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        視頻數(shù)據(jù)的本質(zhì)屬性、特點(diǎn)及其應(yīng)用價(jià)值

        2023-01-05 00:51:17趙秀萍
        關(guān)鍵詞:監(jiān)控圖像信息

        趙秀萍

        (山東警察學(xué)院,濟(jì)南 250200)

        隨著視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)逐步完善和手機(jī)等小型電子設(shè)備視頻攝錄功能的普及,視頻數(shù)據(jù)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)資源的主體,并逐步被運(yùn)用于社會生產(chǎn)生活的各個(gè)方面。視頻數(shù)據(jù)屬于典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),規(guī)模龐大、流轉(zhuǎn)高速、模態(tài)復(fù)雜、辨識難度高、價(jià)值密度低的特性給其應(yīng)用帶來諸多障礙。本文跳出以應(yīng)用為主體的認(rèn)識框架,基于系統(tǒng)論的視角,深入分析視頻數(shù)據(jù)的本質(zhì)特性,試圖對視頻數(shù)據(jù)建立客觀、真實(shí)、全面、完整的理解,以期推動我國學(xué)界對于視頻數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論的研究,同時(shí)促進(jìn)視頻數(shù)據(jù)在各領(lǐng)域中的應(yīng)用。

        一、視頻數(shù)據(jù)的本質(zhì)屬性

        視頻是由連續(xù)幀的圖像組成的動態(tài)數(shù)據(jù),相較于靜態(tài)圖像,其包含了目標(biāo)對象的連續(xù)運(yùn)動信息。因此,視頻可以被認(rèn)為是多幀靜態(tài)圖像的集合體,但要保持觀感上的連續(xù)狀態(tài),每秒視頻數(shù)據(jù)需包含24幀以上的圖像。視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,不同視頻數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式和結(jié)構(gòu)特征差異巨大。從視頻數(shù)據(jù)的形成過程可以看出,視頻是以形態(tài)反映為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)信息,主要具有以下本質(zhì)屬性:

        (一)視頻的圖像反映性

        如前所述,視頻是圖像的一種,可以被認(rèn)為是多幀靜態(tài)圖像連續(xù)顯示而形成的動態(tài)圖像。跟數(shù)字、文本等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不同,作為一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),無論是靜態(tài)圖像還是動態(tài)視頻都具有信息含量大和信息內(nèi)涵模糊、不確定的特征。人們通過視覺觀看視頻,直接獲得的是目標(biāo)對象的顏色、紋理等外部特征信息即形態(tài)信息。形態(tài)信息背后的含義,比如人的年齡、性別、職業(yè)等信息和物的品牌、價(jià)值等信息,則需要進(jìn)一步分析才能確定。

        人們對于圖像中形態(tài)信息的理解,通常遵循從整體到局部再到細(xì)節(jié)的步驟,即先把握環(huán)境和場景特征,然后基于自身既有的知識、經(jīng)驗(yàn)和理解能力對目標(biāo)對象進(jìn)行分類、對比和辨析,從而獲得更多的信息。一般來說,一個(gè)特定的目標(biāo)對象的整體特征和部分局部特征通常是比較明確的,比如目標(biāo)對象是人還是車,人穿的衣服是紅色還是黑色等都比較容易確定。因此對視頻數(shù)據(jù)中粗粒度特征的認(rèn)定通常能夠達(dá)成一致,而對于其中的細(xì)節(jié)信息,越細(xì)微則理解和把握的難度越大,不確定性即不同主體的理解分歧也越大[1]。

        可見,視頻數(shù)據(jù)中的信息含量豐富,但具體而確定的信息有限,大部分信息是不確定的細(xì)節(jié)信息,需要具有一定的知識和能力才能挖掘和解讀出來。因此,對于視頻內(nèi)容的解析需要具備一定的專業(yè)能力和經(jīng)驗(yàn),不同的人從同一段視頻中獲得的信息是不同的。也就是說,由于經(jīng)驗(yàn)和能力等的差異,面對同一段視頻,人們能夠理解和把握的信息含量具有不確定性,甚至?xí)泻艽蟛町悺?/p>

