毛 柯，紀(jì) 允，孫 帆

(杭州海關(guān)科技處，浙江 杭州 310006)

0 引言

視頻監(jiān)控技術(shù)經(jīng)過(guò)二十多年的快速發(fā)展，已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用，如在平安城市[1]、雪亮工程[2]、智慧交通[3]、家庭監(jiān)控[4]等。視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用于海關(guān)，根據(jù)相關(guān)要求，作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)均需部署視頻攝像頭，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管作業(yè)過(guò)程無(wú)死角全覆蓋。海關(guān)總署在2018 年成立了全國(guó)海關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心，整合海關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并和相關(guān)部委交換部分?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)在服務(wù)外貿(mào)[5]、打擊洋垃圾走私[6-7]等領(lǐng)域取得一定成效，但對(duì)于海關(guān)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[8]如海關(guān)監(jiān)管場(chǎng)所監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍在起步階段，主要面臨數(shù)據(jù)體量大而價(jià)值密度低、缺乏有效的處理分析技術(shù)手段、難以與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)形成關(guān)聯(lián)等問(wèn)題。

面對(duì)“十四五”期間海關(guān)信息化應(yīng)用的新挑戰(zhàn)與新要求，在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展背景下[9]，充分挖掘海關(guān)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值將成為實(shí)現(xiàn)智慧海關(guān)建設(shè)的必由之路。本文擬對(duì)于監(jiān)管現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控視頻進(jìn)行研究，利用邊緣計(jì)算[10-11]，在視頻源等邊緣側(cè)提取視頻關(guān)鍵要素，將要素上傳至云中心，根據(jù)需要構(gòu)建相關(guān)主題庫(kù)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管視頻智能化應(yīng)用。

1 現(xiàn)狀分析

海關(guān)監(jiān)管視頻主要是指海關(guān)對(duì)監(jiān)管場(chǎng)所、運(yùn)輸工具、行政相對(duì)人等進(jìn)行執(zhí)法過(guò)程中，由視頻采集設(shè)備記錄的視頻信息，如碼頭、陸路口岸、保稅倉(cāng)庫(kù)、查驗(yàn)場(chǎng)所、貨棧堆場(chǎng)等海關(guān)監(jiān)管場(chǎng)所監(jiān)控視頻[6-7]。海關(guān)監(jiān)管視頻的應(yīng)用，使得海關(guān)作業(yè)能力和水平得到了大幅度提升，也降低了人員工作量和相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。

目前海關(guān)監(jiān)管視頻主要存在著智能化應(yīng)用程度低、視頻價(jià)值密度低等問(wèn)題，現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管方式是由海關(guān)工作人員輪巡十幾路甚至上百路視頻圖像。海關(guān)工作人員每次只能觀看部分?jǐn)z像畫(huà)面，監(jiān)管范圍有限。且長(zhǎng)時(shí)間肉眼觀看監(jiān)控屏幕，容易視覺(jué)疲勞和注意力下降，增加了漏判和誤判的風(fēng)險(xiǎn)。

在萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備逐漸智能化，具備收集、存儲(chǔ)、傳輸、處理數(shù)據(jù)的能力。邊緣計(jì)算的核心設(shè)計(jì)是，將云中心的計(jì)算能力下沉到邊緣端，利用邊緣設(shè)備的計(jì)算能力對(duì)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)源的本地進(jìn)行處理，并將計(jì)算結(jié)果上傳至云中心，大大降低帶寬的需求。目前邊緣計(jì)算已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在車(chē)聯(lián)網(wǎng)[12]、電力管理[13]等場(chǎng)景管理中。

2 系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)劃

本文擬將海關(guān)目前已有的云中心和邊緣計(jì)算相結(jié)合，融合邊緣計(jì)算敏捷性和云端大數(shù)據(jù)計(jì)算全局性的優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)新形成一套海關(guān)視頻數(shù)據(jù)應(yīng)用的云邊融合基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)。在邊緣側(cè)將視頻數(shù)據(jù)中的重要信息進(jìn)行抽象并提煉“要素”，“要素”上傳至云中心后，與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立標(biāo)準(zhǔn)化、工程化的海關(guān)監(jiān)管視頻數(shù)據(jù)要素庫(kù)，打破非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間壁壘。云邊融合基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)部署示意如圖1所示。

圖1 云邊融合基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)部署示意圖

隸屬海關(guān)和業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)構(gòu)成邊緣側(cè)，主要側(cè)重?cái)?shù)據(jù)的采集和前端智能處理。直屬海關(guān)作為云中心，主要側(cè)重多維數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用以及視頻數(shù)據(jù)主題庫(kù)、專(zhuān)題庫(kù)的建設(shè)。

3 視頻數(shù)據(jù)要素提取與應(yīng)用方法體系

3.1 提取方法介紹

根據(jù)海關(guān)監(jiān)管視頻數(shù)據(jù)應(yīng)用研究目標(biāo)，借鑒軟件工程中的“V”字模型理論，塑造海關(guān)視頻數(shù)據(jù)要素提取與應(yīng)用的“V”字模型方法體系，如圖2所示。

圖2 要素治理方法模型

“V”字下行階段是監(jiān)管視頻要素的定義階段，以“確定業(yè)務(wù)需求-拆解組成需求的場(chǎng)景清單-拆解構(gòu)成場(chǎng)景的要素清單-確定現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否符合要求”為路徑，從需求到數(shù)據(jù)源，層層剖析，由業(yè)務(wù)需求倒推要素定義。

