智慧城市开启大数据之门

2016-05-16汤国宝辜骋遥

中国公共安全 2016年5期

关键词：结构化监控智慧

□ 文/汤国宝辜骋遥

智慧城市开启大数据之门

□ 文/汤国宝辜骋遥

2014年以前为视频时代，2014年以后为数据时代。智慧城市的数据时代，已然到来。

目前，在国家城镇化发展的背景下，智慧城市未来如何发展，如何有力支撑智慧城市建设，在社会治安防控、服务民生方面发挥更大的作用，这是政府部门以及业界厂商在紧迫思考的问题。

2014年以前为视频时代，2014年以后为数据时代。智慧城市的数据时代，已然到来。

本文将立足平安城市建设，与大家来探讨，笔者管中窥豹式的的智慧城市发展趋势。

大数据的发展

纵观平安城市技防技术发展历程，以2014年为分界点，前面10年经历了从模拟到网络、从标清到高清等一系列的重大技术变革，但始终未跳出非结构化数据的桎梏。

众所周知，支撑智慧城市的一个重要基础就是大数据，通过大数据应用能为城市运行和管理提供辅助决策支持。而城市中大量部署的监控前端具备视频数据结构化处理能力后，将极大的拓展和延伸数据感知和采集的触角，为城市管理提供基础数据支撑，让城市变得更智慧。2014年之前平安城市建设围绕着视频监控展开，此后平安城市的建设围绕着什么展开，笔者认为是数据。

从2014年开始，我们看到了一个前所未有的变化，就是以海康威视为首的安防厂商，陆续推出了具有视频结构化处理功能的智能前端。我们可以做个大胆的规划，2014年以前为视频时代，2014年以后应为数据时代，那么国家十三五规划的这五年应该是转型的五年，也是由看视频转换成用数据的五年。

视频时代的技术局限性

在视频时代，我们依次经历了“看得见”、“看得清”、“看的简单”这三个循序渐进互有重叠的阶段。解决“看得见”的问题，是一个相对简单但长期的工程，要不断提高点位铺设密度，逐步拓展城市包围圈，织密治安防控网，因此，继平城市之后，平安乡镇、平安社区等建设项目也越来越多；另一方面，2011年《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》（GB/T 28181）的发布，开启了平台联网共享建设，实现了视频资源的整合共享，让城市管理部门的视角越来越广。“看得清”问题的解决是平安城市技防技术快速发展的最好印证，2008年是高清元年，2013年安防领域进入了4K时代，伴随着的是H.264、H.264 High Profile、H.265等编解码技术的进步。

“看的简单”强调的是实战应用中的便捷性。在这个阶段，智能分析技术取得了长足进步，例如视频浓缩摘要、图像模糊处理等技术大大提高了图像研判过程中视频查看的效率；另一方面，不同警种间差异化需求的呼声越来越高，监控平台的业务属性也越来越明显。

综上所述，智慧城市的视频时代，是以编解码技术为核心、以阅读视频为主要手段的发展阶段。这个阶段的基础设施建设和技术积累为智慧城市建设夯实了地基，提供了宝贵的经验，具有非常重要的历史价值与现实意义。但是，我们也要看到视频时代的技术局限性。当下，在以智慧城市建设为标志的新阶段，编解码技术不是解决智能感知的关键技术，以人工甄别为主的视频阅读也无法解决事前预警、数据分析的任务。

因此，新一代智慧城市的建设，是以遍布城市角落的具备智能感知能力的前端为主，通过模式识别技术实现视图数据结构化处理，从根本上改变上一个时代以人工甄别为主要手段的视频应用模式，通过大数据建模、比对、分析、碰撞，把治安管理从事后处理提升到事前预警。以数据为主要特征的智慧城市数据时代，将使我们的城市安全管理水平提升到新的高度。

数据时代智慧城市建设的效率大大提升

在2009年的深圳安防展论坛，公安部三所专家第一次将数据结构化理念引入到了安防监控行业。传统安防监控产生的视频数据属于典型的非结构化数据，在录像检索过程中，除了以时间纬度的检索条件外，再无其他检索方式。

这导致的一个最直接的问题就是视频阅读的效率极低，侦查民警在图像研判过程中经常需要加班加点，有时甚至通宵熬夜的盯着屏幕来看录像找线索。急需有一种方法可以把视频里的人、车、物等关键信息自动提取出来，并辅以关键字描述，使得视频里的内容能够像文本信息一样被检索出来。这将从根本上改变视频的应用模式。以模式识别为核心技术的视频数据结构化解决的正是这个问题。

简单来说，模式识别技术就是抓取物体的关键特征进行建模，形成特征库，将视频中截取的帧画面与特征库进行比对，从而实现对人、车、物等特征样本的识别，形成结构化的数据。下一代平安城市中遍布的监控设备将会产生海量的结构化数据，为智慧城市运行管理提供关键的数据支撑。

大数据时代需解决的三大难题

在这过程中，笔者认为将会面临三个关键问题：

第一，数据产生。结构化数据从何而来？2014年公安部提出视频解析中心建设理念，给视频数据处理指明了方向。通过在省厅、市局集中部署高性能的视频解析服务器，实现对视频的快速处理。从现阶段来看，通过后端来实现关键部分的数据结构化处理，这是必要且可行的。而从长远来看，智能前移则是必然的发展趋势，具备智能感知能力的前端摄像机将在平安城市中普及，成为数据采集的触角和数据产生的终端，为智慧城市提供源源不断的基础数据。

第二，数据整合。数据是下一代平安城市的血液，是辅助城市管理决策的依据。数据整合的好坏将直接影响后期的应用，而在数据的整合过程中，主要面临两个方面的问题：数据规范和数据共享。2011年，公安部提出要建立视频图像信息数据库，各地公安也联合业界厂商展开了诸多尝试。大家翘首以盼一部关于结构化视频描述的规范化标准，可喜的是据多方面消息反馈，这部标准呼之欲出，即将发布的国标规范将使数据描述有章可循。

另一方面，数据共享除了需要解决技术上的问题外，更多的是要打破各个政府部门间的壁垒，把数据共享出来，这需要政府部门创新管理方法，突破行政管理手段，在管理制度上进行保障。只有把数据规范和数据共享的问题解决了，才能整合好数据，为数据应用提供支持。

第三，数据应用。所有的技术归根结底都将服务于应用，能够为城市管理带来什么样的改变才是最终命题。从公安行业来说，大数据会成为治安防控、指挥调度、侦查研判等一系列警务活动的重要决策依据，深刻影响警务活动的开展。

下面是笔者例举的两个小例子：（1）刑侦民警把犯罪嫌疑人的照片输入到人脸大数据系统，系统会从平安城市监控联网系统中检索其历史数据，自动描绘运动轨迹并分析落脚点，并可通过监控联网系统对其进行全城布控、实时预警；（2）交通警察通过交通大数据系统，可以智能监测城市交通运行情况，对可能出现拥堵的路段及时预警，并通过信号灯控制疏导车流，规避交通拥堵，为民众出行提供更便捷的服务。未来类似的智能应用将会有越来越多，把解放思想与技术创新结合起来，这一切都可以梦想成真。