        (二)視頻的數(shù)據(jù)存在性

        根據(jù)《辭海》的定義,數(shù)據(jù)是指進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)所依據(jù)的數(shù)值。從計(jì)算機(jī)技術(shù)的角度來看,數(shù)據(jù)是對客觀事件進(jìn)行記錄、以二進(jìn)制信息單元0和1的形式表示并可以鑒別的符號,是信息的表現(xiàn)形式和載體[2]。視頻圖像與聲音一樣,其本身是離散的模擬信息,但通過信息處理設(shè)備可以轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)信息,并以數(shù)字信號的形式進(jìn)行傳輸和存儲。

        感光芯片是圖像數(shù)字化技術(shù)設(shè)備的核心部件,能夠?qū)⒛M的光影信息數(shù)字化,被應(yīng)用在手機(jī)、相機(jī)、掃描儀等設(shè)備上,通過曝光記錄光影信息從而得到數(shù)字圖像。視頻數(shù)據(jù)形成之后,在傳輸、存儲和下載的過程中都完全遵循數(shù)據(jù)的規(guī)律,但若想再現(xiàn)為圖像則需依托技術(shù)設(shè)備在顯示屏或投影幕上進(jìn)行播放。因此,視頻數(shù)據(jù)形式復(fù)雜、穩(wěn)定性差,其形成、傳輸、存儲及再現(xiàn)都需依靠介質(zhì),并且容易被篡改破壞。

        綜上所述,視頻數(shù)據(jù)具有雙重屬性,其在形式上表現(xiàn)為圖像,但在本質(zhì)上則是一種數(shù)據(jù)。這兩種屬性既密切關(guān)聯(lián)、相互依存,又截然不同、容易被割裂。從視頻數(shù)據(jù)完整的生命周期即形成-傳輸-存儲-下載-顯示的過程來看,視頻數(shù)據(jù)在不同階段體現(xiàn)出不同的屬性。

        二、視頻數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

        圖像數(shù)字化技術(shù)是圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)的核心和基礎(chǔ)。視頻數(shù)據(jù)的產(chǎn)生主要包括以下幾個(gè)階段:被攝目標(biāo)的顏色、紋理等特征通過鏡頭結(jié)影成像;感光芯片曝光得到模擬的電圖像;內(nèi)部處理器進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換將圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù);視頻數(shù)據(jù)信號傳輸與存儲。

        視頻數(shù)據(jù)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)決定了其具有多樣化的特點(diǎn)。從圖像反映性的角度來看,視頻數(shù)據(jù)體量龐大,具有形態(tài)表現(xiàn)性和實(shí)時(shí)動態(tài)性;從數(shù)據(jù)存在性的角度來看,其具有數(shù)據(jù)類型多樣和生命周期完整等特點(diǎn)。

        (一)視頻數(shù)據(jù)具有龐大的體量

        視頻的來源多種多樣,除了個(gè)人拍攝和上傳到網(wǎng)絡(luò)的海量視頻外,當(dāng)前公共場合中視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)密密麻麻,大量的監(jiān)控鏡頭長時(shí)間、不間斷地拍攝記錄,每時(shí)每刻都在產(chǎn)生視頻數(shù)據(jù)。視頻監(jiān)控產(chǎn)生了龐大的視頻數(shù)據(jù),相關(guān)統(tǒng)計(jì)表明,全球數(shù)據(jù)量每兩年翻一番,其中視頻圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占數(shù)據(jù)總量的80%以上[3]。

        目前新型監(jiān)控系統(tǒng)的常規(guī)分辨率是1080P,每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大約是518M,一路監(jiān)控一天的數(shù)據(jù)量就是45G左右。因此,在存儲空間有限的情況下,視頻監(jiān)控系統(tǒng)只能進(jìn)行循環(huán)錄制,而當(dāng)前國家要求視頻數(shù)據(jù)連續(xù)保存不得少于30天。視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用提供了條件,但也對數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)和存儲系統(tǒng)提出了巨大挑戰(zhàn)。同時(shí),視頻數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是信息含量單位密度低但整體價(jià)值高,在某一路監(jiān)控拍攝的大量視頻數(shù)據(jù)中,對于特定案件和事件有價(jià)值的部分往往只有短短的幾秒。如何從海量視頻數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確定位并提取有用信息,是視頻數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的關(guān)鍵。目前有關(guān)部門通常采用人工檢索與系統(tǒng)自動檢索相結(jié)合的方法,借助自動視頻檢索技術(shù)分類抽取部分視頻,再由技術(shù)人員進(jìn)行分析,進(jìn)而確定與案件和事件有關(guān)的具體視頻片段。此外,如何利用智能數(shù)據(jù)分析和處理技術(shù)對超大數(shù)量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深度解析與關(guān)聯(lián)應(yīng)用,從而實(shí)現(xiàn)對未來態(tài)勢的預(yù)測分析也是各應(yīng)用領(lǐng)域面臨的重大挑戰(zhàn)[4]。

