大数据催化 安防行业视频结构化趋势明显

• 2018/01/10

经过十多年的平安城市建设，中国已经成为全世界最大的安防市场。其中视频监控作为安防系统中不可或缺的重要组成，正日益发挥更加重要的作用，比如"图像侦查"已经成为刑侦、技侦、网侦之外的公安部门第四大技防手段。遍布城市大街小巷的摄像头，每天都会产生大量视频资料数据，不仅为社会治安稳定发挥作用，也为智慧城市和物联感知提供信息支撑，但这些图像资料如何能够被用户快速消化使用，成为更有价值的情报数据呢？

随着平安城市及智慧城市建设的推进，目前新建监控项目已基本实现高清化，传统的模拟监控正逐步更新换代，随着建设规模的逐步扩大，将带来存储成本的大幅增长。同时，各地的视频监控联网共享等相关项目已开展多年，随着人工智能、云计算、大数据技术的兴起，平安城市应用正逐步向警务云、大数据应用等方向转变。而高清监控视频信息作为公安最重要的数据资源之一，目前还仅停留在事后查看的层面，没有被充分利用起来。以视频数据为核心的安防监控体系，每天都产生了海量的数据，让用户从这些数据中寻找线索，不亚于大海捞针。人工的数据回溯，不仅占用了大量的人力、物力和时间，同时由于个人能力的差异也会导致针对视频的认知偏差。例如道路监控仅针对卡口实现了主干道的车辆识别，覆盖面有限，其他活动目标及特征无法获取,大多依靠人工进行收集和处理，难以结合多种时空交叉数据进行快速检索和研判比对。因此，智能化已经成为行业发展趋势的共识，智能化就是自动把视频图像里面的内容和目标变成结构化数据。而深度学习等技术的成熟，使得由人工智能来自动消化海量监控视频数据成为可能。目前，人工智能已经逐步渗透到安防行业，最终将会把以视频网络为核心的安防产业，重塑为以结构化数据为核心，以精确情报生产为目标的智慧物联网产业。以平安城市为例，针对道路监控视频特别是简易卡口等相对标准的视频进行实时结构化分析和大数据应用，将是未来平安城市建设的一个重要方向。

基于视频结构化的大数据分析

在安防监控系统中，摄像头和录像机产生海量视频，当人工智能把图像资料转变成结构化数据后，会产生一个新的结构化数据的海洋，数据量仍旧非常庞大。如果结构化数据没有经过很好的挖掘，也不是有意义的情报。而具备时间和空间属性的结构化数据可以使用数学模型的手段进行挖掘，得到的线索信息就会帮助用户分析目标的行为，这在公安部门叫做技战法。比如一些比较简单地筛选类模型：车辆稽查布控--检测到一辆车的车牌号码是一个嫌疑犯车牌号时，平台会立刻预警；人员黑名单--系统布控了一张逃犯的照片，当在某个地铁站的摄像头里发现一个人长相相似时，平台也会立刻报警。还有一些比较复杂的研判类模型：车辆频繁夜出--某些车辆经常在夜间出行，白天几乎不动，这类行为如果排除了正当职业，就属于嫌疑行为；黄牛党--某些人经常在医院或体育馆门口徘徊出入，如果过一定频次，就有嫌疑。

可以看到，当海量视频图像变成了结构化数据以后，可以为不同行业和不同场景提供丰富有效的数据挖掘应用。