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　　【安防展览网 视点跟踪】随着物联网产业上升到国家战略的高度，物联网技术逐渐深入到工业、交通、医疗等行业，呈现出跨界融合、集成创新和规模化发展的产业特点。5G时代到来，铺就了万物互联，世界信息与交互的大动脉，填平数据鸿沟。物联网产业生态已初具规模，并与AI和5G组合，在广阔的领域赋能各大产业，呈现出井喷发展的蓬勃生机。
 

　　如何撬动万亿级规模的物联网市场，是各大企业在奋勇前进中思考的问题。正值产业变革转型之际，11月27日，由慧聪物联网、慧聪安防网、慧聪电子网慧聪智能家居网联合主办的“2019中国物联网产业大会暨品牌盛会”在杭州盛大举办，为中国物联网产业发展聚集各类优势资源，助推企业转型升级，推动产业融合发展。
 

　　四大资深网站强强联合打造跨界融合盛会，链接物联网全产业上下游，汇聚物联网产业重磅嘉宾，开展了精彩的主题演讲。
 

　　会上，中国矿业大学(北京)信息与电子工程系教授，博导，王汝琳教授对雪亮工程、智慧安防建设，大数据技术的融合发表了以《大数据促进智慧安防建设》为主题的演讲，清晰阐述了雪亮工程的建设任务及大数据对智慧安防建设的重要意义。以下为慧聪物联网在不改变原意下精编的演讲实录：
 

王汝琳教授
 

　　各位下午好！我与大家交流的题目是《大数据促进智慧安防建设》，我主要讲两个问题，第一个是智慧安防-雪亮工程建设，因为雪亮工程建设已经是第三个年头，第一批、第二批试点都拿到了国家的补助，现在雪亮工程开始普及，各省都在做。第二个是讨论一下大数据促进智慧安防建设。
 

　　一、智慧安防-雪亮工程建设
 

　　2018年中央1号文件提出来要建设智慧平安城市，推进农村雪亮工程建设，雪亮工程建设实际不仅仅是农村，现在城市也叫雪亮工程建设。雪亮工程建设实际上是一个简称，它的正式名字是公共安防视频监控系统建设与联网应用工程，因为名字稍微长了一点，就简称“雪亮工程”，这是它的来源。
 

　　雪亮工程主要是三大任务：
 

　　1、进一步扩大覆盖面，解决后一公里的问题。扩大覆盖面有城市的部分，有农村的部分。城市主要是要把小区的门禁、停车场和视频监控，与平安城市、天网工程建设的派出所、街道办事处的视频监控系统联网。然后，城市的城乡结合部，要实现全覆盖。以前开展的*平安城市建设，或者视频监控系统建设，一般只是做到了县，县以下是不做视频监控系统的。经过七八年的努力，五年前我们实现了全国大联网，县一级、市一级、省一级，一直连到公安部，在公安部建设了全国的视频监控指挥中心。这次雪亮工程建设，要把视频监控系统进一步往农村的基层扩张，就是要做乡镇的视频监控系统和村的视频监控系统，第一步首先要做到行政村的视频监控系统。这是第一个，扩大覆盖范围。
 

　　2、我们要实现全国视频监控系统资源的大联网，*的一类视频监控点，政府各委办局相关的视频监控点，我们叫二类视频监控点，然后社会上各行各业，比如我们学校，北京有120多路的视频监控前端，90%是为教学科研服务的，我们两三个班以上的到阶梯教室都有视频监控，主要是为了教学质量。像医院、文博、金融、旅游等等，这些视频监控叫三类视频监控点。这次的任务是要实现全国视频监控系统资源大联网，一类二类三类监控系统要实现大联网。
 

　　3、以前中央综治委、综治办是没有视频监控系统的，主要是两路高保真的视频监控电话系统，然后是网上的舆情控制。这次雪亮工程要建设综治的五级中心，各省都要建省、市、县、乡镇、村的视频监控中心。
 

