視頻監(jiān)控AI 在應(yīng)急管理中應(yīng)用研究與實踐

徐淑珍，官 靜，曹雪松，康翠雯

（天訊瑞達通信技術(shù)有限公司研究總院，廣東廣州 510623）

0 引言

隨著社會現(xiàn)代化水平的快速發(fā)展，各類突發(fā)事件和災(zāi)害高發(fā)頻發(fā)，且具有傳播迅速、影響巨大、跨領(lǐng)域等特性，嚴重影響社會穩(wěn)定和人民生命財產(chǎn)安全。

應(yīng)急管理部門自2018 年重組改革以來，針對城市應(yīng)急突發(fā)事件，協(xié)同政府其他智能部門投入了大量的人力、物力和財力。但是過往的投入更多的是聚焦在災(zāi)后救援中，對于應(yīng)急突發(fā)事件的提前感知和防范仍存在諸多不足。2022 年1 月10 日中共中央國務(wù)院發(fā)布《中共中央國務(wù)院關(guān)于推進防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)體制機制改革的意見》（簡稱《意見》），《意見》明確提出要堅持以人民為中心的發(fā)展思想，堅持以防為主、防抗救相結(jié)合，努力實現(xiàn)從注重災(zāi)后救助向注重災(zāi)前防范轉(zhuǎn)變，從應(yīng)對單一災(zāi)種向綜合減災(zāi)轉(zhuǎn)變，全面提升全社會抵御自然災(zāi)害的綜合防范能力。因此研究新興技術(shù)在預(yù)防應(yīng)急突發(fā)事件具有重大的現(xiàn)實意義，這也是當前應(yīng)急管理工作迫切需求。

視頻監(jiān)控作為采集現(xiàn)場畫面、監(jiān)控實時現(xiàn)狀在城市安防中發(fā)揮了越來越重要的作用[1]，隨著智慧城市的全面鋪開，視頻監(jiān)控的覆蓋面越來越廣。如此海量的視頻監(jiān)控，對于捕捉潛在的應(yīng)急突發(fā)事件和異常大多數(shù)還停留在通過值班工作人員肉眼識別手段，效果頗微，工作量大，對于視頻監(jiān)控智能識別和感知急需加強，真正實現(xiàn)從“人盯死守”向“智能感知”轉(zhuǎn)變。

1 視頻監(jiān)控AI 在應(yīng)急管理中應(yīng)用的需求和痛點

應(yīng)急管理部門聚焦自然災(zāi)害、安全生產(chǎn)提出了系列視頻監(jiān)控AI 的建設(shè)指引和需求，例如，2019 年《安全生產(chǎn)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)地方建設(shè)任務(wù)書》、2020 年《危險化學(xué)品安全生產(chǎn)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)地方建設(shè)任務(wù)書》中都提到要開展重點區(qū)域視頻智能識別，利用視頻智能分析相關(guān)技術(shù)，動態(tài)感知企業(yè)重點場所、關(guān)鍵部位、特殊崗位的安全隱患，對現(xiàn)場異常狀況、人員違規(guī)違章行為、作業(yè)控制措施、設(shè)備設(shè)施安全隱患等實現(xiàn)視頻智能分析；2021 年《危險化學(xué)品倉庫監(jiān)測聯(lián)網(wǎng)和視頻存儲智能分析地方建設(shè)任務(wù)書》提出要新增視頻智能分析功能，實現(xiàn)企業(yè)值班人員脫崗睡崗、受限區(qū)域違規(guī)闖入、人員超限、異常火點、異常煙霧等的智能識別，并進行分級分類監(jiān)測預(yù)警；2022 年《“十四五”國家應(yīng)急體系規(guī)劃》也提到要整合安全生產(chǎn)、自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生等行業(yè)領(lǐng)域監(jiān)測系統(tǒng)，匯聚物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，實現(xiàn)城鄉(xiāng)安全風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警“一網(wǎng)統(tǒng)管”。

