史鋒 張航 徐能健 潘小偉?

摘 要：為了最大化利用聯(lián)網(wǎng)共享的視頻資源，將海量視頻監(jiān)控資源應(yīng)用到城市管理工作中，準(zhǔn)確高效地從視頻資源中挖掘出有用信息來(lái)滿(mǎn)足城市管理的要求，根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目實(shí)踐，創(chuàng)新性提出一種視頻智能分析系統(tǒng)在城市管理領(lǐng)域的應(yīng)用方案。在視頻智能分析中采用AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，綜合考慮物聯(lián)網(wǎng)體系的信息采集、匯聚、分析、上報(bào)信息的處理過(guò)程，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)實(shí)際部署，有效提高了城市的智能化管理水平。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);視頻智能分析;智慧城管;AI深度學(xué)習(xí);視頻監(jiān)控;聯(lián)網(wǎng)共享

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）06-00-03

0 引 言

從2005年開(kāi)始，“數(shù)字城管”模式作為當(dāng)前城市管理行之有效、行之高效的新型管理模式在全國(guó)各地迅速推廣和應(yīng)用。從各地試點(diǎn)運(yùn)行情況來(lái)看，“數(shù)字城管”模式有效解決了目前城市管理過(guò)程中存在的信息滯后、管理被動(dòng)、職能交叉等難題，提高了城市管理水平、降低了城市管理成本[1]。近年來(lái)隨著經(jīng)濟(jì)技術(shù)的發(fā)展，該模式已無(wú)法完全滿(mǎn)足城市管理發(fā)展的新需求，各地城市管理部門(mén)結(jié)合自身業(yè)務(wù)需求，從應(yīng)用上和功能上提出了新思路和新需求。隨著物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等技術(shù)的興起，城市管理邁入“智慧城管”的嶄新時(shí)代。從技術(shù)層面看，數(shù)字城管是對(duì)傳統(tǒng)城市管理的揚(yáng)棄，而智慧城管將是對(duì)數(shù)字城管的揚(yáng)棄和全面超越[2]。數(shù)字城市發(fā)展的步伐尚未放緩，智慧城市建設(shè)的大幕已在我國(guó)悄然拉開(kāi)[3]。

公共安全[4]視頻監(jiān)控[5-6]建設(shè)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是新形勢(shì)下維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定、預(yù)防和打擊暴力恐怖犯罪的重要手段，對(duì)于提升城鄉(xiāng)管理水平、創(chuàng)新社會(huì)治理體制具有重要意義。視頻監(jiān)控系統(tǒng)已成為當(dāng)今社會(huì)中一套成熟的系統(tǒng)，在政府行政部門(mén)、公安社會(huì)治安、企事業(yè)單位以及各類(lèi)社會(huì)資源中應(yīng)用較為遍。

如何最大化利用聯(lián)網(wǎng)共享的視頻資源，將海量視頻監(jiān)控資源應(yīng)用到城市管理工作中，如何準(zhǔn)確高效的從視頻資源中挖掘出有用信息來(lái)滿(mǎn)足城市管理要求一直是值得探索的方向。

1 系統(tǒng)概述

1.1 業(yè)務(wù)現(xiàn)狀與應(yīng)對(duì)思路

在我國(guó)當(dāng)代的輿論場(chǎng)域中，“城管”堪為帶有固定化負(fù)面刻板印象的機(jī)構(gòu)。媒體對(duì)“城管-商販沖突”的報(bào)道大多符合刻板呈現(xiàn)的基本特征[7]。使用視頻監(jiān)控的目的在于改善當(dāng)前城管的管理方式，扭轉(zhuǎn)負(fù)面形象。但在視頻圖像智能應(yīng)用、業(yè)務(wù)深度應(yīng)用方面仍存在著較大的提升空間，主要表現(xiàn)在以下方面：

（1）視頻監(jiān)控使用率不高。在日常的城市管理中，對(duì)城市中存在的海量視頻監(jiān)控資源使用率不高，主要用于事后查看。

（2）缺乏視頻圖像智能分析技術(shù)，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。視頻圖像數(shù)據(jù)是城市物聯(lián)感知中體量最大的一類(lèi)數(shù)據(jù)，視頻中含有較多的無(wú)價(jià)值信息，有價(jià)值的涉案視圖數(shù)據(jù)中特征信息因無(wú)法有效提取，導(dǎo)致信息易丟失。

（3）視頻應(yīng)用未結(jié)合管理業(yè)務(wù)流程，深度應(yīng)用不足。當(dāng)前視頻應(yīng)用主要通過(guò)人工抽查識(shí)別，從海量圖片中判斷事件的場(chǎng)景以及違法行為，無(wú)法保證事件判定的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，導(dǎo)致情報(bào)研判響應(yīng)速度不及時(shí)，案件處理進(jìn)程滯后。

