鄭 凱

（青海警官職業(yè)學(xué)院，青海 西寧 810000）

自2000年公安部提出建設(shè)“平安城市”“3111工程”到如今的“雪亮工程”“智慧城市”，遍及城市的視頻監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成了維護(hù)社會安全、打擊和預(yù)防犯罪的“天眼”。城市中數(shù)以萬計的監(jiān)控探頭每一分鐘、每一秒鐘都記錄著大量有價值的圖像信息，每天數(shù)以億萬計的視頻數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長。這僅僅是公安部分業(yè)務(wù)口自建的監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)，社會資源和移動互聯(lián)網(wǎng)獲取的視頻數(shù)據(jù)，還沒有充分利用起來。如此星河級別的視頻數(shù)據(jù)，迫切地需要最先進(jìn)的大數(shù)據(jù)云計算處理技術(shù)，實現(xiàn)對其進(jìn)行融合共享，快速挖掘有效關(guān)鍵信息，進(jìn)行智能運(yùn)算分析，并且與公安各業(yè)務(wù)深度融合，協(xié)調(diào)各警種間合成作戰(zhàn)應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)警務(wù)、智慧公安，使社會治安防控邁向更高水平的信息化、智能化和現(xiàn)代化發(fā)展道路。

從公共安全和社會治安防控體系建設(shè)目標(biāo)出發(fā)，各地視頻監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)工程建設(shè)如火如荼，面對這一數(shù)據(jù)“富礦”，公安打擊和預(yù)防犯罪的實戰(zhàn)需求是非常迫切的，然而視頻流需要的大存儲空間、高帶寬給儲存和傳輸以及后期的共享應(yīng)用帶來了意想不到的難度。尤為致命的是無法實現(xiàn)大規(guī)模運(yùn)算分析，為公安情報研判、輿情監(jiān)控等實戰(zhàn)業(yè)務(wù)帶來了困難，成為公安大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的“軟肋”“堵點”。大數(shù)據(jù)云計算平臺處理的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而頻監(jiān)控數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，視頻無法快速檢索、識別比對、提取關(guān)鍵信息，只能人工查看，嚴(yán)重影響了機(jī)器大規(guī)模計算分析研判，甚至是智能預(yù)測預(yù)防，大大制約了構(gòu)建公安信息化工作數(shù)字化、可視化向立體化、智能化快速發(fā)展的步伐。數(shù)據(jù)日益成為重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)作為公安科技信息部門獲取數(shù)據(jù)的重要陣地，其獲取的數(shù)據(jù)在公安大數(shù)據(jù)中占有舉足輕重的分量，發(fā)揮著不可替代的作用。當(dāng)前大力推進(jìn)實施公安大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，要想使視頻大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用，把智慧公安的“大腦”用好，把視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)治理好，其前提是非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，最終實現(xiàn)公安大數(shù)據(jù)云計算、智能分析。

一、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。沒有任何單獨的警種和部門有能力兼顧所有警種業(yè)務(wù)需求而制定完善的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。要全面實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，努力實現(xiàn)公安大數(shù)據(jù)的價值，全面提升公安機(jī)關(guān)核心戰(zhàn)斗力，就必須明確和加快數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，實行數(shù)據(jù)全流程標(biāo)準(zhǔn)化管理，不斷完善信息化標(biāo)準(zhǔn)管理機(jī)制。

（一）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是整個公安信息化標(biāo)準(zhǔn)體系的核心內(nèi)容

公安信息化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是針對公安各項業(yè)務(wù)在信息化過程中涉及的數(shù)據(jù)，采取統(tǒng)一制定、統(tǒng)一管理的辦法，從而使得公安部門對公安業(yè)務(wù)中的基本數(shù)據(jù)達(dá)成一致理解。業(yè)務(wù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)是公安各類應(yīng)用系統(tǒng)所涵蓋的業(yè)務(wù)功能模塊在實現(xiàn)過程中直接遵循或使用的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范的集合。應(yīng)用支撐標(biāo)準(zhǔn)包括公安各類應(yīng)用提供支撐技術(shù)（如基礎(chǔ)服務(wù)、互聯(lián)操作機(jī)制、軟構(gòu)件、消息傳輸服務(wù)）的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，其作用是保障應(yīng)用系統(tǒng)功能完善、性能優(yōu)良、技術(shù)先進(jìn)、架構(gòu)開放，可維護(hù)性和可擴(kuò)展性強(qiáng)，可以有效降低對特定開發(fā)商的依賴。

