“4G”技術在城市治安監控下的應用分析

　　本文對云技術、智能分析、人臉識別等技術在城市治安監控中的應用點進行了分析，雖然平安城市的建設已經有好幾年的歷史，但是對于監控的“深度應用”還是在近一兩年開始被關注的，也正是“深度應用”的需求，推動了一些高端技術在平安城市中的發展和應用，在未來，還將有新的應用點和新的技術不斷融入進來，為人們的安全生活保駕護航。

　　近幾年，平安城市的建設從開始的幾個試點城市已經向全國范圍鋪開，并且正在發生巨大的變化，對城市監控的建設初衷從最初的“為建而建”變成到現在的“為用而建”，對畫面的要求從最初的“看得見”變成現在的“看得清”、“看明白”，對應用的概念從最初的“查得到錄像”到現在的“信息挖掘”。業內的這些理念、技術、產品都在不斷的革新變化，目前，在平安城市的建設方案中，監控4G(第四代)概念被炒的很熱，典型的包括有云技術、智能分析、人臉識別等高新前沿技術。

　　在很多建設項目中，都會把這些應用作為其中一部分，似乎不搭點這些潮流性的東西就顯得落伍了，但是能否真正起到作用，就不一定了，關鍵在于應用需求與技術特點是否能匹配。本文對這三個技術在安防行業中的作用做一個分析。

　　一、云技術水土不服

　　云技術的本質可以理解成計算機集群的管理與應用。在IT業內早就已經成熟的應用，近幾年來到安防這個新天地中，理念雖好，但如果簡單的套用過來，難免也有點“水土不服”，原因有以下兩個：

　　首先，與公共互聯網相比，安防系統是一個封閉的網絡，目前全國最大的安防系統就是公安主導建立的平安城市，當時在建設的時候，全國各地都自成一派，形成了大大小小的“信息孤島”，聯網互通的大業目前尚未完成，想要實現概念中的“大云”更是難上加難。

　　其次，安防業中的數據成分主要是視頻，近幾年隨著業務應用的發展，圖片的數據格式(主要來自交通卡口)慢慢多了起來，還有一些少量的結構化數據，與傳統IT業中的文件形式的數據格式與特性不同，安防行業中針對自身的特點，設計了專門的存儲數據結構和硬件特性緊密相關的讀寫機制，而云技術原先在IT業中的針對物理器件，如CPU、內存、硬盤等虛擬化等亮點到安防這里之后就好像顯得不大“搭調”。

　　因此，云技術在安防行業中的應用更多的是借助其原有的一些理念和技術，來滿足實際的技術需要，與IT業中傳統的“云”概念和應用方式并不等同。

　　存儲是一個重要的應用點。隨著平安城市建設、高清化的推進、資料保存時間的延長，使得每一個系統的設計者與管理者必須面對存儲系統擴容的問題，簡單的增加存儲設備只是增加一個獨立系統，各個獨立存儲點之間性能、容量都不能均衡，對于管理者來說管理負擔增大。而云存儲的設計理念正好能滿足管理者的需求，這里的云存儲更像是一套“貼心”的管理系統，替用戶來管理格式各樣的存儲設備，其優勢包括：

　　n 靈活的空間管理：支持線性拓展，加入節點后可實現自動的數據遷移，保障各個存儲節點負載均衡。

　　n 海量數據的快速檢索：分布式數據讀取，提高整體數據吞吐量。

　　n 系統集成數據安全：每份數據一般有3份以上的備份。

　　n 高兼容性：原有的存儲資源都可以并入云存儲中的虛擬資源池。

　　利用云存儲管理系統的架構，如圖1所示：

　　圖1 利用云存儲管理系統的架構

　　除了云存儲，云計算也是云技術中的一個特性，目前平安城市中的應用點在于對海量結構化數據進行查詢與統計，目前安防行業中最典型的結構化數據就是交通卡口數據。隨著近年來卡口的大量建設，在監控起步較早的浙江，一天之中一個縣級市的過車數據可以達到100萬條，一個地級市可以達到600萬條，如果查詢一個月的數據，數據量接近2億條，數據量十分的巨大。傳統的數據庫查詢技術已經無法滿足，因此必須要借助云計算，其技術優勢主要在于：

　　n 分布式存儲：提高海量數據的讀取速度。

　　n 分布式計算：可實現各個計算節點的計算資源均衡，通過并行計算提高整體效率。

　　n 內存優化：把常用的數據存儲在內存，加快讀取效率。

　　n 列式查詢：把每一個字段屬性都建立相應的索引表，通過對索引表的查詢替代對原始數據條目的字段查詢，可極大的提高查詢與統計效率。

　　二、智能分析風雨相伴

　　與云技術相比，以“行為分析”為代表的智能分析在安防行業中算是“老人”了，走過的路程可謂即豐富又曲折：最初出現時，行業內炒的很熱，普遍認為替代人工看監控的時代已經來臨，后來在實際項目中遇到效果瓶頸，遭遇質疑，再到后期理性回歸，重新定位，根據各個行業不同的特性打造專門的應用。

　　目前，智能分析技術已經在金融、監獄，甚至剛剛興起的民用行業中，形成很好的實時性應用點，并得到認可。而在城市治安監控下，智能分析在實時性檢測方面卻一直找不到很好的應用，原因有多種：一是城市治安監控的圖像畫面對于智能分析的要求來講太過復雜，什么環境都有(技術層面的干擾物)，在技術上很難“一招打天下”;二是從應用需求上來講，一個城市有上千萬個攝像頭，即使在技術上能準確的實現“徘徊、逗留”等行為分析，但在沒有報警的情況下，現有的監控人員又有什么依據來做處理呢?

