新一代视频智能化系统的架构变革

2019-12-05贾洪涛

中国公共安全 2019年10期

□文/贾洪涛

新一代视频智能应用系统建设是智慧公安、智慧城市建设的一个重要组成部分，是平安城市、数字城市、智慧警务建设的升级版本。新一代视频智能应用系统建设就是借助于物联智慧感知端对人、车、物、路、事件进行关联分析，经过公安城市视频大脑——基于新一代通信技术建成的物联网、云计算、大数据平台——的综合研判，对潜在突发事件做出城市级别的事前预警、事中指挥、事后研判，可极大地提升城市的防盗、维稳、反恐能力，为人民的工作、生活营造更加安全、畅顺、高效的工作生活环境，提升人民的安全感和幸福感。

新一代视频智能应用系统的发展趋势

智慧警务时代，视频建设的方向大致会有以下几个方面：

一是未来基础信息采集将实现智能化，通过前端智能感知对目标进行特征提取和分析，以强化边防基础设施、配备智能装备为主。

二是围绕实战推动公共安全视频监控建设联网的应用，应用往大数据汇集应用和情报综合研判靠拢，如巡逻防控、重点部位联动防控、重大风险联动稳控、重要领域联动管控和应急处置等，旨在加强公安派出所基层所队实战能力建设，建立平时和特殊时期的实战应用机制。

三是以各级基础性平台建设为重点，建立各级公共安全视频图像信息交换共享平台，分级有效整合政府、企业和社会各类视频图像资源，逐步对接综治视联网和各级综治中心，并探索将其接入群众家中或手机软件上，通过网格化建设，更加及时有效发现、预警风险隐患。

四是推进公共安全视频图像信息在国家安全、反恐、维稳以及安全监管、防范治理电信网络新型违法犯罪等突出治安问题、防范命案和重特大案事件等领域的应用，逐步开展视频图像信息在城乡社会治理、智能交通、服务民生、生态建设与保护等领域的应用，提升各相关领域精细化治理水平。

新一代视频智能应用系统的组成

新一代视频智能应用系统以云计算、大数据、人工智能等先进技术为基础，以治安防控、城市管理和雪亮工程社会视频服务等业务需求为导向，加强基础设施建设，新建或升级改造前端视频资源采集设备，新建云基础设施和数据共享资源，搭建视图应用平台，支撑未来构筑多维实战化综合应用体系，构建全市统一视图库，全面挖掘视频图像信息的深层价值，支撑提供动态人像卡口、车辆大数据等实战业务功能，全面满足反恐维稳、治安防控、打击犯罪、网格管理、民生服务等核心业务应用需求，形成面向实战、服务实战的视频联网共享应用新模式。系统整体组成如下图所示：

纵向分层：系统总体架构分为核心层、边缘层，核心层在市级构建，边缘层在镇级构建，建立“市为核心、镇为边缘”的层次架构。各层概要如下：

核心层：实现视频接入、视频管理共享与解析、构建全市统一视图库、视频大数据服务、综治/公安/民生应用等功能。核心层向上与省级视频专网互通，实现省市视频共享和调阅；向下与镇级视频专网互通，实现市镇视频共享和跨镇调阅能力；横向提供电子政务外网、互联网的视频接入，实现委办局、社会视频的接入、共享和调阅能力。

边缘层：实现视频接入、视频管理共享与解析功能。边缘层向上与市级视频专网互通，实现市镇视频共享和跨镇调阅能力；横向提供电子政务外网、互联网的视频接入，实现委办局下属单位、社会视频的接入、共享和调阅能力。

横向分区：系统总体物理架构按照平台功能和承载网络分为城市视频专网区、公安信息网区、电子政务外网区、互联网区四个逻辑区域。各区概要如下：

城市视频专网区是核心区，分别连接公安信息网区、电子政务外网区、互联网区，是所有视频图像资源的核心汇聚点，按照业务需要向其它三个区域提供视频数据资源服务，同时，承载综治业务应用，以及接入视频专网的委办局的视频调阅应用。