        (二)視頻數(shù)據(jù)具有形態(tài)表現(xiàn)性

        視頻是圖像的一種,能夠客觀、真實(shí)地記錄物體的形態(tài)和運(yùn)動,因而是一種重要的證據(jù)。視頻具有直觀形象和連續(xù)記錄的特點(diǎn),能夠反映物體的線條、形狀、色彩等形態(tài)信息,顯示人的臉型、發(fā)型、五官、衣著、鞋子以及攜帶的物品等,記錄人由于生理或病理原因?qū)е碌陌?、痣、傷疤或者兔唇、缺指等?xì)節(jié)特征,也可以顯示車的品牌、型號、顏色,車身上的貼畫、車內(nèi)的紙巾盒和掛飾等。這些形態(tài)特征是通過圖像進(jìn)行人身識別、確定車輛身份進(jìn)而做出同一認(rèn)定的依據(jù),具有重要的證據(jù)價(jià)值[5]。

        需要注意的是,視頻反映形態(tài)特征的能力取決于成像質(zhì)量的高低。受成像規(guī)律的影響,不同條件下的成像質(zhì)量差異巨大。首先,無論是照片還是視頻,所有的圖像都是以二維平面來反映三維立體和空間,因此成像過程中由于前后遮擋,圖像只能反映鏡頭拍攝方向的部分信息而無法反映全部信息。其次,成像鏡頭有分辨率的差異、有視場角的局限,加上光照差異、拍攝盲區(qū)和物體運(yùn)動可能造成的模糊等,不同的圖像質(zhì)量差異很大,信息含量各不相同。

        (三)視頻數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)動態(tài)性

        視頻數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到傳輸、存儲,再到顯示、再現(xiàn),形成一個(gè)完整的攝錄系統(tǒng)。通過這一系統(tǒng),人們可以在線遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)察看并監(jiān)控事件的發(fā)生過程,這正是“監(jiān)控”一詞的由來。利用日益強(qiáng)大的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò),警方在節(jié)假日或舉辦大型活動時(shí)可以對重要地點(diǎn)和場所進(jìn)行網(wǎng)上巡控。通過匯聚和分析多點(diǎn)位的視頻數(shù)據(jù)、監(jiān)測現(xiàn)場人群活動和人流走向,警方可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程指揮和現(xiàn)場調(diào)度,從而發(fā)現(xiàn)隱患、化解風(fēng)險(xiǎn),維持正常的活動秩序。此外在需要時(shí)警方還可以利用這一系統(tǒng)對重點(diǎn)嫌疑目標(biāo)進(jìn)行跟蹤、監(jiān)視,實(shí)時(shí)掌握其動向。

        新一代視頻監(jiān)控系統(tǒng)融合了智能分析和處理功能,不但可以實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的智能感知和融合,還可以實(shí)現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和應(yīng)用,即通過應(yīng)用系統(tǒng)將各類數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)與前期入庫數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、融合、交叉和碰撞,實(shí)現(xiàn)智能識別和監(jiān)測預(yù)警。最新的跨鏡識別應(yīng)用系統(tǒng)集實(shí)時(shí)監(jiān)控、軌跡檢索、離線視頻快速分析、人體-人臉一體化識別等于一體,通過前端監(jiān)控設(shè)備的結(jié)構(gòu)化處理,可以從海量視頻中截取人體圖片,并依據(jù)體貌、衣著特征等進(jìn)行特征提取和建模分析,形成有關(guān)人體屬性、人體模型等的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[6],為各類業(yè)務(wù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

        (四)視頻數(shù)據(jù)具有結(jié)構(gòu)類型的多樣性

        視頻數(shù)據(jù)的價(jià)值密度不高,原始的視頻數(shù)據(jù)體量龐大、冗余信息多,不適合長久保存。但它是所有應(yīng)用的基礎(chǔ),一旦被覆蓋或刪除將導(dǎo)致所有應(yīng)用無用武之地。因此,在原始視頻的有效保存期內(nèi)要盡快完成視頻數(shù)據(jù)的下載保存。在原始視頻的基礎(chǔ)上,有關(guān)部門應(yīng)當(dāng)通過檢索分析和根據(jù)不同的用途提取衍生視頻數(shù)據(jù),然后分門別類地入庫保存。

