基于視頻智能感知技術的智慧安防平臺設計

劉子豪 雷建波

摘要：隨著我國經濟的高速發展以及城鎮化進程的加快，各種犯罪活動也呈爆發式增長且犯罪手段隱秘，采用傳統的視頻數據和人工研判進行案件偵破，無法快速精準破案。在計算機視覺技術，特別是智能感知人臉識別技術高速發展并廣泛應用的基礎上，以人臉識別技術為核心，云計算大數據技術為支點，結合智慧城市安防實際需求和應用場景，對多級聯動視頻智能感知平臺進行了應用設計的介紹。

關鍵詞：智慧安防；人臉識別；多級聯動；大數據

中圖分類號：TP274文獻標志碼：A文章編號：1008-1739（2018）24-59-4

0引言

為了完善社會治安管理，推進社會治安綜合治理防控體系建設，減輕公安人員的工作負擔，目前急需建設能實現“向科技要警力”的高效智能先進的公安業務應用系統。

作為人工智能感知領域在計算機視覺領域的一項重要應用，人臉識別技術是一項新型的生物識別技術，伴隨著近些年來計算機技術和光學成像技術的突飛猛進，該技術已經逐步成熟應用于多種場景。

全國范圍內已經建設多級視頻監控系統基礎平臺，包括視頻專網共享平臺和公安網視頻聯網平臺。但由于城市規模大和監控點數量多，需要耗費大量警力在監控中心進行操作、監管[1]。所以，為了解決上述問題，在本文中設計了基于人工智能人臉識別技術的多級聯動視頻智能感知平臺。

1視頻智能感知平臺設計

1.1設計思路

基于人臉識別技術的視頻智能感知平臺設計分為6個步驟，主要包括：

①建設多維感知采集點：在前端建設方面，基于視頻專網和公安網在市級、區級、縣級重要區域建設前端多維感知采集點（人臉與車輛信息[1]采集、WiFi探測信息采集及電子圍欄探測信息采集等）；

②搭建感知平臺，構建數據庫：建設基于視頻專網和公安網的市、區、縣3級的視頻大數據智能感知作戰云平臺，完成多維感知信息的數據匯聚、關聯和碰撞，建立各類多維感知數據與公安專業數據之間的關聯關系，形成統一的數據融合大數據庫，并提供各種直接面對用戶的業務服務應用；

③構筑人臉大數據關聯屬性：從基礎的人臉識別向人臉結構化方向要數據。系統不但可以識別目標的人臉特征主屬性數據，還可以進一步識別出人員性別、年齡、民族和上下半身顏色等特征數據，更可以從視頻或圖片中提取出攝像機ID、位置經緯度、視頻數據各項用戶屬性等的關聯從屬性數據，為業務應用提供多維分析能力和屬性大數據關聯；

④深度數據融合[2]：建立以人、車為中心的綜合信息庫，將包含人員信息、車輛信息、手機信息（WiFi、IMEI號）、視頻數據、卡口數據、多維感知數據及八大資源庫數據等的所有數據資源進行結構化處理，并進行數據關聯和融合，具備以人找車、以車找人、以號找人及以圖找人等各類數據關聯機制；

⑤建設大數據應用：包括大數據、微服務，大幅度提升公安部門對視頻資源的使用效能、重點人員管控、重點車輛管控及各類人車大數據技戰法；

⑥實現綜合應用：各類應用的最終目標是為各警種提供高性能、高智能、高效能及實戰性強的人臉實戰業務。

1.2邏輯架構設計

本套應用體系包含動態人臉業務應用平臺、帶人臉抓拍功能的NVR/抓拍服務器、特征服務器、識別服務器和分析服務器等多套分布式系統協作工作，從而為基于人臉建設一套完整的集人臉檢索、大數據分析、定時監控、實時布控識別和報警為一套的標準體系，系統邏輯架構如圖1所示。

