王治 韓祥

1. 安徽省安慶市公安局 2. 浙江杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司

引言

我國的平安城市視頻監(jiān)控建設(shè)起源于“科技強警”戰(zhàn)略和城市報警與監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)（即“3111”試點工程）兩大項目，從最初的前端點位建設(shè)到近幾年的聯(lián)網(wǎng)整合，視頻監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)成為繼刑偵、技偵、網(wǎng)偵技術(shù)之后公安工作新的技術(shù)支撐點。而卡口/微卡口系統(tǒng)作為平安城市視頻監(jiān)控的重要組成部分，在公安機關(guān)日常偵查辦案及社會治安管理中發(fā)揮的作用也越來越顯著。從近年的公安刑事案件規(guī)律來看，車輛成為了犯罪分子作案、生活中必不可少的工具，因此車輛的動態(tài)蹤跡在情報研判、調(diào)查取證和布控查緝等方面發(fā)揮著重要作用。尤其在治安刑事案件偵破過程中，能否充分發(fā)揮路面卡口的安防監(jiān)控作用，通過視頻偵查技術(shù)快速、及時、準確地鎖定目標車輛行蹤，往往成為整個案件突破的關(guān)鍵所在。

一、現(xiàn)狀與需求

（一）現(xiàn)狀分析

2015年底，公安部科技信息化局提出了“要將全國的治安卡口數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一整合，逐級匯總到部里”的工作目標，以海量車輛數(shù)據(jù)為主線的卡口系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)整合，必將推動平安城市視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)建設(shè)邁向新高度。全國公安各地建設(shè)的卡口系統(tǒng)實現(xiàn)了過車數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，而這些結(jié)構(gòu)化屬性在公安實際應(yīng)用過程中維度往往是不夠的，如何確定哪些車輛圖片的信息維度是公安業(yè)務(wù)應(yīng)用急需的，從而將這些關(guān)鍵屬性進行結(jié)構(gòu)化提取，是本項目的重要問題之一。

在大數(shù)據(jù)時代下的公安信息化建設(shè)，講究的是從“汗水警務(wù)”到“智慧警務(wù)的轉(zhuǎn)變”，在此過程中需要著重解決的問題是如何實現(xiàn)警務(wù)數(shù)據(jù)的有效并軌，煙囪系統(tǒng)的打通，因此本項目的難點之二在于建立一個以過車數(shù)據(jù)為中心的，有效貫通警務(wù)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

安慶市以大數(shù)據(jù)發(fā)展的頂層設(shè)計和總體部署為指導(dǎo)，結(jié)合實際，規(guī)劃對全市卡口、微卡口、視頻資源進行聯(lián)網(wǎng)整合，以實時視頻中車輛數(shù)據(jù)和過車圖片為主線，將大數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化分析、分布式集群、實時搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘等前沿技術(shù)與實戰(zhàn)技戰(zhàn)法相結(jié)合，打破“事后被動偵查”的治安防控警務(wù)工作模式，以期打造一個智能、可視、高效的車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)。

（二）需求分析

在警務(wù)應(yīng)用和視頻偵查實戰(zhàn)中，視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要關(guān)注人、車等活動目標，在刑偵破案中也往往根據(jù)關(guān)鍵區(qū)域視頻監(jiān)控中的人、車等關(guān)鍵信息來分析疑犯去向和相關(guān)線索。視頻圖像數(shù)據(jù)作為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，只有實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化處理，才能將其中有價值的信息直觀、高效的提供給各個業(yè)務(wù)需求部門。而針對城市的車輛防控，當前卡口系統(tǒng)主要通過車牌進行車輛識別，并以車牌為檢索條件，實現(xiàn)從海量過車圖片中查找目標車輛。然而一旦有經(jīng)驗的犯罪嫌疑人或交通肇事者使用假牌、套牌，或進行車牌遮擋等，常規(guī)僅能識別車牌的系統(tǒng)就難以繼續(xù)獲取目標車輛的動態(tài)信息，遇到該類案情，目前通常只能依據(jù)車輛本身固有和難以更改的信息，如品牌、型號、顏色等從海量過車視頻圖像中依靠人工進行查找和識別目標車輛。