        對原始視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析,將視頻內(nèi)容按語義關(guān)系組織成可以被計(jì)算機(jī)識別、理解和檢索的文本信息,這是將龐大的原始視頻數(shù)據(jù)化、結(jié)構(gòu)化,獲得結(jié)構(gòu)簡單、信息準(zhǔn)確的衍生視頻數(shù)據(jù)的常見方法。視頻結(jié)構(gòu)化通過對圖像信息進(jìn)行語義標(biāo)注進(jìn)而得到衍生視頻數(shù)據(jù),大大減少了所需存儲空間,有利于實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)與其他類型數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和融合應(yīng)用[7]。因此,原始視頻數(shù)據(jù)、視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和涉案件、事件視圖庫數(shù)據(jù)各有優(yōu)勢,應(yīng)用價(jià)值各有特點(diǎn),通過分級分類應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)相互結(jié)合、取長補(bǔ)短,進(jìn)而搭建視頻數(shù)據(jù)應(yīng)用的完整體系。

        (五)視頻數(shù)據(jù)具有完整的生命周期

        視頻數(shù)據(jù)從形成、傳輸?shù)酱鎯?、下載再到顯示,構(gòu)成一個(gè)完整的生命周期。在第一個(gè)和最后一個(gè)環(huán)節(jié)即形成和顯示階段,視頻數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出圖像反映性,在中間的傳輸、存儲、下載階段則呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)存在性。上述各階段相互關(guān)聯(lián)、缺一不可,同時(shí)又具有不同的屬性和應(yīng)用特征。作為一個(gè)整體,這五個(gè)階段具有統(tǒng)一性:要得到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源,每一個(gè)階段的軟件和硬件都要具備突出的性能,其中任何一個(gè)階段的軟件或硬件性能降低,都會導(dǎo)致視頻數(shù)據(jù)的高質(zhì)量失去保障。

        視頻數(shù)據(jù)形成階段需要的攝錄設(shè)備通常被稱為前端設(shè)備,而數(shù)據(jù)的處理和存儲設(shè)備通常被稱為后端設(shè)備。由于原始視頻數(shù)據(jù)無法長期存儲,除了截取的有用視頻片段外,最終能夠長期存儲的是經(jīng)過分析處理得到的高價(jià)值視頻數(shù)據(jù)即衍生視頻數(shù)據(jù)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,目前這些數(shù)據(jù)可以在不同階段分別通過前端設(shè)備和后端設(shè)備自動獲取。具體而言,在前端視頻攝錄設(shè)備中嵌入智能應(yīng)用器件,可以從攝錄的視頻數(shù)據(jù)中快速提取結(jié)構(gòu)化信息,從而大大減小中后端傳輸和存儲的壓力,這種獲取方式速度快、靈活性較強(qiáng),但能夠提取的信息有限;在后端設(shè)備中則可以通過集成服務(wù)群對信息進(jìn)行實(shí)時(shí)挖掘處理,這種獲取方式功能更多、效果更佳,而且生成的數(shù)據(jù)種類較多、價(jià)值較大,但由于從前端到后端的傳輸數(shù)據(jù)量很大,必須以高帶寬的傳輸系統(tǒng)作為支撐。

        三、視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值

        (一)記錄證明價(jià)值

        視頻數(shù)據(jù)的圖像本質(zhì)決定了它是記錄客觀事實(shí)的手段之一,因此視頻數(shù)據(jù)自產(chǎn)生以來便作為一種證據(jù)材料而被認(rèn)可,在實(shí)踐中發(fā)揮直觀再現(xiàn)事實(shí)的記錄證明價(jià)值。