（二）視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)編碼是解決信息不一致和信息沖突問題的規(guī)范手段

視頻編碼已經(jīng)有了標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，在公安信息化建設(shè)規(guī)劃和視頻專網(wǎng)建設(shè)的時候，就要嚴(yán)格依標(biāo)、依規(guī)，把好企業(yè)產(chǎn)品設(shè)備技術(shù)參數(shù)和資質(zhì)要求的關(guān)，按照公安部《關(guān)于大力推進(jìn)基礎(chǔ)信息化建設(shè)的意見》［1］要求，加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)，推動公安數(shù)據(jù)資源聯(lián)通共享。依照公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)通用技術(shù)要求、數(shù)據(jù)庫技術(shù)要求、視頻圖像文字標(biāo)注規(guī)范，設(shè)備與用戶統(tǒng)一標(biāo)識編碼規(guī)則，符合視頻圖像信息對象統(tǒng)一標(biāo)識編碼規(guī)則［2］。視頻的案事件對象、視頻圖像信息基本對象、視頻圖像信息語義屬性對象、布控與訂閱都制定有統(tǒng)一標(biāo)識編碼規(guī)則［3］。目前視頻圖像壓縮編碼格式主流采用H.264/H.265,數(shù)據(jù)本身只能看,不能檢索。后臺針對城市級視頻結(jié)構(gòu)化處理的數(shù)據(jù)量是個天文數(shù)字，視頻數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)脫節(jié)無法關(guān)聯(lián)檢索。主流采用的H.264/H.265編碼本身不具備安全性，需要對碼流加密才能保證安全性。因此視頻圖像資源必須按照數(shù)據(jù)元管理規(guī)則來規(guī)范視頻信息名稱，以及按照代碼描述格式和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分類對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)編碼，解決信息不一致和信息沖突的問題。

二、解決數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化問題的關(guān)鍵技術(shù)

視頻非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以用二維數(shù)據(jù)元素界定分類，給非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)運(yùn)算分析處理帶來了難以逾越的鴻溝。視頻經(jīng)結(jié)構(gòu)化后，如果要查找嫌疑人影像，只需輸入關(guān)鍵字，就可以在案發(fā)區(qū)域周邊和案發(fā)時間段的視頻大數(shù)據(jù)中快速檢索出所有符合條件的嫌疑人，從而縮小排查范圍。其實視頻結(jié)構(gòu)化是一種視頻內(nèi)容信息識別提取的技術(shù)，它的技術(shù)實現(xiàn)方法是對視頻內(nèi)容按照語義關(guān)系，采用時空分割、特征提取、對象識別等處理手段，組織成可供計算機(jī)和人理解的文本信息。

（一）使用視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)向情報信息轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵難題

從數(shù)據(jù)處理的流程看，視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)能夠?qū)⒈O(jiān)控視頻轉(zhuǎn)化為人和機(jī)器可理解的信息，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為公安實戰(zhàn)所用的情報信息，從而實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)向情報信息的轉(zhuǎn)化。

視頻結(jié)構(gòu)化描述的內(nèi)容方面，公共安全關(guān)注的視頻信息主要是：人員、車輛、行為等。在視頻中把人的體貌特征及其他身份信息用可描述的語義展現(xiàn)出來，其中包括：人員的面部精確定位、面部特征提取、面部特征比對，人員的性別、年齡范圍、大致身高、發(fā)飾、衣著、物品攜帶、步履形態(tài)等多種可結(jié)構(gòu)化描述信息;對于車輛特征描述信息包括：車牌、車顏色、車型、品牌、子品牌、車貼、車飾物信息等多種車輛描述信息;對于行為的描述信息包括：越界、區(qū)域、徘徊、遺留、聚集等多種行為描述信息。總之，按一定規(guī)則從視頻圖像信息中明確人、車、物等基本對象種類、數(shù)量、行為及其相關(guān)的時空信息等。視頻結(jié)構(gòu)化之后，從百萬級的目標(biāo)庫（對應(yīng)數(shù)百到一千小時的高清視頻）中查找某張截圖上的行人嫌疑目標(biāo)數(shù)秒即可完成，從千萬級的目標(biāo)庫中查找?guī)追昼娂纯赏瓿桑ㄈ绻麑崿F(xiàn)云計算，速度會更快）。在視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)上，將人臉信息、嫌疑人影像資料、體貌特征以標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)元錄入警務(wù)云庫，與其他人、事、案的文本信息迅速對接檢索碰撞串聯(lián)，可以解決海量信息高速檢索目標(biāo)問題。

