陳祖童

（廣西公安計算機通訊技術研究所，廣西 南寧 530012）

黨的二十大報告強調(diào)：“推進國家安全體系和能力現(xiàn)代化，堅決維護國家安全和社會穩(wěn)定?！盵1]國家安全和社會穩(wěn)定是民族復興、國家強盛的根基與前提。堅定不移地貫徹總體國家安全觀，確保國家安全和社會穩(wěn)定，要求進一步提高公共安全治理水平，推動公共安全治理模式向事前預防轉型。公共安全治理模式的轉型升級，要求推進公共安全視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化，推動公共安全體系不斷完善。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術取得突飛猛進的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術的迅速發(fā)展及其在公共安全中的廣泛應用，將為公安部門工作創(chuàng)新提供有力的技術支撐，也有助于提升公安部門人員治理現(xiàn)代化能力。

視頻圖像數(shù)據(jù)作為公安大數(shù)據(jù)的重要組成部分，是實現(xiàn)“智慧公安”的重要抓手和推動引擎，推進視頻圖像大數(shù)據(jù)智能化應用的建設是公安科技信息化時代發(fā)展的大勢所趨[2]。2020 年下發(fā)的《公安視頻圖像智能化建設應用指南》為視頻圖像智能化建設和應用明確了從采集、傳輸、解析、處理、應用、運維、安全全流程的技術架構和能力要求，需圍繞智能化視頻前端點位、視頻傳輸網(wǎng)絡、視頻圖像基礎支撐服務、視圖數(shù)據(jù)資源服務、視頻圖像智能應用、視頻圖像安全防護、視頻圖像運管和基礎設施等方面開展建設，優(yōu)化公安圖像信息系統(tǒng)體系架構，整合各類公安視頻圖像信息系統(tǒng)，打造全國現(xiàn)代化的視綜平臺。

一、視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化需求分析

堅持安全第一、預防為主，建立大安全大應急框架，要求善用大數(shù)據(jù)，將視頻圖像數(shù)據(jù)治理納入現(xiàn)代化建設范疇，有助于實現(xiàn)視頻圖像數(shù)據(jù)的治理有規(guī)劃、有設計、有預防。

（一）提升視頻監(jiān)控覆蓋率，實現(xiàn)事件回溯

視頻圖像信息化系統(tǒng)建設取得一定成果，高清視頻監(jiān)控、卡口抓拍、人臉抓拍等初具規(guī)模，基本覆蓋城市關鍵部位和重點場所，實現(xiàn)公安自建視頻點位資源的有效整合聯(lián)網(wǎng)。初步建成了針對人、車等目標的視頻圖像解析及應用系統(tǒng)，開展了查詢檢索、布控報警等基礎的視頻圖像智能應用。與此同時，逐漸暴露出視頻資源整合不足、視頻圖像解析能力欠缺、視頻圖像數(shù)據(jù)質量不佳、多維數(shù)據(jù)融合不足、智能應用手段匱乏、視頻圖像相關系統(tǒng)整合不夠等一系列問題，制約了視頻圖像在支撐治安防控、偵查打擊、反恐維穩(wěn)、服務民生等公安業(yè)務領域的實戰(zhàn)效能。適應物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等科學技術發(fā)展趨勢，滿足公安各警種在視頻圖像領域的實戰(zhàn)應用需求，需要進一步強化視頻圖像智能化應用系統(tǒng)建設的要求，提升視頻監(jiān)控覆蓋率，實現(xiàn)事件回溯的即時性、全面性。

