新一代視頻智能化系統的架構變革

□文/賈洪濤

新一代視頻智能應用系統建設是智慧公安、智慧城市建設的一個重要組成部分，是平安城市、數字城市、智慧警務建設的升級版本。新一代視頻智能應用系統建設就是借助于物聯智慧感知端對人、車、物、路、事件進行關聯分析，經過公安城市視頻大腦——基于新一代通信技術建成的物聯網、云計算、大數據平臺——的綜合研判，對潛在突發事件做出城市級別的事前預警、事中指揮、事后研判，可極大地提升城市的防盜、維穩、反恐能力，為人民的工作、生活營造更加安全、暢順、高效的工作生活環境，提升人民的安全感和幸福感。

新一代視頻智能應用系統的發展趨勢

智慧警務時代，視頻建設的方向大致會有以下幾個方面：

一是未來基礎信息采集將實現智能化，通過前端智能感知對目標進行特征提取和分析，以強化邊防基礎設施、配備智能裝備為主。

二是圍繞實戰推動公共安全視頻監控建設聯網的應用，應用往大數據匯集應用和情報綜合研判靠攏，如巡邏防控、重點部位聯動防控、重大風險聯動穩控、重要領域聯動管控和應急處置等，旨在加強公安派出所基層所隊實戰能力建設，建立平時和特殊時期的實戰應用機制。

三是以各級基礎性平臺建設為重點，建立各級公共安全視頻圖像信息交換共享平臺，分級有效整合政府、企業和社會各類視頻圖像資源，逐步對接綜治視聯網和各級綜治中心，并探索將其接入群眾家中或手機軟件上，通過網格化建設，更加及時有效發現、預警風險隱患。

四是推進公共安全視頻圖像信息在國家安全、反恐、維穩以及安全監管、防范治理電信網絡新型違法犯罪等突出治安問題、防范命案和重特大案事件等領域的應用，逐步開展視頻圖像信息在城鄉社會治理、智能交通、服務民生、生態建設與保護等領域的應用，提升各相關領域精細化治理水平。

新一代視頻智能應用系統的組成

新一代視頻智能應用系統以云計算、大數據、人工智能等先進技術為基礎，以治安防控、城市管理和雪亮工程社會視頻服務等業務需求為導向，加強基礎設施建設，新建或升級改造前端視頻資源采集設備，新建云基礎設施和數據共享資源，搭建視圖應用平臺，支撐未來構筑多維實戰化綜合應用體系，構建全市統一視圖庫，全面挖掘視頻圖像信息的深層價值，支撐提供動態人像卡口、車輛大數據等實戰業務功能，全面滿足反恐維穩、治安防控、打擊犯罪、網格管理、民生服務等核心業務應用需求，形成面向實戰、服務實戰的視頻聯網共享應用新模式。系統整體組成如下圖所示：

縱向分層：系統總體架構分為核心層、邊緣層，核心層在市級構建，邊緣層在鎮級構建，建立“市為核心、鎮為邊緣”的層次架構。各層概要如下：

核心層：實現視頻接入、視頻管理共享與解析、構建全市統一視圖庫、視頻大數據服務、綜治/公安/民生應用等功能。核心層向上與省級視頻專網互通，實現省市視頻共享和調閱；向下與鎮級視頻專網互通，實現市鎮視頻共享和跨鎮調閱能力；橫向提供電子政務外網、互聯網的視頻接入，實現委辦局、社會視頻的接入、共享和調閱能力。

邊緣層：實現視頻接入、視頻管理共享與解析功能。邊緣層向上與市級視頻專網互通，實現市鎮視頻共享和跨鎮調閱能力；橫向提供電子政務外網、互聯網的視頻接入，實現委辦局下屬單位、社會視頻的接入、共享和調閱能力。

橫向分區：系統總體物理架構按照平臺功能和承載網絡分為城市視頻專網區、公安信息網區、電子政務外網區、互聯網區四個邏輯區域。各區概要如下：

城市視頻專網區是核心區，分別連接公安信息網區、電子政務外網區、互聯網區，是所有視頻圖像資源的核心匯聚點，按照業務需要向其它三個區域提供視頻數據資源服務，同時，承載綜治業務應用，以及接入視頻專網的委辦局的視頻調閱應用。