“V”字的上行階段是監(jiān)管視頻要素的治理階段，以“數(shù)據(jù)采集設(shè)備的源頭治理-要素?cái)?shù)據(jù)的識(shí)別與提取-要素?cái)?shù)據(jù)主題庫(kù)的建立-要素?cái)?shù)據(jù)專(zhuān)題庫(kù)的建立”為路徑，從微觀到宏觀，實(shí)現(xiàn)要素?cái)?shù)據(jù)的提取與標(biāo)準(zhǔn)化治理。

3.2 監(jiān)管視頻要素的定義階段

要素就是業(yè)務(wù)場(chǎng)景中關(guān)注的單個(gè)“對(duì)象”，通過(guò)描述對(duì)象的屬性和識(shí)別對(duì)象行為，能夠在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中清晰表達(dá)出“業(yè)務(wù)狀態(tài)”。因此要素具體定義需要通過(guò)真實(shí)的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行分解提煉，形成構(gòu)成需求的場(chǎng)景清單，再針對(duì)不同場(chǎng)景進(jìn)一步拆解為構(gòu)成該場(chǎng)景的要素清單。

3.3 監(jiān)管視頻要素的治理階段

3.3.1 要素?cái)?shù)據(jù)的識(shí)別與提取

⑴視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理。要素?cái)?shù)據(jù)的識(shí)別在邊緣側(cè)通過(guò)視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)。根據(jù)要素定義階段形成的要素清單，將這些要素信息轉(zhuǎn)變?yōu)榭山Y(jié)構(gòu)化描述的定義，再采用時(shí)空分割、特征提取、對(duì)象識(shí)別等處理手段，對(duì)視頻中的內(nèi)容信息進(jìn)行提取，組織成可供計(jì)算機(jī)和人理解的文本信息，并存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為二維的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

⑵要素?cái)?shù)據(jù)的清洗。經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化后的要素?cái)?shù)據(jù)，還處于原始階段，需要通過(guò)數(shù)據(jù)清洗，提取出有價(jià)值、可應(yīng)用的要素?cái)?shù)據(jù)。針對(duì)視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后的信息，根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則進(jìn)行辨別和分離，對(duì)不符合要求的數(shù)據(jù)過(guò)濾，初步實(shí)現(xiàn)冗余及垃圾信息的濾除。然后基于初步識(shí)別的樣本和內(nèi)容分析，對(duì)一些空值、失效信息進(jìn)行再次辨別和過(guò)濾，被識(shí)別為重復(fù)或者無(wú)效信息的數(shù)據(jù)可以直接濾除，或標(biāo)識(shí)后交由人工進(jìn)一步處理。

3.3.2 要素?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建

為進(jìn)一步產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值，需要對(duì)“要素”數(shù)據(jù)分類(lèi)、建庫(kù)，根據(jù)目前海關(guān)應(yīng)用需求場(chǎng)景，可建立歸集庫(kù)、主題庫(kù)、專(zhuān)題庫(kù)三個(gè)層級(jí)。

⑴歸集庫(kù)根據(jù)規(guī)則匯聚部分原始視頻異常情事片段，或連續(xù)性的圖像截圖，以便原始視頻90 天存儲(chǔ)覆蓋后進(jìn)行追溯，滿足信息溯源、原始場(chǎng)景回溯等業(yè)務(wù)需要。

⑵主題庫(kù)將采集同步的各類(lèi)數(shù)據(jù)通過(guò)二次抽取、優(yōu)化整合、邏輯關(guān)聯(lián)等方式，形成“人、車(chē)、貨、區(qū)域、地點(diǎn)”等多維主題庫(kù)。

⑶專(zhuān)題庫(kù)根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，將數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)模型進(jìn)行加工、分析、聚合形成專(zhuān)題數(shù)據(jù)，以滿足特定應(yīng)用場(chǎng)景需要，并支撐其他各類(lèi)上層業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。根據(jù)“要素”應(yīng)用需求，構(gòu)建多種專(zhuān)題庫(kù)，例如“執(zhí)法領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)”專(zhuān)題庫(kù)、“打擊水客”專(zhuān)題庫(kù)等。

3.3.3 實(shí)際應(yīng)用介紹

目前某直屬海關(guān)已經(jīng)將該方法應(yīng)用到海關(guān)工作人員防護(hù)服脫穿流程管理中，通過(guò)對(duì)監(jiān)管視頻的要素提取，分析出海關(guān)工作人員是否佩戴口罩、面屏、防護(hù)服等裝備，并根據(jù)時(shí)間軸順序，判斷人在脫卸防護(hù)服時(shí)是否嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)流程，發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)及時(shí)提醒/告警。告警如圖3所示。

圖3 防護(hù)服告警圖

4 展望

本文通過(guò)利用邊緣計(jì)算建設(shè)監(jiān)管視頻主題庫(kù)的方法，可以篩選出重要的監(jiān)管視頻信息，轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)期存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，挖掘監(jiān)管視頻價(jià)值，提升海關(guān)整體信息化水平和應(yīng)用能力。該方法和建設(shè)的相關(guān)系統(tǒng)，可以推廣至其他業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如跨境電商監(jiān)管、加工貿(mào)易監(jiān)管等，更好的支撐海關(guān)等政府機(jī)構(gòu)服務(wù)社會(huì)。