基于云计算的视频实战应用平台的建设方案和应用

常州市平安城市视频     监控   技术已经从联网整合阶段。发展到视频实战深度应用阶段。常州市公安局根据本地的视频实战应用需求，建设了基于云计算的视频实战应用平台。面对视频资源整合规模的持续扩大、视频实战业务的广泛应用以及视频信息化处理过程中产生的海量结构化数据，如何充分利用海量的视频数据，实现海量视频数据的高效检索以及基于实战需求构建警务视频     大数据   应用平台，成为视频深度应用亟待解决的问题。建设统一开放的视频云计算平台，并在视频云计算架构基础上，实现视频信息化、信息情报化、情报实战化是视频大数据实战应用的关键。

一、项目背景

随着公安信息化建设进程的不断加快，全国各地都在掀起“平安城市”、“智慧城市”和“科技强警”等一系列大型安防系统建设。全国各地随着“平安城市”的推动，建设了越来越多的视频监控摄像头。但是如何将这些视频资源整合好、利用好、管理好、应用好，发挥视频实战的最大效用，是视频实战应用下一步发展面临的问题。

二、项目建设方案

（一）视频联网建设

经过近两年的努力，技防支队已经整合联网全市视频监控21122台，其中公安自建视频监控14377路，实现“可看、可调、可控”，形成“控点、封线、成圈、锁城”的立体视频监控网络。

常州市局从前期公安机关实战应用需求出发，根据江苏省公安厅《江苏公安警务大数据工程视频图像信息应用平台主要建设内容》指导规范要求，制定     数据采集   规划，加大公安内部视频资源整合同时，进一步强化社会数据的采集和共享，扩大视频数据整合共享的覆盖面。

整个视频联网平台纵向按照市局、分局、派出所三级分布式联网架构模式建设，实现了资源的汇聚整合、按需获取和资源共享的目标。横向构建基于“三个平台、两个边界”的视频资源汇聚体系，实现社会资源由社会视频网络向公安视频专网汇聚，公安视频专网向公安信息网汇聚，在公安信息网内实现公安警务数据信息与视频图像信息的关联串并，并最终实现在视频云实战应用平台进行信息的综合分析和实战应用。

（二）视频云中心建设

常州市局在视频专网和公安内网建设了一个视频云中心。该云中心部署了高性能小型机服务器集群，实现了物理设备的虚拟化管理和应用。通过建设开放的视频云平台，实现各类文件的统一存储。同时保证系统弹性可扩展，支持多种智能分析算法的接入；对外提供统一的、专业的视频存储、分析服务，支持多个警种业务系统进行服务调用，服务于各警种业务应用。

该云中心架构设计采用在视频专网和公安内网分别建设数据汇聚云和数据应用云中心的方式，既支持集中式部署，也支持分布式方案，物理服务器可以根据现场情况灵活配置。总的物理架构图如1所示：

图1常州云平台建设图

（三）视频智能分析工具建设

在视频云中心建设了视频大数据实战应用平台，针对公安工作实战应用需要，采用视频快速编辑处理、图像信息结构化描述、海量视频信息快速处理、视频行为智能分析、云计算和视频图像大数据处理等智能化工具和技术。开展非结构化数据的结构化信息提取，并与公安其他信息系统关联对接，开展视频图像大数据分析实践。逐步探索丰富视频图像大数据的应用模型，提升视频图像应用水平，为公安实战提供视频应用支撑。

1、视频转码

平台通过集成转码工具，可以显示社会面采集的视频、图片，在导入系统时统一转化为标准格式视图，在平台中统一播放，为之后的视频结构化分析提供前期必要的视频准备工作。视频编码的归一化是一切视频结构化分析和应用的基础，只有尽可能多地兼容多种视频格式，才能实现视频信息的深度应用。目前视频云平台支持视频、     音频   以及图片三种文件形式的转码，其中支持80多种的视频格式，并且兼容的范围在持续增长。