（二）強化視頻圖像智能跟蹤，確保目標軌跡還原

得益于視頻圖像應用系統(tǒng)建設的不斷深入以及人工智能技術的不斷發(fā)展，公安機關已經(jīng)初步建立了針對人、車等關注目標的追蹤手段，能夠通過重點人臉、車輛的特征進行快速的識別、檢索和布控，從而掌握關注目標的歷史軌跡和實時行蹤，極大提升了偵查打擊的實戰(zhàn)效果。然而，目前依托人工智能技術能夠檢測、識別的關注目標類型及其屬性特征仍舊有限，還無法滿足所有警種、所有業(yè)務場景下的目標追蹤需求。因此，亟待進一步強化視圖目標追蹤的能力，擴展視圖目標檢測、識別的范圍和種類，在視頻清晰度受限或目標刻意遮擋、偽裝的情況下依舊能夠實現(xiàn)對關注目標的快速發(fā)現(xiàn)、預警、鎖定，有效突破嫌疑人員的偽裝，使得關注目標在視頻圖像下無所遁形。

（三）強化視頻圖像數(shù)據(jù)挖掘，解析目標軌跡規(guī)律

視頻圖像信息是公安機關手中掌握的高價值、大規(guī)模的“數(shù)據(jù)寶庫”，目前公安機關缺少成熟、實用的視圖線索挖掘手段，無法對視頻圖像蘊藏的價值進行深層次的挖掘，如對關注目標的時空出行規(guī)律、伴隨關系等隱藏線索挖掘，難以支撐不同部門、警種的差異化應用需求。因此，需要在有效定位、追蹤到公安關注目標行蹤的基礎上，對其日常出沒區(qū)域、活動軌跡、落腳點等時空行為規(guī)律以及頻繁接觸人員、同行接觸人員等關聯(lián)關系進行深入、清晰地刻畫，有效掌握關注目標人員的行動規(guī)律和隱藏關系網(wǎng)絡，為治安防控、偵查打擊等警種工作提供有效的視圖線索支撐。

（四）加強視頻圖像態(tài)勢感知，提升目標預警

海量的視頻圖像信息作為公安大數(shù)據(jù)的重要組成部分和數(shù)據(jù)來源，未來將在反恐維穩(wěn)、指揮處置、治安防控、偵查破案、公共安全管理、執(zhí)法監(jiān)督等業(yè)務領域的預測、預警、預防工作中發(fā)揮舉足輕重的作用。目前，視圖情報預測手段匱乏，基于視圖線索的態(tài)勢分析能力還相對薄弱，無法根據(jù)掌握的關注目標時空規(guī)律及其他關聯(lián)線索準確預知關注人員潛在的違法犯罪行為。因此，需加大對視圖態(tài)勢分析能力的培育力度，實現(xiàn)從視頻圖像信息中及時洞察潛在的安全風險、發(fā)展趨勢并進行預警提示，如關注人員行為預測、重點安保場所風險預警、重點區(qū)域車流量預測等，提升公安機關對特殊關注個體、群體、事件的預測、預警、預防水平，有效助力治安防控、反恐維穩(wěn)、交通管理等公安業(yè)務的開展。

二、視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化存在問題

目前，我國已建設、聯(lián)網(wǎng)的視頻感知攝像機前端點位數(shù)量已將近千萬路，大量應用在城市管理、智能安防監(jiān)控等領域，為視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化建設提供了良好基礎，在公共安全領域發(fā)揮重要作用。量的疊加必然要求質的飛躍，當前，視頻智能化運用中凸顯出視頻數(shù)據(jù)質量需要提升的需求。

（一）視頻圖像數(shù)據(jù)采集體系不健全

視頻圖像數(shù)據(jù)采集體系不健全是導致視頻數(shù)據(jù)質量不高的基本原因。因前端設備信息采集過程無監(jiān)管、缺少持續(xù)有效的運維保障體系、圖像解析廠商眾多標準偏差、各地zdr 軌跡比對預警算法及流程差異等原因，視頻圖像數(shù)據(jù)存在較嚴重的質量問題，從而嚴重影響了視圖數(shù)據(jù)在城市管理、安防監(jiān)控及警務領域的深化應用。視頻圖像采集標準不統(tǒng)一，體現(xiàn)在視頻監(jiān)控建設廠家間使用的視頻標準不同，造成播放器不能兼容所有視頻格式播放，視頻結構化造成功能點缺失，同一廠家平臺不能播放其他廠家對接的監(jiān)控攝像頭，廠家自身私有標準、非國標。各單位間、單位本身各期視頻建設承建廠家不同，造成視頻授時不統(tǒng)一，造成錄像因時間不統(tǒng)一看錄像不連貫。

