浅析公共安全视频监控大数据融合应用

颜培超

摘要：公共安全视频监控技术随着计算机、存储、网络等技术的发展而快速发展，云计算技术带来了算力的提升，与大数据技术一起为公共安全视频监控领域的实战应用插上了腾飞的翅膀。随着整个社会安防视频监控规模的不断增大，公共安全视频监控资源的大数据融合应用正逐步成为安防行业信息化发展的重点。

关键词：视频监控;数据融合;云计算;大数据

中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）09-0030-02

0 引言

当前，公共场所的视频监控绝大部分是由公安部门建设的，承担着维护社会治安、反恐维稳和打击犯罪的重要任务。除此之外，其他政府部门和一些社会单位，从自身业务的监测和预警等目的出发，也建设了一定规模的视频监控系统。公安部门和非公安部门视频监控资源的大数据融合应用，然后按照分级、分权限开放、共享，不仅能够降低整个社会的安防系统建设成本，节约社会资源，也能大幅提升视频监控资源的有效利用和社会治安工作效率。本文主要是基于当前公共安全视频监控系统资源的应用现状和需求的分析，探讨人像、车辆以及其他警种数据资源的融合应用，进一步提高公安机关维护社会治安，打击犯罪技术水平。

1 公共安全视频监控大数据融合应用需求

社会公共场所视频监控资源主要包括车辆和人像的视频和图像信息，这些前端视频和图像信息经传输网络传回后端大数据平台，经过数据清洗、计算和分析，实现车牌识别、人脸识别等实战应用功能。但是，由于目前人像数据、车辆数据以及其他警种数据的关联融合应用程度较低，导致公安机关在侦查办案时，会因为犯罪嫌疑人对车牌或面部的故意遮挡等反侦察手段，而无法形成全面有效的证据对犯罪嫌疑人进行指控，还会因无法全面刻画目标嫌疑人，造成预警不及时，从而降低了办案效率。因此，建设公共安全视频监控的大数据融合联动应用系统，实现人像、车辆以及其他警种数据的自动关联、融合分析，就变得尤为迫切和必要。

2 公共安全视频监控大数据融合应用系统

2.1 融合思路

以公安机关实战应用为目的，结合智能化技术，充分挖掘视频监控系统在“事前、事中、事后”的预警、跟踪、证据摸排和锁定等功能，将视频监控系统的作用在实战中发扬光大。

通过大数据融合联动应用系统的建设，实现公安机关和其他行业部门等监控资源跨地区、跨部门、跨网络、多业务的全方位融合分析和联动应用。

2.2 融合平台系统架构

公共安全视频监控资源的大数据融合应用平台的整体架构可以采用双网双平台架构，大数据融合联动应用平台部署于公安信息网内，融人像和车辆大数据资源，并与其他警种系统或平台对接，实现多警种数据融合。在公安视频专网内的视频监控平台负责前端视频监控设备的接入、存储和转发功能，人像和车辆大数据平台负责人像和车辆的大数据解析、计算等处理工作。

2.3 融合平台系统性能

对于一个中等规模的区县级公共安全视频监控资源的大数据融合应用平台需具备的主要系统性能指标如下：（1）系统应支持不低于5亿条数据管理。（2）系统可以实现单条件查询秒级响应。（3）系统应保证多条件查询在5秒内响应。（4）系统应满足千万级以上的数据管理。（5）系统可实现不少于个200用户并发。（6）系统可实现单用户200个并发应用连接。（7）系统还应支持用户管理功能和角色管理功能。（8）系统应支持常用数据字典的维护功能。

2.4 融合平台应用功能

视频和图像资源的大数据融合应用是对各类孤立数据资源整合与关联，是视频监控系统的实战应用功能的深化和提升。根据公安视图侦查业务需求，可以针对价值视频和图像进行采集、分析、研判和识别的智能化应用，并通过对车辆、人脸和多警种数据的智能化计算、分析、融合与联动，实现如下实战应用功能。

2.4.1 案事件库管理

案事件库的管理主要包括对前端设备所采集的，经过分析研判后的视频和图像信息进行分析和应用，管理里发布的案件证据，并对大量的案件证据的研判信息进行比对碰撞，通过串并关联分析，从而建立案事件卷宗之间的关联关系。

对于海量的案事件相关的人、车、物等要素信息，经过数据清洗、分析和处理，进行大数据的关联、分析、比对、碰撞分析，从而得到案事件相关的侦查线索和犯罪证据。

案事件库的管理还可以实现案件的新建、修改、删除、查看等功能，以及基于案件信息的检索、串并案等功能。对发现的涉案嫌疑人，平台可以建立视图库。

2.4.2 信息关联查询检索

关联查询是指系统根据相关属性定位出人员的位置信息，或者根据人员位置信息查询相关属性，还可以通过案事件的关联字段，关联查询其他业务子系统的信息，如可以关联查询交通违章肇事信息、驾驶员信息、案件信息、在逃人员信息等。

平台支持全文检索和以图搜图的检索;支持人体、人脸、车辆的属性等关联查询和上传图片检测对应目标;支持无线终端MAC与人脸、车辆身份和热点位置等关联查询。

2.4.3 数据融合应用

（1）重点人员实时预警和布控功能。在地图上实时展现人脸、车辆等的报警数据和预警数量;报警详情包含人员的关联车辆、轨迹追踪和驾乘关系，并支持人车的以图搜图和布控关联信息。（2）车辆布控功能。根据车牌、车辆图片或名单库建立车辆布控任务并配置客户端和短信联动，可以撤控、导出、审核等操作。（3）人脸布控功能。根据名单库、单人脸或驾乘人员建立人脸布控任务并配置客户端和短信联动，支持撤控、导出、審核等操作。（4）WIFI布控功能。根据终端或关联身份建立探针布控任务并配置客户端和短信联动，支持撤控、导出、审核等操作。（5）大数据融合应用功能。可以实现以人体找人，以人找车，以车找人，手机MAC、人和车联动布控、取证等功能。

2.4.4 統计中心功能

统计中心主要是对融合数据分不同要素进行统计，实现人脸数据统计、车辆数据统计、人体数据统计和无线终端数据统计等功能。

3 结语

计算能力的发展始终是大数据技术发展最为关键的因素之一，随着计算能力的快速提升和物联网技术的不断发展，大数据融合应用将会从视频监控实战应用向着多行业、多领域、多感知系统的数据大融合方向发展，从社会治安向着民生服务发展，真正实现以大规模、多源异构、跨媒体为主要特征的全社会的数据共享和融合。

参考文献

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Abstract：With the rapid development of computer， storage， network and other technologies， public security video surveillance technology has developed rapidly. Cloud computing technology has brought about the improvement of computing power. Together with big data technology， it has provided a flying wing for practical applications in the field of public security video surveillance. With the increasing scale of security video surveillance in the whole society， the application of large data fusion of public security video surveillance resources is gradually becoming the focus of information development in security industry.

Key words：video surveillance;data fusion;cloud computing;big data