公安全息智能感知體系建設思路研究

馬磊

一、概述

我國早在2004年就提出建設平安城市，并大力推行科技強警戰略，啟動了“科技強警示范城市”創建活動。目前，集中建設的視頻監控前端設備已經陸續進入到更新換代的階段，社會的發展帶來的新的需求也對視頻監控前端的布放原則及視頻資源的深度共享利用提出了新的要求。

二、公安感知體系存在的問題

公安感知體系建設要充分考慮地域特色采用合理的建設方案，既確保工程能夠滿足智慧城市發展和管理總體要求，體現城市管理的數字化、自動化和智能化領先水平，又能夠保證項目建設的可操作性和有效性。目前公安感知體系主要存在以下問題。

（一） 前端感知設備覆蓋需優化

在現有感知前端覆蓋基礎上，著力推進重點公共區域補點補盲，重點行業領域內外感知全覆蓋。

傳統“圈域格線點”的覆蓋方式適用于初中期的感知前端的規劃設計，在原有前端的基礎上，需要探索“高空、中空、地面、地下、水域”的五維布局理念。

在工程建設中需要堅持“存量升級、新增智能”的原則，有重點、有步驟推進智能感知前端升級改造，提升前端解析識別能力水平，為后續大數據智能化提供解析支撐。

智能化設備缺乏，需補充建設一批新的智能化前端感知、識別設備如AI智能眼鏡等。

（二） 后端解析能力不足

解析能力建設薄弱。目前仍有大量點位區域未實現智能化解析，數據資源的最大化價值未得到有效發揮。

數據管理能力不足。因網絡、數據標準等原因，數據調取、匯聚困難，數據質量參差不齊，不滿足統一的數據標準，數據融合手段單一。

共享能力不足。各分局無法與其他分局實現視頻的相互調閱，同時不能向政務外網、城市大腦等相關平臺按需共享數據，數據壁壘問題嚴重。

缺乏貼合本地特色的業務場景應用，感知數據的應用還局限于公安基礎應用、通用應用。

三、系統架構

公安全息感知體系總體技術架構分為感知層、傳輸層、解析層、服務層、應用層、安全和管理七個方面。

感知層——為視頻監控類、智能感知類、物聯感知類及功能合一類前端視圖、數據采集設備提供匯聚接入。

傳輸層——傳輸層主要包括政務網、感知網、公安網等網絡，用于資源承載及傳輸。

解析層——解析層主要針對視頻數據，通過全目標解析算法和交通態勢分析算法，完成車輛、非機動車、行人、人臉等目標的結構化分析和交通事件分析、存儲、上傳。

服務層——服務層主要包括本地各類感知數據的接入、匯聚、解析、共享等內容。通過部署相關服務接口，為上級公安局和本地職能部門按需提供數據資源、應用資源的共享服務，支撐上級公安局全息感知體系建設和本級智慧城市建設。

應用層——基于下層提供的各類感知數據資源，搭建貼合本地特色的業務應用，服務本地化警務實戰。

數據安全——包括接口認證、日志審計，實現各級公安局之間數據接口、日志記錄的安全審核。

數據管理——包括注冊申請、服務管理，實現實現分市局各系統、各數據匯聚服務、各解析能力的注冊認證、服務管理。

四、數據流量流向

普通前端主要提供視頻資源，對于感知網內資源直接接入平臺，社會資源、政務網資源及其他專網資源通過視頻邊界接入平臺。智能前端產生的數據和圖片資源通過圖片/數據匯聚轉發服務完成接入。

接入后的視頻監控資源通過解析服務單元完成全目標識別算法和解析算法完成視頻資源的智能化解析。通過數據服務單元的治理、管理等服務完成相關結構化數據的標準化、規范化管理，同時將資源存放到感知資源倉庫。

解析后的數據按照“分局小匯聚、市局大匯聚”的原則進行全市感知數據的匯聚與整合。整合后的數據通過數據服務單元的資源上傳服務將標準化數據上傳至市級平臺，并通過任務調度服務完成與市級平臺的任務調度協同。各級平臺通過心跳監測機制實現對系統運行狀態的監測。

