影响视频资源应用效能的技术原因和未来研究方向

郑东生 连珂

（河北省公安厅，河北石家庄050081）

【警务研究】

影响视频资源应用效能的技术原因和未来研究方向

郑东生 连珂

（河北省公安厅，河北石家庄050081）

近年来，视频监控和分析技术在公安工作中得到了快速发展。视频侦查已成为发展最为迅猛的公安基础侦查手段。本文通过分析视频监控的技术和应用现状，指出当前的核心问题是视频应用效能过低，并且找出影响视频应用效能的主要问题是技术原因：缺乏智能化的专业视频分析工具、缺乏海量视频管理和共享平台以及缺乏整合视频资源的综合侦查系统。文章提出了提高视频资源应用效能的关键技术点：提高视频分析的时效性、加强视频侦查的关联性以及规范视频图像的管理。本文还通过分析国外先进的视频分析系统研发现状，提出了当前国内智能视频分析技术的核心研究方向是视频解析技术，包括目标整体的运动轨迹研究和目标的局部“肢体语言”特征研究。

视频监控；智能应用；应用效能；视频解析

我国的公安视频监控近几年发展迅速，全国摄像头总数超过1000万个，公安机关直接控制在200万以上，主要城市的第一期视频监控系统已经完成，一个由专管区域视频监控点、智能卡口和社会化监控点组成的视频监控网已经覆盖了大部分的城市和主要集镇，广泛部署的视频监控设备和不断提升的视频技术为公安工作提供了强有力的科技支撑。视频监控系统的发展正在进入后网络化时代，高清、智能的监控和应用在经历了多年的技术积累之后，逐渐走向成熟；基于实战的视频综合性应用需求以及个性化应用需求正在不断地增强。但是随着视频监控系统的广泛应用，视频资源增长迅速，海量视频资源的低应用效能正在成为严重制约视频警务工作的瓶颈问题。

目前公安机关应用视频资料时主要以人工为主辅以简单的视频分析技术，通常一个简单事件需要查看的视频资料时长往往达到几小时到十几小时，而一些复杂事件所涉及的视频可能会关联到多个区域内的几个甚至成千上万路摄像头的采集，总时达到百万小时并不十分罕见，例如，重庆哨兵案件和南京“1·6”案件中，都动用超过3000以上的警力分析研判超过100万小时的视频数据。在某市一起重大案件中，共安排一百余人在两个星期时间内查看总量达300T（1T的硬盘300个）监控视频，以寻找一切可能的线索和踪迹，但最后仅仅发现了2处有效线索。由此可见，这种应用方式存在着视频查找难、采集难、传输慢、解码难、分析难等问题。

一、影响视频资源应用效能的技术原因

综合分析，影响视频资源应用效能的原因既有技术方面的，也有机制和管理方面的原因，但笔者认为目前主要还是技术方面的原因。

（一）缺乏一套智能化程度高，满足公安工作需求的专业视频分析工具

目前公安机关使用的视频分析技术是在民用安防基础上稍加改造形成的，是为了适应公安视频监控建设高速发展的应急之作，针对公安工作特点开发的功能非常的少，完全不能适应公安实战的复杂要求。

一是现在的视频分析技术从海量监控视频图像资源中提取有用信息的技术不成熟，导致大量的案件侦破工作依然利用人工的方式，大量的警力用来观看案发所相关的视频资料，存在“视频有，不可靠”的问题。

二是现在的技术手段仅仅实现了浅层的智能化分析能力（如违章自动检测，车牌号自动识别，交通事件监测），但是对于处理诸如“跨多摄像头中的多个不连续图像来确定是否是同一个观测目标；将不同时间、不同地点发生的案件，通过视频快速高效地进行关联”等具有公安特点的实际需求，还没有实现智能化，几乎还是依赖人工浏览和人为标记对视频图像内容进行描述分析。

三是没有一种方法能实现对海量视频图像资源进行高效精准的检索。一旦发生案情，需要检索相关的视频图像资料时，公安机关只能够通过集中警力，施展人海战术调阅成百上千GB的视频图像，一段段仔细排查。即使应用视频浓缩与摘要等技术可以在一定程度上减少工作量，但仍远远不能够满足视频侦查的实际应用需求。

（二）缺乏一个海量视频资源组织管理与集中共享平台

公安业务涉及面广泛，但是面向不同警种获取的有价值的监控视频图像资源还没实现统筹管理、没有一个集中存储和检索的平台，与其他业务平台的资源整合、共享还没开展。视频监控系统采集的信息具有海量特性，其中包含了许多潜在的违法犯罪信息，以及已发案件的相关信息，但由于海量视频资源缺乏有效的管理与组织，资源分散、不集中，寻找相应视频资源困难，给资源共享造成了极大的难度。这些有用的资源只有得到充分的利用，才能提高视频侦查的有效性与准确性，否则就属于无效信息。