2、视频浓缩

目前进行视频侦查作战，主要还是依赖“人海战术”。这种方式由于投入资源巨大，目前只能应用于重特大案件中，无法应用于一般性案件。随着视频资源质量的提高，以及人像、机动车等识别技术的成熟，可以通过自动识别、自动比对以及自动预警的方式来提高视频资料的利用效率，减轻人工工作压力。通过平台的浓缩处理工具可以快速实现视频中运动目标的动静分离，1个小时的视频可以通过压缩处理成几分钟的只包含运动目标的视频，且运动物体可以根据需要在同一时间集中播放，大大缩短民警查看视频的时间。

3、摘要分析

系统采用模式识别、图像分析比对等技术，自动对视频图像进行分析，提取结构化信息描述，生成多种类型的索引：包括运动目标索引、车辆索引以及人脸索引。生成的索引能够在时间轴上进行     标记   ，支持人工标注发现的线索信息，截取视频片段，并作标记，以便案件进一步分析研判使用。

4、视频增强

通过研究视频图像增强技术，不仅可以对实时视频，也可以对历史视频中的模糊现象进行清晰化处理。改善由于环境因素（雾天、奇偶场等）导致的图像模糊现象。灵活的参数设置方案，实现画面质量即调即所得。

5、模糊图片处理

警用图像处理系统主要包括常规功能、高级功能、特殊功能和序列图像处理功能。常规功能主要涵盖图像几何变换、图像滤波、图像特征、图像运算、图像增强和图像转换形态学操作等图像的基本操作功能。高级功能主要包括超分辨率、模糊处理、图像复原、图像融合、噪声处理和颜色处理。特殊功能包括人像重建、去雾、色彩分离、移行和奇偶场。序列图像处理主要包括稳定化、超分辨率、多帧平均、多帧融合、手工配准和低照度增强。

6、     人脸识别   比对

通过模式识别技术，快速提取视频中运动目标的人脸，与公安的高危人员库进行比对识别，一旦发现嫌疑人员，系统自动产生报警，起到了提前预防和防范的目的。

（四）视频大数据分析建设

该平台经过两年的建设和运行已经积累了大量的业务应用数据。如何从这些海量数据中提取到关键线索，实现数据挖掘，从数据预测模型中及早发现可疑事件，进一步提高社会治安稳定性，是常州市公安局对视频未来应用成效的提前预见。

常州市公安局技防支队更是从视频大数据的角度出发，在全国率先提出在公安内网基于云计算架构，构建视频大数据信息服务平台的理念。充分利用好视频大数据基础，探讨和研究视频大数据应用方向，真正使公安信息化走向大数据应用和数据挖掘，最终服务于治安防控和案件侦破。

在建设方面，基于已建设好的视频云中心，重点打造基于云中心的视频大数据实战应用平台。该平台合理规划内外网数据，在公安内网实现数据汇聚。一方面，汇聚视频专网已采集的数据，包括2000万卡口和电警、接近20000车辆     GPS   数据，5000个视图库产生的视频图像数据，联网平台的视频以及点位数据等的汇聚；另一方面，公安内网汇聚的数据除了以上卡口、电警、GPS车辆通行数据外，还要对接公安内网有关案事件、人员、车辆信息业务系统，最终实现内网存储的数据的查询检索以及关联分析。

在业务规划方面，在公安内网进行视频图像数据资源整合汇聚，建设三大库。第一，建设车辆轨迹信息库，包括专网汇聚过网闸的卡口、电警、GPS车辆通行信息和特征信息；第二，建设价值视频图像信息库，汇聚专网视频实战应用平台视图库过网闸传输的价值视频图像资源和内网视频图像处理工具产生的价值视图；第三，建设案事件关联信息库，对接内网的案事件、人员、车辆相关的警务系统，关联相关案事件、人员、车辆信息。同时建立以车辆数据为基础的大数据研判系统（包括卡口和GPS车辆数据），通过研究车辆特征、车辆时空轨迹挖掘嫌疑车辆信息，最终对嫌疑车辆产生预测预警模型。

