馬磊

一、概述

我國早在2004年就提出建設(shè)平安城市，并大力推行科技強警戰(zhàn)略，啟動了“科技強警示范城市”創(chuàng)建活動。目前，集中建設(shè)的視頻監(jiān)控前端設(shè)備已經(jīng)陸續(xù)進(jìn)入到更新?lián)Q代的階段，社會的發(fā)展帶來的新的需求也對視頻監(jiān)控前端的布放原則及視頻資源的深度共享利用提出了新的要求。

二、公安感知體系存在的問題

公安感知體系建設(shè)要充分考慮地域特色采用合理的建設(shè)方案，既確保工程能夠滿足智慧城市發(fā)展和管理總體要求，體現(xiàn)城市管理的數(shù)字化、自動化和智能化領(lǐng)先水平，又能夠保證項目建設(shè)的可操作性和有效性。目前公安感知體系主要存在以下問題。

（一） 前端感知設(shè)備覆蓋需優(yōu)化

在現(xiàn)有感知前端覆蓋基礎(chǔ)上，著力推進(jìn)重點公共區(qū)域補點補盲，重點行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)外感知全覆蓋。

傳統(tǒng)“圈域格線點”的覆蓋方式適用于初中期的感知前端的規(guī)劃設(shè)計，在原有前端的基礎(chǔ)上，需要探索“高空、中空、地面、地下、水域”的五維布局理念。

在工程建設(shè)中需要堅持“存量升級、新增智能”的原則，有重點、有步驟推進(jìn)智能感知前端升級改造，提升前端解析識別能力水平，為后續(xù)大數(shù)據(jù)智能化提供解析支撐。

智能化設(shè)備缺乏，需補充建設(shè)一批新的智能化前端感知、識別設(shè)備如AI智能眼鏡等。

（二） 后端解析能力不足

解析能力建設(shè)薄弱。目前仍有大量點位區(qū)域未實現(xiàn)智能化解析，數(shù)據(jù)資源的最大化價值未得到有效發(fā)揮。

數(shù)據(jù)管理能力不足。因網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等原因，數(shù)據(jù)調(diào)取、匯聚困難，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，不滿足統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)融合手段單一。

共享能力不足。各分局無法與其他分局實現(xiàn)視頻的相互調(diào)閱，同時不能向政務(wù)外網(wǎng)、城市大腦等相關(guān)平臺按需共享數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)壁壘問題嚴(yán)重。

缺乏貼合本地特色的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用，感知數(shù)據(jù)的應(yīng)用還局限于公安基礎(chǔ)應(yīng)用、通用應(yīng)用。

三、系統(tǒng)架構(gòu)

公安全息感知體系總體技術(shù)架構(gòu)分為感知層、傳輸層、解析層、服務(wù)層、應(yīng)用層、安全和管理七個方面。

感知層——為視頻監(jiān)控類、智能感知類、物聯(lián)感知類及功能合一類前端視圖、數(shù)據(jù)采集設(shè)備提供匯聚接入。

傳輸層——傳輸層主要包括政務(wù)網(wǎng)、感知網(wǎng)、公安網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)，用于資源承載及傳輸。

解析層——解析層主要針對視頻數(shù)據(jù)，通過全目標(biāo)解析算法和交通態(tài)勢分析算法，完成車輛、非機(jī)動車、行人、人臉等目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化分析和交通事件分析、存儲、上傳。

服務(wù)層——服務(wù)層主要包括本地各類感知數(shù)據(jù)的接入、匯聚、解析、共享等內(nèi)容。通過部署相關(guān)服務(wù)接口，為上級公安局和本地職能部門按需提供數(shù)據(jù)資源、應(yīng)用資源的共享服務(wù)，支撐上級公安局全息感知體系建設(shè)和本級智慧城市建設(shè)。

應(yīng)用層——基于下層提供的各類感知數(shù)據(jù)資源，搭建貼合本地特色的業(yè)務(wù)應(yīng)用，服務(wù)本地化警務(wù)實戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)安全——包括接口認(rèn)證、日志審計，實現(xiàn)各級公安局之間數(shù)據(jù)接口、日志記錄的安全審核。