因此安慶市以卡口/微卡口過車數(shù)據(jù)和車輛圖片為主線，通過對車輛圖片進行二次識別獲取結(jié)構(gòu)化信息，同時結(jié)合己建天網(wǎng)視頻，對不少于1000路普通道路高清治安視頻中車輛進行實時結(jié)構(gòu)化信息識別并提取，并聯(lián)動公安網(wǎng)上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（如人口庫、車輛登記庫、盜搶車輛庫、前科犯罪人員庫等）進行車輛、人員、案件、物品、現(xiàn)場勘查、電磁軌跡及社會資源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)串并和碰撞比對，對高危車輛進行深度數(shù)據(jù)挖據(jù)，進一步放大和倍增數(shù)據(jù)價值，服務(wù)警務(wù)實戰(zhàn)，提高城市公共安全服務(wù)水平。

二、新技術(shù)的應(yīng)用

依托云架構(gòu)的GPU+CPU深度學(xué)習(xí)的車輛結(jié)構(gòu)化識別技術(shù)，結(jié)合車輛大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢，設(shè)計圍繞“一網(wǎng)感知、云端解析，破解車輛大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用難題”的理念，開展車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)建設(shè)，通過織密視頻監(jiān)控+車輛卡口靜態(tài)防控網(wǎng)，全方位感知路網(wǎng)行駛車輛；采用“前端卡口/微卡口車輛圖片提取+前端視頻車輛實時提取+云端解析”的模型，對視頻圖像中的車輛特征信息進行結(jié)構(gòu)化提取，形成解析數(shù)據(jù)資源庫；依托大數(shù)據(jù)、視頻結(jié)構(gòu)化解析等技術(shù)實現(xiàn)全網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合、碰撞、分析、應(yīng)用。

（一）視頻結(jié)構(gòu)化解析技術(shù)

關(guān)于視頻結(jié)構(gòu)化解析技術(shù)，業(yè)界內(nèi)比較容易讓人理解的定義是：視頻結(jié)構(gòu)化解析是指對視頻、圖片內(nèi)容按語義關(guān)系，采用目標檢測、特征提取、對象識別、深度學(xué)習(xí)等分析手段，組織成可被計算機識別、理解、檢索的文本信息的技術(shù)。視頻圖像結(jié)構(gòu)化分析流程如圖1所示。

目前，平安城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的海量視頻或圖片大多為非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中，非結(jié)構(gòu)化視頻或圖片多為原始視頻或圖片，視頻或圖片中的內(nèi)容均需由人工完成信息的提取與識別；半結(jié)構(gòu)化視頻或圖片，是由計算機提取部分信息，再結(jié)合人工完成內(nèi)容信息的提取與識別。然而，非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的視頻或圖片，均不能有效被計算機應(yīng)用于公安基于數(shù)據(jù)開展的實戰(zhàn)業(yè)務(wù)中，因此，如何將視頻或圖片中的車輛信息進行結(jié)構(gòu)化提取，將是開展本系統(tǒng)設(shè)計的先決條件。

前端設(shè)計采用內(nèi)置智能分析技術(shù)的設(shè)備作為抓拍單元，實時抓拍過車圖片，提取結(jié)構(gòu)化車輛信息；云端解析設(shè)計采用視頻結(jié)構(gòu)化解析技術(shù)，對前端智能抓拍單元的過車圖片進行二次分析，深度挖掘車輛信息，如是否放下遮陽板、黃標車、危險品車等。車輛信息結(jié)構(gòu)化分析過程如圖2所示。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)

依托云架構(gòu)的GPU+CPU深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)化解析識別技術(shù)，采用專業(yè)的圖像處理器GPU，結(jié)合車型識別算法，依托分布式計算、計算資源虛擬化等大數(shù)據(jù)技術(shù)，深度挖掘過車圖片中有價值車輛信息，建立車輛比對模型，破解傳統(tǒng)技術(shù)單純依賴車牌、車型識別車輛的難題；采用中央處理器CPU，結(jié)合視頻智能分析算法，提取視頻中過車圖片，識別車輛信息，破解視頻類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依賴人海戰(zhàn)術(shù)提取有價值信息的難題。