公安信息網區是公安專用區，全量同步視頻專網區提供的數據資源，結合公安網內部資源，承載公安的業務應用，并向公安用戶提供公安內部視頻接入和調閱服務。

電子政務外網區是政務服務區，向各委辦局等電子政務外網用戶提供基于電子政務外網的視頻接入和調閱服務。

互聯網區是民生服務區，向社會面提供視頻接入和授權調閱服務，以及政府部門各類用戶的視頻移動應用服務。

新一代視頻智能應用系統的架構設計

傳統視頻監控系統存在的問題

上一代系統是以視頻監控為目標的，主要解決看得見的問題，其核心技術是以視頻的錄制和存儲為核心的技術，隨著監控攝像頭建立的數量增加，導致后臺存儲投資巨大，平時利用率低下，投入產出不成比例。同時，以視頻回放為主的檢索手段，使用不便、費人費眼、勞動強度非常大，高強度的人海作業模式不僅容易錯失目標信息，更談不上與刑偵、技偵、網偵實現信息共享，無法形成科技合力。

新一代智慧智慧應用對感知層的創新要求

新一代智慧應用對感知層的設計和建設需要綜合考慮以下幾個方面的問題：

● 選擇什么樣的智能攝像前端的問題；

● 現有高清攝像頭的升級改造問題；

● 選點和環境問題；

● 規模和密度問題；

● 網絡傳輸和存儲問題；

● 成本問題。

實踐證明，智慧感知層必須達到一定的密度和規模，視頻人工智能系統的整體規模效益才能真正顯現出來。然而，隨著規模和密度的提升，必然帶來網絡帶寬、視頻存儲、大數據存儲提升，進而使系統建設成本大幅提高。如何在滿足公安實戰的前提下，盡量降低對網絡帶寬、數據存儲的壓力，降低系統建設的成本，是感知層建設創新的關鍵點。

新一代全息智能感知前端的創新特點

近年來，市場上新推出不少新一代智能攝像頭，這些攝像頭前端自帶一定的智能化處理能力。然而，不同行業、不同單位對智慧感知的信息種類需求不同。

人臉 人形 行為 車輛 手機銀行 √道路交通 √停車場 √學校、醫院 √ √機場、車站 √公安 √ √ √ √ √

例如，對于銀行業和金融業，主要需求是人臉，通過人臉比對確認交易者的真實身份；對于交警、路政、停車場、高速收費等部門，主要需求是車輛和車牌信息；對于學校、幼兒園、醫院等場所主要需求是人臉信息，預防不法人員和不當行為的發生；對于機場、車站、碼頭、酒店住宿主要需求是人臉信息，主要用于確定人證身份一致。

而對于公安行業則各類信息都需要，最好還能把各類信息勾連起來，形成信息鏈、線索鏈，任何一種信息對于案件的事前預防和事后偵破都是有價值的線索信息。

針對公安行業的需求，安軟科技新推出的多功能智能前端具有視頻錄制、人形采集、人臉采集、車輛采集、手機MAC地址采集、時空采集六大功能，同時還支持本地視頻加密存儲、遠程回放、光纖/4G傳輸、太陽能電池供電等功能。

該智能前端采集的視頻流以H.264/H.265格式，平常可保存在智能前端，不向后臺傳輸，后臺也不需要NVR存儲空間，當需要回放錄像時可以在后臺遠程調用攝像頭上保存的視頻文件進行回放。

該智能設備平時僅當有人員、車輛出現時，將摳取出來的人臉、人形、車輛信息向后臺傳送，大大減少了網絡傳輸量和后臺數據存儲量。數據傳輸和后臺存儲的數據量大約只相當于原始視頻的1/50--1/20。

在成本方面，前端建設的成本主要分為攝像頭的產品成本和挖溝立桿布線的工程成本兩部分。以往傳統的視頻監控系統平均每路4、5萬的建設成本，有的甚至高達10萬/路，不少成本體現在工程和維護成本上。

