物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推進(jìn)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控變革 AI大數(shù)據(jù)解決行業(yè)“痛點(diǎn)”

    根據(jù)國(guó)家“科技強(qiáng)警”戰(zhàn)略及本次亞歐安博會(huì)的展示成果分析，公安機(jī)關(guān)正在積極引進(jìn)人工智能技術(shù)來改革現(xiàn)代安防模式。針對(duì)“三站一場(chǎng)”在安防工作中的諸多特點(diǎn)及潛在風(fēng)險(xiǎn)，基于深度學(xué)習(xí)算法自研的人臉識(shí)別、行人識(shí)別、車輛識(shí)別、智能視頻分析技術(shù)能有效幫助公安機(jī)關(guān)精準(zhǔn)識(shí)別“三站一場(chǎng)”的危險(xiǎn)事件，并能在事發(fā)前后做出及時(shí)的預(yù)警、報(bào)警處理，多角度保障“三站一場(chǎng)”安全平穩(wěn)運(yùn)行。
    國(guó)家發(fā)改委等部門在去年5月出臺(tái)意見中提出2020年實(shí)現(xiàn)公共安全視頻監(jiān)控的全域覆蓋和全網(wǎng)共享，種種跡象表明，中國(guó)視頻監(jiān)控行業(yè)將迎來巨大變化。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的加速發(fā)展，視頻監(jiān)控行業(yè)也正在接受來自大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)以及AI等創(chuàng)新技術(shù)的“洗禮”。特別是在智慧城市加速建設(shè)、智能交通等大型視頻監(jiān)控項(xiàng)目中，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)都已經(jīng)成為標(biāo)配。
“AI+安防”應(yīng)用落地
    在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、芯片、算法等技術(shù)的助推下，“AI+安防”的概念開始浮出水面。如今在公共安全領(lǐng)域尤其是視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，“AI+安防”應(yīng)用已經(jīng)落地。基于GPU運(yùn)算的方案、人臉識(shí)別、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的共識(shí)?？梢哉f，安防監(jiān)控行業(yè)正在經(jīng)歷一次重大轉(zhuǎn)型。各種新技術(shù)的大肆輸入，加速驅(qū)動(dòng)著智能監(jiān)控技術(shù)升級(jí)，向更高層級(jí)進(jìn)化。與此同時(shí)，行業(yè)用戶對(duì)視頻監(jiān)控也提出更多需求，多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景催生出不同的用戶需求。
    以公共安全領(lǐng)域?yàn)槔?，中?guó)平安城市建設(shè)已經(jīng)渡過了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段，目前已進(jìn)入以數(shù)據(jù)分析為核心的情報(bào)驅(qū)動(dòng)的信息化建設(shè)階段。在這個(gè)階段，數(shù)據(jù)是重中之重，而對(duì)于平安城市的使用者和管理者來說，如何更高效地收集和分析數(shù)據(jù)是一個(gè)重點(diǎn)。所以，從應(yīng)用層面來看，大數(shù)據(jù)、視頻云和智能分析是當(dāng)前平安城市項(xiàng)目建設(shè)的熱點(diǎn)。公安部門對(duì)于將大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的需求十分迫切。
大數(shù)據(jù)解決公共安全視頻監(jiān)控“痛點(diǎn)”
    大數(shù)據(jù)在公共安全視頻監(jiān)控中的應(yīng)用，根據(jù)采用不同處理方法、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可獲得不同價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)用。
    目前大數(shù)據(jù)解決視頻監(jiān)控“痛點(diǎn)”主要是從九個(gè)方面進(jìn)行。

一、人流密度分布、變化趨勢(shì)、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，預(yù)測(cè)踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。

二、空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢(shì)，道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)，主要用于預(yù)測(cè)擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)；三、數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號(hào)搜索，人、車軌跡跟蹤等。

四、有序過程與隨機(jī)過程分析，成為社會(huì)治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)社會(huì)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，事件預(yù)警。

五、高風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，主要應(yīng)用于擴(kuò)大社會(huì)掌控面；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案。

六、融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提高對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)因素(人、物、事、時(shí)間、地點(diǎn)等)掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警機(jī)制，提高防范能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)犯罪高發(fā)分布及分類基礎(chǔ)性研究及綜合治理方案的制定。

七、高風(fēng)險(xiǎn)單位、區(qū)域、活動(dòng)安全管理，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)；成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。

八、各類系統(tǒng)效能分析，主要應(yīng)用公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評(píng)價(jià)。

九、安防基礎(chǔ)理論研究數(shù)據(jù)庫(kù)，通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計(jì)，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)?？傊?，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)。
智慧城市給視頻監(jiān)控帶來的挑戰(zhàn)
    雖然智慧城市建設(shè)帶給視頻監(jiān)控行業(yè)巨大的發(fā)展機(jī)遇，但同樣也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。首先是前端。前端攝像頭應(yīng)深度整合集成升級(jí)為一個(gè)微數(shù)據(jù)中心，集成音頻采集、對(duì)講設(shè)備、大氣數(shù)據(jù)采集設(shè)備、4G、5G無線傳輸模塊、存儲(chǔ)設(shè)備等，同時(shí)在采集的數(shù)據(jù)上進(jìn)行深度整合挖掘。第二是傳輸網(wǎng)絡(luò)；隨著無線網(wǎng)絡(luò)傳輸速度的提升，與其租用光纖網(wǎng)絡(luò)，不如前端存儲(chǔ)采用無線網(wǎng)絡(luò)傳輸，主動(dòng)上傳報(bào)警或者前端中心分析出來的重要數(shù)據(jù)，或者后端平臺(tái)主動(dòng)向前端獲取數(shù)據(jù)。改變現(xiàn)有的“時(shí)刻滿負(fù)荷傳輸”為“按需取數(shù)據(jù)”，變被動(dòng)為主動(dòng)，從根本上改變對(duì)傳輸光纖的依賴。第三是平臺(tái)的開放；提智慧城市的平臺(tái)可以考慮允許市民上傳視頻，這能對(duì)目前前端攝像頭點(diǎn)位不足作為一個(gè)補(bǔ)充。而且對(duì)于大多數(shù)突發(fā)事件，群眾拍攝的視頻比監(jiān)控視頻拍到的視角更多，時(shí)間上更加及時(shí)，反應(yīng)更快。最主要該段視頻是經(jīng)過篩選的，一般不需要后臺(tái)再進(jìn)行甄別分析，視頻利用更有效。智慧城市管理人員通過該平臺(tái)提供的視頻，可以更加及時(shí)高效地處理各種突發(fā)事件。
   總 結(jié)：我國(guó)視頻監(jiān)控行業(yè)是視頻監(jiān)控應(yīng)用推進(jìn)最快的國(guó)家之一。隨著遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控技術(shù)的演進(jìn)，目前超過千萬(wàn)臺(tái)監(jiān)控?cái)z像頭密布在國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)的大街小巷。隨著智慧城市加速建設(shè)，國(guó)內(nèi)城市級(jí)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、高清化、智能化的發(fā)展階段后，將形成廣覆蓋、大聯(lián)網(wǎng)、高智能的格局，在應(yīng)用層面具有強(qiáng)烈的大數(shù)據(jù)處理需求來消化、利用海量的視頻監(jiān)控信息，輔助案件偵破，實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警。