视频图像数据治理现代化初探

陈祖童

（广西公安计算机通讯技术研究所，广西 南宁 530012）

党的二十大报告强调：“推进国家安全体系和能力现代化，坚决维护国家安全和社会稳定。”[1]国家安全和社会稳定是民族复兴、国家强盛的根基与前提。坚定不移地贯彻总体国家安全观，确保国家安全和社会稳定，要求进一步提高公共安全治理水平，推动公共安全治理模式向事前预防转型。公共安全治理模式的转型升级，要求推进公共安全视频图像数据治理现代化，推动公共安全体系不断完善。近年来，随着大数据技术取得突飞猛进的发展，大数据、人工智能等新一代信息技术的迅速发展及其在公共安全中的广泛应用，将为公安部门工作创新提供有力的技术支撑，也有助于提升公安部门人员治理现代化能力。

视频图像数据作为公安大数据的重要组成部分，是实现“智慧公安”的重要抓手和推动引擎，推进视频图像大数据智能化应用的建设是公安科技信息化时代发展的大势所趋[2]。2020 年下发的《公安视频图像智能化建设应用指南》为视频图像智能化建设和应用明确了从采集、传输、解析、处理、应用、运维、安全全流程的技术架构和能力要求，需围绕智能化视频前端点位、视频传输网络、视频图像基础支撑服务、视图数据资源服务、视频图像智能应用、视频图像安全防护、视频图像运管和基础设施等方面开展建设，优化公安图像信息系统体系架构，整合各类公安视频图像信息系统，打造全国现代化的视综平台。

一、视频图像数据治理现代化需求分析

坚持安全第一、预防为主，建立大安全大应急框架，要求善用大数据，将视频图像数据治理纳入现代化建设范畴，有助于实现视频图像数据的治理有规划、有设计、有预防。

（一）提升视频监控覆盖率，实现事件回溯

视频图像信息化系统建设取得一定成果，高清视频监控、卡口抓拍、人脸抓拍等初具规模，基本覆盖城市关键部位和重点场所，实现公安自建视频点位资源的有效整合联网。初步建成了针对人、车等目标的视频图像解析及应用系统，开展了查询检索、布控报警等基础的视频图像智能应用。与此同时，逐渐暴露出视频资源整合不足、视频图像解析能力欠缺、视频图像数据质量不佳、多维数据融合不足、智能应用手段匮乏、视频图像相关系统整合不够等一系列问题，制约了视频图像在支撑治安防控、侦查打击、反恐维稳、服务民生等公安业务领域的实战效能。适应物联网、云计算、大数据、人工智能等科学技术发展趋势，满足公安各警种在视频图像领域的实战应用需求，需要进一步强化视频图像智能化应用系统建设的要求，提升视频监控覆盖率，实现事件回溯的即时性、全面性。

（二）强化视频图像智能跟踪，确保目标轨迹还原

得益于视频图像应用系统建设的不断深入以及人工智能技术的不断发展，公安机关已经初步建立了针对人、车等关注目标的追踪手段，能够通过重点人脸、车辆的特征进行快速的识别、检索和布控，从而掌握关注目标的历史轨迹和实时行踪，极大提升了侦查打击的实战效果。然而，目前依托人工智能技术能够检测、识别的关注目标类型及其属性特征仍旧有限，还无法满足所有警种、所有业务场景下的目标追踪需求。因此，亟待进一步强化视图目标追踪的能力，扩展视图目标检测、识别的范围和种类，在视频清晰度受限或目标刻意遮挡、伪装的情况下依旧能够实现对关注目标的快速发现、预警、锁定，有效突破嫌疑人员的伪装，使得关注目标在视频图像下无所遁形。

（三）强化视频图像数据挖掘，解析目标轨迹规律

视频图像信息是公安机关手中掌握的高价值、大规模的“数据宝库”，目前公安机关缺少成熟、实用的视图线索挖掘手段，无法对视频图像蕴藏的价值进行深层次的挖掘，如对关注目标的时空出行规律、伴随关系等隐藏线索挖掘，难以支撑不同部门、警种的差异化应用需求。因此，需要在有效定位、追踪到公安关注目标行踪的基础上，对其日常出没区域、活动轨迹、落脚点等时空行为规律以及频繁接触人员、同行接触人员等关联关系进行深入、清晰地刻画，有效掌握关注目标人员的行动规律和隐藏关系网络，为治安防控、侦查打击等警种工作提供有效的视图线索支撑。

（四）加强视频图像态势感知，提升目标预警

海量的视频图像信息作为公安大数据的重要组成部分和数据来源，未来将在反恐维稳、指挥处置、治安防控、侦查破案、公共安全管理、执法监督等业务领域的预测、预警、预防工作中发挥举足轻重的作用。目前，视图情报预测手段匮乏，基于视图线索的态势分析能力还相对薄弱，无法根据掌握的关注目标时空规律及其他关联线索准确预知关注人员潜在的违法犯罪行为。因此，需加大对视图态势分析能力的培育力度，实现从视频图像信息中及时洞察潜在的安全风险、发展趋势并进行预警提示，如关注人员行为预测、重点安保场所风险预警、重点区域车流量预测等，提升公安机关对特殊关注个体、群体、事件的预测、预警、预防水平，有效助力治安防控、反恐维稳、交通管理等公安业务的开展。

