平安城市中智慧视频监控系统发展现况

    作为平安城市中的核心要素，视频监控系统在平安城市的建设中已经取得巨大成功。经过近十年的发展，我国以视频监控为主的平安城市建设为保一方平安，建设和谐社会作出了很大贡献。目前全国有520多个城市在进行“平安城市”的建设，总的视频监控摄像机估计已经安装超过千万台。

　　平安城市建设工作正在进一步推进，未来以视频监控系统为核心的平安城市建设和监控系统企业将有更大的发展。而当前的工作是要继续扩大覆盖范围，系统升级和落实运营维护。

　　目前全国已经建设安装的公共安防视频监控前端数量已经超过千万个，但是省、市级公安部门能够调用的前端图像仅有百万点，公安部能调用的仅有数万点。考虑未来公安的视频监控系统运作效率，联网势在必行。

　　GB28181及配套标准是为了推动城市监控报警系统的联网所制定的标准，该标准规范了城市监控联网系统中的信息传输、交换和控制互联结构;通信协议结构、传输、交换和控制的基本及安全性要求;以及控制、传输流程和协议接口等技术要求等。近几年来，该标准在安全监控报警联网系统的设计中扮演着关键角色，发挥了非常大的作用。

　　安防视频监控联网系统设计需要建立联网平台、视频图像资源共享平台，以及安全接入平台。其中联网平台需通过公安业务信息网实现;视频图像资源共享平台需通过视频监控专网实现;而安全接入平台则必须实现公安业务网与视频监控专网互联。这些需求，为当前的视频监控联网平台带来了许多新兴挑战。

    视频监控的主要挑战

　　国内安全形势日趋严峻，近五年来全国案件数量已经超过1，220万起，因此，大力开展视频图像智能侦查的应用研究，以及大力开展与公安警务、实战相结合的应用研发和推广应用，已经是当务之急。

　　以智能视频监控为中心的应用软件研发必须侧重在前端布点优化设计、智能联动、报警技术、智能补光技术、云存储、云计算技术、大数据技术、智能视频图像分析技术、视频图像增强技术、监控设备工作状态巡检系统。与公安警务、实战相结合的应用研发则必须侧重在图侦系统的研发上。

　　由于现阶段公安业务对视频监控系统的要求不断提高，因而监控系统的设计复杂度也不断推升。首先是海量监控数据实时转换与适配。监控数据采集是开展视频侦查工作的步。其目标是将案发地点附近各个监控点的视频数据，以统一的格式快速地导入到视频侦查系统中，以便后续的处理和分析。但其中包含三个主要问题：视频格式不统一需要转码，而低效的转码算法容易错过的破案24小时黄金时间;由于播放器厂家众多，导致部分监控点视频无法被正确解析和播放;顺序的视频导入(转码)方式无法满足侦查人员对监控录像“跳跃式”的查看需求。

　　为了解决上述问题，可透过将现场不同厂家的视频数据快速转换为统一格式，解决海量视频格式转换效率低的问题;其次是通过信令和媒体格式捕获与识别，解决播放器未能及时导入案件视频的问题;此外，也可根据刑侦人员视频导入焦点的转换对转码进程进行调度优化，为实时检索分析奠定基础。具体来说，强化公安视频监控系统的重点有以下几项：

　　嫌疑目标特征增强与提取

　　在公安实战中，外貌特征是查获嫌疑人的重要依据。特征增强的目的在于获取更为清晰、有判别效力的目标特征，为后续的目标追踪提供依据。在目前的系统中，主要应用人脸图像超分辨率技术和目标对象的外观特征表示技术来提取嫌疑目标的特征。人脸图像超分辨率技术，能够利用样本图像重建出与原始低分辨率图像相似的高分辨率人脸图像;而目标对象的外观特征表示技术能够有效地克服监控场景下目标的姿态与视角变化，对目标给予优化的外观特征描述。

　　但目前的问题在于黑夜、大雾、雨雪等恶劣环境的干以智能视频监控为中心的应用软件研发必须侧重在前端布点优化设计、智能联动、报警技术、智能补光技术、云存储、云计算技术、大数据技术、智能视频图像分析技术、视频图像增强技术、监控设备工作状态巡检系统。与公安警务、实战相结合的应用研发则必须侧重在图侦系统的研发上。

    由于现阶段公安业务对视频监控系统的要求不断提高，因而监控系统的设计复杂度也不断推升。首先是海量监控数据实时转换与适配。监控数据采集是开展视频侦查工作的步。其目标是将案发地点附近各个监控点的视频数据，以统一的格式快速地导入到视频侦查系统中，以便后续的处理和分析。但其中包含三个主要问题：视频格式不统一需要转码，而低效的转码算法容易错过的破案24小时黄金时间;由于播放器厂家众多，导致部分监控点视频无法被正确解析和播放;顺序的视频导入(转码)方式无法满足侦查人员对监控录像“跳跃式”的查看需求。

