浅谈监控领域的社会立体化防控系统建设
- 来源：《中国公共安全》 作者：海康威视 王彬
- 2016/6/22 14:26:2439734
2015年5月，九部委出台《关于加强公共安全视频监控系统联网应用工作的若干意见》，对当前形势下制约立体化社会治安防控体系建设发展的诸多问题进行了分析，并极有针对性的给出了指导意见。
从连续发出的两份政策文件中，我们不难看出，国家在建设立体化社会治安防控体系上的规划和决心。因此，针对目前存在的统筹规划不到位、联网共享不规范等诸多问题，如何才能更好地落实国家对立体化社会治安防控体系建设精神？作为安防行业从业者，笔者将根据自己的工作经验，从城市视频监控系统的建设角度出发，谈谈在社会立体化防控系统建设的一些拙见，与大家探讨。
一、多维度信息采集，立体防控
前端建设是城市监控系统建设的重点之一，前端监控点位规划是否合理，将直接影响整个视频监控系统应用的成效。从立体化防控的需求出发，围绕立体化治安防控建设理念设计，构建空中与地面相结合，动态与静态相配合的立体化防控网络，实现对可疑活动目标全天候，多角度的监测、识别、预警及跟踪。四类防控网平时各司其职，战时协同作战，通过有机结合，将每种防控网的功效都发挥到大，有效提升整个立体化防控网的能力。
地面防控网：因地制宜，用城市科学布建理念，在城市地面构筑基于固定区域目标监测的全天候，多环境的防控网络。通过“补漏”、“扩展”、“加密”等方式，实现重点区域的视频全覆盖，扩展农村、社区的视频监控建设，提高重点区域的视频监控密度。
在前端部署过程中，需要因地制宜，针对不同场景选择合适的摄像机。如对于摩托车、电动车偷窃案件多发区域，可以使用RFID射频感知技术，对非机动车进行布控跟踪；在大型广场、重点单位门口，可以安装360°全景监控或者枪球联动系统，实现全景监控需求的同时，又兼顾细节捕捉。
空中防控网：借助微波、4G传输等技术，通过无人机、高空瞭望等设备，实现对复杂环境下活动目标的快速排查、锁定、跟踪，弥补地面力量不足的情况。
在很多场合中，由于环境阻挡以及摄像机本身的局限性，要完全实现无遮挡的全面监控相当困难。因此我们需要建设部署一张空中视频防控网。通过在一些城市制高点架设重载云台摄像机，实现方圆一公里到十几公里范围的视频图像监控；针对某些特殊场合，如非法示威游行、城市自然灾害的救援工作，依托无人机，可以更直观地了解、掌握现场情况，为正确处置提供更有利的信息支撑。
动态防控网：借助无线图传技术，通过无线布控球、单兵、车载等移动设备，贴合治安巡逻的机动灵活特点，实现巡逻可视化管理。
动态防控网作为城市的巡逻力量，一方面是通过将警力资源街面化，实现对*活动的震慑作用。另一方面，是发挥移动设备灵活机动的特点，通过定位突出事件，实现快速处置的目标。
静态防控网：借助模式识别、射频感知等技术，以城市道路网为依托，通过人脸识别、智慧监控设备，实现重点部位可疑布控人员及车辆的有效识别和布控预警。
静态防控网，区别于动态防控网的机动灵活，更多的是注重人员和车辆的信息提取。通过部署车辆卡口、微卡口、人员卡口等设备，将车辆、人员等相关属性提取转化成文字数据，便于后期快速查找和分析碰撞。车辆卡口的建设已经非常普及，但是标准卡口建设成本高，施工难度大，安装要求高，难于大面积部署。因此，既能提取车辆信息，又可以作为治安监控摄像机应用的微卡口，在城市监控系统前端中可以广泛部署。对于人员，可以在火车检票口、机场、商场、医院出入口等部署人员卡口系统，实时自动提取人体面部及体貌特征信息，比如分析年龄段、身高、性别、是否戴眼镜等结构化信息。
以立体化防控网为建设理念，在完善了前端采集网络以后，可以极大地丰富采集海量基础数据的手段，接下来就需要回归到平安城市视频监控系统建设的核心问题上来——如何真正把数据用起来。