二、视频图像数据治理现代化存在问题

目前，我国已建设、联网的视频感知摄像机前端点位数量已将近千万路，大量应用在城市管理、智能安防监控等领域，为视频图像数据治理现代化建设提供了良好基础，在公共安全领域发挥重要作用。量的叠加必然要求质的飞跃，当前，视频智能化运用中凸显出视频数据质量需要提升的需求。

（一）视频图像数据采集体系不健全

视频图像数据采集体系不健全是导致视频数据质量不高的基本原因。因前端设备信息采集过程无监管、缺少持续有效的运维保障体系、图像解析厂商众多标准偏差、各地zdr 轨迹比对预警算法及流程差异等原因，视频图像数据存在较严重的质量问题，从而严重影响了视图数据在城市管理、安防监控及警务领域的深化应用。视频图像采集标准不统一，体现在视频监控建设厂家间使用的视频标准不同，造成播放器不能兼容所有视频格式播放，视频结构化造成功能点缺失，同一厂家平台不能播放其他厂家对接的监控摄像头，厂家自身私有标准、非国标。各单位间、单位本身各期视频建设承建厂家不同，造成视频授时不统一，造成录像因时间不统一看录像不连贯。

（二）视频图像数据质量存在欠缺

视频图像数据主要考察设备基础信息、视频流、图像数据和轨迹数据等四类数据，视频图像数据质量由以上四个方面综合决定，对整个环节需要严格把控。第一，设备基础信息数据是基础，容易出现以下问题：设备分散、业务庞杂，致使台账管理混乱；设备存在成“一机多码”现象；缺少有价值的设备标签属性等。第二，视频流数据易受多重主客观因素影响，如联网质量不高，导致不在线、在线无视频、图像模糊和视频存储周期不足，视频传输延时使得设备时间与现实时间出现偏差等现象。第三，图像数据与只能AI 算法紧密相关，对设备和联网等质量要求较高，容易出现来自技术方面的多重问题，维护难度较大。第四，轨迹数据精准度和延展度需要更精确。尤其是若出现精度问题，将严重影响后续目标轨迹分析和大数据模型分析的效果。

此外，针对视频图像数据质量问题的解决方案，主要是从运维角度或业务角度出发来解决质量问题，往往只解决了一类数据或一个方面的问题，如视频运维技术方案是从视频流在线情况、联网情况和视频质量方面对视频流数据进行检测；视图库系统主要是从图像数据单类数据维度对图像数据进行质量检测，设备档案类型主要是从设备信息的单个维度进行质量检测。从系统论的角度来看，视频图像数据仍然需要从全方位、多角度、全过程提升质量。

（三）视频图像数据管理技术仍需提升

视频图像数据管理技术是由“物”到“人”的理念升华，设备技术性能的充分发挥终究要回归到人的技术管理水平提升上来。伴随着新一代信息技术的迅猛发展和广泛运用，公安管理人员工作的数据化转型势在必行。大数据技术不仅意味着数据的海量化，也意味着政府部门工作的精准化、个性化。当前，视频图像数据管理技术运用于公共安全相关部门，还存在管理人员技术意识和能力不足的问题。此外，还需要不断突破技术瓶颈，走出数据孤岛，解决各部门数据各自为政所造成的数据碎片化、分散化问题。

三、视频图像数据治理现代化设计思路

视频图像数据治理现代化离不开数据库平台的资源整合，建立明确、统一的标准，以打标签的形式，将图像数据归类放到不同数据库，以便从数据库中提取有用资源。而在数据库的使用和实践中，也可依据地方标准和需要，在共同性上体现特殊性，研究开发更具针对性和实用性的数据库。

（一）顶层设计

视频图像信息数据库建设需遵循“整体性、开放性、先进性、实用性、标准化、安全性”的原则，确保系统的设计和建设满足公安视频图像实战应用的全局需求，体现智慧警务的数字化、智能化领先水平。整体性：在系统架构、网络传输、点位布建、专题应用等方面，既要考虑已有资源接入和兼容，又要运用成熟的先进技术满足本项目建设需求，还要为将来的扩容、扩展和升级打下基础。开放性：采用业界主流的硬件设备、操作系统、数据库及标准协议，充分考虑算法与算力解耦，数据与应用解耦，保证基础设施、数据、算法、应用等各层能力的开放。先进性：设计中采用先进的系统设备及系统软件和开发工具，以集成化、数字化和智能化的主流产品为核心设备，以保证系统在技术上领先，成熟稳定，符合今后的发展趋势。实用性：以现实需求为导向，以有效应用为核心，以技术建设与工作机制的同步协调为保障，确保系统能有效服务于各级业务部门的需要。标准化：在统一的标准框架下实现统一部署、资源共享、平台共用，构建全网各种设备接入、各子系统互联互通、视频信息系统互联共享的系统。安全性：选用设备应具有相应资格的软件评测中心、产品检测中心的测试，质量达标，性能稳定，能够持续有效运行，满足城市管理7×24 小时不间断持续运行的需要。