　　为了解决上述问题，可透过将现场不同厂家的视频数据快速转换为统一格式，解决海量视频格式转换效率低的问题;其次是通过信令和媒体格式捕获与识别，解决播放器未能及时导入案件视频的问题;此外，也可根据刑侦人员视频导入焦点的转换对转码进程进行调度优化，为实时检索分析奠定基础。具体来说，强化公安视频监控系统的重点有以下几项：

　　嫌疑目标特征增强与提取

　　在公安实战中，外貌特征是查获嫌疑人的重要依据。特征增强的目的在于获取更为清晰、有判别效力的目标特征，为后续的目标追踪提供依据。在目前的系统中，主要应用人脸图像超分辨率技术和目标对象的外观特征表示技术来提取嫌疑目标的特征。人脸图像超分辨率技术，能够利用样本图像重建出与原始低分辨率图像相似的高分辨率人脸图像;而目标对象的外观特征表示技术能够有效地克服监控场景下目标的姿态与视角变化，对目标给予优化的外观特征描述。

　　但目前的问题在于黑夜、大雾、雨雪等恶劣环境的干扰，以及监控视角变化、目标运动等客观因素所照成的目标外观变化。因此，为了强化嫌疑目标特征增强与提取技术，应以小均方误差作为重建准则，利用主成份分析的方法对人脸进行全局重构，使得重建出的图像具有判别信息;并利用稀疏性作为先验知识约束图像块的重建过程，实现图像块的表示。

　　嫌疑目标描述与身份比对

　　当锁定嫌疑目标之后，我们需要对其出现过的所有画面进行检索，从而复原其完整的运动轨迹，以便于对犯罪嫌疑人的追踪和抓捕。实现此功能的问题有两点：不同摄像头下由于目标姿态、角度变化所导致的外观变化;以及由于物体运动、遮挡所导致的外观信息的变化。解决之道则是利用特征投影矩阵学、反向检索等，提高识别目标身份差异的准确性，获得更加准确的重识别结果。

　　视频侦查案件描述与长期保存

　　视频侦查案件描述是构建案件知识库的核心，其目的在于对案件中的视觉信息进行结构化地组织和表达，从而实现对案件信息的有效管理和使用。视频侦查案件描述与长期保存的要求有两点：具有刑侦辨识作用的视频信号特征提取与表达;基于视觉内容的案件描述集合与结构化方法。

　　视频侦查案件描述针对不同类型案件的特点，定义相应的场景信息、对象信息和异常信息的描述方法，并保留相应视频内容(或特征)以便后续使用。通过对案件描述集的定义和完善，可以提升案件线索的挖掘效率和嫌疑目标的查找准确率。总体而言，视频侦查案件描述与长期保存技术必须侧重在统一语义的电子标注、规范记录侦查线索;以及完整的嫌疑目标特征信息记录上。

　　电子标注包含嫌疑目标5大特征：位置、时间、特征信息、画面标示、录像片段。而所有这些问题都需要物联网，云计算，大数据等先进技术支撑解决。以下将就支撑智慧视频监控的物联网、云技术、大数据技术进行阐述。

　　智能安防视频监控系统

　　视频监控系统是物联网的重要组成部分，在物联网(传感探测—网络传输—控制应用)的基本结构中，视频监控是十分重要的检测手段。随着视频监控系统规模的扩大，智能视频图像分析技术正在大力推广应用，监控系统本身的计算机资源不能适应海量计算和分析的要求，采用云计算来实现视频监控系统复杂计算成为必然的发展。

　　云计算的网络化、虚拟化、分布式特征，使其成为未来建设视频监控系统的必然选择。大规模视频监控系统的建设和联网，使得传统的存储技术力不从心，使用分布式的云存储技术实现海量视频图像的存储和调用成为必然选择。另一方面，伴随云计算趋势崛起大数据则是一项受到高度瞩目的关键技术。由于大规模联网的视频监控系统需面对多种形式的海量信息，因此需要采用大数据技术，以针对各种结构化、非结构化、半结构化信息进行直接处理。

　　公共安防开展的云技术研究工作主要包括：云端服务器智慧调度控制技术;大规模联网系统视频图像云存储技术;云端服务器视频特征提取与存储方法;云端服务器群集、群搜索方法;基于云端大数据处理的公安图侦技术。

　　在云计算和大数据的助力下，未来的监控系统必将走向“智能化”。其中关键的行为识别智能视频识别单元(IVU)、数据获取智能视频识别单元、搜索/摘要智能视频识别单元将构成整个智能系统的核心。在加入云计算系统后，安防产业必须借鉴来自IT和网络领域的专有知识，包括虚拟化、算法镜像管理，以及云端平台管理等。