視頻智能應用系統對智能前端規模和密度的要求也帶來系統建設整體成本高的問題，如何降低系統整體建設的成本，找到替代方案是視頻智能應用系統建設落地的關鍵問題之一。

多功能智能前端可以在三個方面降低系統建設的整體成本：①產品采用集成化設計，可降低前端產品本身的成本；②采用本地視頻文件存儲，不僅降低了傳輸成本，后臺不需要NVR系統，可降低后臺視頻文件存儲；③采用4G傳輸可降低挖溝布線的工程成本。

現有的一類視頻智能化感知改造方式

現行的做法主要有兩種：一種是在高清攝像頭旁邊加一個“改造單元盒”，使原有的高清攝像頭升級為智能攝像頭，如下圖所示：

另一種是在監控中心通過“邊緣計算服務器”處理采集回來的視頻流，提取視頻流中的人、臉、車等高價值信息，并進行結構化處理。如下圖所示：

前者需要大量的戶外改造工程，一旦在某些攝像頭邊加了盒子就固定下來了，后續很難再調整。后者不需要額外的戶外改造工程，并且可以根據案發地點分布的變化，通過后臺軟件配置不斷動態調整前端智慧賦能的點位布局。這種方式特別適合對現有一類視頻的升級改造和社會視頻資源的共享接入。

現有的社會視頻共享與智能感知改造方式

在實際案件偵破中往往需要從多個攝像頭中提取作案嫌疑人的作案現場、來去軌跡、落腳地點的整個行蹤軌跡。密度和規模不夠，往往會使偵破線索中斷。落腳點是實施抓捕破案的重要一環，不能鎖定作案嫌疑人的落腳點，最終就無法抓人破案。因此，視頻圖像的采集面必須達到一定的密度和規模，視頻智能應用系統的整體規模效益才能真正顯現出來。

一般情況下，城市主要干道、廣場、公共空間、重點場所的視頻監控點由公安建設，而社區、城中村、大型商超、商業中心、樓宇內部、零散小商鋪、企事業單位內部的視頻監控都由企事業單位自己建設。案件發生的現場以及嫌疑人的落腳點往往在社區、城中村、商業區域。單純的依靠公安自建前端是無法滿足對全社會安全管理要求的。必須以開放的心態，開展警民共建、共享、共治、共贏，積極地將各類社會機構建設的視頻逐步納入公安專網采集的對象，通過“借眼”、“借知”，在滿足社會單位自用的情況下，同時將視頻中的人、車、物信息采集到公安視頻專網，才能更好的滿足公安圖偵的需要。

通過“邊緣計算服務器”不僅可解決一類視頻的智能化升級，也可解決社會視頻資源的共享和接入，如下圖所示：

這種方式下，社會視頻的原始視頻文件任然存儲在企業自建的監控系統中，僅當有人員、車輛出現時，邊緣計算服務器進行抽幀，將大圖傳給公安視頻專網，再由視頻專網的結構化處理單元進行摳圖和屬性標注。這種方式大大減少了社會視頻共享的網絡傳輸量和后臺數據存儲量，可實現大規模的社會視頻共享和接入。

新一代視頻智能應用體系架構的創新設計

綜上所述，新一代視頻智能應用系統的前端，可以采用下圖所示的多類型方式組合，靈活建設，可使系統整體的投資大幅下降。

上圖中說明了五種類型前端的不同接入方式：

對公安在干道、廣場、公共場所、重點部位等已建的一類攝像頭，可從前端采集視頻碼流接入視頻專網的邊緣預處理服務，通過邊緣預處理服務器進行解碼、抽幀將視頻碼流轉換為圖片信息，再由后續的結構化處理單元進行結構化處理。

對已經建成內部視頻監控系統的社區、學校、大型商超等企事業單位，可采用邊緣計算技術將大圖信息傳入公安視頻網。這種情況下不需要將視頻碼流傳入公安視頻網存儲，僅當有人員、車輛等活動目標才將大圖摳出傳入公安視頻網進行結構化解析。