①資源服務層：平臺系統應對物理設備和資源提供統一的虛擬化機制以及相關虛擬資源的管理和維護，比如虛擬機管理、存儲管理及資源監控等基礎設施服務。

②數據服務層：系統應提供各種數據存儲和訪問的服務，包括傳統的關系型數據庫（如Oracle，MySQL）、分布式文件系統，分布式列數據庫及數據倉庫工具等。

③平臺服務層：系統應提供相關業務最基礎的和最公共的各類支撐服務，如視頻圖像的接入和調度分發服務，包括抓拍建庫、特征提取、清晰化、人臉識別及特征分析等在內的智能分析服務，基于MapReduce的大數據分析服務，以及GIS地圖服務、搜索引擎服務及報警聯動服務等。

④應用服務層：系統面向最終用戶，應提供豐富的業務使用環境，展現大數據人臉比對識別的深入應用效能。

⑤安全與管控：整個系統自下而上，應實現通信網絡安全、區域邊界安全、計算環境安全和管理安全等信息安全保障。按照國家和省市（州）有關規范和要求，建立網絡體系、網絡監控體系，采取網絡隔離、數據備份等措施，實行安全等級保護制度，建立授權訪問機制和安全制度，確保系統的安全性和可靠性。

⑥標準和規范：對于系統建設流程管理、質量管理、人員管理和風險控制等方面，制定符合項目實際情況的制度規程。對于關鍵的應用和數據，按照國家和公安部出臺的統一開發標準、編碼標準、聯網標準及接口標準等進行。

2平臺大數據服務體系

2.1平臺數據服務

視頻智能感知平臺匯聚的數據資源為多維感知采集數據、通過解析中心進行處理后的數據以及各類專業公安數據。以上數據均為結構化數據，且數據量巨大，感知平臺需要專業的平臺數據服務作為平臺業務應用的技術支撐，如圖2所示。

平臺數據服務主要是提供各種數據存儲和數據訪問的服務，包括傳統的關系型數據庫、分布式文件系統、分布式數據庫、相應的通用數據存取接口、數據倉庫工具及數據挖掘分析引擎。平臺數據服務應通過分布式數據庫支持海量的數據存儲能力，并提供支持分布式計算和分析能力的高性能數據分析挖掘引擎，滿足幾十億、上百億條的數據管理和應用。

2.2平臺支撐服務

平臺項目大數據架構運用并行計算技術、分布式存儲技術及動態負載均衡技術等大數據核心技術構建大數據支撐管理平臺，實現對全省公安各警種業務視圖大數據的接收、處理、存儲、分析和發布，并實現與其他系統間的數據資源交換與共享，建立以人車為中心的綜合信息庫[3]，將包含人員信息、車輛信息、手機信息（WiFi、號碼）、公安云信息、視頻數據、卡口數據、多維感知數據及八大庫數據等的所有資源結構化，形成相互關聯一體聯動的數據綜合平臺，為應用系統的各類管理與服務應用提供支撐，如圖3所示。

數據源層主要實現前端多結構化數據的對接，包括人員卡口數據、部分天網視頻數據、公安云專業數據及多維感知綜合采集數據等，大數據獲取層可針對不同類型的數據源采用不同的數據獲取策略，實現結構化數據、非結構化數據和半結構化數據的導入導出。大數據處理層實現數據的分布式存儲和并行計算，并統一提供資源的調度服務、訪問服務、管理監控服務及權限控制服務等，支撐公安各業務應用。

2.3平臺能力服務

平臺能力服務層主要是提供基礎業務能力和豐富的后臺能力引擎，智能感知平臺多級大數據庫標準統一，接口統一具備針對特定任務進行分布式計算的能力，平臺能力服務如圖3所示。

①基礎能力服務：包括人員卡口視頻資源接入、車輛卡口資源接入、WiFi探測數據接入、電子圍欄數據接入、報警資源接入、視頻轉發、視頻存儲及地圖聯動，這些服務可以根據不同的業務量，在云計算平臺上靈活地擴展部署和應用。

②視頻智能分析服務：包括車輛分析、人員分析和其他智能分析，支持集群功能和分布式計算能力，可以根據業務需要提供大規模智能分析應用。

③平臺管理服務：包括設備管理、資源管理、權限管理和配置管理；

④數據服務：包括數據檢索、數據挖掘和數據分析。數據服務應支持海量數據的檢索和分析挖掘，如車輛、人員、MAC及IMEI等目標的快速查詢等。

平臺能力服務層作為銜接上層應用與底層基礎設施資源的橋梁，起著承上啟下的作用[4]。將視頻圖像相關的功能以及業務數據以服務的方式進行組織和處理，為應用提供各類服務引擎，包括基礎的視頻服務、卡口服務、平臺管理服務引擎和大數據分析服務引擎。