通過分析建設(shè)指引、業(yè)界研究[2]、應(yīng)急管理工作的實戰(zhàn)要求，本文總結(jié)了視頻監(jiān)控AI 在應(yīng)急管理中的三大核心需求和痛點。

1.1 海量視頻監(jiān)控標簽化

來自政府部門、運營商等各方鋪設(shè)在城市各處海量的視頻監(jiān)控攝像頭，時時刻刻都有海量的視頻數(shù)據(jù)被存儲，哪些視頻數(shù)據(jù)與應(yīng)急管理工作相關(guān)？視頻數(shù)據(jù)的價值如何？傳統(tǒng)的人力肉眼識別不再可行，必須要借助AI 智能化的分析能力，實現(xiàn)視頻監(jiān)控的智能標簽化，與應(yīng)急管理業(yè)務(wù)相關(guān)的如水庫、加油站、森林等智能打標簽，這些是視頻監(jiān)控在應(yīng)急管理領(lǐng)域的深度應(yīng)用，同時也是核心需求之一。

1.2 視頻監(jiān)控的智能預(yù)警

圍繞大應(yīng)急的自然災(zāi)害和安全生產(chǎn)兩大業(yè)務(wù)域，整合各類監(jiān)測系統(tǒng)，按照建設(shè)指引，通過接入各類應(yīng)急場景下的視頻監(jiān)控資源，開展視頻監(jiān)控AI 智能分析，動態(tài)感知城市內(nèi)澇點、雨窩點、山體滑坡點和企業(yè)重點場所、關(guān)鍵部位、特殊崗位的安全隱患，對惡劣天氣如臺風(fēng)、強降雨可能造成的隱患和企業(yè)現(xiàn)場異常狀況、人員違規(guī)違章行為、作業(yè)控制措施、設(shè)備設(shè)施安全隱患等進行視頻智能分析和智能預(yù)警，并根據(jù)異常情況的嚴重程度分別推送預(yù)警信息給企業(yè)和各政府監(jiān)管層級，實現(xiàn)自動化預(yù)警及處置閉環(huán)。

1.3 視頻監(jiān)控AI 的準確性

大應(yīng)急場景下涉及諸多場景，業(yè)務(wù)復(fù)雜，監(jiān)控畫面干擾因素繁多，如森火場景下的煙霧畫面，與之相似的有霧霾天氣的霧霾和三餐時間的煙囪煙霧，這給森火煙霧識別造成了極大的干擾，嚴重影響森火煙霧識別的準確性，也經(jīng)常會出現(xiàn)誤報。如何提升視頻監(jiān)控AI的準確性，減少誤報又不漏報，這是應(yīng)急管理工作中的又一大核心需求[3]。

2 視頻監(jiān)控AI 在應(yīng)急管理中的應(yīng)用方案

為深入貫徹落實應(yīng)急管理工作預(yù)防為主、防抗救相結(jié)合的工作思路，圍繞上述應(yīng)急管理工作的核心需求，以視頻監(jiān)控為數(shù)據(jù)底座，以AI 算法為核心能力，打造AI 智能預(yù)警平臺，即匯聚和提供大應(yīng)急領(lǐng)域視頻監(jiān)控資源，聚焦安全生產(chǎn)、自然災(zāi)害重點領(lǐng)域的應(yīng)急場景，進行AI 算法的研發(fā)、匯聚、訓(xùn)練和運行，將AI 算法實時運行結(jié)果推送至AI 智能預(yù)警平臺，形成AI 智能場景化應(yīng)用，提升大應(yīng)急智能監(jiān)測預(yù)警能力。

面向應(yīng)急管理的視頻監(jiān)控AI 智能預(yù)警平臺架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 面向應(yīng)急管理的視頻監(jiān)控AI 智能預(yù)警平臺架構(gòu)

