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高新興：新常態(tài)下公安圖偵實(shí)戰(zhàn)面臨全新挑戰(zhàn)

時(shí)間:2016-06-01 11:03:03 來(lái)源:深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì) 作者:高新興

　　【智慧安防網(wǎng)訊】隨著全國(guó)各地平安城市建設(shè)進(jìn)程的加快，城市中建設(shè)的視頻監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)量呈指數(shù)級(jí)別持續(xù)快速增加，北京、上海兩市的攝像機(jī)數(shù)量均已經(jīng)超過(guò)100萬(wàn)級(jí)，深圳市的攝像頭分布密度均更是達(dá)到了每平方公里205個(gè)，大量的攝像機(jī)對(duì)城市的各個(gè)角落、各條道路都進(jìn)行了實(shí)時(shí)的視頻采集。由此帶來(lái)兩方面的挑戰(zhàn)，首先，傳統(tǒng)的采用“人盯屏”的方式進(jìn)行人海監(jiān)控戰(zhàn)術(shù)，將會(huì)耗費(fèi)大量的人力物力且效率低下；其次，每路高清攝像機(jī)每個(gè)月存儲(chǔ)的視頻數(shù)據(jù)已達(dá)PB級(jí)，快速搜索某時(shí)間或某些特征的視頻段時(shí)，這個(gè)看似簡(jiǎn)單的想法，操作起來(lái)卻猶如大海撈針。
　　
　　視頻數(shù)據(jù)記錄的主要是一系列像素的數(shù)字化信息，包含亮度、色度、飽和度等信息，是基于非語(yǔ)義化內(nèi)容的數(shù)據(jù)，雖然信息量非常龐大，但是計(jì)算機(jī)無(wú)法理解其包含的內(nèi)容和所表達(dá)的語(yǔ)義。公安案件偵查過(guò)程中，能夠獲取到的線索信息往往都是碎片化、不完整的，例如需要檢索案件現(xiàn)場(chǎng)周圍多個(gè)攝像頭相關(guān)的視頻數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的一位穿紅上衣、黑褲子的中年男子，或者要檢索經(jīng)過(guò)某十字路口車牌號(hào)碼為58結(jié)尾的黑色奧迪車等等，遇到這些場(chǎng)景，如果采用傳統(tǒng)的回看錄像的方式，耗時(shí)費(fèi)力。有沒(méi)有一種類似谷歌或百度搜索引擎的技術(shù)，可以通過(guò)輸入文本化的信息作為條件，就可以對(duì)海量的視頻內(nèi)容進(jìn)行快速檢索，方便案件偵查人員快速獲取視圖情報(bào)？基于圖像智能分析技術(shù)的積累，視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
　　
　　基于視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)建立公安圖偵大數(shù)據(jù)
　　
　　“視頻結(jié)構(gòu)化”其實(shí)就是一種視頻內(nèi)容信息提取的技術(shù)，通過(guò)該技術(shù)可以在堆積如山的海量視頻中，就像搜索引擎一樣直接輸入人、車、物的特征信息就能在7×24小時(shí)錄像里面搜索到符合這個(gè)特征的目標(biāo)和與之對(duì)應(yīng)的所有視頻，突破視頻大數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸。從技術(shù)上來(lái)講，視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)是對(duì)視頻內(nèi)容按語(yǔ)義關(guān)系，采用時(shí)空分割、特征提取、目標(biāo)識(shí)別等手段，按標(biāo)準(zhǔn)將視頻內(nèi)容組織成可供計(jì)算機(jī)和人理解的文本信息的技術(shù)。通過(guò)該技術(shù)，系統(tǒng)可以從海量數(shù)據(jù)中對(duì)視頻多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，提取視頻圖像中運(yùn)動(dòng)的人、車、物和空間坐標(biāo)以及靜態(tài)背景等信息，并通過(guò)視頻結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行分析、比對(duì)、碰撞，提煉更有價(jià)值的視頻信息或者情報(bào)。
　　
　　要實(shí)現(xiàn)視頻大數(shù)據(jù)應(yīng)用，就必須為視頻圖像中的目標(biāo)和事件貼上屬性的語(yǔ)義化標(biāo)簽，也就是視頻結(jié)構(gòu)化描述的過(guò)程。視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)是高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展方向，其核心是智能視頻分析算法，做到自動(dòng)把視頻中的特征提取出來(lái)并貼上標(biāo)簽后入庫(kù)，大量的標(biāo)簽信息記錄存儲(chǔ)下來(lái)后，形成可語(yǔ)義化檢索的視頻大數(shù)據(jù)。只要這樣，才能實(shí)現(xiàn)海量視頻的快速查詢和碰撞研判。結(jié)合大數(shù)據(jù)檢索數(shù)據(jù)，更可以實(shí)現(xiàn)十億級(jí)數(shù)據(jù)的秒級(jí)響應(yīng)，可大大提升公安有案件偵查過(guò)程中檢索視頻資源的效率。
　　
　　高新興視頻結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)流程