對新建的智能感知前端，可采用端存儲、端摳圖技術，將視頻中的人員、人臉、車輛、車牌等高價值信息動態提取并建立勾稽關系。這種情況下不需要將視頻碼流傳入公安視頻網存儲，僅當有人員、車輛等活動目標才將大圖、小圖傳入公安視頻網進行結構化解析。

而對零散小店鋪、小租戶可采用廉價智能抓拍機只將人臉、人形、車輛等小圖傳入公安視頻網。

對于目前無法進行聯網的離線社會視頻資源，可以采用文件拷貝方式，將涉案視頻拷貝回公安視頻網，進行結構化處理。

總之，在視頻智能應用系統前端的建設方面需要不斷打破傳統的思維模式，不斷創新才能滿足系統在功能、規模、成本等多方面的要求。

新一代系統各類數據的存儲方式

對原始視頻流的存儲

隨著視頻智能化、結構化的加工處理，原始視頻中的高價值信息已經被提取出來。對原始視頻流的存儲不必全部采用云存儲、集中存儲，可以適度結合端存儲、邊緣存儲、分級存儲等方式分散存儲壓力，降低系統的整體成本和網絡消耗。只要在技術上打通視頻播放的通路，滿足在需要的時候能夠調用、回放原始視頻即可。

對結構化數據的存儲

結構化數據是從原始視頻中提取出來的人形、人臉、車輛、車牌等高價值數據，這些數據由大圖、小圖、結構化屬性數據、特征碼數據組成。其中一張大圖200K-500K，相對較大。其他三種數據占用空間較小，但使用頻度非常高，圖片的搜索、比對、顯示主要用這三種數據。因此，一般小圖、數據化數據、特征碼數據都要集中上報到云端存儲，而大圖可視情況既可以存儲在云端，也可存儲在分局一級。

新一代系統數據的關聯

公安智慧應用中數據的關聯有兩層含義：

結構化的人形、人臉、車輛、車牌之間的關聯。

目前，大多數同一個前端采集的同一個人的人形和人臉信息也是分離的不關聯的，不同的前端采集的同一個人就更是分離的不關聯的了。

結構化數據與公安信息網中的人員、車倆、案件等業務數據的關聯。

數據的關聯在公安業務中有至關重要的價值，把原本分散、分離的信息勾連起來形成信息鏈、線索鏈，對于案件的事前預防和事后偵破都是有價值的線索信息。

在前端可以通過新一代智能攝像頭的前端智能處理實現同一攝像頭下的“臉-形-車-物”的關聯。在后臺通過大數據分析可以實現“人-臉-形-車-物-蹤-住-案”信息的深度挖掘，實現布控設防精準推送、目標軌跡全域檢索，最終實現各類防控手段的一體化聯動功能，形成科技合力。

新一代視頻智能應用系統總門戶

智能化視頻大數據實戰應用平臺建成后，再加上市局、各分局原有的視頻應用系統，例如：視頻監控平臺、路網偵控平臺、人臉比對平臺，運維管理平臺等。這些平臺相互獨立，重復登錄，使用不便，有必要對這些平臺加以整合，實現平臺間的互聯互通、信息共享，并提供統一的登錄操作應用門戶。

新一代視頻應用總門戶如上圖所示，整體分為前端采集層、原有的條狀應用系統層、視圖大數據庫層、智慧實戰應用層。

原有的條狀應用層針對不同的警種開發，除了提供通用的播放、下載、搜索等功能外，還提供一些特色應用功能，應予以保留，不能作廢。智慧實戰應用層建立在視圖庫基礎上，通常多數應用功能只需訪問視圖庫，只有需要回放視頻或下載視頻時需要調用原有的條狀應用系統的視頻播放接口。

總之，新一代系統是以智慧感知為核心的技術，它通過人工智能技術可以從視頻中自動識別提取人車物等高價值目標，大量減少無用信息和冗余信息，可以減少視頻信息存儲量，大大節約存儲開銷，可把節約下來的存儲開銷用于新建和擴建前端上，提高前端的密度和覆蓋面，是一種全新的視頻應用架構。