張健生 莫浩華 徐志輝 楊海軍

1. 廣東省東莞市公安局 2. 廣東冠網(wǎng)信息科技有限公司

引言

隨著東莞市社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車(chē)保有量與出行量逐年激增，城市人口數(shù)量日漸龐大，車(chē)輛交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾日漸加劇，各類(lèi)交通事故及與車(chē)輛相關(guān)的刑事、治安案件逐年上升，警力嚴(yán)重不足與繁重的車(chē)輛管理任務(wù)之間的矛盾日益突出，給城市管理提出了新課題。東莞市公安局充分應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，加快對(duì)傳統(tǒng)偵查打擊手段的智能化改造，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字偵查打擊模式，以機(jī)器換人力、以智能增效能，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)違法犯罪活動(dòng)的精準(zhǔn)打擊。本文結(jié)合已有的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)、相關(guān)技術(shù)的研究理解和實(shí)戰(zhàn)實(shí)證，對(duì)車(chē)輛視頻圖像信息庫(kù)進(jìn)行介紹。

一、整體架構(gòu)

按照公安云計(jì)算的分層體系并結(jié)合公安信息化建設(shè)需求，東莞車(chē)輛視頻圖像信息庫(kù)的整體架構(gòu)如圖1所示。

車(chē)輛信息庫(kù)基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，遵循公安部和廣東省公安廳相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，以海量涉車(chē)數(shù)據(jù)的匯聚、融合、共享和分析挖掘能力開(kāi)發(fā)為目標(biāo)，支撐各警種車(chē)輛業(yè)務(wù)應(yīng)用，并支持各警種基于平臺(tái)服務(wù)接口開(kāi)發(fā)二次應(yīng)用。在邏輯上，車(chē)輛信息庫(kù)可分為資源采集層、基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)服務(wù)層、平臺(tái)應(yīng)用層。

（一）資源采集層

外部系統(tǒng)以多種形式記錄各種海量且異構(gòu)多源數(shù)據(jù)，如何方便快捷地從多途徑實(shí)時(shí)獲取、處理這些外部數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)保存到多種數(shù)據(jù)庫(kù)中，是車(chē)輛信息庫(kù)設(shè)計(jì)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。車(chē)輛信息庫(kù)采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集匯聚和解析處理，對(duì)接入數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一維護(hù)和管理。資源采集層具體由級(jí)聯(lián)網(wǎng)關(guān)和匯聚接入網(wǎng)關(guān)組成，采用分布式消息總線Kafka實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和部分半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集和接入，針對(duì)直接從前端各類(lèi)抓拍攝像機(jī)采集圖片則采用基于C++開(kāi)發(fā)的采集網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)。所有數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)和級(jí)聯(lián)網(wǎng)關(guān)均通過(guò)Zookeeper統(tǒng)一配置和管理，并周期性向Zookeeper上報(bào)自身服務(wù)狀態(tài)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)狀態(tài)。其特點(diǎn)在于可以提供高可用、高可靠、分布式的海量數(shù)據(jù)采集、聚合和傳輸。目前，東莞市公安車(chē)輛信息庫(kù)匯聚了遍布東莞全市的5000多路治安卡口和電子警察數(shù)據(jù)、1000多個(gè)社會(huì)停車(chē)場(chǎng)數(shù)據(jù)、全市高速公路高清卡口等10多類(lèi)車(chē)輛抓拍數(shù)據(jù)，總數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過(guò)十幾億。豐富的數(shù)據(jù)為下一步車(chē)輛大數(shù)據(jù)分析挖掘提供了必要的素材。

（二）基礎(chǔ)設(shè)施層

提供車(chē)輛視圖庫(kù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算和系統(tǒng)運(yùn)行所需的基礎(chǔ)資源，包括可支持異構(gòu)資源的云計(jì)算資源、云存儲(chǔ)資源池和云網(wǎng)絡(luò)資源池，并通過(guò)云計(jì)算資源管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的資源調(diào)度。