在一定時間內(nèi)通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件對其內(nèi)容進行分析、處理和管理的數(shù)據(jù)集合，一般可用4個V來概括大數(shù)據(jù)的基本特征：volume（大量化）、variety（多樣化）、value（價值密度低）和velocity（處理要求快，即快速化）。大數(shù)據(jù)特征描述示意如圖3所示。

本系統(tǒng)采用的大數(shù)據(jù)技術(shù)是針對大數(shù)據(jù)的四大特點，結(jié)合公安視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)實際需求，基于分布式計算、全文搜索引擎等技術(shù)進行設(shè)計的，主要解決系統(tǒng)海量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲，提供數(shù)據(jù)的快速檢索、分析統(tǒng)計應(yīng)用，并通過大數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)分析，對事物的發(fā)展趨勢作出研判、預(yù)測。

三、視頻結(jié)構(gòu)化解析系統(tǒng)建設(shè)思路和技術(shù)方案

（一）建設(shè)思路

視頻結(jié)構(gòu)化解析系統(tǒng)建設(shè)，主要具體建設(shè)三類子系統(tǒng)：（1）解析類子系統(tǒng)，包含視頻結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)、視頻圖像智能處理工具集等；（2）存儲類子系統(tǒng)，包含海量視頻解析數(shù)據(jù)存儲庫、視頻圖像基礎(chǔ)資源庫、專題資源庫、索引庫等；（3）服務(wù)類子系統(tǒng)，包含視頻解析中心管理系統(tǒng)、視頻大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等。

（二）技術(shù)方案

1. 建設(shè)思路

視頻結(jié)構(gòu)化解析系統(tǒng)負責對視頻、圖片進行結(jié)構(gòu)化分析，深度挖掘有價值車輛信息；大數(shù)據(jù)計算存儲系統(tǒng)負責存儲云解析系統(tǒng)提取的過車圖片、車輛數(shù)據(jù)、車輛模型數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)掘數(shù)據(jù)背后隱藏價值；車輛大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)負責為用戶提供各類業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)，并實現(xiàn)對系統(tǒng)的運維管理。車輛大數(shù)據(jù)“應(yīng)用云”系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。

本次設(shè)計采用“前端提取+云端解析”的思路實現(xiàn)對車輛的結(jié)構(gòu)化分析。

前端提取是指通過新建的卡口前端感知系統(tǒng)，部署卡口抓拍單元、微卡口監(jiān)控單元，實時采集現(xiàn)場過車畫面，并對畫面中的車輛特征進行結(jié)構(gòu)化描述，實現(xiàn)前端智能化；云端解析是指中心部署云解析系統(tǒng)，通過分布式、GPU、智能算法等技術(shù)方式，實現(xiàn)云分析、虛擬卡口兩大功能，突破傳統(tǒng)技術(shù)在數(shù)據(jù)分析、信息挖掘等方面的性能瓶頸。其中云分析負責對前端推送的過車圖片進行二次識別和車輛以圖搜圖建模，深度挖掘車輛的特征信息；虛擬卡口負責對前端推送的視頻進行智能化分析，通過視頻觸發(fā)方式對每一幀圖像中的過往車輛進行抓拍、識別，提取出視頻監(jiān)控中的有用車輛信息。

2. 視頻結(jié)構(gòu)化解析的功能應(yīng)用

（1）車輛建模與分析主要功能

視頻結(jié)構(gòu)化解析系統(tǒng)主要實現(xiàn)可識別車牌號碼字符、識別11種車身顏色、識別7種車輛車型、識別300多種車輛品牌、可識別5000多種車輛子品牌、遮陽板識別、安全帶識別、打手機識別、黃標車識別、危險品車識別、車輛建模等功能。

（2）大數(shù)據(jù)檢索主要功能

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3. 解析抓拍庫情況

在市局后端部署視頻結(jié)構(gòu)化解析運算系統(tǒng)，針對不少于1000路的視頻監(jiān)控，進行實時車輛結(jié)構(gòu)化解析，車輛數(shù)據(jù)每天平均約80萬，月數(shù)據(jù)約2500萬條。