公安信息网区是公安专用区，全量同步视频专网区提供的数据资源，结合公安网内部资源，承载公安的业务应用，并向公安用户提供公安内部视频接入和调阅服务。

电子政务外网区是政务服务区，向各委办局等电子政务外网用户提供基于电子政务外网的视频接入和调阅服务。

互联网区是民生服务区，向社会面提供视频接入和授权调阅服务，以及政府部门各类用户的视频移动应用服务。

新一代视频智能应用系统的架构设计

传统视频监控系统存在的问题

上一代系统是以视频监控为目标的，主要解决看得见的问题，其核心技术是以视频的录制和存储为核心的技术，随着监控摄像头建立的数量增加，导致后台存储投资巨大，平时利用率低下，投入产出不成比例。同时，以视频回放为主的检索手段，使用不便、费人费眼、劳动强度非常大，高强度的人海作业模式不仅容易错失目标信息，更谈不上与刑侦、技侦、网侦实现信息共享，无法形成科技合力。

新一代智慧智慧应用对感知层的创新要求

新一代智慧应用对感知层的设计和建设需要综合考虑以下几个方面的问题：

● 选择什么样的智能摄像前端的问题；

● 现有高清摄像头的升级改造问题；

● 选点和环境问题；

● 规模和密度问题；

● 网络传输和存储问题；

● 成本问题。

实践证明，智慧感知层必须达到一定的密度和规模，视频人工智能系统的整体规模效益才能真正显现出来。然而，随着规模和密度的提升，必然带来网络带宽、视频存储、大数据存储提升，进而使系统建设成本大幅提高。如何在满足公安实战的前提下，尽量降低对网络带宽、数据存储的压力，降低系统建设的成本，是感知层建设创新的关键点。

新一代全息智能感知前端的创新特点

近年来，市场上新推出不少新一代智能摄像头，这些摄像头前端自带一定的智能化处理能力。然而，不同行业、不同单位对智慧感知的信息种类需求不同。

人脸人形行为车辆手机银行 √道路交通 √停车场 √学校、医院 √ √机场、车站 √公安 √ √ √ √ √

例如，对于银行业和金融业，主要需求是人脸，通过人脸比对确认交易者的真实身份；对于交警、路政、停车场、高速收费等部门，主要需求是车辆和车牌信息；对于学校、幼儿园、医院等场所主要需求是人脸信息，预防不法人员和不当行为的发生；对于机场、车站、码头、酒店住宿主要需求是人脸信息，主要用于确定人证身份一致。

而对于公安行业则各类信息都需要，最好还能把各类信息勾连起来，形成信息链、线索链，任何一种信息对于案件的事前预防和事后侦破都是有价值的线索信息。

针对公安行业的需求，安软科技新推出的多功能智能前端具有视频录制、人形采集、人脸采集、车辆采集、手机MAC地址采集、时空采集六大功能，同时还支持本地视频加密存储、远程回放、光纤/4G传输、太阳能电池供电等功能。

该智能前端采集的视频流以H.264/H.265格式，平常可保存在智能前端，不向后台传输，后台也不需要NVR存储空间，当需要回放录像时可以在后台远程调用摄像头上保存的视频文件进行回放。

该智能设备平时仅当有人员、车辆出现时，将抠取出来的人脸、人形、车辆信息向后台传送，大大减少了网络传输量和后台数据存储量。数据传输和后台存储的数据量大约只相当于原始视频的1/50--1/20。

在成本方面，前端建设的成本主要分为摄像头的产品成本和挖沟立杆布线的工程成本两部分。以往传统的视频监控系统平均每路4、5万的建设成本，有的甚至高达10万/路，不少成本体现在工程和维护成本上。

视频智能应用系统对智能前端规模和密度的要求也带来系统建设整体成本高的问题，如何降低系统整体建设的成本，找到替代方案是视频智能应用系统建设落地的关键问题之一。

多功能智能前端可以在三个方面降低系统建设的整体成本：①产品采用集成化设计，可降低前端产品本身的成本；②采用本地视频文件存储，不仅降低了传输成本，后台不需要NVR系统，可降低后台视频文件存储；③采用4G传输可降低挖沟布线的工程成本。

现有的一类视频智能化感知改造方式

现行的做法主要有两种：一种是在高清摄像头旁边加一个“改造单元盒”，使原有的高清摄像头升级为智能摄像头，如下图所示：

另一种是在监控中心通过“边缘计算服务器”处理采集回来的视频流，提取视频流中的人、脸、车等高价值信息，并进行结构化处理。如下图所示：

前者需要大量的户外改造工程，一旦在某些摄像头边加了盒子就固定下来了，后续很难再调整。后者不需要额外的户外改造工程，并且可以根据案发地点分布的变化，通过后台软件配置不断动态调整前端智慧赋能的点位布局。这种方式特别适合对现有一类视频的升级改造和社会视频资源的共享接入。