（三）數(shù)據(jù)服務(wù)層

部署云計(jì)算服務(wù)和大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)所需的支撐框架中間件，包括支撐大數(shù)據(jù)計(jì)算所需的Hadoop、HBase、MPP、Spark、ElasticSearch、HDFS、Redis等基礎(chǔ)支撐框架，提供海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析、挖掘等處理能力。在支撐框架中間件上部署車(chē)輛視圖庫(kù)，包括基礎(chǔ)資源庫(kù)、專(zhuān)題資源庫(kù)和元數(shù)據(jù)庫(kù)?；A(chǔ)資源庫(kù)包括視頻圖像數(shù)據(jù)、軌跡數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)和檔案數(shù)據(jù)；專(zhuān)題庫(kù)包括關(guān)注車(chē)輛專(zhuān)題庫(kù)、案件車(chē)輛專(zhuān)題庫(kù)、盜搶車(chē)輛專(zhuān)題庫(kù)和套牌車(chē)輛專(zhuān)題庫(kù)等；元數(shù)據(jù)庫(kù)主要規(guī)范、統(tǒng)一定義平臺(tái)中所有數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)項(xiàng)的名稱(chēng)、類(lèi)型、長(zhǎng)度、遵循規(guī)范等。

（四）平臺(tái)應(yīng)用層

是車(chē)輛視圖庫(kù)的核心能力層。車(chē)輛二次識(shí)別服務(wù)面向各警種提供車(chē)輛車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別、品牌型號(hào)識(shí)別和個(gè)體特征識(shí)別；車(chē)輛大數(shù)據(jù)服務(wù)面向各警種提供大數(shù)據(jù)檢索、處理、分析、挖掘服務(wù)。

二、關(guān)鍵技術(shù)

（一）海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚技術(shù)

多源異構(gòu)是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)之一，因此東莞車(chē)輛信息庫(kù)需要滿(mǎn)足安全、穩(wěn)定地接入治安卡口、電子警察、社會(huì)停車(chē)場(chǎng)、隨手拍和高速公路等多源數(shù)據(jù)的要求。車(chē)輛信息庫(kù)在整體規(guī)劃階段對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)按照元數(shù)據(jù)定義進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化管理，形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)資源。系統(tǒng)在元數(shù)據(jù)管理模塊中對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容、使用范圍、使用方式、質(zhì)量、更新方式、更新周期、數(shù)據(jù)來(lái)源、存儲(chǔ)位置、數(shù)據(jù)格式等內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)一管理，并按照配置規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如數(shù)據(jù)有效性判斷、去重、垃圾過(guò)濾、格式清洗等。因此東莞公安車(chē)輛信息庫(kù)僅僅通過(guò)少量開(kāi)發(fā)和配置就可以接入新的數(shù)據(jù)源，支持包括數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL和Oracle）、Http服務(wù)接口和Kafka消息隊(duì)列三種方式的數(shù)據(jù)接入，可接入的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)信息包括車(chē)輛抓拍信息、車(chē)輛告警信息、車(chē)輛結(jié)構(gòu)化信息和終端GPS感知信息。

（二）海量多源數(shù)據(jù)混合存儲(chǔ)和處理技術(shù)

以O(shè)racle為代表的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在處理海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)難以勝任，因此車(chē)輛信息庫(kù)需要使用分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。東莞市公安車(chē)輛信息庫(kù)采用基于Hadoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)業(yè)務(wù)類(lèi)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase存儲(chǔ)車(chē)輛結(jié)構(gòu)化信息和半結(jié)構(gòu)化信息，采用圖形數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)“車(chē)-車(chē)”等關(guān)系類(lèi)數(shù)據(jù)，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)車(chē)輛檔案和案事件信息。

