重大安保支撑平台的视频图像信息技术应用

江文涛 李昌华

随着社会经济的迅速发展和城市化建设步伐日益加快,各种高起点、高层次的国际大型会议活动相继举办，活动举行期间现场环境复杂，人流量大，随之而来的与会政要、嘉宾的安全保障工作极为重要。视频图像信息应用支撑平台建设，切实发挥视频图像信息在重大活动安全保障工作中的支撑作用，充分发挥视频图像信息在指挥调度、防范犯罪等方面的实战作用。

海量的视频图像数据是公共安全部门信息化建设中积累的重要数据，通过对视频内容的分析和处理，快速准确地发现有效线索，能够充分发挥视频资源的作用。然而，在公安信息化建设深入开展的背景下，现有视频资源缺乏深度应用的模式。其应用的瓶颈是视频信息如何高效提取，如何同其他信息系统进行标准数据交换、互联互通及语义互操作。

平台组成

重大安保支撑平台以前端视频图像信息采集设备（视频监控、人员微卡口、车辆微卡口等）为基础，以公安视频专网、公安信息网、互联网为支撑，在视频图像专网建设视频监控共享平台、视频信息综合应用平台、人像多引擎分析与应用系统、车辆卡口大数据系统和公安信息通信网建设视频实战应用平台，对视频监控、车辆微卡口、人员微卡口等前端采集信息进行联网、深度分析及综合应用，为公安侦查办案、社会治理、城市应急指挥和领导决策提供科学合理的数据支撑，形成纵向贯通、横向集成、互联互通、数据共享的全市社会治安防控体系，如图所示。

平台架构图

1.视频监控共享平台

建立公安视频监控共享平台，并且部署在视频专网，主要负责汇聚已建、新建的视频监控资源，如：平安城市、重点单位、卡口视频等公安自建资源，以及娱乐场所监控资源、党政机关、各大高校、金融及石油化工等行业系统的视频监控资源，同时接入互联网图云平台中所整合接入的资源。共享平台对所有汇聚接入的资源进行实时管理和存储，并支持向公安以外单位共享图像信息资源，实现对新增前端设备的接入管理、状态监测，并与云存储系统连通，实现视频的存储、转发与管理。视频监控共享平台通过符合GB/T 28181标准的接口实现接入汇聚互联网视频平台的视频资源，并向视频综合应用平台、公安网视频实战平台转发视频。

视频监控共享平台录像云存储管理，与云存储系统对接，实现实时视频流的中心集中存储和管理。

2.视频信息综合应用平台

视频信息综合应用平台具有实时视频浏览、录像回放、卡口综合应用、案事件综合研判、用户管理及系统运维等功能，并且支持与人像比对分析系统、车辆卡口大数据系统和实战应用平台进行对接，满足公安后续智能化应用需求，并可通过电子地图实现对移动终端的扁平化指挥。

3.人像多引擎分析与应用系统

人像多引擎分析与应用系统通过实现接收来自人脸识别智能化前端、人脸图片、结构化描述数据，进行结构化多引擎分析、比对，构建人员相关的数据库，实现人员相关的业务应用。

人脸结构化多引擎分析中心，基于多个人脸识别引擎实现对人脸的结构化分析与比对，提高人脸识别的准确性，提高系统的可靠性，提升引擎厂商的技术竞争，从而促进人脸识别算法的技术进步。

建立人脸识别引擎测评中心，对使用的各厂商智能引擎算法和实际成效给出系统性、客观性的综合考评，同时可以对备选算法厂家进行测试。

4.车辆卡口大数据系统

车辆卡口大数据系统部署在视频专网，与各类卡口和微卡口前端结合应用，实现车辆号牌信息、车辆通过信息、路口交通流量信息及路口交通状态视频图像等数据的采集。卡口大数据平台可实现卡口、微卡口系统的视频浏览、数据查询、业务统计报表的生成、轨迹跟踪、分析研判及车辆布控等主要功能。公安、交通等各个部门可通过卡口客户端对卡口数据进行查看。

卡口大数据系统可实现对各种盗抢、交通肇事车辆进行更为密集和准确的布控，及时向相关机关提供报警信息，为刑侦提供重要依据。同时也能实时地对道路情况进行监控，随时掌握辖区内车流量状况，为及时疏导交通，提高通行效率带来便利。

5.视频实战应用平台

视频实战应用平台向位于视频专网的视频监控共享平台发出业务视频请求，共享平台将实时视频流、历史视频流返还给视频实战应用平台；实战平台预留人脸、车辆比对接口，需要进行车辆实时布控、车辆查询、人员布控分析时，平台向视频结构化分析与应用平台（包括卡口大数据系统、人脸多引擎分析与应用系统）发送指令，视频结构化分析与应用平台分析处理完毕后将处理结果返回实战平台。

平台创新

1.应用创新

（1）对传统的视频监控进行技术升级，将符合要求的车辆卡口和人像卡口视频进行结构化分析，获取视频的结构化数据，大大节省了民警破案时查看视频的时间。

（2）融合互联网、视频网的视频图像，并接入公安网，使公安民警可以在公安网使用视频，大大提升了工作的使用效率。

（3）国内公安行业现有的人脸识别系统多数采用视频流模式，由于需要大规模的服务器，成本居高不下，系统只能做到几百路规模；前端采用人脸抓拍摄像机，系统应用规模可获得大大提升，使千路摄像机接入应用成为可能。

2.技术创新

（1）首创性地在人像比对应用系统中采用多引擎融合技术，融合后的二次算法，经过实践证明，可有效提高人脸识别的准确性，提高系统的可靠性，提升引擎厂商的技术竞争，从而促进人脸识别算法的技术进步。

（2）采用先进的同行人分析算法，结合大数据挖掘技术，准确分析出同行人员，进行团伙预警。

存在问题和展望

1.视频结构化技术突破

目前视频结构化技术已经开始在公安实战中运用，尤其是车辆识别和人脸识别技术准确性已经达到实战应用效果。目前的人脸识别技术，尤其是针对视频流分析技术需要庞大的硬件作为支撑，已经在部分地方公安行业投入实战应用，但受到硬件的限制，也只是在人群密集的交通枢纽展开实战应用，还未能像视频监控一样大规模建设和投入使用。该技术在公安行业的大规模使用还需要各算法厂家研究新技术，改进技术，提升算法性能，提升硬件利用效率。

针对视频中的车、人进行结构化分析的视频结构化分析技术已开始在实战测试中使用，由于受到应用场景的角度、光线等环节因素影响，加之需要大量的硬件计算资源，目前的效果还不尽如人意。

2.视频资源融合使用

目前公安行业已经有非常多的视频资源，但是各视频资源系统之间还相对独立，各种资源还未能充分共享利用。重大安保支撑平台想要利用好视频信息资源，必须解决视频资源孤岛问题，实现视频资源的互联共享。

结束语

公安行业的视频资源越来越庞大，传统的视频技术已经无法满足现有的应用需求。为达到高效的应用视频资源，必须充分利用好视频结构化技术，通过视频结构化技术将非结构化的视频资源转化为结构化和半结构化的资源，提高数据检索效率。