        1.通過形態(tài)識別進(jìn)行同一認(rèn)定

        視頻中記錄的人像、車輛、物品等都對應(yīng)客觀世界中特定的人、車、物等,因此通過形態(tài)識別確定圖像與特定對象的同一性是同一認(rèn)定的重要方法,在司法實(shí)踐中廣為應(yīng)用。早期的同一認(rèn)定由具備鑒定資格的專業(yè)技術(shù)人員采取人工的方式比對檢材與樣本圖像的形態(tài),分析二者的同一性特征,最終在特異性特征足夠充分的基礎(chǔ)上確認(rèn)二者一致并鎖定檢材目標(biāo)的身份。這種鑒定的最終結(jié)果以檢驗(yàn)報(bào)告的形式來呈現(xiàn),由于鑒定結(jié)果是由具備專業(yè)資格的人員運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)技術(shù)方法遵循確定的流程來做出的判斷,因此最終的檢驗(yàn)報(bào)告是一種確定的結(jié)論。但這一鑒定活動的技術(shù)要求高、實(shí)施難度大,因而應(yīng)用范圍有限。

        計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展為目標(biāo)對象的自動識別提供了可能。自2014年引入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,人臉識別技術(shù)開始走向成熟,目前已廣泛應(yīng)用于安防、金融、民生和政務(wù)等眾多需要進(jìn)行身份識別的領(lǐng)域[8]。早期的自動識別系統(tǒng)只能對輸入的靜態(tài)照片進(jìn)行身份比對,但目前系統(tǒng)已經(jīng)能夠?qū)崟r(shí)采集動態(tài)視頻并進(jìn)行入庫比對,自動人臉識別技術(shù)發(fā)展和普及應(yīng)用的速度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出預(yù)期。需要注意的是,一方面,自動人臉識別的結(jié)果是基于相似度對圖像的排序而非確定的結(jié)論,在重點(diǎn)人員管理中則需事先設(shè)定閾值,當(dāng)相似度超過閾值時(shí)系統(tǒng)便會發(fā)出預(yù)警提示,因此,如果出現(xiàn)長相相似的人,系統(tǒng)不可避免地會出現(xiàn)誤報(bào)。另一方面,由于人像識別的復(fù)雜性,視頻的拍攝角度、光照、人物的表情和服飾等發(fā)生變化都可能導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)誤差,因而在同一認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格的案件偵查領(lǐng)域,自動人臉識別只能作為人像鑒定的輔助手段,可以幫助公安機(jī)關(guān)鎖定嫌疑人范圍,其鑒定結(jié)果不能直接作為定案證據(jù)。

        2.通過視頻內(nèi)容揭示事實(shí)真相

        視頻內(nèi)容解析是對視頻中人、事、物的特點(diǎn)和變化以及所處環(huán)境和場景的客觀描述與解釋,通常分為對特定目標(biāo)特點(diǎn)的描述、對活動場景特點(diǎn)的描述、對行為人活動性質(zhì)的描述,以及結(jié)合時(shí)空變化規(guī)律對目標(biāo)行為軌跡的描述4種類型。視頻內(nèi)容解析是畫面中目標(biāo)對象的形態(tài)反映與解析者的生活經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知水平相結(jié)合的結(jié)果。對視頻解析的程度取決于解析者的專業(yè)能力和水平,因此視頻內(nèi)容的解析是一項(xiàng)專業(yè)活動,需要由專業(yè)技術(shù)人員來完成,而視頻內(nèi)容解析的程度主要體現(xiàn)在對目標(biāo)細(xì)節(jié)的把握和對異常的察覺及分析兩個(gè)方面。

        對于目標(biāo)細(xì)節(jié)的解析程度與視頻質(zhì)量密切相關(guān)。視頻質(zhì)量越高,畫面對細(xì)節(jié)反映得越好,解析時(shí)對于目標(biāo)細(xì)節(jié)的把握越容易。高質(zhì)量的視頻分辨率高、曝光準(zhǔn)確、圖像清晰,目標(biāo)對象的整體特征、局部特征和細(xì)節(jié)特征都能得到很好的反映。低質(zhì)量的視頻通常存在分辨率低、曝光不足甚至離焦或者運(yùn)動模糊等問題,不論是哪種情況,都會降低對目標(biāo)細(xì)節(jié)的反映程度,當(dāng)然圖像處理可以在一定程度上解決這些問題,有助于更準(zhǔn)確地把握細(xì)節(jié)特征。同時(shí),專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和能力也是影響視頻細(xì)節(jié)解析程度的重要因素,解析者的經(jīng)驗(yàn)越豐富、專業(yè)能力越強(qiáng),從視頻中獲得的信息也越多。