　　從目前的行業情況來看，在平安城市建設中，智能分析主要的應用點還是在對視頻錄像的分析上，滿足刑偵上的業務需求。近幾年，隨著城市監控的發展，除交通管理外，城市監控最大的應用群體就是刑警。視頻偵查的方法已經成為刑偵四大偵查方法之一，而目前業內的視頻深度應用，也主要是圍繞刑偵的業務需求展開。刑偵業務更多的是關注錄像，對于能提高他們看錄像效率的工具的有很大的需求。

　　智能分析在刑偵業務中的使用流程，如圖2所示：

　　圖2 智能分析在刑偵業務中的使用流程

　　1. 依據背景建模的技術對視頻背景建模，分離出其中的活動目標。

　　2. 通過形狀紋理進行2次判斷，可大致在活動目標中提出人或者車的目標。

　　3. 在條件(對目標軌跡的預判、圖像的清晰度等)允許的情況下，還可再進行軌跡篩選與特征匹配，進一步過濾無用目標。

　　4. 最后形成結果列表，由人工的方式進行篩選。

　　最后在結果的表現形式上，也可分為多種形式，如濃縮播放、視頻摘要等。

　　現在，在一些主要行業中，用于刑偵的智能產品分為在線、離線兩種，線上的工具一般是實戰應用平臺的一部分，主要對公安自建的視頻資源做處理，在基層應用中以在線工具為主;離線的工具主要針對社會面資源，主要是在案發現場或周邊辦公時使用，通常用于重大刑事案件中的現場辦公。

　　三、人臉識別回歸理性

　　人臉識別技術在安防行業中也不能算是一個“新面孔”了，與前面講到的智能技術一樣，近幾年也是經過了從熱炒到瓶頸再到理性回歸的過程。

　　這里介紹的人臉識有別與人臉檢測，人臉檢測容易，目前很多手機的照相功能中都帶有人臉檢測的功能，但是人臉識別難度就很大，不僅要檢測出人臉，還要對人臉進行建模并與樣本庫進行相似度計算，其識別的結果受多種因素的制約。

　　在城市治安監控中，雖然對人臉識別的需求很大，但是到目前為止，從技術上還達不到在治安畫面中實現識別的水平。原因主要有三點：治安監控看的往往是大局，即使在沒有遮擋的情況下，人臉在圖像中不夠清晰，像素點達不到識別要求;治安監控是由高往下看，這種角度下，與正面的平面圖像相貌相差較大;光照影響，在露天環境下，常常因為背光使得人臉發黑，無法辨別，或者局部發黑，形成陰陽臉，這也極大的影響識別的效果。

　　因此，在治安監控環境下，進行人臉識別是目前還實現不了的。

　　但是，也有不少項目中使用了該種技術，在交通樞紐的安檢口，如飛機安檢口、火車站安檢口進行人臉識別的試點，把過往乘客的抓拍照片與在逃庫進行比對，希望達到追逃的效果。在安檢處設立人臉抓拍機正好彌補了一般治安監控的不足：

　　n 專機專用，保證臉部圖像的像素。

　　n 角度相對較低，容易拍到人臉的正面圖像。

　　n 在室內，無光照變化影響，同時光源分布均勻，無陰陽臉的現象。

　　雖然在成像上克服了治安監控的不足，但是筆者認為這樣的應用還是難以大面積的推廣，原因有：

　　n 職責不清：交通樞紐站的職責是保持上下客的次序，抓逃不是其工作內容，這些職能部門確實也不應該去做抓逃的事，除非有硬性規定。

　　n 風險大于收益：人臉識別只是返回一個相識度比較結果，對于其身份并無確認能力，而13億中國人中相貌類似的很多，誤判的可能性很大，結果沒抓到正確的人反而引來旅客的投訴就不劃算了。

　　n 容易偽裝：有心躲避的逃犯通過粘貼假胡子、帶墨鏡等偽裝可以很容易騙過機器的識別。

　　那么，是否人臉識別技術在平安城市中就沒有用武之地了呢?答案是否定的。移動終端與云計算的興起給了人臉識別一個打翻身戰的好機會。

　　前面說到的治安應用與交通樞紐的應用都是非接觸式，這些都受制于因為識別的條件與效果。但如果民警要求嫌疑人擺正位置，用手機或其他終端對其人像進行拍攝，并把人臉圖片傳回到數據中心進行身份識別，這樣的準確率是很高的，而且業務上也有這樣的需求，如民警進行外來人口聚集地排查，當對方不提供身份證時，可用類似的方法確認其身份;另外，對于一些沒有身份證信息的尸體，只要面部特征完好，也可以用類似的方法快速確認其身份。由于身份證庫巨大，在真正實施中，還需要應用到云計算的技術進行分布式處理。

　　比如，今年8月15日，成都市青羊區金沙農貿市場和武侯區玉林農貿市場“市場管理遠程視頻監控”上線運行，這標志著成都市農貿市場遠程監控工作正式啟動。通過?？低?/a>iVMS-7000(4.0)移動監控云平臺，可以輕松實現遠程和跨網段的實時圖像監控。監管人員通過手機上安裝的“移動監控云”軟件登錄，操作人員通過電腦或手機上的控制云臺轉動實現360°無死角查看市場內情況，還可控制鏡頭的變倍、光圈、聚焦等功能，將鏡頭拉近進行詳細查看。