針對(duì)以上問(wèn)題，系統(tǒng)將采用新的思路：使用“整合利舊前端點(diǎn)位+新建后臺(tái)識(shí)別”模式，對(duì)視頻圖像中的城市管理問(wèn)題事件進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取，形成城管管理事件數(shù)據(jù)資源庫(kù)，依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合、碰撞、分析、應(yīng)用。

1.2 設(shè)計(jì)架構(gòu)

一個(gè)城市的智慧城管信息系統(tǒng)主要依托數(shù)據(jù)中心支撐平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)支撐平臺(tái)，其中數(shù)據(jù)中心支撐平臺(tái)主要整合計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源;物聯(lián)網(wǎng)支撐平臺(tái)整合建設(shè)通信平臺(tái)和視頻監(jiān)控平臺(tái)[8]。視頻智能分析系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

基礎(chǔ)資源層實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控資源的采集和接入;數(shù)據(jù)分析層通過(guò)智能識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)城市管理事件的智能識(shí)別與存儲(chǔ);業(yè)務(wù)應(yīng)用層結(jié)合城市管理的業(yè)務(wù)應(yīng)用需求，提供基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的數(shù)據(jù)分析、計(jì)算、管理服務(wù)。

2 前端采集系統(tǒng)

2.1 監(jiān)控點(diǎn)位設(shè)計(jì)

充分考慮公安天網(wǎng)視頻資源，根據(jù)城市管理業(yè)務(wù)特點(diǎn)，在重點(diǎn)路段、路口共享探頭輔助城市管理。通過(guò)應(yīng)用智能視頻監(jiān)控、卡口、現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法設(shè)備等多維感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)城市管理事件的各方監(jiān)測(cè)和全面透徹感知。前端監(jiān)控布點(diǎn)應(yīng)根據(jù)不同的場(chǎng)景來(lái)設(shè)置監(jiān)控范圍，包括市容環(huán)境監(jiān)控、城市綜合執(zhí)法監(jiān)控、市政設(shè)施監(jiān)控、環(huán)衛(wèi)設(shè)施監(jiān)控、其他公共設(shè)施監(jiān)控、河道監(jiān)控等。視頻監(jiān)控布點(diǎn)范圍設(shè)置見(jiàn)表1所列。

2.2 網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)計(jì)

基于城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀，前端系統(tǒng)采集的信息將依托現(xiàn)有視頻專(zhuān)網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳送回后臺(tái)系統(tǒng)。后臺(tái)智能識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)利用原有視頻專(zhuān)網(wǎng)核心路由交換機(jī)、核心路由器接入，確保視頻智能分析系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。

對(duì)于沒(méi)有視頻專(zhuān)網(wǎng)的城市，需要建設(shè)電子政務(wù)視頻專(zhuān)網(wǎng)，以該網(wǎng)絡(luò)為依托進(jìn)行視頻資源整合和聯(lián)網(wǎng)共享，重點(diǎn)整合資源包括重要目標(biāo)、要害部位、重要交通節(jié)點(diǎn)、重點(diǎn)行業(yè)（企業(yè)）、醫(yī)院和廣場(chǎng)等人員密集區(qū)域的視頻資源。視頻專(zhuān)網(wǎng)通過(guò)安全措施及設(shè)備與政府行業(yè)專(zhuān)網(wǎng)、公安視頻專(zhuān)網(wǎng)、運(yùn)營(yíng)商專(zhuān)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等進(jìn)行安全隔離和訪(fǎng)問(wèn)。

3 后臺(tái)分析系統(tǒng)

3.1 視頻管理平臺(tái)

設(shè)立視頻管理平臺(tái)的目的是接入前端監(jiān)控點(diǎn)位以及已有視頻平臺(tái)，做到統(tǒng)一的視頻資源管理和控制，為視頻智能分析提供資源基礎(chǔ)支撐。

視頻管理平臺(tái)將實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的視頻共享接入及轉(zhuǎn)發(fā)，實(shí)現(xiàn)視圖數(shù)據(jù)的采集格式、目錄規(guī)范、平臺(tái)接口等標(biāo)準(zhǔn)化工作，為外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)和應(yīng)用提供視頻調(diào)用的接口。通過(guò)管理平臺(tái)統(tǒng)一的視頻共享權(quán)限實(shí)現(xiàn)各類(lèi)事件的標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)。