（1）算力資源池。算力資源池主要是承載視頻監(jiān)控AI 的算力基礎(chǔ)設(shè)施，為平臺提供主機資源池、存儲資源池、網(wǎng)絡(luò)資源池和安全資源池，AI 平臺使用容器技術(shù)對異構(gòu)的算法模型在基礎(chǔ)設(shè)施層進行適配兼容。

（2）算法（DL）框架。算法框架使用國際與國內(nèi)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)計算框架，計算框架屏蔽底層高深的數(shù)學(xué)原理，屏蔽硬件上使用CPU、GPU 還是TPU 的差異，使算法模型研發(fā)人員專注于業(yè)務(wù)模型的建立，計算框架還支持分布式計算模型，可以大大加快模型的迭代速度。

（3）數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心用于存儲從各個數(shù)據(jù)源采集到的圖片等多種類型的數(shù)據(jù)集，還負責存儲標簽數(shù)據(jù)和標注數(shù)據(jù)。在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲方面，AI 平臺支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫與分布式文件系統(tǒng)兩種數(shù)據(jù)源類型，關(guān)系數(shù)據(jù)庫存放AI 平臺的管理數(shù)據(jù)與標簽數(shù)據(jù)和標注數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，考慮到對可用性、擴展性、數(shù)據(jù)安全等多方面有較高的性能要求，AI 平臺使用業(yè)界通用的MinIO 存儲圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（4）模型訓(xùn)練中心。AI 平臺中可以使用已經(jīng)標注的數(shù)據(jù)集和內(nèi)置的訓(xùn)練算法進行模型的在線訓(xùn)練，可以對模型訓(xùn)練進行可視化的管理，訓(xùn)練完成后得到的模型可以進行評估與進一步的優(yōu)化。模型訓(xùn)練中心包括兩大組成部分：算法庫和模型庫。數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進行標注后，用戶可以使用算法庫里的算法工具進行算法模型的訓(xùn)練，模型訓(xùn)練后得到的模型會存儲在數(shù)據(jù)中心，這些模型經(jīng)過模型評估、測試與優(yōu)化后，在AI 平臺中進行統(tǒng)一納管，同時AI 平臺還會引入成熟的開源算法模型形成AI 模型庫。

（5）場景中心。利用積累與納管的算法原子能力，通過封裝、編排、組合算法的方式，建立貼合業(yè)務(wù)場景的服務(wù)能力和提供更加豐富與完善的人工智能能力，從而更好地滿足客戶需求。

（6）開放平臺。AI 模型服務(wù)成功部署后，服務(wù)并不會立即對外開放，算法服務(wù)只有通過審批后才能注冊到AI 能力開放平臺，提供給外部進行調(diào)用。AI 能力開放平臺作為統(tǒng)一的AI 服務(wù)流量管控入口，通過動態(tài)路由、安全認證、限流限速、IP 黑白名單控制、監(jiān)控報警、服務(wù)治理等能力控制功能與安全措施，為后端的算法模型服務(wù)提供安全屏障，全方位保護AI 服務(wù)安全調(diào)用。

（7）大應(yīng)急應(yīng)用。上層應(yīng)用聚焦自然災(zāi)害、安全生產(chǎn)、城市安全等應(yīng)急管理領(lǐng)域風(fēng)險監(jiān)測業(yè)務(wù)場景需求，核心研發(fā)了煙火識別、積水識別、周界防范等十余個算法模型。

3 視頻監(jiān)控AI 在應(yīng)急管理中的實踐

近年來，某應(yīng)急管理廳始終堅持沒有信息化就沒有應(yīng)急管理能力現(xiàn)代化的核心理念[4]，在應(yīng)急管理信息化建設(shè)項目“一網(wǎng)統(tǒng)管”中匯聚海量政府各部門包括交通、水利、公安等視頻監(jiān)控和運營商鄉(xiāng)村視頻監(jiān)控，并創(chuàng)新引入視頻AI 智能分析，打造視頻智能監(jiān)管應(yīng)用系統(tǒng)，推動安全監(jiān)管智能化升級轉(zhuǎn)型。