五、全息智能感知前端布控思路

（一） 覆蓋模式

在覆蓋緯度上要從空中、地面、地下、平面幾個緯度來加強視頻監控覆蓋。對于空中目標通過北斗定位、雷達等技術手段和感知設備對高空目標進行常態化的管控。對于半空目標，利用掛高資源布置高點視頻監控、智能態勢感知設備實現對重點目標的感知。在地面部署視頻監控、結構化采集設備、車底檢測、移動感知等智能設備，分級分類對數據全量采集。在地下重點關注軌道交通沿線、隧道沿線等人群密集區域規劃部署，充分利用物聯網設備進行風險預警。對水面、森林、海岸線、離岸島嶼等平面目標，利用超視距設備、紅外熱成像、激光透霧等專業化設備實現場景的可視化管控。在布控中重點做好周界防控、環主城區防控、環中心區防控。在以上體系的基礎上，做好出入城市、重大活動、重要會議的警衛路線的布控。出入城市的機場、火車站、汽車站等交通樞紐的布控，市內公交地鐵站點的布控，實現了目標全程化、數據全量化的感知識別。關注重點單位（公安管理單位）、重點部位（公安查控點位）和重點場所（公安關注點位）及周邊一定區域，在對圈層化、條線化感知封控的基礎上，對重點核心部位開展點域化感知封控。對于小區（村莊）、園區、校區、商區、景區、街區等人員密集區域，實現出入口、大門處等公共區域的感知全覆蓋，由公安機關主導建設。

（二） 智能前端選型原則

智能感知前端隨著視頻圖像技術和感知技術的進步主要分為視頻監控類、智能感知類、物聯感知類等。

視頻監控類設備包括：超低照度攝像機、超高清攝像機、超低功耗攝像機、超隱蔽攝像機、紅外熱成像攝像機、熱成像人體測溫攝像機。

智能感知類設備包括：目標結構化攝像機、態勢感知攝像機、布控跟蹤攝像機、非機動車抓拍攝像機。

物聯網感知類設備包括：電子圍欄設備、WiFi熱點設備、人證核驗設備、雷視流量檢測設備、雷視道路安全預警設備、物品檢測設備、音頻采集設備。

多功能合一設備包括：一體式多維感知攝像機、一體式可視域攝像機、一體式雷達設備。

六、全息感知體系解析能力建設思路

（一） 前端解析能力建設

全息感知體系解析要求前端設備及后端平臺都要有一定的解析能力，設備采集視頻畫面，應保證不同光照條件下場景中目標抓拍、信息提取清晰準確；宜采用創新環保補光方案，減少補光對于外界環境影響。前端設備應根據布建場景、采集目標情況，合理調整安裝采集視角，保證場景中目標獲取的最優質量。宜采用多鏡頭結構設計，單設備即可兼顧全景態勢監控與目標結構化抓拍。解析滿足人臉、人體、機動車、非機動車特征解析，檢出率不低于90%，誤檢率不高于10%

（二） 后端解析能力建設

后端解析能力就是智能算法資源和算力資源，對目標原始視頻和圖像進行檢測、識別、結構化分析、屬性提取、特征向量輸出并將解析后的結果存儲、上傳。同時，解析能力可以根據需求對外提供接口。

1.解析資源要求

視頻流、視頻片段、圖片流可通過視頻監控聯網平臺取流或前端視頻監控設備直接取流，原始視頻流、圖片流需要滿足GB/T 28181-2016、GA/T 1400.4-2017、GB 37300-2018標準要求，視頻流分辨率不低于1080P，視頻文件、圖片文件需要滿足常見的文件封裝格式。

2.解析流程

GPU解析單元通過加載算法資源池的目標識別和目標解析算法加載目標識別算法，對目標進行檢測，輸出目標小圖。

GPU解析單元再次加載目標解析算法對目標進行特征值提取，輸出予以數據及特征值。

以上兩步產生的小圖存儲至圖片存儲，特征值存儲至數據存儲。

七、結束語

公安全息感知體系需要在充分利舊已建工程基礎上建設全息智能感知體系進一步推進項目設計科學化、點位布局實戰化、設備選型合理化、信息采集多維化和建設安裝規范化。利用全息感知匯聚平臺，實現全息感知視頻、圖像和數據集中接入、匯聚和轉發，強化數據采集整合，加強數據監測分析。

作者單位：中通服咨詢設計研究院有限公司