　其次，如何针对不同应用场景，建立相应的数据模型?这个模型是关键，如用于智能交通中的路径设计、商场的客流与服务资源调度等，此类逻辑数据模型需要通过实际应用不断优化，关系到大数据应用是否能真正落实。

　　对此，苏州中德宏泰电子科技有限公司总经理宁皓谈到，必须要坚持三步走的原则：城市各部门之间打破部门墙，信息共享;萃取老战警办案经验，建立破案的数据模型;企事业单位通力合作，共建大数据平台。

　　可实际上，要做到第一步也就是信息共享何其难，只能是路漫漫其修远兮，且行且珍惜。当大数据真正发挥价值时，或许每年走失人群会少一点，也能为我们创造一个更为安全的社会环境。