四、實戰(zhàn)成果

（一）簡要案情

2017年4月29日上午，安慶市高新區(qū)發(fā)生一起砸轎車車窗玻璃盜竊車內(nèi)物品的案件，涉案價值一萬余元。

（二）破案經(jīng)過

1. 視頻尋蹤受阻，案件陷入僵局

案件發(fā)生后，偵查員通過天網(wǎng)視頻發(fā)現(xiàn)案發(fā)時段一戴頭盔、著外套、戴手套駕駛無牌摩托車離開的男子有重大作案嫌疑。經(jīng)視頻追蹤，嫌疑車輛行駛至迎江區(qū)長風鄉(xiāng)后失去蹤跡，因長風鄉(xiāng)系城鄉(xiāng)結(jié)合部，地廣人雜，線索至此中斷，案件陷入僵局。

2. 斷點續(xù)傳，結(jié)構(gòu)化比對獲取嫌疑車輛新軌跡

視頻分析發(fā)現(xiàn)，嫌疑人離開中心現(xiàn)場后，在視頻盲區(qū)脫去外套、手套，但摩托車與頭盔特征比較明顯：

（1）嫌疑人佩戴的頭盔側(cè)面有一顆明顯的白色五角星；

（2）摩托車后備箱為銀色；

（3）摩托車正面為黑色擋板。

于是，以案發(fā)當天為軸，在全市范圍的天網(wǎng)監(jiān)控錄像內(nèi)將上述特征結(jié)構(gòu)化，進行特征的合并搜索，最終成功從數(shù)以億計的資料圖片中，篩選排查出嫌疑人案發(fā)當天早晨在沿江路出現(xiàn)過的蹤跡。

3. 視頻追蹤，鎖定嫌疑人落腳點

重新發(fā)現(xiàn)嫌疑人的蹤跡后，通過天網(wǎng)視頻反向追蹤還原了嫌疑人在案發(fā)當日的行駛軌跡，獲取到嫌疑人于當天上午9時27分從棋盤山路某小區(qū)駛出，結(jié)合出入口視頻確定摩托車號牌為皖H9Z508（系套牌）。

犯罪嫌疑人案發(fā)當日行駛軌跡，進入犯罪現(xiàn)場和逃竄的軌跡，全程40公里。

4. 視頻結(jié)構(gòu)化布控，確定活動規(guī)律

依托視頻結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)，對嫌疑人落腳點出入口的車輛進行結(jié)構(gòu)化布控。經(jīng)過經(jīng)營，確定了嫌疑人的日?；顒右?guī)律。6月13日，偵查人員發(fā)現(xiàn)嫌疑人駕駛的皖H9Z508摩托車更換為一輛黑色跨騎。經(jīng)串并，6月13日安慶市老峰鎮(zhèn)一輛跨騎摩托車被盜，比對發(fā)現(xiàn)，嫌疑人駕駛的摩托車與被盜車輛相似度極高。

通過守候，7月14日早晨在嫌疑人落腳的棋盤山路36號門口將其抓獲。經(jīng)審訊，嫌疑人陳某闖（男，身份證號碼：34081************，戶籍地址：安慶市迎江區(qū)長風鄉(xiāng)高松村云興組**號）對其在城區(qū)盜竊車內(nèi)物品、摩托車的犯罪事實供認不諱。

（三）應(yīng)用分析

實戰(zhàn)案例的成功偵破，關(guān)鍵在于：嫌疑人作案前后進行偽裝，通過視頻追蹤無法鎖定蹤跡后，參戰(zhàn)民警精準把握嫌疑人及車輛的細節(jié)特征，靈活運用視頻結(jié)構(gòu)化分析這一先進技術(shù)進行比對，斷點續(xù)傳，從無到有，從而發(fā)現(xiàn)嫌疑人落腳點，成功偵破系列盜竊案件。

五、結(jié)語

通過視頻結(jié)構(gòu)化析解技術(shù)及基于GPU深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建完整的車輛大數(shù)據(jù)分析體系，形成和警務(wù)實戰(zhàn)密切結(jié)合的技戰(zhàn)法應(yīng)用，為公安機關(guān)提升車輛管理水平、涉車案件破獲等業(yè)務(wù)應(yīng)用提供有力支撐，同時，也會明顯存在不同廠商車輛建模標準不一，沒有行業(yè)標準指導(dǎo)，實戰(zhàn)業(yè)務(wù)訴求也沒有被充分挖掘等問題，在結(jié)構(gòu)化信息維度等方面還要進一步調(diào)研。