（三）缺乏一个整合视频资源的综合侦查系统

虽然视频监控资源的数量不断增长，但是仍然存在资源整合不足，无法发现深层次、关联性的线索。目前，亟需开发一套综合性的侦查系统，有效结合其他侦查资源和技术，对公安业务数据和隐含的情报线索关联进行可视化展现，形成基于图形的情报线索链、证据链，展现不同情报主题间甚至主题的内部数据之间存在复杂的关联关系等，帮助情报使用者从杂乱、海量的数据中及时发现苗头、线索、关联、规律和趋势。

二、提高视频资源应用效能的技术关键点

由于现实的需求，国内各个专业厂家正在加紧研制适应公安工作特点，满足公安工作需要的专业视频分析工具，笔者认为在研发过程中，应该抓住以下几个关键点：

（一）提高视频图像分析内容的时效性

案件发生具有时间、空间的不确定性，但需要在案发第一时间在最短时间内对跨时间和区域的海量视频进行处理，这就需要对视频分析设备分析处理能力、设备的部署方式进行研究，能够在最短的时间内利用视频图像提供线索。

（二）加强视频侦查的关联性

一方面视频资源和视频资源之间具有关联性。视频监控得到的线索不是静态的，可以通过不同时间、不同地点发生的事件串联在一起，从而分析事态发展情况。不同区域、不同摄像头、不同视频资源载体之间的视频往往具有关联性，这些关联性便于案件的关联分析与比对，以及提供大案要案的数据挖掘载体。另一方面视频资源和其他数据信息具有关联性。因此，视频侦查需要一个统一、共享、跨平台的视频解析中心提供视频资源共享、整合、管理的服务。因此，公安机关各个警种部门应当建设一个统一管理、充分共享视频管理和共享平台，满足侦查员快速便捷检索、分析视频资源的需求。

（三）规范视频图像的管理

重要视频资源在案件侦破之后依然需要保留，构成相应的案例库与知识库。构建的案例库与知识库可以提高准确性，降低虚警率。统一的案事件样本库和警务知识库，需要进行大量的样本学习和训练，广泛的案事件视频信息的积累。在时间轴上，视频信息的积累需要以案件为基础，将不同时间段的视频信息按照案件为核心进行聚集。

三、国外智能视频分析系统研究现状

自美国“9·11”事件，英国伦敦地铁爆炸案等重大恐怖袭击事件发生以来，智能视频监控系统的建设成为了国际上重点工程建设项目。

美国政府向国内重点实验室、大学以及相关的著名研究机构投入大量资金，进行视频分析系统的构建，预防恐怖组织的袭击，提高国家安全指数。其中，美国国土安全部委托美国太平洋国家实验室构建国家图像和分析中心,用于提供全球化的视觉分析技术和工具，满足国家战略级视觉分析的研发与创新，主要用于反恐任务的需要，从2004年起已经连续支撑10年以上，每年固定支持的经费在250万美元。目前已研究出了为未来城市和战场监控应用开发一种自动视频理解技术，用于实现未来战争中人力监控费用昂贵、非常危险或者人力无法实现等场合下的监控并进行实时的分析，对监控地区进行全方位的昼夜监控，根据运动对象行为的危害性进行自动提示和报警，而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪，并可以检测人是否携带物体等简单行为，达到视频监控系统自动分析异常现象的能力，即是所谓的智能视频分析系统。

美国国土安全部出资2.17亿美元，在芝加哥警察局实行一虚盾行动，建立一个集中监控系统，连接3000部监控摄像机，监控范围覆盖1万私有场所和1万公共场所。监控中心拥有强大的视频解析能力，可以实时捕捉和处理网络中的任何视频，包括嫌疑人搜寻、危险行为检测和目标锁定。通过大规模摄像头和犯罪数据库对犯罪行为进行监测。

乌拉圭政府基于乌拉圭公共安全的需求，建设了一个高科技的国家公共安全系统，包含一个监控中心，服务于公共场所监视，移民管理，监所管理等，这种综合性的系统增强了乌拉圭国家安全级别并且提供快速反应以及处理各种紧急情况。