（二）視頻解析技術(shù)是數(shù)字化向智能化過渡的探路者

目前，隨著物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)的發(fā)展，視頻采集前端設(shè)備在采集視頻流，同時物聯(lián)網(wǎng)傳感器也在感知信息，然后分別發(fā)給后臺邊緣域進(jìn)行進(jìn)一步處理，最終在云中心匯聚大量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用。身份感知類設(shè)備有接觸式的，如人證合一、門禁卡、銀行卡等；有非接觸式的，如人臉識別、RFID卡、WIFI嗅探等。這些感知設(shè)備獲取的信息，極大地豐富了視頻信息檢索的條件。這些半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融入，加快了視頻數(shù)據(jù)的處理速度，可以說為視頻結(jié)構(gòu)化提供了初步的解決途徑。

前端采集數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)量的增加，也帶來了新的問題，比如壓縮編碼芯片的運(yùn)算速度、編解碼的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)備成本問題，給網(wǎng)絡(luò)傳輸、通信接口帶來了麻煩，信息也難以形成用于大數(shù)據(jù)運(yùn)算的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元，為后期數(shù)據(jù)庫的信息分類儲存和運(yùn)算速度、分析沒有帶來實質(zhì)性的改進(jìn)方案。所以說視頻并沒有完全語義化，尚未形成真正意義上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

近幾年隨著技術(shù)的快速發(fā)展，前端攝像機(jī)人工智能模塊可對視頻進(jìn)行智能圖像分析，并將分析結(jié)果和視頻流分別傳送到服務(wù)器，但兩者之間無法實現(xiàn)融合關(guān)聯(lián)。

（三）視頻流中匯入各類信息、數(shù)據(jù)，并與視頻數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)真正意義上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

如果前端人工智能分析結(jié)果和圖像信息插入到視頻中共同編碼，無需單獨傳輸，則前端即可支持近百種智能分析，實現(xiàn)對視頻的結(jié)構(gòu)化描述。即如果以數(shù)據(jù)包方式在視頻流中插入各類信息、數(shù)據(jù)，并與視頻數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)，在后臺就無需對視頻進(jìn)行解碼，可采用直接提取的方式，這就為信息提取、傳輸、存儲和解碼以及視頻應(yīng)用提供了極大的便捷。

采用此方案，下級視頻監(jiān)控平臺也可以將上述包含智能分析結(jié)果的視頻流發(fā)送給上級平臺（例如省級監(jiān)控平臺），由上級平臺提取信息并進(jìn)行處理。在該過程中，上下級平臺間只需要通過GB/T28181接口協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行互聯(lián)［4］，不需要額外的智能分析信息傳遞接口和協(xié)議就可以解決“平安城市”“雪亮工程”等多層次、大規(guī)模復(fù)雜互聯(lián)架構(gòu)下智能分析應(yīng)用聯(lián)網(wǎng)問題。而且，智能分析結(jié)果內(nèi)置在視頻流中，即使跨平臺應(yīng)用，同一段錄像的分析結(jié)果也不會丟失，可以被反復(fù)使用，這就大大減少了重復(fù)分析的計算資源浪費，實現(xiàn)了視頻數(shù)據(jù)的有效利用。

隨著方法思路創(chuàng)新，技術(shù)也將不斷改進(jìn)。視頻圖像解析系統(tǒng)應(yīng)遵循公安視頻圖像分析系統(tǒng)和應(yīng)用系統(tǒng)等建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，依托于物聯(lián)網(wǎng)多維感知采集技術(shù)、視圖智能結(jié)構(gòu)化解析技術(shù)、混合云計算技術(shù)、視圖大數(shù)據(jù)聚類挖掘技術(shù)等，對原始視頻圖像信息進(jìn)行內(nèi)容解析，面向公共安全領(lǐng)域，提供一體化的視圖信息綜合服務(wù)與實戰(zhàn)應(yīng)用平臺。

三、發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢

人類利用計算機(jī)主要是來解決問題的，用數(shù)據(jù)來引導(dǎo)思維、用數(shù)據(jù)來解決問題的關(guān)鍵是通過程序來實現(xiàn)的。求解問題需要科學(xué)的算法，因此算法是程序的核心和靈魂。機(jī)器深度學(xué)習(xí)并建立適合業(yè)務(wù)需求的算法模型，來提取關(guān)鍵信息并把它壓縮編碼為可供大數(shù)據(jù)運(yùn)算分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，后期又可繼續(xù)與各種業(yè)務(wù)深度融合應(yīng)用。