　　先进技术助力智慧化监控发展

　　现今，有许多项已臻成熟或正在发展中的技术，正在促使智慧化监控成为事实。视频语义描述是让机器无限接近于人类视觉与大脑分析判断能力的一项关键技术。透过温度、振动、红外、烟雾、图像、电流、水感和无线射频(RFID)等各式各样的传感器，机器接收到来自真实世界的各式讯号，经由转换和先进的数据处理技术，让机器能实现更多的自动处理功能。其中，图像传感器是当前获取信息多的一类传感器。

　　当云计算导入智能视频监控系统后，将更有助于推动用于快速录像数据检索的云端智能录像检索技术。该技术基于智能图像及云计算技术，利用云计算平台计算能力弹性扩展的智能图像识别能力，将用户的录像或图像数据，经过分布式计算的智能图像识别进行并行识别，达到快速检索出所需视频片段的目的。实现多种智能图像识别能力，包括：人脸特征、衣着颜色、车牌、车辆颜色、集装箱号等。

    结合大数据是未来智能视频监控的主流趋势。来自外部视频源和监控点视频源的视频数据，可通过多种视频监控系统引入外部视频源，再通过可支持视频语义化能加及对多种业务平台进行处理的智能图像分析功能，以及可提供符合用户需求的码流的视频转码等数据挖崛能力，实现综合数据服务、云计算服务、智能图像数据分析服务和视频信息服务等新一代业务。

　　综合数据服务可通过联网视频监控系统及智能图像分析能力获取大量元数据，并根据用户需求提供综合数据服务。云计算服务则通过云计算实现智能图像分析能力的视频索引、搜索、摘要服务。智能图像数据分析服务提供公用视频图像分析服务。视频信息服务则通过开放分类视频源，提供实时视频源租用。

　　举例来说，广东公共安全大数据平台“1-2-3”体系可说明导入大数据技术对公共安全平台的帮助。“1-2-3”体系是指1个信息环境(公共安全数据信息环境);2个技术研究(公共安全数据并行计算平台技术、公共安全数据的信息挖掘应用技术);3方面示范应用(政府管理业务、智能信息分析产品、警民通社会化信息服务平台)。

　　这三个体系结合，构建出一个完整的大数据公共安全平台系统。大数据对未来的公共安全系统开发至关重要。公共安全数据信息环境包含了结构化与非结构化数据的公共安全信息获取技术、多源结构化与非结构化数据仓和公共安全数据模型;结合公共安全数据的信息挖掘应用技术和公共安全数据并行计算平台技术，能更有效率地实现政府管理业务、智能信息分析产品和警民通社会化信息服务平台。

　　通过融合GIS-技术平台技术、多源数据融合、挖掘与信息提取技术、视频图像共享、结构化标注与检索技术、以及基于视频图像的交通流检测技术，大数据也将促使新一代智能城市实现智能交通监控系统。GIS-技术平台技术包含了通用路网交通数据结构及图层设计、面向多用户的信息发布无缝集成技术、动态地图渲染技术等;而多源数据融合、挖掘与信息提取技术则实现了从固定式线圈数据、人工回报数据、浮动车定位数据、视频数据到交通信息的综合提取过程。

　　迈入实时动态交通信息时代，交通规划流程也将从传统静态被动的处理方式，转向更高效的实时动态模式。传统模式的流程是由人工调查获取数据，定性定量发现问题;而后构建模型、预测需求、评价效果并优化方案;接下来在建设项目安排与效果预测时，依序由项目重要性评议、选择实施项目、基于四步骤模型预测、工程可行性研究逐步开展，后再基于人工调查数据进行工程前后状况对比。

　　而在新技术支持下，新一代的实时动态交通规划流程将是连续自动监测，及时发现问题再现交通状况，并能跟踪问题原因;在优化规划方案部分，实时动态模式可加速模型更新速度、便利使用仿真工具进行方案评价、调整和优化，同时提供公众参与平台。其他优势还包括及时交换信息，提高统筹能力;利用智能仿真，模拟和分析工程的实施效果，提高决策能力。整体而言，实时动态模式可利用历史、统计数据自动生成对比结果，客观反映工程实施效果，终通过信息和决策形成的闭环，实现规划、建设、管理、运行的一体化。

　　在整个智慧城市中，平安城市是极其重要的一部分，而智能监控系统又是构建现代平安城市的关键。因此，掌握发展智能监控系统所需的技术，是迎接国内未来几年即将呈现大幅度增长的智能城市商机的首要任务。智能监控系统迫切要求物联网、云计算与大数据等新技术提供支撑。结合了上述先进技术的智能监控系统，将为我国平安城市建设和智慧城市建设提供强有力的保障。