（二）視頻圖像數(shù)據(jù)質量存在欠缺

視頻圖像數(shù)據(jù)主要考察設備基礎信息、視頻流、圖像數(shù)據(jù)和軌跡數(shù)據(jù)等四類數(shù)據(jù)，視頻圖像數(shù)據(jù)質量由以上四個方面綜合決定，對整個環(huán)節(jié)需要嚴格把控。第一，設備基礎信息數(shù)據(jù)是基礎，容易出現(xiàn)以下問題：設備分散、業(yè)務龐雜，致使臺賬管理混亂；設備存在成“一機多碼”現(xiàn)象；缺少有價值的設備標簽屬性等。第二，視頻流數(shù)據(jù)易受多重主客觀因素影響，如聯(lián)網(wǎng)質量不高，導致不在線、在線無視頻、圖像模糊和視頻存儲周期不足，視頻傳輸延時使得設備時間與現(xiàn)實時間出現(xiàn)偏差等現(xiàn)象。第三，圖像數(shù)據(jù)與只能AI 算法緊密相關，對設備和聯(lián)網(wǎng)等質量要求較高，容易出現(xiàn)來自技術方面的多重問題，維護難度較大。第四，軌跡數(shù)據(jù)精準度和延展度需要更精確。尤其是若出現(xiàn)精度問題，將嚴重影響后續(xù)目標軌跡分析和大數(shù)據(jù)模型分析的效果。

此外，針對視頻圖像數(shù)據(jù)質量問題的解決方案，主要是從運維角度或業(yè)務角度出發(fā)來解決質量問題，往往只解決了一類數(shù)據(jù)或一個方面的問題，如視頻運維技術方案是從視頻流在線情況、聯(lián)網(wǎng)情況和視頻質量方面對視頻流數(shù)據(jù)進行檢測；視圖庫系統(tǒng)主要是從圖像數(shù)據(jù)單類數(shù)據(jù)維度對圖像數(shù)據(jù)進行質量檢測，設備檔案類型主要是從設備信息的單個維度進行質量檢測。從系統(tǒng)論的角度來看，視頻圖像數(shù)據(jù)仍然需要從全方位、多角度、全過程提升質量。

（三）視頻圖像數(shù)據(jù)管理技術仍需提升

視頻圖像數(shù)據(jù)管理技術是由“物”到“人”的理念升華，設備技術性能的充分發(fā)揮終究要回歸到人的技術管理水平提升上來。伴隨著新一代信息技術的迅猛發(fā)展和廣泛運用，公安管理人員工作的數(shù)據(jù)化轉型勢在必行。大數(shù)據(jù)技術不僅意味著數(shù)據(jù)的海量化，也意味著政府部門工作的精準化、個性化。當前，視頻圖像數(shù)據(jù)管理技術運用于公共安全相關部門，還存在管理人員技術意識和能力不足的問題。此外，還需要不斷突破技術瓶頸，走出數(shù)據(jù)孤島，解決各部門數(shù)據(jù)各自為政所造成的數(shù)據(jù)碎片化、分散化問題。

三、視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化設計思路

視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化離不開數(shù)據(jù)庫平臺的資源整合，建立明確、統(tǒng)一的標準，以打標簽的形式，將圖像數(shù)據(jù)歸類放到不同數(shù)據(jù)庫，以便從數(shù)據(jù)庫中提取有用資源。而在數(shù)據(jù)庫的使用和實踐中，也可依據(jù)地方標準和需要，在共同性上體現(xiàn)特殊性，研究開發(fā)更具針對性和實用性的數(shù)據(jù)庫。