二、构建视频解析中心，夯实视频大数据基础
城市视频监控系统是一套“感、存、知、用”垂直分布的系统，在完善了前端立体化防控网络之后，首先需要面对的就是海量异构数据的存储问题。以一个中等城市为例，3万路高清视频30天的视频存储容量就可以达到36PB，8千个卡口一年的过车数据则会达到惊人的80亿条。这就需要城市视频监控系统，能高并发、高可靠地对以上数据进存储。其次，是数据的应用问题，要把存储系统存储的大量底层基础数据，真正应用到公安的实际业务中，需要一个数据清洗、解析、提取、分析的过程，而这一系列过程均需要计算机来完成，因此只有将视频数据转换为计算机系统能识别的数据，才能真正将数据为我所用。
视频解析中心是指通过对数据的结构化处理，完成价值信息的提取，通过对结构化数据的深度挖掘和碰撞分析，获得结果，并提供给业务应用系统进行深度应用。可见，视频解析中心，在前端和中心应用之间起到的是承上启下的作用，是系统建设的核心。
视频解析中心由视频云分析、有价值数据存储和大数据平台三部分组成，和共享联网平台、视频云存储系统之间有数据交互过程。
视频云分析是在云计算和分布式计算概念上延伸和发展出来的、专门用于视频分析领域的技术，是指通过集群技术、分布式技术、虚拟化技术、网络技术等多方面技术，将一些并行计算框架与大量视频分析算法集合起来协同工作，共同完成对视频的分析工作，对外提供分析成果物的一个系统。视频云分析可以被认为是基于智能算法库并结合了分布式计算引擎的一个云系统，其主要工作是视频结构化，提取视频图像中的人、车、物等特征信息。
有价值数据存储用于存储视频监控设备智能自动结构化抽取或视频专网业务应用平台中通过采集和标注的视频片段、图像、索引、标签、视频结构化描述信息等内容的数据库。
大数据分析应用基于大数据技术构建的数据分析平台，处理结构化及半结构化数据，提供的数据检索、分析、挖掘、统计服务，向业务系统提供相应的功能和技术支撑。
三、丰富视频应用模型，提高实战应用水平
通过建设完善的前端立体化防控网络、构建基于智能视频分析技术、大数据技术，分布式、集群化、可扩展的视频解析中心，城市视频监控系统完成了从数据采集、到汇聚存储、到结构化、到更进一步的数据比对碰撞、深度挖掘的全过程。
通过解析中心的建设，结构化的数据形成一个巨大的资源池，有了数据的驱动，应用将变得随心所欲。哪些区域案事件多发、什么时段案事件多发……通过数据的分析，治安巡逻变的更加有针对性；通过**的部分特征，全系统的搜索将变得更加容易，排查的效率将更高，通过数据之间的碰撞比对，**的行动轨迹、落脚点、关联人信息将无所遁形，刑侦工作将变得更加；当解析中心的结构化数据体量越来越大，类似电影中的分析预测将变为现实，当罪犯还没开始*，警察已经出现在他的面前。
这就是解析中心的魅力，它让视频数据充满活力。
四、全天候智能化运维强
当然，随着城市监控系统的规模越来越大，数量庞大、种类繁多的视频设备给管理工作将带来巨大的挑战。
构建集中化、主动化、智能化的视频运维管理系统，势在必行。通过对城市监控系统数量庞大、种类繁多的前端摄像机、编解码设备、视频综合矩阵、视频服务等视频及卡口设备进行自动化管理，建设统一的智能视频运维管理平台，提供智能化的运维手段，实现视频设备运行状态实时监测、视频质量情况智能诊断、设备故障事件时间主动告知，并能够及时、准确分析和定位故障根源，实现运维管理效率和服务管理质量的同步提升。同时，建立规范化的运维管理机制、可量化的运维考核机制，保障平安城市视频监控系统、稳定运行。
结束语：
城市监控系统是社会立体化防控系统中的重要环节，监控系统的立体化建设将成为趋势。通过构建动态、静态相结合，空中、地面相结合的前端立体化防控网络，配合解析中心强大的数据提取、分析、碰撞技术，整个城市的视频应用将变得越来越智能。