（二）设计思路

视频图像信息数据库的建设应采用云边结合的计算架构，充分发挥边缘计算敏捷响应和云计算弹性伸缩的双边优势。边缘计算实现多维感知数据采集和边缘智能处理，云计算则提供感知数据和业务数据的汇聚、存储、处理和智能应用能力，以及多维数据融合及大数据分析应用能力，支撑预测预警、态势分析等多维大数据分析需求。

强化视频图像解析系统的能力，构建算法仓库体系，进行多算法统一管理调度，实现算法与硬件解耦与协同，基于算法仓库提供的智能调度能力，视频图像解析系统不再是单一能力或固定能力，而是可以根据业务需求，灵活调配分析能力。得益于AI 技术的发展，视频中可以提取的价值数据越来越多，再加上种类丰富的物联感知数据，视频及物联网相关的价值数据井喷。多种视频图像数据、物联数据、业务数据融合起来，通过多维数据的采集、清洗、打标签、关联等治理和处理手段，构建多种类型的主题库、业务库、知识库等，根据不同的需求孵化不同的应用，全程支撑各警种业务。

数据库应支持视频设备接入的开放兼容，适配多厂家多类型的视频设备，设备接入容量可满足几年的扩展；支持智能算法的开放兼容，适配多厂家智能算法，可根据智能场景择优选择；支持数据服务的开放，可共享给不同的部门使用；支持轨迹、比对、布控等多种智能化服务的开放，可提供给各类应用调用。

四.视频图像数据治理现代化实践路径

（一）强化视频图像数据治理现代化思维

数据治理现代化对系统性思维、整体性联动、数据共建共享等具有高要求。将数字化信息技术嵌入公共安全工作，不仅要引入先进的数据采集、挖掘、分析、可视化等技术手段，更重要的是变革认知图式和思维方式，增强以大数据技术赋能公共安全工作的主动性。以提升数字素养为重点，强化队伍建设。视频图像数据治理现代化需要一支思想意识先进、精通思想政治工作，又具有较强大数据思维和能力的工作队伍。要通过开展大数据理论与实务培训、专题培训进修、图像数据处理实操活动等途径，不断提升工作队伍在大数据技术、信息安全、数据治理现代化系统运维等方面的能力。

（二）提升视频图像数据治理现代化水平

强化视频图像对象监控和处理，满足公安部门对现实场景的实时关注、历史回溯等的需要。第一，实现精准点位搜索。基于点位治理，可按照关键字、区域、场所、属性等条件对点位进行多维度、多方式、多样化的搜索、应用、操作。视频图像搜索结果可保存在点位集，也可作为二次搜索的条件。对搜索结果点位可进行预览、回放、导出、复制、收藏、删除等操作，也支持手动导入点位集。实现点位标签业务化，支撑一线民警快速搜点，提供按场所分类、能力集等维度的点位检索。第二，构建视频广场，实现即时、精准的视频点播和点位管理，便于公安部门掌握辖区内重点关注区域和案件高发区域，并实现人机交互。第三，采用AR 技术，通过实景指挥联网应用。将视频中的背景信息进行结构化描述，背景信息可搜索、可定位，并结合GPS 坐标映射、方位感知、视频联动等功能，将虚拟信息套在现实世界中进行互动。支持城市级高点全景视频监控资源的全量整合，实现区域内高点资源数据互通。第四，掌握视侦通图像处理工具。视侦通图像处理工具提供视频播放（智能播放、浓缩播放、智能浓缩、视频解析、时间校正）、以脸寻人、视频转码、视频编辑、尺寸测量、速度测量等简单实用、操作便捷的侦查工具，为侦查办案民警减负增效。

此外，强化视频图像目标追踪，包括目标识别、目标布控、目标检索、目标核验，可通过车辆视频接力、智能搜索、目标追踪、天网多维布控，满足关注目标发现、预警、锁定等业务需要。

（三）增强视频图像治理现代化实践应用能力

视频图像治理现代化实践要进一步运用于治安防控专题应用，不断提升实践应用能力。技术要服务于现实管理，治安防控是公共安全治理模式转型升级的落脚点。如小区实有的人口管控应用、重点部位安保、涉毒实战应用、大货车燃油盗窃侦查、电动车盗窃侦查等，均可作为典型参与视频图像治理现代化实践应用能力提升。在实践应用中，要重视建设好、运用好视频图像信息数据库，不断扩展数据治理能力，强化物联网数据及业务数据的分类治理能力，提升数据质量，有效整合各类数据资产。实现物信数据深度融合，实现物联网数据和业务数据之间的优势互补，提升实战应用价值。努力实现丰富的视频图像专业应用、前后端智能的统一调度、物联数据的精细化治理、物信数据融合分析、互联网云服务的社会视频资源整合的现代化治理。