（一）頂層設計

視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫建設需遵循“整體性、開放性、先進性、實用性、標準化、安全性”的原則，確保系統(tǒng)的設計和建設滿足公安視頻圖像實戰(zhàn)應用的全局需求，體現(xiàn)智慧警務的數(shù)字化、智能化領先水平。整體性：在系統(tǒng)架構、網(wǎng)絡傳輸、點位布建、專題應用等方面，既要考慮已有資源接入和兼容，又要運用成熟的先進技術滿足本項目建設需求，還要為將來的擴容、擴展和升級打下基礎。開放性：采用業(yè)界主流的硬件設備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫及標準協(xié)議，充分考慮算法與算力解耦，數(shù)據(jù)與應用解耦，保證基礎設施、數(shù)據(jù)、算法、應用等各層能力的開放。先進性：設計中采用先進的系統(tǒng)設備及系統(tǒng)軟件和開發(fā)工具，以集成化、數(shù)字化和智能化的主流產(chǎn)品為核心設備，以保證系統(tǒng)在技術上領先，成熟穩(wěn)定，符合今后的發(fā)展趨勢。實用性：以現(xiàn)實需求為導向，以有效應用為核心，以技術建設與工作機制的同步協(xié)調(diào)為保障，確保系統(tǒng)能有效服務于各級業(yè)務部門的需要。標準化：在統(tǒng)一的標準框架下實現(xiàn)統(tǒng)一部署、資源共享、平臺共用，構建全網(wǎng)各種設備接入、各子系統(tǒng)互聯(lián)互通、視頻信息系統(tǒng)互聯(lián)共享的系統(tǒng)。安全性：選用設備應具有相應資格的軟件評測中心、產(chǎn)品檢測中心的測試，質量達標，性能穩(wěn)定，能夠持續(xù)有效運行，滿足城市管理7×24 小時不間斷持續(xù)運行的需要。

（二）設計思路

視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫的建設應采用云邊結合的計算架構，充分發(fā)揮邊緣計算敏捷響應和云計算彈性伸縮的雙邊優(yōu)勢。邊緣計算實現(xiàn)多維感知數(shù)據(jù)采集和邊緣智能處理，云計算則提供感知數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)的匯聚、存儲、處理和智能應用能力，以及多維數(shù)據(jù)融合及大數(shù)據(jù)分析應用能力，支撐預測預警、態(tài)勢分析等多維大數(shù)據(jù)分析需求。

強化視頻圖像解析系統(tǒng)的能力，構建算法倉庫體系，進行多算法統(tǒng)一管理調(diào)度，實現(xiàn)算法與硬件解耦與協(xié)同，基于算法倉庫提供的智能調(diào)度能力，視頻圖像解析系統(tǒng)不再是單一能力或固定能力，而是可以根據(jù)業(yè)務需求，靈活調(diào)配分析能力。得益于AI 技術的發(fā)展，視頻中可以提取的價值數(shù)據(jù)越來越多，再加上種類豐富的物聯(lián)感知數(shù)據(jù)，視頻及物聯(lián)網(wǎng)相關的價值數(shù)據(jù)井噴。多種視頻圖像數(shù)據(jù)、物聯(lián)數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)融合起來，通過多維數(shù)據(jù)的采集、清洗、打標簽、關聯(lián)等治理和處理手段，構建多種類型的主題庫、業(yè)務庫、知識庫等，根據(jù)不同的需求孵化不同的應用，全程支撐各警種業(yè)務。

數(shù)據(jù)庫應支持視頻設備接入的開放兼容，適配多廠家多類型的視頻設備，設備接入容量可滿足幾年的擴展；支持智能算法的開放兼容，適配多廠家智能算法，可根據(jù)智能場景擇優(yōu)選擇；支持數(shù)據(jù)服務的開放，可共享給不同的部門使用；支持軌跡、比對、布控等多種智能化服務的開放，可提供給各類應用調(diào)用。