加拿大国家自然科学基金从2000年起就连续支持视频分析平台与测试中心，目前已经连续支持11年。主要用于视频数据的计算分析，并从视频中智能的获取信息。

四、智能视频分析技术的核心研究方向

智能视频分析技术源于计算机视觉技术，作为人工智能研究的一个分支，综合了多学科的研究成果，主要包括图像处理、跟踪技术、模式识别、软件工程，数字信号处理(DSP)等领域。目前市场上的智能视频分析系统通常都具有以下功能：图像采集、运动物体检测、多物体跟踪、行为特征分析、设定报警条件、报警联动。笔者认为在智能视频分析技术研究中，视频解析技术应该作为核心研究方向。

视频解析技术指的是使用计算机从视频中通过运算和分析，提取视频中的有用信息的一项技术，也就是对视频的“内容”的提取和理解。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。它是以视频监控与识别技术、电子信息显示技术、计算机技术及其他信息捕捉技术和数据库技术为依托，通过视频理解的方法把视频内容表达为语义化的描述信息，通过关联、分析、比对和碰撞，从中获取侦查线索和犯罪证据，查获犯罪嫌疑人，实现预防、控制、揭露、证实犯罪目的的视频分析方法。就好像人看到某一段视频中“有一辆车”、“有一辆白色的车”、“有一辆白色的捷达车”、“有一辆白色的捷达车正在打着右转向灯准备向右转”。对于人来说，这段视频是有意义的，是包含了一定信息量的，并且人可以智能化地提取这些信息，获取“有一辆白色的捷达车正在打着右转向灯准备向右转”这一信息，而且这一信息包含了“车、白色、捷达、转向灯、开灯、开右转向灯、准备右转”这一系列的子信息。

当前对于视频解析技术的研究，一个研究方向是以目标整体的运动轨迹作为研究目标，提取运动目标的运动特征或其本身所具有的特性。这一研究目标不一定是特指人，而是可以以任何运动物体作为研究对象，比如人、车辆、动物、飞机坦克等军事目标等等。而其行为指的也是研究对象的运动特征，例如该目标是否朝特定的方向运动，是否以特定的轨迹运动，是否越过某一警戒线或者进入某一警戒区域、是否排队、是否产生了聚集或拥堵、是否有尾随现象、是否有徘徊行为等等。这是一个重要的研究方向，其特点是将目标物体作为一个整体来考察，提取其在大场景范围内的运动特征。

另一个研究方向则以目标的局部部分的运动为研究目标，提取其局部“肢体语言”特征，如视频的手语识别，步态识别，表情识别，或者判断其是否在完成某种行为，如打电话，放下一个包，从某个地方取出或放下一件东西等等。此外，公共场所或文物古迹范围是否有涂抹蹬踏行为，体育运动里的运动姿态或运动动作是否最佳，甚至于舰载火炮炮管的旋转运动曲线的研究，所有这些都是属于这一方向。这一研究方向通常针对的是小视野场景的近景视频进行研究，而且其研究对象只是属于目标物的局部部分，如分析人的手、脚、头的动作，其最核心的实现步骤通常包括对研究对象的三维建模。

随着视频解析技术、云计算技术、海量数据分布式存储技术的快速发展，将这些相关技术融合实现视频解析系统的统一管理调度成为当今视频监控系统的发展趋势。为了使视频监控的“孤岛”不再孤独，使视频监控的被动“防范”变成主动的“防控”，也使应用和管理融合更成为可能。融入智能分析技术使得监控更具有针对性，由传统的视频监控系统逐渐发展成为智能视频分析系统，使传统的监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛，也使“智能视频分析”成为人的“大脑”，将采集到的“异常图像”早预警、早防范、早处理，避免传统视频监控系统的被动性。

为此，公安部已组织行业专家开展了建设标准的编制工作，将有力地推进和规范全国视频解析系统的建设，形成以视频结构化技术为核心的视频图像解析分析服务体系。为各个业务警种提供视频调阅、分析、处理与应用服务。通过基于视频图像资源的计算机的快速检索、轨迹跟踪、智能研判、预警布控、社会管理、队伍管理等业务功能，将警力资源从调阅观看视频资源的简单低效的劳动中解放出来，将警力资源充实到案件分析，从而大大提高视频侦查的效率以缓解警力资源严重不足的现状。

［编辑：李永新］

D918.2

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：1672-6405（2016）02-0061-03

郑东生（1962-），男，河北保定人，河北省公安厅科技信息化处处长，主要从事信息化建设顶层设计研究。连珂（1962-），男，河北邯郸人，博士，河北省公安厅科技信息化处正高级工程师，主要从事视频监控建设与应用研究。

2016-03-22