基于AI Cloud的公安视频图像解析中心设计

□文/马井宇 胡梦安

解析中心建设内容

视频图像解析中心，在《公安信息化建设“十三五”重点任务考虑》中已被提出来：公安信息化建设“十三五”重点任务四——实施视频图像信息综合应用工程，明确了建设视频图像信息解析综合应用服务中心，实现对视频图像资源的分布式存储，计算能力满足[视频图像信息结构化分析、视音频资源快速检索、大数据比对碰撞]等服务需求，构建[视频图像信息结构化描述数据库]，构筑以人、车、物为重点关注目标的视频图像信息线索、案事件、关联研判等多类专题业务数据库，为公安业务工作提供视频图像信息、特征信息、布控信息，组织软件研发和系统优化，统筹管理视频图像资源整合与信息共享、系统运行调度和维护。

视频图像解析中心的建设内容如下：

其中视频结构化分析系统、视频图像智能处理工具集是对视频图像进行分析、处理的系统，视频解析数据存储系统是存储解析结构化数据的，视频图像基础资源库是存储分析后的视频片段、图片的，专题库是对应业务需要，存专题资源的，例如案件视频片段、图片等，而索引库是存储片段视频的存放位置、图片的URL，视频大数据分析系统是基于大数据技术的数据分析、碰撞、快速检索系统，管理平台是实现解析中心的整体管理功能；而海量视频存储系统主要是存储原始视频图像资源的。

AI Cloud架构下的解析中心设计

海康威视在2017年安博会上正式提出了AI Cloud， AI Cloud架构是基于“两池一库四平台”来提供相应的能力，“两池一库四平台”是指计算存储资源池、数据资源池、算法仓库、管理调度平台、数据资源平台、运维服务平台和应用平台。针对于公安的视频图像解析中心的建设，笔者认为依托于AI Cloud架构内的计算存储资源池、数据资源池、算法仓库、管理调度平台、数据资源平台即可构建一个比较完整的解析中心。在AI Cloud框架下的解析中心设计的系统架构如下图所示：

那么AI Cloud架构内的计算存储资源池、数据资源池、算法仓库、管理调度平台、数据资源平台是如何满足解析中心的建设内容的能力要求的呢，我们来详细的看一下：

首先来看一下，AI Cloud架构是如何满足解析中心分析系统的建设要求。通过计算资源池、算法仓库和管理调度平台的配合，可以满足分析系统的相关建设要求，系统基于统一的智能算法仓库框架，统一管理与调度针对不同业务场景（人脸、人体、车辆、事件等）的智能算法，提供各种智能解析服务，针对前端感知设备和计算资源池中的各种智能计算设备进行按需、灵活的算法加载，满足各种智能解析任务；通过管理调度软件，统一管理各类通用X86服务器、通用GPU服务器、专用GPU分析设备及其他计算设备，为各类视频图像解析任务提供可弹性调度、灵活拓展的池化资源。也正是因为AI Cloud可以灵活地进行解析任务的按需调度，才使得在此框架下的解析中心建设更具灵活性和扩展性。

其次，AI Cloud架构是如何满足解析中心视图建库的建设要求。通过数据资源池、融合存储资源池的配合，可以满足视图建库的相关建设要求，系统首先要基于视频图像联网共享平台实现大量视频设备、智能物联感知设备的接入、汇聚与整合联网，然后通过融合存储资源池可以对海量的原始视频图像数据进行存储，另外，融合存储资源池可以灵活地进行存储的扩容，以满足后期项目扩建的存储需求。汇聚整合之后系统可以对各种在线视频图片及融合存储资源池中的历史视频录像、车辆图片、人像图片进行智能解析，将分析结果分别存储至融合存储资源池（图片）和物联网数据资源池（智能分析数据），从而可以满足解析中心中海量视频解析数据存储和视频图像基础资源库的要求。其次，基于物联网数据资源池对各种数据进行接入汇聚，形成原始汇聚数据库，通过对原始数据进行质量、标签、模型管理等数据治理，以及和各种业务数据的融合碰撞分析，构建物联网主题数据库、业务专题数据库及索引库等。

最后，来看一下，AI Cloud架构是如何满足解析中心管理平台的建设要求。通过管理调度平台，系统可以对解析任务进行灵活编排；通过物联网数据资源平台，系统可以对数据进行分析和治理，向外提供数据服务，从而使解析中心具有支撑公安机关视频图像信息应用的数据服务能力，服务于上层的应用平台。

以上是视频图像解析中心设计的系统架构，那么按照AI Cloud架构设计的解析中心具体可以实现哪些服务能力呢？我们可以从下图的逻辑架构中找到答案。

从AI Cloud架构设计的逻辑上来说，解析中心主要由基础设施服务层、数据服务层和平台服务层这三层组成：

基础设施服务层

基础设施服务层提供设备、计算、存储和算法等基础设施服务，包括弹性可伸缩的计算、存储服务，可按需扩展物联网设备接入能力的物联接入服务，以及智能分析所需的算法资源统一接入及管理服务。即在基础设施服务层主要是为视频图像解析中心提供分析系统、视图建库、管理平台所需的各种硬件资源和算法资源的管理。

数据服务层

数据服务层包含大数据基础服务、物联网数据资源池、物联网数据资源平台、物联基础服务和通用服务，可按需为各公安机关提供数据的接入、整合、清洗、分析、管理等服务，实现数据与应用的解耦。在数据资源池首先汇聚大量的原始视频数据、原始图片数据、原始感知数据，这些数据价值密度低，存储周期短，对这些数据进行智能解析、清洗转换之后，形成主题库，再通过与业务数据的关联，形成公安机关的业务专题库。即在数据服务层主要是为视频图像解析中心提供分析系统、视图建库、管理平台所需的各种软的层面的数据的整合、清洗、关系挖掘分析及管理。

平台服务层

平台服务层可基于汇聚过来的物联数据实现人/车/物的数据分析、智能分析和管理调度等服务能力，并封装为标准服务，通过标准接口，为上层应用提供灵活调用。可以说，在平台服务层主要是为视频图像解析中心提供分析系统、管理平台所需的各种分析任务的调度服务。

AICloud给解析中心带来的价值

通过以上的分析可知，基于AI Cloud架构的解析中心设计不仅可以满足“十三五”规划的建设要求，还能带来附加的价值。

算法调度。通过算法的灵活编排及解析任务的按需下发，可以使解析更灵活、更具扩展性。

算力（计算资源）调度。通过对计算资源的管理，可以对计算资源进行预分配和动态分配，提高资源的利用率及解析响应效率。

数据的清洗及治理。数据是应用的基本，数据资源池可以实现各种数据的清洗与治理，把不同类型的数据打上不同的标签，为数据的信息挖掘及应用提供夯实的基础。