　　视频监控是公共安全有效的手段，当前建设重点是扩大覆盖面、大联网、综治中心建设，对于成千上万的视频前端真正的视频海量数据，要进行有效的应用，所以我们提出来视频图象的智能分析。这个量有多大？可能比较熟悉的同志都知道了，2017年年末的统计，*是上千万前端。二类三类的信息点大概是一类信息点的1-2个数量级那么多，所以是真正的海量。这么多视频监控图象要做到有效利用，要进行视频图象的智能分析。开展视频图象智能分析的研究和应用，现在有很多公司做出了很多有成效的工作了。
 

　　我给大家稍微回顾一下我们现在社会治安情况的现状，在公安部，因为我是1995年回国以后参加了视频监控系统建设的工作，参加过很多会。现在我国的安防形势可以用一句话来总结一下，我国当前是处于改革开放深入发展的阶段，各种社会矛盾集中爆发，随着改革开放的深入发展，体制机制的进一步推进改革，我们公共安防、社会治理的任务是很艰巨的，对比这个艰巨的任务，我们的警力感到严重不足。
 

　　正因为这样，我们在人防，实体防护和智防中，要特别提倡技术防护，提高我们智能防护的能力，向科技要警力。
 

　　现在主要的问题有哪些呢？上午讲了一些高科技的东西，我们看看实际在公安接警、出警中，我们在平安城市建设、雪亮工程建设，和南方地区的天网工程建设，取得很大成绩，为保一方平安做出很大贡献。
 

　　目前存在的主要的问题是在恶劣条件下图象不清，事前感知很弱。各种图象分析，只要图象是不清楚的时候，都没有用。比如说人脸识别，人脸识别现在做得很多了，有很多产品，但实际上人脸识别只是处在这个技术发展的初期。人脸识别有很多条件，如果不满足条件，它的效果是不好，准确率、误判率，都会成问题。哪些条件呢？至少有四个大的条件，第一是照度，第二是目标行进的速度，第三是目标与摄像机轴线的偏差，第四是在这一帧图象里人脸的粒度，目前我们可能做到一帧图象200个人脸勉强可以识别的，实际上还有很大的发展空间。
 

　　在视频监控系统的建设中，因为视频监控系统是我们智慧安防主要的手段，在实践中发现还有不少问题。其中视频前端的应用应该考虑不同的应用场景，在不同的应用场景下功能不一样，所以所谓的应用场景定义前端，现在又有华为提出来的软件定义前端，芯片、硬件定义前端。实际上这些概念，都是要适应不同的应用场景下选择不同的摄像机是场景定义前端。对同一个摄像机优化，摄像机的配置是软件定义前端。这是两个概念。第二视频监控系统的运维过程中，发现基层的运维能力很弱，这主要是运维水平低，应急综合运维、支撑平台不足。第三是对于偏远、孤立的地点，要很好地探索用无线覆盖实现视频图象的传输，上午讲了5G，就是一个主要的技术手段。
 

　　二、大数据促进智慧安防的发展
 

　　我们先看一下我们对视频监控系统或者是公共安防系统，已经发展了20几年，大量的做平安城市，从3111工程，22个试点城市，到平安城市，雪亮工程，已经发展了20多年，我们还有提高的空间。视频监控系统，实际上是前端信息采集、传输、处理、显示、应用、存储的过程，这个过程如果站高看就是一个信息系统，信息系统就是采集、传输、显示、处理、存储。从另一个角度，它实际上是一个自动控制系统，整个公共安防系统，我们以视频监控系统为例，视频监控系统本身就是一个多参数、非线性、时变自动控制系统。
 

　　实际我们整个智慧安防系统，应该理解为多参数、非线性、时变自动控制系统，这个系统是双闭环或者多闭环的，我们前端信息采集，主要是视频信息采集，现在提出来了有多种信息采集，除了视频信息以外还有音频、振动、红外，还有很多，起码我们可以提出来七八种。另外是我们要建立公共安防的大情报系统，将来可能会起很大的作用。
 

　　视频前端进行处理之后，可以把处理的结果或者一些需要后台支持进一步处理的结果传到后端，就是传到综合信息处理平台，在这个平台上，就可以进行处理、显示、存储。
 

　　公安视频监控系统的输出是监控违法、违规、违纪的人、车、物和组织，任何一个接警、处警的过程都是这么一个过程。这个过程要迭代上升，精准化，可以按照至少两类反馈来实现。第一个是主反馈回路，是根据政策、策略的变更来修改。第二个是技术进步，算法更精、算力更强大，我们的迭代过程更优化，这样就可以获得更好的结果。
 