        功能詞:是能給理解提供結(jié)構(gòu)和意義信息的詞,包括介詞、連詞、冠詞、代詞、副詞等,適用于各種文體,意義也沒有什么區(qū)別。

        對視頻中異常的察覺和分析也是視頻解析的重要任務(wù)。關(guān)注畫面中目標(biāo)對象的衣著、舉止和所攜帶物品等的異常并探究其原因,是視頻內(nèi)容解析的重要內(nèi)容。值得注意的是,有一類異常是成像設(shè)備造成的,比如紅外攝錄系統(tǒng)所得的圖像與可見光圖像具有顯著差異,因此必須區(qū)分同一物體在常規(guī)攝像頭與紅外攝像頭下的不同表現(xiàn),這樣才能避免跨鏡頭追蹤時(shí)出現(xiàn)目標(biāo)錯(cuò)誤。另外,有一類模糊可以作為判斷行為性質(zhì)的依據(jù)。人體由于其非剛性的特點(diǎn),在運(yùn)動過程中圖像容易產(chǎn)生局部模糊,因此根據(jù)模糊的部位和程度可以推測人體不同部位的運(yùn)動速度、判斷行為人實(shí)施的具體行為。比如,在揮刀砍殺的過程中,手和前臂會因急速運(yùn)動而導(dǎo)致圖像嚴(yán)重模糊,而人體其他部位則因運(yùn)動速度較慢,其圖像具有或清晰或輕微模糊的特征,據(jù)此在一定程度上可以做出行為人實(shí)施砍殺動作的判斷。

        3.通過真?zhèn)螜z驗(yàn)確定證據(jù)效力

        視頻數(shù)據(jù)的原始性和真實(shí)性檢驗(yàn)是確定其能否作為證據(jù)的首要環(huán)節(jié)。原始的視頻數(shù)據(jù)具有特定的哈希值,因此哈希值是視頻保持原始狀態(tài)的證據(jù)。如果提取原始視頻時(shí)沒有提取和固定哈希值,當(dāng)對視頻的證據(jù)效力存有疑義時(shí)便需要進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)。

        真實(shí)性檢驗(yàn)的方法與視頻偽造的方法密切相關(guān)。早期的視頻檢驗(yàn)往往根據(jù)視頻生成的條件,從前后幀之間的連續(xù)性、鏡頭成像的透視規(guī)律,以及同一條件下畫面中不同對象光影的一致性等方面進(jìn)行分析。但隨著技術(shù)的發(fā)展,深度偽造技術(shù)(Deepfake)通過對視頻中目標(biāo)人進(jìn)行換臉、唇形同步、面部復(fù)現(xiàn)和動作轉(zhuǎn)移等操作,可以實(shí)現(xiàn)對成段視頻中人物的完整替換,并達(dá)到以假亂真的程度。同時(shí)近幾年深度學(xué)習(xí)算法不斷迭代,使偽造視頻的精度越來越高,這對視頻真?zhèn)蔚臋z驗(yàn)提出了巨大的挑戰(zhàn)[9]。

        (二)數(shù)據(jù)管理價(jià)值

        視頻的數(shù)據(jù)化使原本雜亂、無序、非結(jié)構(gòu)化、物理形態(tài)的特征要素轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù),由此具備了視頻數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)背景下,人們對事物的認(rèn)識不再局限于事物自身,而是可以根據(jù)事物的相關(guān)性進(jìn)行拓展關(guān)聯(lián),編織一張無限聯(lián)通的數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)。依托大數(shù)據(jù)自身的增量優(yōu)勢和關(guān)聯(lián)特性,人們可以以特定對象為源點(diǎn),拓展形成跨時(shí)空、跨領(lǐng)域、跨類別的數(shù)據(jù)拓?fù)鋱D,以厘清事物之間的相關(guān)關(guān)系,建立多元、立體的關(guān)系框架[10]。