一方面，前端智能識別模型算法不同。數(shù)據(jù)結(jié)果類型和結(jié)構(gòu)的不一致難以兼容分析處理。各廠商算法不一致導(dǎo)致結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不同，結(jié)構(gòu)化后的數(shù)據(jù)無法通用，解決思路可以是各技術(shù)研發(fā)企業(yè)、行業(yè)聯(lián)盟協(xié)會共同組建共享模型算法倉。減少研發(fā)的重復(fù)浪費，有利于技術(shù)迅速更新?lián)Q代和標(biāo)準(zhǔn)化管理。

另一方面，后臺分析應(yīng)用模型利用率不高。目前公安大數(shù)據(jù)云聚集了大量數(shù)據(jù)，怎樣深度應(yīng)用是個問題。只是被動式的事后檢索、分析研判，難以滿足數(shù)字警務(wù)、智慧警務(wù)的發(fā)展需求。平臺深度應(yīng)用模型的不斷開發(fā)，類屬過細(xì)、過于龐雜，創(chuàng)造出的算法模型難免會出現(xiàn)先入為主、利用率不高的問題。

以數(shù)據(jù)為主導(dǎo)、應(yīng)用為主線。識別模型與應(yīng)用模型是相輔相成的。識別模型在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，可以產(chǎn)生不同的算法思路。應(yīng)用模型又取決于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)建立不同的分析模型。唯有對源頭視頻流進(jìn)行快速高效的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化處理，按照元數(shù)據(jù)理論，標(biāo)準(zhǔn)化組織基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，才可能按照實際業(yè)務(wù)需求靈活組建應(yīng)用模型。

因此，人工智能計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法的不斷優(yōu)化，解決方法思路的不斷創(chuàng)新，必將促進(jìn)技術(shù)改進(jìn)和突破。這樣又可應(yīng)對不斷變化的犯罪和社會治安管控趨勢，幫助我們實時決策分析，甚至可以實現(xiàn)提前識別、歸納趨勢，洞察、預(yù)測并做出響應(yīng)和預(yù)防。

四、運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維與技術(shù)探索

（一）數(shù)據(jù)清洗理論

為了解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，讓數(shù)據(jù)更適合被挖掘分析，通常需要對數(shù)據(jù)的完整性、唯一性、權(quán)威性、合法性、一致性進(jìn)行清洗處理。視頻結(jié)構(gòu)化處理后的數(shù)據(jù)，有前端監(jiān)控采集數(shù)據(jù)，有經(jīng)圖像解析或圖像結(jié)構(gòu)化處理的數(shù)據(jù)，也有其他物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)獲取的信息等，多個來源的數(shù)據(jù)，也是非常繁雜。使用ETL處理清洗原始數(shù)據(jù)，也就是把數(shù)據(jù)通過提取、轉(zhuǎn)換、裝載的過程，轉(zhuǎn)換為可直接使用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這個過程是一個復(fù)雜的過程，需要不同的工具軟件來對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，清洗去除不合理值，修正矛盾內(nèi)容和邏輯錯誤。實際業(yè)務(wù)過程中還可以自行開發(fā)相關(guān)軟件，對同類數(shù)據(jù)進(jìn)行一些關(guān)聯(lián)性驗證，來補(bǔ)全缺失的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更完整、準(zhǔn)確。

在實踐中，復(fù)雜的批量處理，基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢，對于機(jī)器和人工在不同場景之間應(yīng)用，都是被動的，而且數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間格式的轉(zhuǎn)化非常麻煩，也是不現(xiàn)實的，同時也是不符合實際業(yè)務(wù)應(yīng)用智能化需求的。我們的數(shù)據(jù)處理能力永遠(yuǎn)趕不上我們生成數(shù)據(jù)的速度，因此一定要將數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略的重點盡可能放在提升實時數(shù)據(jù)分析處理的能力上來。

