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4G技术在平安城市的应用(上)

目前,在平安城市的建设方案中,监控4G(第四代)概念被炒的很热,典型的包括有云技术、智能分析、人脸识别等高新前沿技术。
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  近几年,平安城市逐步的建设已经从开始的几个试点城市向全国范围铺开,并且正在发生巨大的变化,对城市监控的建设初衷从最初的“为建而建”变成到现在的“为用而建”,对画面的要求从最初的“看得见”变成现在的“看得清”、“看明白”,对应用的概念从最初的“查得到录像”到现在的“信息挖掘”。业内的这些理念、技术、产品都在不断的革新变化,目前,在平安城市的建设方案中,监控4G(第四代)概念被炒的很热,典型的包括有云技术、智能分析、人脸识别等高新前沿技术。

  在很多建设项目中,都会把这些应用作为其中一部分,似乎不搭点这些潮流性的东西就显得落伍了,但是能否真正起到作用,就不一定了,关键在于应用需求与技术特点是否能匹配。本文对这三个技术在安防行业中的作用做一个分析。

  云技术水土不服

  云技术的本质可以理解成计算机集群的管理与应用。在IT业内早就已经成熟的应用,近几年来到安防这个新天地中,理念虽好,但如果简单的套用过来,难免也有点“水土不服”,原因有以下两个。

  首先,与公共互联网相比,安防系统是一个封闭的网络,目前全国最大的安防系统就是公安主导建立的平安城市,当时在建设的时候,全国各地都自成一派,形成了大大小小的“信息孤岛”,联网互通的大业目前尚未完成,想要实现概念中的“大云”更是难上加难。

  其次,安防业中的数据成分主要是视频,近几年随着业务应用的发展,图片的数据格式(主要来自交通卡口)慢慢多了起来,还有一些少量的结构化数据,与传统IT业中的文件形式的数据格式与特性不同,安防行业中针对自身的特点,设计了专门的存储数据结构和硬件特性紧密相关的读写机制,而云技术原先在IT业中的针对物理器件,如CPU、内存、硬盘等虚拟化等亮点到安防这里之后就好像显得不大“搭调”。

  因此,云技术在安防行业中的应用更多的是借助其原有的一些理念和技术,来满足实际的技术需要,与IT业中传统的“云”概念和应用方式并不等同。

  存储是一个重要的应用点。随着平安城市建设、高清化的推进、资料保存时间的延长,使得每一个系统的设计者与管理者必须面对存储系统扩容的问题,简单的增加存储设备只是增加一个独立系统,各个独立存储点之间性能、容量都不能均衡,对于管理者来说管理负担增大。而云存储的设计理念正好能满足管理者的需求,这里的云存储更像是一套“贴心”的管理系统,替用户来管理格式各样的存储设备,其优势包括:

  •   灵活的空间管理:支持线性拓展,加入节点后可实现自动的数据迁移,保障各个存储节点负载均衡;
  •   海量数据的快速检索:分布式数据读取,提高整体数据吞吐量;
  •   系统集成数据安全:每份数据一般有3份以上的备份;
  •   高兼容性:原有的存储资源都可以并入云存储中的虚拟资源池。

  利用云存储管理系统的架构,如图1所示。

  除了云存储,云计算也是云技术中的一个特性,目前平安城市中的应用点在于对海量结构化数据进行查询与统计,目前安防行业中最典型的结构化数据就是交通卡口数据。随着近年来卡口的大量建设,在监控起步较早的浙江,一天之中一个县级市的过车数据可以达到100万条,一个地级市可以达到600万条,如果查询一个月的数据,数据量接近2亿条,数据量十分的巨大。传统的数据库查询技术已经无法满足,因此必须要借助云计算,其技术优势主要在于:

  分布式存储:提高海量数据的读取速度;

  分布式计算:可实现各个计算节点的计算资源均衡,通过并行计算提高整体效率;

  内存优化:把常用的数据存储在内存,加快读取效率;

  列式查询:把每一个字段属性都建立相应的索引表,通过对索引表的查询替代对原始数据条目的字段查询,可极大的提高查询与统计效率。

  智能分析风雨相伴

  与云技术相比,以“行为分析”为代表的智能分析在安防行业中算是“老人”了,走过的路程可谓即丰富又曲折:最初出现时,行业内炒的很热,普遍认为替代人工看监控的时代已经来临,后来在实际项目中遇到效果瓶颈,遭遇质疑,再到后期理性回归,重新定位,根据各个行业不同的特性打造专门的应用。

  目前,智能分析技术已经在金融、监狱,甚至刚刚兴起的民用行业中,形成很好的实时性应用点,并得到认可。而在城市治安监控下,智能分析在实时性检测方面却一直找不到很好的应用,原因有多种:一是城市治安监控的图像画面对于智能分析的要求来讲太过复杂,什么环境都有(技术层面的干扰物),在技术上很难“一招打天下”;二是从应用需求上来讲,一个城市有上千万个摄像头,即使在技术上能准确的实现“徘徊、逗留”等行为分析,但在没有报警的情况下,现有的监控人员又有什么依据来做处理呢?

  从目前的行业情况来看,在平安城市建设中,智能分析主要的应用点还是在对视频录像的分析上,满足刑侦上的业务需求。近几年,随着城市监控的发展,除交通管理外,城市监控最大的应用群体就是刑警。视频侦查的方法已经成为刑侦四大侦查方法之一,而目前业内的视频深度应用,也主要是围绕刑侦的业务需求展开。刑侦业务更多的是关注录像,对于能提高他们看录像效率的工具的有很大的需求。

  智能分析在刑侦业务中的使用流程如图2所示。

  •   依据背景建模的技术对视频背景建模,分离出其中的活动目标;
  •   通过形状纹理进行2次判断,可大致在活动目标中提出人或者车的目标;
  •   在条件(对目标轨迹的预判、图像的清晰度等)允许的情况下,还可再进行轨迹筛选与特征匹配,进一步过滤无用目标;
  •   最后形成结果列表,由人工的方式进行筛选。

  最后在结果的表现形式上,也可分为多种形式,如浓缩播放、视频摘要等。

  现在,在一些主要行业中,用于刑侦的智能产品分为在线、离线两种,线上的工具一般是实战应用平台的一部分,主要对公安自建的视频资源做处理,在基层应用中以在线工具为主;离线的工具主要针对社会面资源,主要是在案发现场或周边办公时使用,通常用于重大刑事案件中的现场办公。

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