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                    公安大數據與圖偵應用的全網平衡現狀分析

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                    公安大數據與圖偵應用的全網平衡現狀分析

                    發布日期:2019-03-13 作者: 點擊:

                    公安與大數據應用息息相關

                    近年來,中國大規模推進平安城市級視頻監控系統的發展,使得視頻圖像偵查(以下簡稱圖偵)在公安刑偵業務中發揮越來越大的作用,取得的社會效益很高,進而 又促進了監控系統的建設規模進一步擴大,加上高清化技術的發展和推廣,直接的結果是導致相關的數據量急劇增長,價值密度越來越低。于是,智慧熱網監控平臺也主動和被動的跨入了“大數據”的時代。

                    大數據并不新鮮,早已經在不少領域得到成熟的應用。與日常生活最相關的就是電商,電商通過大規模的商業數據統計、分析,可以得出潛在的商業規律,為下一步 的商業行動提供依據。例如經過統計分析可以得到某個領域和時期內的消費規律,商家就可以根據這個規律來向用戶提供個性化的廣告服務與推薦,促成交易。之前 美國的“棱鏡門”事件更是大數據的高端軍事應用。

                    公安與大數據應用息息相關

                    “大數據”不等同于“大數據應用”,不同行業中的數據要形成大數據應用,并非用“拿來主義”就可以解決的,要做好視頻監控的大數據應用,首先要確定應用的 模式和目標。大數據的應用說到底還是“有目的”的應用,沒有一定明確的應用目的和方法,就沒有設計大數據處理系統的依據,說白了就是“不知道要什么,那何 談怎么做?”從其他行業只能借鑒到處理系統搭建的技術,但是不能借鑒處理系統搭建的目的與輸出。

                    如此說來,視頻大數據系統的發展在哪里?從作者的看來,視頻大數據的應用必然首先產生在公安業務中的圖偵應用,有以下幾點理由:

                    1.公安掌握了最多的視頻數據來源,也是對視頻大數據發展最直接的需求者和受益者,視頻大數據的發展必然首先為公安下轄的業務服務。

                    2.相比于其他公安業務,圖偵的應用模式多樣,思維活躍,圍繞著“發現線索”的目的可衍生出多種的技戰法,只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求,真正告訴系統的設計者“我們要什么”。

                    圖偵里的大數據應用需要哪些?像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點,目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特征的圖像給找出來,讓干警發現 出新的案件線索。至于“怎么找?”這就是由公安來提的應用模式了。因此,視頻大數據的發展并不是簡單的由技術廠商做主導,而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗,又有科技化功底的復合型人才,共同來參與視頻大數據應用的發展,在此,作者也呼吁公安系統重視對于這樣復合型人才的培養。

                    結構化處理是大數據應用的難點

                    除了應用模式,技術也是目前橫亙在視頻大數據發展道路上的另一座大山。有很多方面,涉及采集、存儲、管理等多方面的領域,但是在作者看來,最大的技術障礙 還是在于視頻的結構化。商業應用上的數據多為結構化數據,每個數據都由一系列明確的描述屬性組成,大數據處理系統則可以根據使用者的要求將不同的屬性進行 歸類,從而發現和掌握事物發展的客觀規律。而視頻則不然,除了時間和空間的屬性外,并沒有其他的標簽。除了按照時間和地點查找相應的視頻外,大多的視頻只 能靠人慢慢甄別,這離大數據應用還相去甚遠。

                    要做到大數據應用,就必須為每個視頻貼上更多的屬性標簽,也就是業內所說的結構化過程。作者認為這是未來視頻應用技術的制高點,其核心是模式識別算法,要 做到自動把視頻中的特征識別出來貼上標簽后入庫。這樣在日后需要的時候,才能實現海量視頻的快速查詢和碰撞研判,甚至能像商業大數據那樣做到歸類統計。

                    結構化的意義不難理解,只是真正實現起來很難,作者總結了有幾個原因:

                    1.識別什么特征?一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述,什么才是我們需要的屬性?這與我們需要得到的目的密切相關,這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。

                    2.識別算法開發難,由于是平面圖像,因此特征的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特征庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同,因此無法做到識別。

                    3.大規模數據處理難,即使做到了識別算法,但是如果要通過數據處理服務器的形式對大規模的視頻進行結構化處理,這個建造成本巨大,其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。

                    如此看來,視頻結構化的路似乎走不通,但是,目前在業內也出現了許多“曲線救國”的方法。比如:

                    1.大力發展電警卡口建設:目前電警卡口在圖偵上的應用需求和頻率早就超越了交警,因為案件基本都要與車輛發生聯系,這能找出很多的線索。而卡口電警對于車輛的抓拍角度是相對固定的,能夠開發出相應的車輛特征識別技術,電警卡口屬于業務需求和技術實現的一個很好的匹配點。

                    2.結構化識別前移:在攝像機采集到圖像的同時就要做好結構化的工作,例如卡口攝像機,就應該把智能識別的算法集成進去。目前不少廠商都推出了相應的智能卡口攝像機,建議政府應該大力推廣,在老卡口攝像機更新換代的時候使用這類智能卡口攝像機進行替代,為未來大規模進行視頻結構化做好準備。

                    3.雙目等特種攝像機的開發,突破平面圖像特征的局限,得到更精準的三維系信息,如人體數量,高度,物體長度等。類似的產品適合應用在重點區域,符合國內目前嚴峻的反恐形勢。

                    4.工業物聯網等更多感知技術的應用,本文雖然主題是視頻大數據,但在業務的發展中,也積極倡議除了視頻外,融入更多的物聯網感知技術,如RFID技術等,作為視頻結構化信息的一個有效補充。

                    本文網址:http://www.wasathon.com/news/387.html

                    關鍵詞:公安大數據,大數據與圖偵,大數據與圖偵結合

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