　　大数据应用可以凝练为建设五个主要工程的建设，当然首先是统筹工程，如果没有主要领导支持，大数据统筹是做不成的。第二个是筑基工程，要建设统一云平台，统一数据中心。第三是融通工程，公安的融通工程，一定要做到安防信息的互联、互通、共享，要进行统一的交换。第四个是算力工程，要在云计算的基础上实现整个算力的统筹安排和调度，AI算力的统筹安排。第五个是安全工程，统一安全管理，安防工程大家比较熟了，等保、分保，现在的安全可靠。
 

　　稍微展开一点基础应用，统一的云平台有多少重点呢？第一是要一体化的云的建设，虚拟机的建设，云存储的建设，统一的安全建设。整个建设工作通过统一规划以后，要进行分步实施。通道问题，登陆验证问题，这些等保、分保规范里面都有的。然后加强管理，无论是私有云、公有云、专有云等等，统一管理，云本身的运维，还有数据的迁移等等。
 

　　融通工程主要要做的，大数据中心、各警种、各业务系统的数据，各种感知数据、街道派出所，小区，工业园区等的视频监控数据要接入，归类，实现智慧安防大数据的融通。
 

　　还有数据的治理，我们取得了很多数据，通过数据治理，获得有用的数据。在整个数据治理过程中，要通过不断的迭代，使我们的数据更精准、更规范，更好使用。我这儿给出一个数据治理的自动迭代，也是双闭环，需求和有用场景的闭环，从算法、技术进步形成的闭环。
 

　　算力工程也是我们公安智慧安防建设里面非常重要的，因为现在算法越来越复杂，前端越来越多，应用场景越来越复杂，所以我们算力也要进行统一的调配。包括人工智能、物联网、算力工具集、决策支撑和图象分析需要的算力，都要进行统一规划和调配。
 

　　后我要讲一下大数据与业务流程、管理流程结合的问题。在大数据应用过程中，例如很多省市区智慧安防建设中，都发现大数据分析结果如果不跟业务流程结合，如果不跟我们现行的管理流程结合，实际上是没用的，或者基本上没用。不少地区的大数据应用效果不好，都是卡在流程上。以前我们的传统业务流程是各个业务系统自上而下的流程，这个流程在大数据的应用中间，受到很大的阻碍。过渡到大数据以后，是大数据中心统一治理过的数据，发到各个部门，这个时候要进行流程再造，不能按照传统的业务系统走流程，而要用大数据中心治理过的数据，实现体制机制的变更和流程再造，这样大数据才能用得上。
 

　　我就举一个简单的例子，可能比较说明问题，就是实有人口查找和核实。传统的实有人口核实通常靠片警各个单元去查人口落实，用大数据以后就不需要这样做了，第一步是我们要把人和住宅地址与人关联，要建立起来以房管人，建立标准地址库，包括有社会机构地址、常住人口地址、社区警务系统地址、历史演变地址，这些都要归类归集。
 

　　按大数据分析的要求，我们还有九个维度的数据需要。首先水、电、气，然后加上物流，再加上wifi状况，然后再加上购物、门禁、社保，还有通信数据。
 

　　如果把这九个维度都编到大数据的数据库里面，结合我们原有的基础住房数据，可以辨别，涉恐的、涉毒的、传销的等等的异常数据状况。
 

　　通过这样多维度的大数据分析，就可以真正做到以防管人，可以把全域数据、房屋数据、异常数据、任务数据等等实时关联起来，通过图形化处理以后，能够在图形上显示。可以把原来的每户落实查找的方法，变成有问题了才去核实。这是已经有成功应用案例的大数据应用例子。
 

　　这个例子很典型，用九个维度的数据实现大数据分析，把我们原来的经验警务变成数据说话、智能决策的智慧警务。
 

　　由于时间关系，我就分享到这里，谢谢各位！