數(shù)據(jù)管理——包括注冊申請、服務(wù)管理，實現(xiàn)實現(xiàn)分市局各系統(tǒng)、各數(shù)據(jù)匯聚服務(wù)、各解析能力的注冊認(rèn)證、服務(wù)管理。

四、數(shù)據(jù)流量流向

普通前端主要提供視頻資源，對于感知網(wǎng)內(nèi)資源直接接入平臺，社會資源、政務(wù)網(wǎng)資源及其他專網(wǎng)資源通過視頻邊界接入平臺。智能前端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和圖片資源通過圖片/數(shù)據(jù)匯聚轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)完成接入。

接入后的視頻監(jiān)控資源通過解析服務(wù)單元完成全目標(biāo)識別算法和解析算法完成視頻資源的智能化解析。通過數(shù)據(jù)服務(wù)單元的治理、管理等服務(wù)完成相關(guān)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化管理，同時將資源存放到感知資源倉庫。

解析后的數(shù)據(jù)按照“分局小匯聚、市局大匯聚”的原則進(jìn)行全市感知數(shù)據(jù)的匯聚與整合。整合后的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)服務(wù)單元的資源上傳服務(wù)將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)上傳至市級平臺，并通過任務(wù)調(diào)度服務(wù)完成與市級平臺的任務(wù)調(diào)度協(xié)同。各級平臺通過心跳監(jiān)測機(jī)制實現(xiàn)對系統(tǒng)運行狀態(tài)的監(jiān)測。

五、全息智能感知前端布控思路

（一） 覆蓋模式

在覆蓋緯度上要從空中、地面、地下、平面幾個緯度來加強視頻監(jiān)控覆蓋。對于空中目標(biāo)通過北斗定位、雷達(dá)等技術(shù)手段和感知設(shè)備對高空目標(biāo)進(jìn)行常態(tài)化的管控。對于半空目標(biāo)，利用掛高資源布置高點視頻監(jiān)控、智能態(tài)勢感知設(shè)備實現(xiàn)對重點目標(biāo)的感知。在地面部署視頻監(jiān)控、結(jié)構(gòu)化采集設(shè)備、車底檢測、移動感知等智能設(shè)備，分級分類對數(shù)據(jù)全量采集。在地下重點關(guān)注軌道交通沿線、隧道沿線等人群密集區(qū)域規(guī)劃部署，充分利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警。對水面、森林、海岸線、離岸島嶼等平面目標(biāo)，利用超視距設(shè)備、紅外熱成像、激光透霧等專業(yè)化設(shè)備實現(xiàn)場景的可視化管控。在布控中重點做好周界防控、環(huán)主城區(qū)防控、環(huán)中心區(qū)防控。在以上體系的基礎(chǔ)上，做好出入城市、重大活動、重要會議的警衛(wèi)路線的布控。出入城市的機(jī)場、火車站、汽車站等交通樞紐的布控，市內(nèi)公交地鐵站點的布控，實現(xiàn)了目標(biāo)全程化、數(shù)據(jù)全量化的感知識別。關(guān)注重點單位（公安管理單位）、重點部位（公安查控點位）和重點場所（公安關(guān)注點位）及周邊一定區(qū)域，在對圈層化、條線化感知封控的基礎(chǔ)上，對重點核心部位開展點域化感知封控。對于小區(qū)（村莊）、園區(qū)、校區(qū)、商區(qū)、景區(qū)、街區(qū)等人員密集區(qū)域，實現(xiàn)出入口、大門處等公共區(qū)域的感知全覆蓋，由公安機(jī)關(guān)主導(dǎo)建設(shè)。