        1.通過數(shù)據(jù)資源的積累形成視頻數(shù)據(jù)庫

        由于視頻數(shù)據(jù)體量龐大,原始視頻數(shù)據(jù)無法長期存儲,但涉案件和事件的關(guān)鍵視頻數(shù)據(jù)則必須提取和保存,由此形成可以滿足各類業(yè)務(wù)需要的視頻數(shù)據(jù)庫。視頻數(shù)據(jù)庫的建設(shè)應(yīng)當(dāng)與現(xiàn)實(shí)需求相契合,并符合一定的標(biāo)準(zhǔn),因而不同行業(yè)建立的視頻數(shù)據(jù)庫有所不同。在公安行業(yè),2017年我國頒布公共安全行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)》,規(guī)定視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫存儲和管理的對象主要包括涉案視頻片段、圖像及其所包含的人員、車輛、物品、場景和視頻圖像相關(guān)的文件等[11]。經(jīng)過幾年的努力,目前我國的涉案視頻數(shù)據(jù)庫已經(jīng)建成,并實(shí)現(xiàn)了全國、省、市、區(qū)數(shù)據(jù)的逐級級聯(lián)和匯聚。與涉案指紋數(shù)據(jù)庫、DNA數(shù)據(jù)庫一樣,該數(shù)據(jù)庫成為在全國范圍內(nèi)互聯(lián)應(yīng)用的大型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫之一。

        數(shù)據(jù)庫本身是一種信息資源,它不是靜止不變的,而是動態(tài)的數(shù)據(jù)聚合。隨著數(shù)據(jù)的累加,數(shù)據(jù)的組合形式呈幾何級增長,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析案件事實(shí)的路徑也越來越豐富。隨著各類數(shù)據(jù)庫的不斷完善,公安機(jī)關(guān)可以實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合、關(guān)聯(lián)和碰撞,通過深層次的數(shù)據(jù)挖掘開展軌跡分析、行為分析、關(guān)系分析和規(guī)律分析等,從而獲得關(guān)聯(lián)信息和隱性線索,間接確認(rèn)嫌疑目標(biāo)的身份,固定涉案件和事件的證據(jù)。隨著技術(shù)的發(fā)展,視頻數(shù)據(jù)庫為人臉自動識別系統(tǒng)、形體自動識別系統(tǒng)、車輛自動識別系統(tǒng)的在線布控和危險(xiǎn)預(yù)警奠定了基礎(chǔ)。

        2.為視頻綜合應(yīng)用平臺提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

        應(yīng)用平臺是由數(shù)據(jù)驅(qū)動、功能支撐、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的業(yè)務(wù)組織管理系統(tǒng),其系統(tǒng)模型包括展現(xiàn)層、應(yīng)用層和數(shù)據(jù)層,以數(shù)據(jù)庫的聯(lián)網(wǎng)互通為基礎(chǔ),可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析和管理。隨著視頻數(shù)據(jù)庫的完善和互聯(lián)互通,視頻綜合應(yīng)用平臺發(fā)揮出越來越大的作用,為不同行業(yè)的信息化建設(shè)和大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用提供了重要支撐。需要說明的是,視頻綜合應(yīng)用平臺需要處理海量的視頻數(shù)據(jù),并通過各類接口與上、下級數(shù)據(jù)庫建立級聯(lián),必須以計(jì)算系統(tǒng)的強(qiáng)大算力作為基礎(chǔ)。因此,為了滿足視頻數(shù)據(jù)應(yīng)用的需要,我國公安部門專門建立了公安視頻網(wǎng),以同公安信息專網(wǎng)相區(qū)分,一方面可以避免受到公安信息專網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算能力不足的制約,另一方面可以與其他行業(yè)的數(shù)據(jù)相互連通。實(shí)踐中很多視頻綜合應(yīng)用平臺的建設(shè)都與公安信息專網(wǎng)的建設(shè)分別進(jìn)行,采用雙網(wǎng)雙平臺的模式,并保持功能一致、數(shù)據(jù)聯(lián)通。由此大量的數(shù)據(jù)匯聚、分析和運(yùn)算往往都在公安視頻網(wǎng)進(jìn)行,而分析處理的結(jié)果信息將被傳送至公安信息專網(wǎng)保存,在專網(wǎng)內(nèi)部與其他數(shù)據(jù)庫和業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)應(yīng)用。