（二）數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。數(shù)據(jù)挖掘分析就是針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言的。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)了數(shù)據(jù)海洋的80%，未來幾年內(nèi)其數(shù)據(jù)量將以幾何級成倍速度增長。視頻結(jié)構(gòu)化盤活視頻數(shù)據(jù)，可作為數(shù)據(jù)挖掘前提基礎(chǔ)，視頻經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理后，存入相應(yīng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫，對各類的數(shù)據(jù)倉庫可以進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘，例如對于已獲取的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如人臉、車輛、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)，可根據(jù)實際應(yīng)用中實戰(zhàn)布控等戰(zhàn)果反饋進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析挖掘深層次的數(shù)據(jù)，如犯罪多發(fā)地、犯罪多發(fā)時間等。以此提升視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)預(yù)測功能，進(jìn)行犯罪的前期預(yù)防。

（三）分布式架構(gòu)

分布式處理就是將分散在不同地點，基于不同功能、數(shù)據(jù)的多臺服務(wù)器，通過網(wǎng)絡(luò)組合連接起來，在一個集群環(huán)境中的各個系統(tǒng)由一個高級操作系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的資源協(xié)調(diào)和任務(wù)分配，完成大數(shù)據(jù)的處理。它的特點在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算、分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。分布式處理最大的優(yōu)勢是本地提取就地處理。目前在智能化監(jiān)控攝像機(jī)DSP芯片技術(shù)的支持下，前端實時數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化，級聯(lián)節(jié)點的分級儲存、按需匯總，不失為很好的融合方案，避免了后臺集中大規(guī)模數(shù)據(jù)的多種復(fù)雜處理。

按照公安部信息標(biāo)準(zhǔn)化工作部署，統(tǒng)籌信息化建設(shè)項目使各業(yè)務(wù)庫技術(shù)對標(biāo)、集成，掛接應(yīng)用功能數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息共享［5］。統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺，相當(dāng)于提供了高級數(shù)據(jù)庫管理協(xié)調(diào)系統(tǒng)。在公安視頻專網(wǎng)和公安大數(shù)據(jù)項目建設(shè)過程中，應(yīng)該遵循這樣的規(guī)劃思路，關(guān)注數(shù)據(jù)庫和分布式存儲處理的技術(shù)發(fā)展趨勢，保證公安大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈關(guān)鍵技術(shù)的統(tǒng)籌規(guī)范。

五、實戰(zhàn)對智能分析應(yīng)用的期待

數(shù)據(jù)到實戰(zhàn)中去，模型從實戰(zhàn)中來。數(shù)據(jù)盲目挖掘匯總統(tǒng)計是沒有價值的。只有形成合適的、本質(zhì)的，能形成關(guān)聯(lián)的、管用的分析模型算法才有意義。公安大數(shù)據(jù)最有價值的應(yīng)用是對犯罪的預(yù)警、預(yù)測、預(yù)防。以往對犯罪行為的分析，是對個案規(guī)律的歸納分析，難以支撐大量的數(shù)據(jù)分析，但是只有數(shù)據(jù)量越大，分析才會越準(zhǔn)確。

隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，人工智能的發(fā)展，尤其是人工智能對人的意識、思維等過程的信息化模擬，語音、語言、圖像、手勢、體感、文字等感知智能，理解思考、學(xué)習(xí)記憶、推理決策、創(chuàng)造等認(rèn)知智能，主要圍繞計算機(jī)視覺展開，通過對圖像智能的理解，讓攝像頭能夠“看懂”世界，然后進(jìn)行一些態(tài)勢的預(yù)測，比如對犯罪預(yù)測分析。大數(shù)據(jù)是公安的大腦中樞，通過不同的智能應(yīng)用模塊，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算預(yù)判，提供有價值的預(yù)警信息，指導(dǎo)警務(wù)工作、強(qiáng)化實戰(zhàn)。

總結(jié)：視頻結(jié)構(gòu)化、智能化解決方案，應(yīng)形成一個完整的技術(shù)鏈條。只有從數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化語義出發(fā)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維與技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展理念，面向未來人工智能發(fā)展趨勢，才能實現(xiàn)真正意義的智能化分析應(yīng)用。建立具備前瞻性的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)云資源，使公安各業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)平臺具備了良好的數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)共享能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展既能為滿足日常應(yīng)用需求服務(wù)，又能為突發(fā)多變的實戰(zhàn)需求提供快速研判。資源庫應(yīng)具備多維度動態(tài)拓展能力，以便利用智能分析手段，提供分析預(yù)測結(jié)果，努力實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模效益和價值的最大化。因此，只有堅持視頻監(jiān)控技術(shù)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)，走共享融合式發(fā)展思路，實現(xiàn)智能化應(yīng)用，才能為公共安全、社會治理提供更多更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息服務(wù)和支撐。