3.2 城市管理場(chǎng)景分析視頻分析技術(shù)是使用計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)分析技術(shù)將場(chǎng)景中的背景和目標(biāo)分離進(jìn)而分析并追蹤在攝像現(xiàn)場(chǎng)內(nèi)的目標(biāo)[9-10]。視頻智能分析工作基本原理如圖2所示。

AI深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可模仿人腦的機(jī)制解釋數(shù)據(jù)，如自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等，這些均屬于深度學(xué)習(xí)的研究范疇。

文中的視頻分析系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，有效提升了識(shí)別速度和準(zhǔn)確率，結(jié)合城市管理要素和管理職責(zé)，重點(diǎn)在垃圾堆積、游攤小販占道、違規(guī)戶(hù)外廣告、機(jī)動(dòng)車(chē)非機(jī)動(dòng)車(chē)違停等場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。垃圾堆積場(chǎng)景識(shí)別如圖3所示，游攤小販占道場(chǎng)景識(shí)別如圖4所示。

3.3 業(yè)務(wù)處置流程

視頻智能分析系統(tǒng)識(shí)別出告警信息后需要將結(jié)果發(fā)送到相關(guān)系統(tǒng)中處置，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的管理閉環(huán)。事件推送邏輯需要滿(mǎn)足一定的前提條件，符合條件后生成事件，并推送至相關(guān)責(zé)任人。處理流程如圖8所示。

事件推送至指定責(zé)任人（執(zhí)法隊(duì)員）后，執(zhí)法隊(duì)員首先查看事件相關(guān)信息，判斷該事件是否為本人管轄范圍，若是，則確認(rèn)接收，并在事件處置完后將處置結(jié)果上報(bào)，否則填寫(xiě)退回理由，將該事件退回。

3.4 管理決策分析

系統(tǒng)展示轄區(qū)內(nèi)所有智能識(shí)別點(diǎn)位的分布情況、當(dāng)日發(fā)生的告警事件總數(shù)、告警實(shí)時(shí)顯示等，并提供統(tǒng)計(jì)分析功能，幫助管理者實(shí)時(shí)掌控轄區(qū)狀況。結(jié)合事件的歷史統(tǒng)計(jì)情況及事件發(fā)生時(shí)間段，對(duì)城市管理的重點(diǎn)區(qū)域、熱點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行熱點(diǎn)事件預(yù)測(cè)，為城市管理提供預(yù)警信息，同時(shí)結(jié)合事件的發(fā)生位置以及事件立案時(shí)間、隊(duì)員位置等情況，為隊(duì)員的巡邏處置提供軌跡規(guī)劃。數(shù)據(jù)可視化界面如圖9所示。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文針對(duì)城市管理領(lǐng)域提出了AI視頻識(shí)別解決方案。系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接原有視頻監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)視頻畫(huà)面進(jìn)行事件識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)城市管理問(wèn)題的自動(dòng)化采集、智能分析、事件及時(shí)上報(bào);通過(guò)構(gòu)建業(yè)務(wù)模型，為管理決策提供數(shù)據(jù)支撐，有效提高了城市的智能化管理水平。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]馬征.淺談“數(shù)字化城市管理”系統(tǒng)的新應(yīng)用探索[J].中國(guó)建設(shè)信息化，2010（5）：47-49.

[2]房立洲.“云時(shí)代”智慧城管的發(fā)展維度與理想模型[J].上海城市管理，2012（4）：12-16.

[3]陳柳欽.智慧城市：全球城市發(fā)展新熱點(diǎn)[J].青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2011，27（1）：8-15.

[4] BARANYI S，SAINSIN? Y.The development of the national police，public security and the rule of law in Haiti[J].Powder technology，2014（2）：361-366.

[5] KUMAR N，LEE J H，RODRIGUES J J P C. Intelligent mobile video surveillance system as a bayesian coalition game in vehicular sensor networks：learning automata approach [J].IEEE transactions on intelligent transportation systems，2015，16 （3）：1148-1161.

[6] LEE S C，NEVATIA R.Hierarchical abnormal event detection by real time and semi-real time multi-tasking video surveillance system[J].Machine vision & applications，2014，25（1）：133-143.

[7]閆巖，毛鑫.失真的鏡像—對(duì)優(yōu)酷視頻中“城管vs.商販”沖突的內(nèi)容分析[J].新聞與傳播研究，2015（2）：71-78.

[8]吳堅(jiān).基于數(shù)字城管的智慧城管建設(shè)初探[J].產(chǎn)學(xué)研互動(dòng)與科技創(chuàng)新，2014（1）：83-88.

[9]朱前芳.基于序列化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)[D].成都：電子科技大學(xué)，2017.

[10]張磊.基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析系統(tǒng)[D].南京：南京郵電大學(xué)，2017.