數(shù)據(jù)處理主要體現(xiàn)為大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析挖掘服務(wù)和大數(shù)據(jù)離線分析挖掘服務(wù)。東莞市公安車(chē)輛信息庫(kù)的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析挖掘服務(wù)使用Storm流式分布式計(jì)算框架，車(chē)輛結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)入Kafka分布式消息系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存，Storm逐一對(duì)每條實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析后的數(shù)據(jù)存入分布式數(shù)據(jù)庫(kù)等多種存儲(chǔ)容器中，同時(shí)將有價(jià)值的信息和車(chē)輛布控告警信息通過(guò)消息隊(duì)列實(shí)時(shí)推送給相關(guān)業(yè)務(wù)部分。東莞市公安車(chē)輛信息庫(kù)的大數(shù)據(jù)離線分析挖掘服務(wù)使用Spark分布式并行計(jì)算框架，系統(tǒng)周期性對(duì)海量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)按照相關(guān)業(yè)務(wù)模型進(jìn)行分析挖掘，一旦發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，將根據(jù)具體策略推送給相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)，比如全市車(chē)流量、汽車(chē)品牌分布、外地車(chē)占比等數(shù)據(jù)分析類(lèi)。

（三）車(chē)輛應(yīng)用中的公安知識(shí)圖譜技術(shù)

公安知識(shí)圖譜運(yùn)用多源數(shù)據(jù)混合存儲(chǔ)、關(guān)聯(lián)算法、語(yǔ)義推理等技術(shù)，基于實(shí)體的屬性關(guān)系、時(shí)空聯(lián)系、語(yǔ)義聯(lián)系、特征聯(lián)系等關(guān)系，即可構(gòu)建一張具有公安特性的多維多層的實(shí)體與實(shí)體、實(shí)體與事件的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)公安多年積累的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)算法的相互轉(zhuǎn)換。東莞公安車(chē)輛信息庫(kù)通過(guò)匯總車(chē)輛基本信息、車(chē)主信息、租賃信息、違法記錄、事故記錄、盜搶記錄和車(chē)輛軌跡等車(chē)輛相關(guān)信息，構(gòu)建“一車(chē)一檔”車(chē)輛檔案信息。系統(tǒng)使用預(yù)置的規(guī)則算法，通過(guò)大數(shù)據(jù)流式計(jì)算、定時(shí)離線批量計(jì)算等方式，挖掘海量車(chē)輛數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和關(guān)系，智能歸納車(chē)輛的行為習(xí)慣和相互的關(guān)聯(lián)關(guān)系，比如車(chē)輛出行規(guī)律等，形成車(chē)輛畫(huà)像，并實(shí)現(xiàn)智能研判結(jié)果標(biāo)簽化，將公安涉車(chē)業(yè)務(wù)多年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)化、智能化。

（四）車(chē)輛二次識(shí)別技術(shù)