某省屬于沿海省份，海洋、湖泊、水庫等涉水地域較多，同時也是自然災(zāi)害高發(fā)易發(fā)頻發(fā)之地，每年4—10 月份都屬于高度集中的防汛時期，而其中暑假期間涉水地帶更是該省關(guān)注的重點區(qū)域。該省應(yīng)急管理廳與運營商合作，將運營商自建運營的鄉(xiāng)村視頻監(jiān)控全部匯聚到省廳的信息化系統(tǒng)，并通過標簽化識別出涉水地帶的視頻監(jiān)控，將涉水地帶的視頻監(jiān)控進行防溺水AI 分析，一旦有人進入涉水地帶平臺立刻觸發(fā)告警，并聯(lián)動涉水地帶周邊的大喇叭進行喊話驅(qū)散涉水人員，并同步給相關(guān)政府部門發(fā)送告警短信，確保第一時間將人員撤離，避免造成人員生命安全隱患。

防汛保障結(jié)束后便是入冬時節(jié)，整體天氣偏干燥，應(yīng)急管理部門高度重視森林防火工作，按照“打早、打小、打了”的工作原則，某廳在森火防范工作中結(jié)合無人機和視頻監(jiān)控等技術(shù)，引入視頻監(jiān)控AI 包括煙霧識別、煙火識別等，發(fā)現(xiàn)告警和異常時，無人機第一時間高空喊話提醒，方便工作人員第一時間了解現(xiàn)場情況，為應(yīng)急管理監(jiān)測預(yù)警工作提供輔助決策[5]。

4 視頻監(jiān)控AI 在應(yīng)急管理中的未來挑戰(zhàn)

隨著海量視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的匯聚和網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管要求的提高，視頻監(jiān)控AI 在應(yīng)急管理工作中仍存在諸多挑戰(zhàn)，主要包括以下兩大方面。

4.1 視頻監(jiān)控AI 對算力的要求越來越高

視頻監(jiān)控是一種大數(shù)據(jù)形式，處理大規(guī)模視頻需要強大的算力，分析和處理大量的視頻數(shù)據(jù)需要高性能的計算設(shè)備和合適的算法來確保實時性和準確性，在實踐中需要不斷優(yōu)化算法和架構(gòu)，提高硬件效能。

4.2 視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)安全監(jiān)管越來越嚴格

視頻監(jiān)控AI 技術(shù)通常需要訪問和分析大量的視頻數(shù)據(jù)，其中可能包含個人身份、敏感位置或其他隱私信息。因此如何保護這些數(shù)據(jù)的隱私和安全成為一個關(guān)鍵問題。必須確保僅授權(quán)的人員能夠訪問和處理這些數(shù)據(jù)，并采取措施避免濫用和未經(jīng)授權(quán)的訪問。

5 結(jié)語

視頻監(jiān)控作為智慧城市的基礎(chǔ)組成部分，已經(jīng)在應(yīng)急管理工作中發(fā)揮了強大的實戰(zhàn)成效，隨著大應(yīng)急管理工作的不斷深入，視頻監(jiān)控AI 在自然災(zāi)害、安全生產(chǎn)、城市安全等大應(yīng)急領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。它不斷在推動應(yīng)急管理監(jiān)測預(yù)警從“人盯死守”向“智能感知”轉(zhuǎn)變，助力實現(xiàn)災(zāi)后救援向災(zāi)前防范轉(zhuǎn)變，提升應(yīng)急管理科技信息化水平。然而視頻監(jiān)控AI 的應(yīng)用仍然面臨了諸多挑戰(zhàn)，需要綜合考慮算力、環(huán)境、資源和法律等方面的因素，加強攻關(guān)和研究，不斷以新技術(shù)推動應(yīng)急管理體系和能力現(xiàn)代化。