　　
　　分析視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并進(jìn)行“智能標(biāo)簽”
　　
　　視頻大數(shù)據(jù)的搜索與挖掘以人們關(guān)注的視頻內(nèi)容為主。但是，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控內(nèi)容除了時(shí)間和空間的屬性外，并沒(méi)有其他的標(biāo)簽。視頻監(jiān)控圖像從數(shù)據(jù)到信息，結(jié)構(gòu)化是關(guān)鍵，須為視頻圖像中關(guān)注的信息（人、車、物、事件等）貼上智能標(biāo)簽。一張普通的圖片，不同的人能夠不同的角度可以獲取到不同的信息，因此如何按照標(biāo)準(zhǔn)、從最少的維度通過(guò)計(jì)算機(jī)去描述該畫面，將非結(jié)構(gòu)化的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化的信息是至關(guān)重要的。視頻目標(biāo)的標(biāo)簽越準(zhǔn)確，檢索則越準(zhǔn)確；反之，視頻目標(biāo)的標(biāo)簽失準(zhǔn)，定位就越模糊，甚至無(wú)法定位。
　　
　　為了解決視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化描述，高新興采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將場(chǎng)景中背景和目標(biāo)分離，按標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)視頻圖像的摘要、分析、識(shí)別、處理、比對(duì)等智能應(yīng)用功能，實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容特征的自動(dòng)理解、智能識(shí)別和自動(dòng)定位，并對(duì)異常行為視頻自動(dòng)預(yù)警、將視頻非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述存儲(chǔ)，提高視頻系統(tǒng)應(yīng)用效能。
　　
　　高新興視頻結(jié)構(gòu)化的信息提取技術(shù)
　　
　　高新興視頻監(jiān)控運(yùn)動(dòng)目標(biāo)結(jié)構(gòu)化描述主要應(yīng)用的技術(shù)如下：
　　
　　1.人員的特征提取與識(shí)別
　　
　　a)人臉檢測(cè)與識(shí)別
　　
　　基于各種場(chǎng)景的監(jiān)控視頻圖像，從實(shí)時(shí)視頻中檢測(cè)并識(shí)別人臉信息，將人臉特征按標(biāo)準(zhǔn)提取并存儲(chǔ)到人臉特征庫(kù)中，并將抓拍到的人臉信息與選定的人臉庫(kù)中的特征庫(kù)實(shí)時(shí)比對(duì)，找出人員信息。
　　
　　b)行人檢測(cè)與特征識(shí)別
　　
　　在實(shí)時(shí)視頻中，對(duì)監(jiān)控環(huán)境進(jìn)行行人目標(biāo)的檢測(cè)，并根據(jù)圖像序列數(shù)據(jù)按標(biāo)準(zhǔn)提取分析出行人的性別、年齡段屬性、衣著顏色等特征信息。
　　
　　2.車輛特征提取與識(shí)別
　　
　　針對(duì)交通管理的海量數(shù)據(jù)處理需求，智能交通系統(tǒng)除了實(shí)現(xiàn)大量抓拍圖片、車輛數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和快速存儲(chǔ)，還需要將各類多媒體數(shù)據(jù)和車輛特征信息合二為一，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)車輛進(jìn)行多條件檢索定位，并進(jìn)行比對(duì)報(bào)警。為了實(shí)現(xiàn)交通監(jiān)控領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析和處理，需要通過(guò)視頻內(nèi)容進(jìn)行智能分析，記錄車牌、車身顏色、車型、車標(biāo)、方向、駕駛?cè)藛T照片以及駕駛?cè)藛T是否系安全帶、打電話等安全駕駛信息。
　　
　　a)車輛檢測(cè)
　　
　　對(duì)視頻攝像頭監(jiān)控道路范圍內(nèi)的過(guò)往車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤，并自動(dòng)抓拍、記錄車輛的特征圖像、過(guò)往時(shí)間、車速等信息。
　　
　　b)車牌識(shí)別
　　
　　基于視頻圖像的車牌識(shí)別技術(shù)，主要就是應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)視頻圖像中存在的車牌進(jìn)行自動(dòng)車牌定位、分割字符、提取特征，并最后識(shí)別出車牌號(hào)碼的技術(shù)。車牌識(shí)別技術(shù)的核心包括車牌定位算法、字符分割算法和字符識(shí)別算法等部分。
　　
　　c)車身顏色識(shí)別
　　
　　基于視頻圖像的車身顏色識(shí)別，就是對(duì)檢測(cè)到的車輛圖像進(jìn)行定位、抽取出車身的區(qū)域，并進(jìn)行顏色分析和判斷識(shí)別。車身顏色識(shí)別包含對(duì)汽車車身位置的定位、視頻圖像的亮度分析、顏色校正和判斷識(shí)別等處理。
　　
　　d)車型識(shí)別
　　
　　車型識(shí)別主要是根據(jù)車牌檢測(cè)與識(shí)別結(jié)果，分析車輛的大小、輪廓特征等信息，從而判斷出車輛的類型信息。