        為了滿足各行各業(yè)的業(yè)務(wù)需求,視頻綜合應(yīng)用平臺至少應(yīng)當(dāng)具備以下三個(gè)功能:(1)數(shù)據(jù)處理功能,包括涉案件和事件視頻的導(dǎo)入、檢索、分析和處理,并對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行比對、關(guān)聯(lián)、標(biāo)識、轉(zhuǎn)發(fā)和清洗等;(2)數(shù)據(jù)分析功能,包括對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類、回歸等挖掘分析,并與其他數(shù)據(jù)庫互聯(lián),通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、融合和碰撞進(jìn)行模型分析、關(guān)聯(lián)分析、統(tǒng)計(jì)分析等;(3)數(shù)據(jù)管理功能,包括涉案數(shù)據(jù)的組織和治理以及對數(shù)據(jù)的分類存儲,構(gòu)建原始庫、資源庫、主題庫、業(yè)務(wù)庫、知識庫等并對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行運(yùn)維管理。另外,新型視頻綜合應(yīng)用平臺具有智能應(yīng)用功能,可以從海量數(shù)據(jù)中快速獲取有用數(shù)據(jù)、線索和證據(jù),對目標(biāo)對象實(shí)施監(jiān)控和追蹤,通過線索挖掘?qū)崿F(xiàn)態(tài)勢分析和危險(xiǎn)預(yù)警等功能[12]。

        3.通過動態(tài)視頻應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)施遠(yuǎn)程監(jiān)控

        視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以將在現(xiàn)場采集的視頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至異地,并借助各類動態(tài)視頻應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。目前視頻監(jiān)控主要有重要地點(diǎn)監(jiān)控和重點(diǎn)人員布控兩種形式。首先,重要地點(diǎn)監(jiān)控對監(jiān)控技術(shù)的要求比較低,主要通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)測現(xiàn)場狀況,并根據(jù)情況進(jìn)行現(xiàn)場干預(yù)。這種監(jiān)控對于前端設(shè)備的要求比較高,通常需要建設(shè)具有專門功能的監(jiān)控設(shè)施如人臉卡口、交通監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)和配備專門的設(shè)備,如高空攝像頭,或者操控?zé)o人機(jī)進(jìn)入現(xiàn)場并實(shí)時(shí)傳回視頻。對重要地點(diǎn)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控可以用于指導(dǎo)災(zāi)害事故的救援、高峰交通流量的疏散、節(jié)假日重要地點(diǎn)人流的控制等。其次,重點(diǎn)人員的布控需要通過自動識別系統(tǒng),將特定點(diǎn)位采集的人臉視頻、車輛視頻等實(shí)時(shí)入庫比對,找出與布控目標(biāo)相似度超過設(shè)定閾值的對象[13]。

        通過動態(tài)視頻應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控對系統(tǒng)的應(yīng)用性能要求較高,系統(tǒng)的響應(yīng)速度必須足夠快才能實(shí)時(shí)反饋結(jié)果。系統(tǒng)的應(yīng)用性能取決于系統(tǒng)的視圖解析能力和數(shù)據(jù)比對效率,其中超大數(shù)據(jù)基于各類算法的融合應(yīng)用對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力要求非常高。隨著信息化建設(shè)和視頻數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用的不斷發(fā)展,現(xiàn)今許多應(yīng)用系統(tǒng)都建立了數(shù)據(jù)中臺以滿足數(shù)據(jù)處理的要求,系統(tǒng)的架構(gòu)也從以應(yīng)用為中心向以應(yīng)用和管理為中心轉(zhuǎn)變,由此系統(tǒng)可以通過對視頻數(shù)據(jù)的規(guī)范化管理和治理,提升視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量,優(yōu)化視頻數(shù)據(jù)的組織和存儲,進(jìn)一步挖掘視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。

        四、結(jié)語

        在大數(shù)據(jù)時(shí)代,傳統(tǒng)的人工分析、經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)的應(yīng)用模式已經(jīng)無法滿足當(dāng)前量級的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求,自動化、智能化技術(shù)成為新時(shí)期各領(lǐng)域數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要手段。算法、算力和數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的三要素。如今視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)為視頻數(shù)據(jù)源源不斷的匯聚打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展也為算力的提升提供了保障,因此算法成為人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的關(guān)鍵。雖然近些年視頻數(shù)據(jù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用日益深化并發(fā)揮出越來越大的作用,但就目前的硬件基礎(chǔ)和技術(shù)條件而言,這些應(yīng)用只是剛剛起步,與應(yīng)有的成效還有很大差距。未來必須加大算法研究的力度,構(gòu)建面向不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合機(jī)制,加強(qiáng)視頻數(shù)據(jù)與其他類型數(shù)據(jù)的集成及信息的挖掘,探索多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能應(yīng)用路徑,從而進(jìn)一步發(fā)揮視頻數(shù)據(jù)的價(jià)值,為各領(lǐng)域的業(yè)務(wù)應(yīng)用賦能。

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