基于AI Cloud的公安視頻圖像解析中心設計

□文/馬井宇 胡夢安

解析中心建設內容

視頻圖像解析中心，在《公安信息化建設“十三五”重點任務考慮》中已被提出來：公安信息化建設“十三五”重點任務四——實施視頻圖像信息綜合應用工程，明確了建設視頻圖像信息解析綜合應用服務中心，實現對視頻圖像資源的分布式存儲，計算能力滿足[視頻圖像信息結構化分析、視音頻資源快速檢索、大數據比對碰撞]等服務需求，構建[視頻圖像信息結構化描述數據庫]，構筑以人、車、物為重點關注目標的視頻圖像信息線索、案事件、關聯研判等多類專題業務數據庫，為公安業務工作提供視頻圖像信息、特征信息、布控信息，組織軟件研發和系統優化，統籌管理視頻圖像資源整合與信息共享、系統運行調度和維護。

視頻圖像解析中心的建設內容如下：

其中視頻結構化分析系統、視頻圖像智能處理工具集是對視頻圖像進行分析、處理的系統，視頻解析數據存儲系統是存儲解析結構化數據的，視頻圖像基礎資源庫是存儲分析后的視頻片段、圖片的，專題庫是對應業務需要，存專題資源的，例如案件視頻片段、圖片等，而索引庫是存儲片段視頻的存放位置、圖片的URL，視頻大數據分析系統是基于大數據技術的數據分析、碰撞、快速檢索系統，管理平臺是實現解析中心的整體管理功能；而海量視頻存儲系統主要是存儲原始視頻圖像資源的。

AI Cloud架構下的解析中心設計

海康威視在2017年安博會上正式提出了AI Cloud， AI Cloud架構是基于“兩池一庫四平臺”來提供相應的能力，“兩池一庫四平臺”是指計算存儲資源池、數據資源池、算法倉庫、管理調度平臺、數據資源平臺、運維服務平臺和應用平臺。針對于公安的視頻圖像解析中心的建設，筆者認為依托于AI Cloud架構內的計算存儲資源池、數據資源池、算法倉庫、管理調度平臺、數據資源平臺即可構建一個比較完整的解析中心。在AI Cloud框架下的解析中心設計的系統架構如下圖所示：

那么AI Cloud架構內的計算存儲資源池、數據資源池、算法倉庫、管理調度平臺、數據資源平臺是如何滿足解析中心的建設內容的能力要求的呢，我們來詳細的看一下：

首先來看一下，AI Cloud架構是如何滿足解析中心分析系統的建設要求。通過計算資源池、算法倉庫和管理調度平臺的配合，可以滿足分析系統的相關建設要求，系統基于統一的智能算法倉庫框架，統一管理與調度針對不同業務場景（人臉、人體、車輛、事件等）的智能算法，提供各種智能解析服務，針對前端感知設備和計算資源池中的各種智能計算設備進行按需、靈活的算法加載，滿足各種智能解析任務；通過管理調度軟件，統一管理各類通用X86服務器、通用GPU服務器、專用GPU分析設備及其他計算設備，為各類視頻圖像解析任務提供可彈性調度、靈活拓展的池化資源。也正是因為AI Cloud可以靈活地進行解析任務的按需調度，才使得在此框架下的解析中心建設更具靈活性和擴展性。

其次，AI Cloud架構是如何滿足解析中心視圖建庫的建設要求。通過數據資源池、融合存儲資源池的配合，可以滿足視圖建庫的相關建設要求，系統首先要基于視頻圖像聯網共享平臺實現大量視頻設備、智能物聯感知設備的接入、匯聚與整合聯網，然后通過融合存儲資源池可以對海量的原始視頻圖像數據進行存儲，另外，融合存儲資源池可以靈活地進行存儲的擴容，以滿足后期項目擴建的存儲需求。匯聚整合之后系統可以對各種在線視頻圖片及融合存儲資源池中的歷史視頻錄像、車輛圖片、人像圖片進行智能解析，將分析結果分別存儲至融合存儲資源池（圖片）和物聯網數據資源池（智能分析數據），從而可以滿足解析中心中海量視頻解析數據存儲和視頻圖像基礎資源庫的要求。其次，基于物聯網數據資源池對各種數據進行接入匯聚，形成原始匯聚數據庫，通過對原始數據進行質量、標簽、模型管理等數據治理，以及和各種業務數據的融合碰撞分析，構建物聯網主題數據庫、業務專題數據庫及索引庫等。

最后，來看一下，AI Cloud架構是如何滿足解析中心管理平臺的建設要求。通過管理調度平臺，系統可以對解析任務進行靈活編排；通過物聯網數據資源平臺，系統可以對數據進行分析和治理，向外提供數據服務，從而使解析中心具有支撐公安機關視頻圖像信息應用的數據服務能力，服務于上層的應用平臺。

以上是視頻圖像解析中心設計的系統架構，那么按照AI Cloud架構設計的解析中心具體可以實現哪些服務能力呢？我們可以從下圖的邏輯架構中找到答案。

從AI Cloud架構設計的邏輯上來說，解析中心主要由基礎設施服務層、數據服務層和平臺服務層這三層組成：

基礎設施服務層

基礎設施服務層提供設備、計算、存儲和算法等基礎設施服務，包括彈性可伸縮的計算、存儲服務，可按需擴展物聯網設備接入能力的物聯接入服務，以及智能分析所需的算法資源統一接入及管理服務。即在基礎設施服務層主要是為視頻圖像解析中心提供分析系統、視圖建庫、管理平臺所需的各種硬件資源和算法資源的管理。

數據服務層

數據服務層包含大數據基礎服務、物聯網數據資源池、物聯網數據資源平臺、物聯基礎服務和通用服務，可按需為各公安機關提供數據的接入、整合、清洗、分析、管理等服務，實現數據與應用的解耦。在數據資源池首先匯聚大量的原始視頻數據、原始圖片數據、原始感知數據，這些數據價值密度低，存儲周期短，對這些數據進行智能解析、清洗轉換之后，形成主題庫，再通過與業務數據的關聯，形成公安機關的業務專題庫。即在數據服務層主要是為視頻圖像解析中心提供分析系統、視圖建庫、管理平臺所需的各種軟的層面的數據的整合、清洗、關系挖掘分析及管理。

平臺服務層

平臺服務層可基于匯聚過來的物聯數據實現人/車/物的數據分析、智能分析和管理調度等服務能力，并封裝為標準服務，通過標準接口，為上層應用提供靈活調用。可以說，在平臺服務層主要是為視頻圖像解析中心提供分析系統、管理平臺所需的各種分析任務的調度服務。

AICloud給解析中心帶來的價值

通過以上的分析可知，基于AI Cloud架構的解析中心設計不僅可以滿足“十三五”規劃的建設要求，還能帶來附加的價值。

算法調度。通過算法的靈活編排及解析任務的按需下發，可以使解析更靈活、更具擴展性。

算力（計算資源）調度。通過對計算資源的管理，可以對計算資源進行預分配和動態分配，提高資源的利用率及解析響應效率。

數據的清洗及治理。數據是應用的基本，數據資源池可以實現各種數據的清洗與治理，把不同類型的數據打上不同的標簽，為數據的信息挖掘及應用提供夯實的基礎。