四.視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化實踐路徑

（一）強化視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化思維

數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化對系統(tǒng)性思維、整體性聯(lián)動、數(shù)據(jù)共建共享等具有高要求。將數(shù)字化信息技術嵌入公共安全工作，不僅要引入先進的數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析、可視化等技術手段，更重要的是變革認知圖式和思維方式，增強以大數(shù)據(jù)技術賦能公共安全工作的主動性。以提升數(shù)字素養(yǎng)為重點，強化隊伍建設。視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化需要一支思想意識先進、精通思想政治工作，又具有較強大數(shù)據(jù)思維和能力的工作隊伍。要通過開展大數(shù)據(jù)理論與實務培訓、專題培訓進修、圖像數(shù)據(jù)處理實操活動等途徑，不斷提升工作隊伍在大數(shù)據(jù)技術、信息安全、數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化系統(tǒng)運維等方面的能力。

（二）提升視頻圖像數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化水平

強化視頻圖像對象監(jiān)控和處理，滿足公安部門對現(xiàn)實場景的實時關注、歷史回溯等的需要。第一，實現(xiàn)精準點位搜索?；邳c位治理，可按照關鍵字、區(qū)域、場所、屬性等條件對點位進行多維度、多方式、多樣化的搜索、應用、操作。視頻圖像搜索結果可保存在點位集，也可作為二次搜索的條件。對搜索結果點位可進行預覽、回放、導出、復制、收藏、刪除等操作，也支持手動導入點位集。實現(xiàn)點位標簽業(yè)務化，支撐一線民警快速搜點，提供按場所分類、能力集等維度的點位檢索。第二，構建視頻廣場，實現(xiàn)即時、精準的視頻點播和點位管理，便于公安部門掌握轄區(qū)內(nèi)重點關注區(qū)域和案件高發(fā)區(qū)域，并實現(xiàn)人機交互。第三，采用AR 技術，通過實景指揮聯(lián)網(wǎng)應用。將視頻中的背景信息進行結構化描述，背景信息可搜索、可定位，并結合GPS 坐標映射、方位感知、視頻聯(lián)動等功能，將虛擬信息套在現(xiàn)實世界中進行互動。支持城市級高點全景視頻監(jiān)控資源的全量整合，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)高點資源數(shù)據(jù)互通。第四，掌握視偵通圖像處理工具。視偵通圖像處理工具提供視頻播放（智能播放、濃縮播放、智能濃縮、視頻解析、時間校正）、以臉尋人、視頻轉碼、視頻編輯、尺寸測量、速度測量等簡單實用、操作便捷的偵查工具，為偵查辦案民警減負增效。

此外，強化視頻圖像目標追蹤，包括目標識別、目標布控、目標檢索、目標核驗，可通過車輛視頻接力、智能搜索、目標追蹤、天網(wǎng)多維布控，滿足關注目標發(fā)現(xiàn)、預警、鎖定等業(yè)務需要。

（三）增強視頻圖像治理現(xiàn)代化實踐應用能力

視頻圖像治理現(xiàn)代化實踐要進一步運用于治安防控專題應用，不斷提升實踐應用能力。技術要服務于現(xiàn)實管理，治安防控是公共安全治理模式轉型升級的落腳點。如小區(qū)實有的人口管控應用、重點部位安保、涉毒實戰(zhàn)應用、大貨車燃油盜竊偵查、電動車盜竊偵查等，均可作為典型參與視頻圖像治理現(xiàn)代化實踐應用能力提升。在實踐應用中，要重視建設好、運用好視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫，不斷擴展數(shù)據(jù)治理能力，強化物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及業(yè)務數(shù)據(jù)的分類治理能力，提升數(shù)據(jù)質量，有效整合各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)。實現(xiàn)物信數(shù)據(jù)深度融合，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)之間的優(yōu)勢互補，提升實戰(zhàn)應用價值。努力實現(xiàn)豐富的視頻圖像專業(yè)應用、前后端智能的統(tǒng)一調(diào)度、物聯(lián)數(shù)據(jù)的精細化治理、物信數(shù)據(jù)融合分析、互聯(lián)網(wǎng)云服務的社會視頻資源整合的現(xiàn)代化治理。