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                淺談監控領域的社會立體化防控系統建設前端立體化、中心結構化、應用數據化

                UPTATED:2016/07/27 | 分類:行業動態
                前言
                 
                  2015年4月,中共中央辦公廳、國務院辦█公廳印發《關於加強社會治安防控體系建設的意見》,提出了健全社會治安防控運行機制,編織社會治安防控網等目標任務,其中對加強社會治安防控網建設的開展更是做了濃墨重筆的描述。
                  2015年5月,九部委出臺《關於加強公共安全視頻監控系統聯網應用工作的若幹意見》,對當前形勢下制約立體化社會治安防控體系建設發展的諸多問題進行了分析,並極有針對性的給出了指導意見。
                  從連續發出的兩份政策文件中,我們不難看出,國家在建設立體化社會治安防控體系上的規劃和決心。因此,針對目前存在的統籌規劃不到位、聯網共享不規範等諸多問題,如何才能更好地落實國家對立體化社會治安防控體系建設精神?作為安防行業從業者,筆者將根據自己的工作經驗,從城市視頻監控系統的建設角度出發,談談在社會立體化防控系統建設的一些拙見,與大家探討。
                 


                一、 多維度信息采集,全方位立體防控
                 
                  前端建設是城市監控系統建設的重點之一,前端監控點位規劃是否合理,將直接影響整個視頻監控系統應用的成效。從立體化防控的需求出發,圍繞立體化治安防控建設理念設計,構建空中與地面相結合,動態與靜態相配合的立體化防控網絡,實現對可疑活動目標全天候,多角度的監測、識別、預警及跟蹤。四類防控網平時各司其職,戰時協同作戰,通過有機結合,將每種防控網的功效都發揮到最大,有效提升整個立體化防控網的能力。
                  地面防控網:因地制宜,用城市科學布建理念,在城市地面構築基於固定區域目標監測的全天候,多環境的防控網絡。通過“補漏”、“擴展”、“加密”等方式,實現重點區域的視頻全覆蓋,擴展農村、社區的視頻監控建設,提高重點區域的視頻監控密度。
                  在前端部署過程中,需要因地制宜,針對不同場景選擇合適的攝像機。如對於摩托車、電動車偷竊案件多發區域,可以使用RFID射頻感知技術,對非機動車進行布控跟蹤;在大型廣場、重點單位門口,可以安裝360°全景監控或者槍球聯動系統,實現全景監控需求的同時,又兼顧細節捕捉。
                  空中防控網:借助微波、4G傳輸等技術,通過無人機、高空瞭望等設備,實現對復雜環境下活動目標的快速排查、鎖定、跟蹤,彌補地面力量不足的情況。
                 


                 在很多場合中,由於環境阻擋以及攝像機本身的局限性,要完全實現無遮擋的全面監控相當困難。因此我們需要建設部署一張空中視頻防控網。通過在一些城市制高點架設重載雲臺攝像機,實現方圓一公裏到十幾公裏範圍的視頻圖像監控;針對某些特殊場合,如非法示威遊行、城市自然災害的救援工作,依托無人機,可以更直觀地了解、掌握現場情況,為正確處置提供更有利的信息支撐。
                  動態防控網:借助無線圖傳技術,通過無線布控球、單兵、車載等移動設備,貼合治安巡邏的機動靈活特點,實現巡邏可視化管理。
                  動態防控網作為城市的巡邏力量,一方面是通過將警力資源街面化,實現對犯罪活動的震懾作用。另一方面,是發揮移動設備靈活機動的特點,通過定位突出事件,實現快速處置的目標。
                  靜態防控網:借助模式識別、射頻感知等技術,以城市道路網為依托,通過人臉識別、智慧監控█設備,實現重點部位可疑布控人員及車輛的有█效識別和布控預警。
                  靜態防控網,區別於動態防控網的機動靈活,更多的是註重人員和車輛的信息提取。通過部署車輛卡口、微卡口、人員卡口等設備,將車輛、人員等相關屬性提取轉化成文字數據,便於後期快速查找和分析碰撞。車輛卡口的建設已經非常普及,但是標準卡口建設成本高,施工難度大,安裝要求高,難於大面積部署。因此,既能提取車輛信息,又可以作為治安監控攝像機應用的微卡口,在城市監控系統前端中可以廣泛部署。對於人員,可以在火車檢票口、機場、商場、醫院出入口等部署人員卡口系統,實時自動提取人體面部及體貌特征信息,比如分析年齡段、身高、性別、是否戴眼鏡等結構化信息。
                  以立體化防控網為建設理念,在完善了前端采集網絡以後,可以極大地豐富采集海量基礎數據的手段,接下來就需要回歸到平安城市視頻監控系統建設的核心問題上來——如何真正把數據用起來。
                 