傳統(tǒng)的卡口設(shè)備車(chē)輛一次識(shí)別僅能識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼和大致的車(chē)輛類(lèi)型，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足公安機(jī)關(guān)車(chē)輛管理的實(shí)戰(zhàn)化需求。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)輛二次識(shí)別技術(shù)將車(chē)輛管控由單純的車(chē)牌或車(chē)標(biāo)擴(kuò)展到整個(gè)車(chē)臉，車(chē)輛的車(chē)燈、格柵、車(chē)窗、年檢標(biāo)識(shí)、裝飾品等均是車(chē)輛的重要特征。通過(guò)這些特征的引入，實(shí)現(xiàn)對(duì)卡口、電警視頻圖像的結(jié)構(gòu)化實(shí)時(shí)智能分析，包括識(shí)別車(chē)輛品牌（如大眾）、型號(hào)（如帕薩特）、年款（如2013款）、顏色、類(lèi)別（轎車(chē)、商務(wù)車(chē)、越野車(chē)、皮卡車(chē)、大型貨車(chē)、小型貨車(chē)、大型客車(chē)、小型客車(chē)、三輪車(chē)、摩托車(chē)等）、異常特征（如遮擋面部、遮擋號(hào)牌）、唯一性局部特征（如年檢標(biāo)車(chē)、紙巾盒、遮陽(yáng)板、天窗、貨架、掛件、危險(xiǎn)品車(chē)、出租車(chē)）等關(guān)鍵信息。在車(chē)型識(shí)別的基礎(chǔ)上，即使目標(biāo)車(chē)輛中途更換、篡改、遮擋、拆卸車(chē)牌，或使用假牌、套牌，系統(tǒng)也能夠基于車(chē)輛局部特征唯一性進(jìn)行分析、識(shí)別、提取，在短時(shí)間內(nèi)鎖定目標(biāo)車(chē)輛，將傳統(tǒng)的“以牌找車(chē)”升級(jí)為“以車(chē)找車(chē)”模式，解決了使用無(wú)牌、遮擋號(hào)牌、污損號(hào)牌、假牌、套牌等現(xiàn)階段廣泛存在于涉車(chē)案事件的問(wèn)題，為車(chē)輛深度分析、智能檢索、大數(shù)據(jù)分析研判、以圖搜車(chē)等應(yīng)用提供結(jié)構(gòu)化多維數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。東莞車(chē)輛信息庫(kù)二次識(shí)別子系統(tǒng)符合GA/T 1399-2017《公安視頻圖像分析系統(tǒng)》要求，具備每天6000萬(wàn)過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)的二次識(shí)別分析能力。

三、應(yīng)用成效

東莞公安車(chē)輛信息庫(kù)自2018年底啟動(dòng)建設(shè)以來(lái)，已經(jīng)接入全市主要治安卡口、電警、社會(huì)停車(chē)場(chǎng)、高速公路等數(shù)據(jù)資源，日均匯聚超過(guò)3000萬(wàn)條過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，協(xié)助破獲涉車(chē)案事件百余起，在涉車(chē)案事件偵查等方面起到了重要作用。

2019年10月21日9時(shí)許，東莞市企石分局接事主報(bào)稱(chēng)被三名男子以掉錢(qián)分錢(qián)的方式詐騙了一臺(tái)手機(jī)，案發(fā)后嫌疑人駕駛一輛車(chē)牌為粵LU***3的黑色大眾朗逸轎車(chē)逃離現(xiàn)場(chǎng)。同期相似案件發(fā)生多起，經(jīng)排查黑色大眾轎車(chē)為套牌車(chē)，東莞公安依托車(chē)輛信息庫(kù)的以圖搜車(chē)功能，研判出此黑色大眾轎車(chē)分別懸掛車(chē)牌粵LU***3、粵LW***5在東莞活動(dòng)，均為套牌。同時(shí)通過(guò)車(chē)輛號(hào)牌查詢(xún)，一輛白色大眾寶來(lái)轎車(chē)也懸掛粵LU***3車(chē)牌在東莞活動(dòng)，通過(guò)駕駛員面部信息初步判斷兩輛車(chē)為同一伙嫌疑人駕駛，將多起案件進(jìn)行串并案處理。東莞公安根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘出的黑色大眾朗逸和白色大眾寶來(lái)轎車(chē)出行規(guī)律，提前布控，將三名犯罪嫌疑人抓獲。

四、結(jié)語(yǔ)

近年來(lái)，東莞市公安局按照公安部和廣東省公安廳智慧新警務(wù)改革的部署，安全保障水平顯著提高。公安信息化建設(shè)是一個(gè)隨著技術(shù)進(jìn)步、業(yè)務(wù)優(yōu)化，不斷發(fā)展的長(zhǎng)期的、漸進(jìn)的工程，東莞市公安局將繼續(xù)全力推進(jìn)科技信息化建設(shè)和應(yīng)用，提升一線民警在實(shí)戰(zhàn)過(guò)程中的獲得感，提升公安工作效能，筑牢東莞市公共安全“科技護(hù)城墻”。