人工智能：雪亮工程視頻數據價值最大化的突破口

2019-07-17 11:24:26

中國公共安全 2019年5期

2019年，中央一號文件再次明確表示要“加快建設信息化、智能化農村社會治安防控體系，繼續推進農村‘雪亮工程’建設”，這無疑是給近年來成爆發態勢的雪亮工程市場再次增添了高速發展的強勢助力。

雪亮工程市場火爆的背后，有國家政策的大力支持，有我國綜合國力提升提供的經濟支撐，也有人民群眾日益迫切的安全需求，這一系列因素推動了雪亮工程一經提出便成為安防領域一個高速增長的市場。但細究起來，真正決定雪亮工程建設可行性的，并非這些外部環境因素，而是雪亮工程各環節的技術實現能力。從各地雪亮工程建設取得的成效來看，由于云計算、大數據和人工智能等新技術的加入，雪亮工程在不少方面給我們帶來了驚喜。只是，不可否認的是，人工智能等技術在雪亮工程領域的應用還處于淺層階段，在雪亮工程的前端設備、后端支撐平臺以及應用系統的建設等環節，云計算、大數據和人工智能技術都還存在大量深入的空間。今天筆者僅從雪亮工程的感、存、知、用四個環節簡單探討人工智能技術加入的作用。

感：數據收集標準化、智能化

雪亮工程在建設前期最主要的任務就是部署數據采集工具，即感知設備，在“全覆蓋、無死角”的建設要求下，視頻監控設備已經布設到村，各地視頻監控點密度大幅增加，除新建點位外，雪亮工程一般還會接入社會面視頻監控數據，如各公共場所、經營場所等，數量上保證了數據采集全面無遺漏。但由于不同場所、不同區域視頻監控設備的布設時間存在先后性，設備的類別及技術先進程度存在很大區別，所以在前端數據采集方面，除了保證數據的量之外，還需要以統一的標準保證數據采集的質，即需要確保所有采集到的數據都具備可用性。

在視頻采集技術的快速發展下，目前各地雪亮工程在數據采集上都能夠兼顧質和量。但是面對我國幅員遼闊的實際情況，保證數據采集的質與量僅僅是基礎，更深層次的還需要保證數據采集的有效性及感知設備使用的集約性。比如，某一監控攝像頭采集內容為一條鄉間輔路，即使該路段只有少數時間段才會有行人和車輛通過，為了不遺漏有用信息，該攝像頭仍然需要保持24小時在線，這就會采集到大量無效數據。而人工智能技術的引入，則能較好地解決這一問題，比如現在已經開始應用的虛擬卡口，實現了按需分配感知設備資源，已經初見研發成果的安防機器人，可以滿足巡防、監控、預警功能。通過前端感知設備的自主感知、自主選擇完成有效數據的采集，從被動采集變為主動抓取。

存：數據管理資源化、靈活化

完成前端設備的建設后，隨之而來的就是數據傳輸與存儲的問題，面對大規模建設的視頻監控，其采集的數據體量可想而知。以深圳市龍崗區為例，經過四期雪亮工程建設，目前擁有三萬多個攝像頭，日均采集數據近億條，在這樣的數據量面前，傳統存儲方式已經無法應對，于是，在這個時候就需要云計算的加入。

在當前技術水平下，搭建雪亮工程后端支撐平臺時，位于基礎層的便是管理數據資源的云平臺，即IaaS。有云計算作為數據傳輸與管理的支撐，前端感應器傳回的海量數據才能夠實現實時調取、大規模調取，從而將體量龐大的數據真正轉化為可實時備用的數據資源。

知：數據分析信息化、知識化

在數據資源化以后，仍然存在維度不一、形式多樣的問題，對于用戶來說，雪亮工程的視頻采集數據仍然不能發揮有效作用，因此在IaaS層上架設的PaaS層和DaaS層就專門負責數據的清洗、挖掘、分析等工作。

大數據有三種類型，一種是結構化數據，有固定格式和有限長度，一種是半結構化數據，比如一些xml格式的數據，還有一種是非結構化數據，不定長，沒有固定格式，通過前端各類視頻、圖像、聲音等感應器采集到的數據就屬于非結構化數據。海量的未經處理的非結構化數據對于雪亮工程用戶來說毫無用處，所以在大數據處理上的首要任務就是將非結構化數據結構化，對數據進行清洗、篩選，剔除掉無用數據，以此提取出有價值的信息。

到此時，承載有效內容的信息已經可以通過搜索呈現為人所用，但這只是初步工作，接下來還需要將數據知識化。也就是對信息化的數據進行歸類、分析，挖掘出數據之間的相互關系，比如鄉村青壯年集中返鄉與農作物生長狀態之間的關系，比如老年人出門活動時長與氣候的關系，這些關系的發現，即形成了數據的知識化，這些知識為雪亮工程的用戶進行決策提供了有力支撐。

用：實戰決策智慧化

雪亮工程的建設目的，是為了讓治安防控體系更加智能，也就意味著，雪亮工程不僅要為用戶提供知識化的信息作為決策支撐，還要提供更加明確的解決方案，由此，人工智能程序作為PaaS層之上的SaaS平臺進入雪亮工程應用系統中。

人工智能技術立足于神經網絡，通過模擬人類大腦的工作模式對機器進行訓練，交給機器知識，讓機器利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構，在一次次的學習中推動機器完成自我優化，獲得人類想要的輸出結果。在無數次的優化調整中，為了更接近最優的輸出結果，人工智能必須要依靠豐富的數據進行深度學習，而雪亮工程天然的海量數據便成了人工智能最好的訓練場，因此人工智能與雪亮工程的結合才會日益深入。

目前，人工智能技術已經可以識別行人的生理屬性，包括人物性別、年齡、姿態等；能夠在遮擋條件下精確識別行人位置；可以在多種場景中檢測到多種不同角度的車輛，提供車牌號碼、汽車品牌、型號、顏色等特征；實現人群分析、軌跡分析、異常動態分析等等。然而，這些功能的實現還遠遠沒有將雪亮工程的價值最大化，無論是人臉識別還是車輛識別或是軌跡分析，這些功能發揮作用的環節基本是在事后調查，而對于人們的安全需求來說，事前的防范才是最關鍵的，所以，自動抓取信息，自主分析、及時預警，這些都是人工智能在雪亮工程上需要努力的方向，也是雪亮工程價值最大化的突破口。

案例分析

深圳市龍崗區，自2014年開始建設雪亮工程，2018年完成雪亮工程四期建設，目前接入視頻專網的點位數量超過3萬路，高清點覆蓋率達每平方公里77個。在前端感知設備科學布設的基礎上，信義科技著手搭建后端支撐平臺，以云計算、大數據、人工智能技術為核心，成功建設智慧警務云平臺，構筑感、傳、知、用一體化服務平臺，大大提高了雪亮工程服務效率。自2016年平臺建成投入使用以來，深圳市公安局龍崗分局刑事盜竊警情三年同比連續下降超50%，兩搶警情三年同比連續下降超65%，在分局辦理的案件中，85%的案件可在云平臺上采集到視頻線索，在社會上引起強烈反響的15小時解救拐賣兒童、8小時破獲命案等事件，均依靠智慧警務云平臺完成。

作為目前國內標桿性的警務云項目，龍崗區目前已接待了來自60多個國家的來訪者、來自國內183個地市相關部門來訪者，接待人數超萬人。