果冻传媒无码

　　“视频行业发展这么多年，创造了大量的海量视频存储，这些数据实际上的体量是非常庞大的，事实上所有系统都离不开计算机系统。存储是刚需，计算是亮点;计算是灵魂，储存是生命。”

　　日前，由果冻传媒无码联合华为技术有限公司主办的“第叁届中国深圳智慧城市建设高峰论坛”圆满的落下帷幕。会上，浙江大华技术股份有限公司公安事业部行业总监张学谦以“视图云&补尘辫;大数据守护平安中国”为主题进行演讲，现场分享了大华在助力智慧城市建设的经典案例、探讨如何充分利用智能分析助力公安破案，守护人们生命财产安全。

　　张学谦(浙江大华技术股份有限公司公安事业部行业总监)

　　平安城市视频大数据的叁大转变

　　平安城市作为智慧城市体系中非常重要的组成部分，基于大华有十多年服务于平安城市的经验，张学谦分享了当前平安城市发展的主要叁个转变：

　　第一，由单一布控向立体化、精细化、网格化布控。很多前端点位的建设更多采用枪机加球机，现在的布控为更加精细化，针对不同的点位采用不同的设备进行精细化的布控，比如说针对十字路口采用鱼球布控的方式进行布控。对于重要的路段采用全景布控进行覆盖，同时采用高点布控弥补不足。也会采用一些自动的设备预防突发事件。

　　第二，原来单景的应用面向全景应用，视频监控系统会被越来越多的业务警种使用，根据警种的业务需要，视频里汲取有价值的信息服务自身的业务发展。

　　第叁，传统的应用模式向大数据的应用模式转变，这个转变已经深切的感受到，在研究大数据应用首先要理解数据的本质。

　　大华视图云助力公安迅速检索目标

　　对于公安来说，视频图像数据体量占整个数据体量的95%，而公安的核心业务数据只占到整个体量的5%，公安部设计的警务云的标准是针对公安的数据，不是针对视频图像数据。如今一线的干警日常使用的数据里有大量的视频图像数据，他们需要看视频、查录像、找目标，很多的案件都是跟视频图像相关的线索。公安要研究的核心是如何让视频图像数据能更大的发挥它的价值，而我们视频图像数据因为是非结构化的数据，我们结构化以后跟公安的业务数据进行碰撞，才能形成有价值的信息，才能辅助各个警种的业务应用。

　　张学谦现场向我们分享了大华视图云家族，其中包括视图云存储、云摘要、车辆云、人脸云、海量数据研判、视频云服务+。现场，张学谦主要是围绕两个新技术进行介绍：

　　第一，云摘要的技术;如今云摘要的技术已经被广泛应用，并且成为技侦、网侦、刑侦以后的第四大技术，它的侦查效率并不是那么高，他也是客观存在的问题。比如说周克华案，几百名干警，连续24小时观看一万小时的录像，最后找到线索，真正有价值的线索只有15秒钟，侦查的效率并没有那么高。这是客观存在的问题，我们要安排人海战术、录像考回来进行调阅，对干警的精神和肉体都是非常大的挑战。这种应用模式持续了很多年，我们希望改变这种模式。

　　在云摘要系统环境下，1080笔的视频录像，完成摘要仅需要一分钟，跟传统视频浓缩产物相比较，它的处理效率大幅度提高，同样一段录像，视频摘要浓缩技术，从下载、上传到结果展现、处理完毕大致需要30分钟到40分钟，这个时间和效率并不是很好，如果需要30分钟才处理完的话，实际上直接看，快进回放就把录像看完了，处理的效率会非常高。

　　有了这样的高效处理方式以后，一旦发生一些案件以后，可以在几千个通道里选择案件相关的视频通道，然后进行全网摘要，全网摘要完毕以后不需要再看原始的数据，直接进行目标的搜索，也就是说用这套系统改变了原来案件的侦办模式，原来是看录像、查录像，现在是看视频搜目标的转变，这个转变是革命性的转变。检索也会提供多种条件的检索，包括各种目标、类型、颜色、运动方向以及速度、时间等等。

　　如此高效的视频处理，基于云计算运行的分布式计算的架构，他能从功能上解决视频处理效率低的问题。另外一个非常重要的一点是，这个系统是线性扩容，能根据视频业务的需要随需而动，永远不会推倒重来，这个是对大型系统非常重要的一点。