（二） 智能前端選型原則

智能感知前端隨著視頻圖像技術(shù)和感知技術(shù)的進(jìn)步主要分為視頻監(jiān)控類、智能感知類、物聯(lián)感知類等。

視頻監(jiān)控類設(shè)備包括：超低照度攝像機(jī)、超高清攝像機(jī)、超低功耗攝像機(jī)、超隱蔽攝像機(jī)、紅外熱成像攝像機(jī)、熱成像人體測溫攝像機(jī)。

智能感知類設(shè)備包括：目標(biāo)結(jié)構(gòu)化攝像機(jī)、態(tài)勢感知攝像機(jī)、布控跟蹤攝像機(jī)、非機(jī)動車抓拍攝像機(jī)。

物聯(lián)網(wǎng)感知類設(shè)備包括：電子圍欄設(shè)備、WiFi熱點設(shè)備、人證核驗設(shè)備、雷視流量檢測設(shè)備、雷視道路安全預(yù)警設(shè)備、物品檢測設(shè)備、音頻采集設(shè)備。

多功能合一設(shè)備包括：一體式多維感知攝像機(jī)、一體式可視域攝像機(jī)、一體式雷達(dá)設(shè)備。

六、全息感知體系解析能力建設(shè)思路

（一） 前端解析能力建設(shè)

全息感知體系解析要求前端設(shè)備及后端平臺都要有一定的解析能力，設(shè)備采集視頻畫面，應(yīng)保證不同光照條件下場景中目標(biāo)抓拍、信息提取清晰準(zhǔn)確；宜采用創(chuàng)新環(huán)保補光方案，減少補光對于外界環(huán)境影響。前端設(shè)備應(yīng)根據(jù)布建場景、采集目標(biāo)情況，合理調(diào)整安裝采集視角，保證場景中目標(biāo)獲取的最優(yōu)質(zhì)量。宜采用多鏡頭結(jié)構(gòu)設(shè)計，單設(shè)備即可兼顧全景態(tài)勢監(jiān)控與目標(biāo)結(jié)構(gòu)化抓拍。解析滿足人臉、人體、機(jī)動車、非機(jī)動車特征解析，檢出率不低于90%，誤檢率不高于10%

（二） 后端解析能力建設(shè)

后端解析能力就是智能算法資源和算力資源，對目標(biāo)原始視頻和圖像進(jìn)行檢測、識別、結(jié)構(gòu)化分析、屬性提取、特征向量輸出并將解析后的結(jié)果存儲、上傳。同時，解析能力可以根據(jù)需求對外提供接口。

1.解析資源要求

視頻流、視頻片段、圖片流可通過視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺取流或前端視頻監(jiān)控設(shè)備直接取流，原始視頻流、圖片流需要滿足GB/T 28181-2016、GA/T 1400.4-2017、GB 37300-2018標(biāo)準(zhǔn)要求，視頻流分辨率不低于1080P，視頻文件、圖片文件需要滿足常見的文件封裝格式。

2.解析流程

GPU解析單元通過加載算法資源池的目標(biāo)識別和目標(biāo)解析算法加載目標(biāo)識別算法，對目標(biāo)進(jìn)行檢測，輸出目標(biāo)小圖。

GPU解析單元再次加載目標(biāo)解析算法對目標(biāo)進(jìn)行特征值提取，輸出予以數(shù)據(jù)及特征值。

以上兩步產(chǎn)生的小圖存儲至圖片存儲，特征值存儲至數(shù)據(jù)存儲。

七、結(jié)束語

公安全息感知體系需要在充分利舊已建工程基礎(chǔ)上建設(shè)全息智能感知體系進(jìn)一步推進(jìn)項目設(shè)計科學(xué)化、點位布局實戰(zhàn)化、設(shè)備選型合理化、信息采集多維化和建設(shè)安裝規(guī)范化。利用全息感知匯聚平臺，實現(xiàn)全息感知視頻、圖像和數(shù)據(jù)集中接入、匯聚和轉(zhuǎn)發(fā)，強化數(shù)據(jù)采集整合，加強數(shù)據(jù)監(jiān)測分析。

作者單位：中通服咨詢設(shè)計研究院有限公司