三、平台优势介绍

该视频云实战应用平台是先进技术在实战应用中的集中展现，系统中采用的行业领先技术，主要包括如下九种。

（一）云存储技术

视频云存储采用分布式文件系统、分布式     数据库   实现统一的存储架构，保证了系统的扩展性、可用性和性能。同时结合公安的业务应用，为视频应用定制一套适用于视频应用的存储系统。视频云存储的优势在于视频资源的有效管理和访问，同时支持海量小文件的高效存储。

（二）云计算技术

视频实战平台运行在视频云计算平台之上，实现了资源虚拟化技术、网格化计算技术、虚拟化存储技术、分布式媒体接入与转发技术在视频实战中的应用等。

（三）云检索技术

视频云检索为视频应用系统提供了多种检索方式，并将检索结果融合后输出检索结果。通过提供高效的检索引擎，实现查询检索的快速准确。根据不同文件类型支持多种检索方式，同时提供类似互联网的全文检索，实现所查即所得，支撑基于实战应用模型的数据挖掘。

（四）POSA技术

通过视频中间件架构将卡口接入、PGIS接入、告警接入，与公安其他应用系统的接入模块封装为接入组件，提高了系统的整体稳定性。

（五）卡口多级联网技术

通过统一接口方式对接前端各个厂家前端卡口设备或者前端卡口平台，实现卡口数据联网应用；同时平台卡口系统之间支持多级联网应用，实现全网卡口设备统一管理、卡口数据统一调用和查询；还可实现一点布控撤控，全网响应。

（六）虚拟卡口技术

通过视频智能识别分析技术，对治安监控摄像头视频流进行车牌分析和车辆速度分析，从而达到治安监控摄像头的卡口虚拟化应用，增加治安卡口车辆轨迹数据完整性，为研判工作提供更可靠完整的车辆轨迹数据。

（七）图像识别技术

通过图像智能分析技术，对卡口图像进行二次识别和特征提取，以提高前端卡口对车牌号码、车牌颜色和车身颜色的识别率；同时卡口图像二次识别技术能够对车辆特征进行提取，包括车标、驾驶员脸部、挡风玻璃贴标、遮阳板等特征提取，为研判工作提供更丰富的基础数据。

（八）视频摘要技术

视频索引技术包括运动目标索引、车辆索引、人脸索引和自定义索引。视频摘要技术包括叠加型视频摘要和剪切型视频摘要，以及基于特征的检索方式，包括字典检索、规则检索、图片检索、人脸检索和文本检索。

（九）视频智能识别技术

通过自动化和智能化手段对视频图像内容进行“行为识别”、“行为检测”、“行为分析”、“事件检测”，以满足视频综合应用的监测、预警、防控能力，减轻监控操作人员监视负担等业务需求。

四、技术展望

未来，视频云中心根据警务大数据的采集要求，还将逐步实现对多个不同系统平台图像资源的接入。这些图像资源包括：图像监控系统、联网汇聚监控资源等视频图像信息联网平台图像资源；标注案件视频片段、图像处理工具以及视频摘要工具处理等产生的再生视频信息；自动抓拍设备、车辆识别分析系统等道路监控系统图像资源；移动监控图像、移动卡口图像以及无线图传系统等移动监控系统的图像资源；视频会议系统、其它应急指挥系统等视频指挥系统图像资源；应急处突图像、案件勘察图像以及手持终端等人工采集图像资源。未来还将逐步接入网站图像、微博图像以及微信图像等互联网图像信息。巨大的数据量，就形成了公安视频警务大数据。基于科学的实战应用模型，进行数据挖掘和深度应用，是智慧警务建设的重要任务之一。

结语

日益庞大的数据量和繁杂的业务需求对系统架构提出了更高标准的要求，传统的数据存储以及计算方式，已远不能满足海量异构信息的存储、计算和检索需要，迫切需要建设一套统一开放的云架构，在统一的云架构框架下实现海量数据存储、查询和应用的云计算服务，同时又要针对视频监控行业大数据的特殊性，在统一的云平台下提出专业的视频大数据解决方案。因此常州市公安局开创的对视频大数据分析的探索之路也是时代发展所需、实战综合利用所虑，意义深远。

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