2.4平臺服務應用目標

①構建基于大數據技術架構的平臺服務：通過IaaS層服務并結合智能分析算法（人臉分析、車輛分析等）和大數據應用框架（HBASE，Spark+slor，Strom，Map/reduce，HDFS， Hive等）構建先進視圖大數據平臺，對海量的視頻圖像進行大數據分析處理和數據挖掘；

②非結構化數據結構化描述：提供對海量結構化數據、半結構化數據、非結構化數據的分析和處理，特別是將非結構化的視圖數據轉換為結構化描述信息；

③利用各種大數據分析挖掘技術架構，對這些數據進行深度的分析和挖掘，提供更為可靠的預測性信息和綜合分析研判結果；

④構建智能分析功能服務模塊：滿足車輛分析、人臉識別等不同視圖智能處理需求，并提供分布式計算框架；

⑤構建的智能分析集群資源采用分布式計算架構，可動態共享，按需調配，符合業務需求；

⑥構建視頻監控服務模塊：滿足視頻接入聯網功能、報警接入、視頻轉發、視頻轉碼、視頻錄像存儲、視頻業務調度服務等基礎服務功能、同時視頻接入和轉發功能符合遵循國標GB/T28181-2011及GB/T28181-2011修改補充文件的定義與要求，來提供媒體流轉發服務；

⑦構建卡口監控服務模塊：滿足卡口數據接入、卡口數據處理服務等服務功能；

⑧構建平臺管理服務模塊：滿足設備管理、在線配置、時鐘同步、系統管理和后臺管理等服務功能；

⑨開展基于大數據的微服務、微應用建設，構建大數據的共享體系；

3平臺預期效果

在各地智慧城市安防建設中，由頂層設計出發，應用視頻智能感知平臺，在運行一個業務周期后，會取得如下成效：

①研究和制訂一套符合公安實際應用的人像識別技術標準體系，包括識別算法選型原則、特征庫建庫規則以及應用接口標準等；

②完善以人臉識別比對為代表的非結構化數據智能分析手段，研發建立適應海量人臉信息的快速比對、分析和查詢的大數據分析服務；

③加強業務數據橫向關聯與比對碰撞的能力，結合實際業務應用需求，兼顧處理性能及業務深化的擴展性應用需求，匯聚各業務數據并借助大數據技術進行情報信息挖掘，以人臉業務為核心進行組織、采集、管理，平臺與人員偵查過程能夠緊密結合[6]。

④建立具備前瞻性的人像情報資源庫，既能為當前需求服務，又能為突發多變的實戰需求快速提煉情報信息，提供數據支撐。

4結束語

為了適應當前人工智能及大數據時代下，當前的社會現狀及技術現狀對智慧安防建設提出的要求，本文根據現行政策文件，對基于人臉識別的智能感知技術及平臺在現今智慧安防建設中的應用進行了相關闡述。隨著人工智能、大數據技術的不斷發展，還應不斷深入思考基于人工智能感知的技術及平臺在其他行業的應用，使該技術及平臺更好地服務于智慧城市建設。

參考文獻

[1]中華人民共和國公安部.關于深入開展城市報警與監控系統應用工作通知[R].北京：中華人民共和國公安部，2011.

[2]林潔.淺談人工智能在安防領域的深度應用[J].中國公共安全，2017（6）：116-119.

[3]中華人民共和國公安部.關于加快推進人口信息人像比對技術應用的通知[R].北京：中華人民共和國公安部，2012.

[4]袁培江.淺談人臉識別在新型智慧城市建設的應用[J].中國安防，2017（5）：102-105.

[5]都毅，姚文.基于人臉識別技術的智慧社區中智能安防系統的研究[J].綠色建筑，2017，9（5）：20-22.

[6]吳維嘉.智能人臉識別技術在安防行業的應用與發展變化[J].中國安防，2016（6）：21-22.