　　实战运用中，这套系统有两种实战运用模式：

　　一是快速破要案，比如说攀枝花的抢劫案为例，这是比较恶性的案件，公安局领导亲自挂帅安排五六个民警进行视频侦查，七个小时的时间查了25小时的视频录像，最后找到嫌疑人，但是花了7个小时。我们这套系统，刚刚完成验收，还没有正式上线，晚上22点公安局试用我们的系统，对25个小时的视频做了分析，叁分钟我们就完成了视频的分析，这个效率高是因为我们在当地布了四个云计算的节点。叁分钟就完成了视频的分析，然后再通过人工肉眼辨别嫌疑人，锁定嫌疑目标不超过十分钟的时间。一个是七个小时一个是十分钟，时间的大幅缩短，我们可以在嫌疑人还没有跑远抓现行，这样来实现快速破要案的目标。

　　二是大量破小案，杭州临安公安局，小案是自行车、电动车、小金额的盗窃案，这些盗窃案数量是非常大的，主要是在派出所的级别。这些案件如果是我们的干警按照传统的录像查阅方式进行侦查，一天可能只破一两起案件，采用云摘要，在同样的时间内可以破更多的案子，最大限度的发挥价值。

　　第二，是车辆大数据，也就是说车辆云;在这一块除了智能化的分析检索以外，还提供更多的计算，是类似于端到端的解决方案。我们都知道车辆这块占的比重是非常大的，车辆是非常重要的。车辆大数据，会对卡口的图片进行二次的识别和分析，分析完了以后会对这些数据进行深度多维的碰撞和挖掘，再和警务系统进行碰撞，然后形成真正有价值的信息。车辆大数据的目标就是让我们城市里面每一辆货车都是透明的。

　　车辆大数据有这么几个核心的功能：一是车辆的车类识别技术，嫌疑人出来可能还是更换号码，如果按照号牌定义这个车就无法定义到这个车的真实轨迹，我们通过品牌、年款、型号、颜色、类别来定位这个车，这样就能摆脱传统依赖车牌找车的难题。嫌疑车辆不更换车内就可以定位到这个车。另外除了对车型做识别以外，我们还可以对车的标识物做检测，包括纸巾盒、车贴、挂件，还可以打电话、安全袋和车前脸的凹凸痕、撞痕进行识别，通过多个纬度去搜这辆车，这样能把嫌疑人的车辆真实轨迹还原出来。

　　还有高危车辆大数据分析预警原理，所有的大数据通过这套系统把车牌、车型分析出来会和后台的警务数据进行关联，比如说临安市为例，我们每一辆货车会分析货车是不是叁个月内首次进入临安城区，是否经常在城区内夜间出现，车主是否为吸毒人员，他和车主的关系是否有异常，通过多种的数据进行碰撞、挖掘，把每辆车，系统就会把信息推送给临安街面的警力。

　　前端的警力收到这个信息就知道是高危车，上面看到的是乘客人员夜间频繁出现的车，有了这个信息以后，前端的街面警力就可以进行针对性的排查，比如说前端人员可以排查后备厢，通过这套系统形成情报+行动的闭环，还有丰富的计算，这些技战法和其他的区别是可以进行临时组合式的应用，层层过滤的搜索定位高危车辆，帮助临安破坏一系列伪技站的案件，嫌疑人开了一辆车，车上有基站信号的车，开到城区群发诈骗短信。人的车经常有换号码，我们进行多维度的车型、车脸的碰撞，最终定位到嫌疑人车辆，抓到了违基站人员。通过这个案例主要是说明，我们车型分析技术的重要性，另外一个是基于云的环境，我们可以实现更高、更大规模数据级别的快速检索和定位。

　　“视频行业发展这么多年，以前这么多年我们构建了、创造了大量的海量视频存储，这些数据实际上的体量是非常庞大的，与之形成鲜明对比的是在计算上是比较苍白的，现在通过智能化技术和云的技术结合形成了新的技术体系，他将赋予视频数据灵魂，未来的几年我们会看到更多丰富多彩、基于视频数据的经验。”张学谦对于视频数据发展有着自身独特的见解。