现有的社会视频共享与智能感知改造方式

在实际案件侦破中往往需要从多个摄像头中提取作案嫌疑人的作案现场、来去轨迹、落脚地点的整个行踪轨迹。密度和规模不够，往往会使侦破线索中断。落脚点是实施抓捕破案的重要一环，不能锁定作案嫌疑人的落脚点，最终就无法抓人破案。因此，视频图像的采集面必须达到一定的密度和规模，视频智能应用系统的整体规模效益才能真正显现出来。

一般情况下，城市主要干道、广场、公共空间、重点场所的视频监控点由公安建设，而社区、城中村、大型商超、商业中心、楼宇内部、零散小商铺、企事业单位内部的视频监控都由企事业单位自己建设。案件发生的现场以及嫌疑人的落脚点往往在社区、城中村、商业区域。单纯的依靠公安自建前端是无法满足对全社会安全管理要求的。必须以开放的心态，开展警民共建、共享、共治、共赢，积极地将各类社会机构建设的视频逐步纳入公安专网采集的对象，通过“借眼”、“借知”，在满足社会单位自用的情况下，同时将视频中的人、车、物信息采集到公安视频专网，才能更好的满足公安图侦的需要。

通过“边缘计算服务器”不仅可解决一类视频的智能化升级，也可解决社会视频资源的共享和接入，如下图所示：

这种方式下，社会视频的原始视频文件任然存储在企业自建的监控系统中，仅当有人员、车辆出现时，边缘计算服务器进行抽帧，将大图传给公安视频专网，再由视频专网的结构化处理单元进行抠图和属性标注。这种方式大大减少了社会视频共享的网络传输量和后台数据存储量，可实现大规模的社会视频共享和接入。

新一代视频智能应用体系架构的创新设计

综上所述，新一代视频智能应用系统的前端，可以采用下图所示的多类型方式组合，灵活建设，可使系统整体的投资大幅下降。

上图中说明了五种类型前端的不同接入方式：

对公安在干道、广场、公共场所、重点部位等已建的一类摄像头，可从前端采集视频码流接入视频专网的边缘预处理服务，通过边缘预处理服务器进行解码、抽帧将视频码流转换为图片信息，再由后续的结构化处理单元进行结构化处理。

对已经建成内部视频监控系统的社区、学校、大型商超等企事业单位，可采用边缘计算技术将大图信息传入公安视频网。这种情况下不需要将视频码流传入公安视频网存储，仅当有人员、车辆等活动目标才将大图抠出传入公安视频网进行结构化解析。

对新建的智能感知前端，可采用端存储、端抠图技术，将视频中的人员、人脸、车辆、车牌等高价值信息动态提取并建立勾稽关系。这种情况下不需要将视频码流传入公安视频网存储，仅当有人员、车辆等活动目标才将大图、小图传入公安视频网进行结构化解析。

而对零散小店铺、小租户可采用廉价智能抓拍机只将人脸、人形、车辆等小图传入公安视频网。

对于目前无法进行联网的离线社会视频资源，可以采用文件拷贝方式，将涉案视频拷贝回公安视频网，进行结构化处理。

总之，在视频智能应用系统前端的建设方面需要不断打破传统的思维模式，不断创新才能满足系统在功能、规模、成本等多方面的要求。

新一代系统各类数据的存储方式

对原始视频流的存储

随着视频智能化、结构化的加工处理，原始视频中的高价值信息已经被提取出来。对原始视频流的存储不必全部采用云存储、集中存储，可以适度结合端存储、边缘存储、分级存储等方式分散存储压力，降低系统的整体成本和网络消耗。只要在技术上打通视频播放的通路，满足在需要的时候能够调用、回放原始视频即可。

对结构化数据的存储

结构化数据是从原始视频中提取出来的人形、人脸、车辆、车牌等高价值数据，这些数据由大图、小图、结构化属性数据、特征码数据组成。其中一张大图200K-500K，相对较大。其他三种数据占用空间较小，但使用频度非常高，图片的搜索、比对、显示主要用这三种数据。因此，一般小图、数据化数据、特征码数据都要集中上报到云端存储，而大图可视情况既可以存储在云端，也可存储在分局一级。