                二、 構建視頻解析中心,夯實視頻大數據基礎
                 
                  城市視頻監控系統是一套“感、存、知、用”垂直分布的系統,在完善了前端立體化防控網絡之後,首先需要面對的就是海量異構數據的存儲問題。以一個中等城市為例,3萬路高清視頻30天的視頻存儲容量就可以達到36PB,8千個卡口一年的過車數據則會達到驚人的80億條。這就需要城市視頻監控系統,能高並發、高可靠地對以上數據進存儲。其次,是數據的應用問題,要把存儲系統存儲的大量底層基礎數據,真正應用到公安的實際業務中,需要一個數據清洗、解析、提取、分析的過程,而這一系列過程均需要計算機來完成,因此只有將視頻數據轉換為計算機系統能識別的數據,才能真正將數據為我所用。
                  視頻解析中心是指通過對數據的結構化處理,完成價值信息的提取,通過對結構化數據的深度挖掘和碰撞分析,獲得結果,並提供給業務應用系統進行深度應用。可見,視頻解析中心,在前端和中心應用之間起到的是承上啟下的作用,是系統建設的核心。
                  視頻解析中心由視頻雲分析、有價值數據存儲和大數據平臺三部分組成,和共享聯網平臺、視頻雲存儲系統之間有數據交互過程。
                  視頻雲分析是在雲計算和分布式計算概念上延伸和發展出來的、專門用於視頻分析領域的技術,是指通過集群技術、分布式技術、虛擬化技術、網絡技術等多方面技術,將一些並行計算框架與大量視頻分析算法集合起來協同工作,共同完成對視頻的分析工作,對外提供分析成果物的一個系統。視頻雲分析可以被認為是基於智能算法庫並結合了分布式計算引擎的一個雲系統,其主要工作是視頻結構化,提取視頻圖像中的人、車、物等特征信息。
                  有價▓值數據存儲用於存儲視頻監控設備智能自動結構化抽取或視頻專網業務應用平臺中通過采集和標註的視頻片段、圖像、索引、標簽、視頻結構化描述信息等內容的數據庫。
                  大數據分析應用基於大數據技術構建的數據分析平臺,處理結構化及半結構化數據,提供高效的數據檢索、分析、挖掘、統計服務,向業務系統提供相應的功能和技術支撐。
                 


                三、 豐富視頻應用模型,提高實戰應用水平
                 
                  通過建設完善的前端立體化防控網絡、構建基於智能視頻分析技術、大數據技術,分布式、集群化、可擴展的視頻解析中心,城市視頻監控系統完成了從數據采集、到匯聚存儲、到結構化、到更進一步的數據比對碰撞、深度挖掘的全過程。
                  通過解析中心的建設,結構化的數據形成一個巨大的資源池,有了數據的驅動,應用將變得隨心所欲。哪些區域案事件多發、什麽時段案事件多發……通過數據的分析,治安巡邏變的更加有針對性;通過犯罪嫌疑人的部分特征,全系統的搜索將變得更加容易,排查的效率將更高,通過數據之間的碰撞比對,犯罪嫌疑人的行動軌跡、落腳點、關聯人信息將無所遁形,刑偵工作將變得更加高效;當解析中心的結構化數據體量越來越大,類似電影中的分析預測將變為現實,當罪犯還沒開始犯罪,警察已經出現在▓他的面前。
                  這就是解析中心的魅力,它讓視頻數據充滿活力。
                 


                四、 全天候智能化運維強
                 
                  當然,隨著城市監控系統的規模越來越大,數量龐大、種類繁多的視頻設備給管理工作將帶來巨大的挑戰。
                  構建集中化、主動化、智能化的視頻運維管理系統,勢在必行。通過對城市監控系統數量龐大、種類繁多的前端攝像機、編解碼設備、視頻綜合矩陣、視頻服務等視頻及卡口設備進行自動化管理,建設統一的智能視頻運維管理平臺,提供智能化的運維手段,實現視頻設備運行狀態實時監測、視頻質量情況智能診斷、設備故障事件第一時間主動告知,並能夠及時、準確分析和定位故障根█源,實現運維管理效率和服務管理質量的同步提升。同時,建立規範化的運維▓管理機制、可量化的運維考核機制,保障平安城市視頻監控系統高效、穩定運行。
                 


                結束語
                 
                  城市監控系統是社會立體化防控系統中的重要環節,監控系統的立體化建設將成為趨勢。通過構建動態、靜態相結合,空中、地面相結合的前端立體化防控網絡,配合解析中心強大的數據提取、分析、碰撞技術,整個城市的視頻應用將變得越來越智能。