　　
　　e)車標(biāo)識(shí)別
　　
　　車標(biāo)識(shí)別就是在車牌定位的基礎(chǔ)上，檢測(cè)定位出車標(biāo)的圖像區(qū)域，并提取圖像區(qū)域的形狀、大小尺寸等信息，從而分析識(shí)別出汽車的廠家類型信息。
　　
　　f)駕駛?cè)藛T信息提取
　　
　　針對(duì)交通監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行二次結(jié)構(gòu)化，處理采集的圖片，從圖片中提取出駕駛?cè)藛T的照片或者根據(jù)顏色、紋理等特征記錄駕駛?cè)藛T是否系安全帶等。
　　
　　3.事件結(jié)構(gòu)化
　　
　　視頻分析能夠發(fā)現(xiàn)監(jiān)控區(qū)域中運(yùn)動(dòng)的物體，并對(duì)這些目標(biāo)進(jìn)行記錄。除此之外，還可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求，對(duì)視頻圖像中異常行為或者特定行為進(jìn)行事件的結(jié)構(gòu)化。
　　
　　行為分析類：異常奔跑、滯留徘徊、激烈運(yùn)動(dòng)、人群聚集、物品丟失以及物品遺留等異常事件。
　　
　　周界防范類：?jiǎn)蜗蚩缇€、雙向跨線、翻越欄桿、進(jìn)出禁區(qū)、區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)以及區(qū)域內(nèi)消失等事件。
　　
　　4.視頻大數(shù)據(jù)的快速檢索與匹配
　　
　　視頻大數(shù)據(jù)搜索是針對(duì)視頻圖像中所有已經(jīng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述的目標(biāo)或者事件信息進(jìn)行全文檢索，將目標(biāo)出現(xiàn)的時(shí)間、地點(diǎn)（背景信息）以及目標(biāo)特征作為條件對(duì)目標(biāo)進(jìn)行查找。通過(guò)查詢結(jié)果可快速了解目標(biāo)的相關(guān)信息，并且回溯原始視頻進(jìn)行查看。
　　
　　對(duì)人員檢索，除了“人”這個(gè)關(guān)鍵索引之外，還可以檢索衣服、褲子顏色，性別、年齡、膚色、體型高矮胖瘦等特征屬性。人員檢索如圖所示：
　　
　　基于人員特征的人員快速匹配
　　
　　對(duì)于車輛檢索，除了車輛目標(biāo)出現(xiàn)的時(shí)間以及地點(diǎn)信息以外，車輛檢索條件還包括：車牌號(hào)碼、車牌類型、車牌顏色、車輛類型、車輛品牌、車身顏色、運(yùn)動(dòng)方向、駕駛?cè)藛T照片、駕駛行為（是否違章）等。車輛檢索如圖所示：
　　
　　基于車輛特征的車輛快速匹配
　　
　　通過(guò)分布式搜索引擎，打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)條件下查詢速度的瓶頸，可支持10億級(jí)過(guò)車數(shù)據(jù)秒級(jí)快速查詢，提高監(jiān)看人員從視頻中提取線索和證據(jù)的效率和精度。
　　
　　大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算保駕護(hù)航
　　
　　為了支撐爆炸性增長(zhǎng)的各類安防監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的管理與應(yīng)用，運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、數(shù)據(jù)交換技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行視頻大數(shù)據(jù)的處理和分析，在此基礎(chǔ)上提供適合視頻大數(shù)據(jù)搜索、挖掘和管理服務(wù)，海量視頻數(shù)據(jù)的檢索不再是大海撈針。
　　
　　基于視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，通過(guò)視頻內(nèi)容分析和模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤、目標(biāo)檢測(cè)、人/車輛特征提取和人臉比對(duì)等視頻結(jié)構(gòu)化描述和圖形圖像處理技術(shù)，為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化描述及信息化管理提供“智能的大腦”。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是視頻大數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)的“心臟”，具有分布式、統(tǒng)一存儲(chǔ)、統(tǒng)一訪問(wèn)、動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的特點(diǎn)，用于匯集視頻智能處理的視頻摘要、視頻片段、抓圖、特征數(shù)據(jù)、空間坐標(biāo)以及案事件等大數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)視頻大數(shù)據(jù)的綜合利用，視頻大數(shù)據(jù)的搜索和挖掘成為囊中取物。助力公安圖偵實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)效率上升到全新的臺(tái)階。
　　
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