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宇视科技:平安城市大数据专家

在新形势下的公安实战中,大数据已经成为不可或缺的关键技术。在安防业内以技术见长的宇视科技,领先布局安防大数据研究,自2013年首个大数据项目投入实战以来,目前最大单项目滨江(2016)专网120亿大数据,并取得了“智能交通智慧图像大数据平台”“安防云存储技术”“可视化联动指挥辅助系统”等多项重难点技术突破,成为平安城市、智能交通等领域的大数据分析专家。
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  平安城市进入大数据时代

  近年来,各地平安城市建设如火如荼,对公安的业务带来极大的便利和强大的技术应用。而宇视科技作为平安城市建设的解决方案提供商,发挥了不可代替的作用。

  2006年:参与数字平安城市开始,开始涉足数字监控系统的研发;

  2007年:成功实现NGN IP全交换;

  2009年:解决信息孤岛问题,实现安防监控IT化;

  2012年:建立公安实战应用系统;

  2014年:开始进入云技术和云存储时代;

  2016年:开始进入安防IT2.0时代。

  在安防IT2.0时代,对于公安部门来说,急切需要的两个数据中心:视图库数据中心和指挥综合应用数据中心。而宇视科技通过自身对安防的认识和公安部门的需求,展开了视图库数据中心的设计和建设。

  “视图库”呼之欲出

  如果要对平安城市建设的重大历程做一个标记,那么第一个肯定是GB/T28181标准的建设,该标准解决了公安部门之间的视频通信协议不一的问题,彻底解决了公安部门“信息孤岛”问题,使公安部门的视频监控数据互联互通。

  然而,随着平安城市建设的发展,公安部门发现GB/T28181虽然解决了视频监控的联网问题,但在进行数据挖掘时,对案件库和历史遗留数据,并没有进行联网。如果要查看相关视频数据,只能安排相关人员逐一查看并记录相关数据,不仅浪费公安人力资源,同时影响破案进度。

  基于这种情况下,公安部发布的《关于做好公安“十三五”规划编制工作的补充通知》中明确要求建设公安视频图像,并强调:在“十三五”期间,部、省、市三级视频图像信息解析综合应用服务中心及视频图像信息结构化描述数据库、专题业务数据库建设完成率达到100%,部、省两级数据库存储容量不低于3PB,地级市存储容量不低于1PB。

  同时,国务院九部委发布的《 关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》中表示:运用数据挖掘、人相对比、车牌识别、智能预警、无线射频、地理信息、北斗导航等现代技术,在充分考虑技术成熟度的基础上,加大在公共安全食品监控系统中的集成应用力度,提高视频图像信息的综合应用水平,逐步建立国家级和省级公共安全视频图像数据处理分析中心。并提出在视频图像领域建立和完善视频图像大数据分析挖掘应用等若干创新平台。据悉,九部委提出的《意见》是基于城市级别的应用,视频图像信息库并不是单一的给公安系统应用,同时开放给环保、城管、反恐等部门,而这类信息均是基于公安的数据库。

  宇视科技:不只是视频数据挖掘工

  宇视科技视图库解决方案主要是对视频、图片等数据进行结构化分析后,把必要的数据从视频或图片中进行提取,并根据数据特性进行数据整理和归档。当用户检索时,只需要检索相关的数据即可调取数据所对应的视频、图片等原始信息。

  1、视频图像信息数据中心的建设

  宇视科技通过实战检测得出,如果视频图像信息数据中心采用检索、存储一体模式,在进行大数据检索时,随着数据量的增加而延长检索时间。如果通过检索、存储分开处理的设计方案,可以有效解决大数据中检索慢等问题。通过实践证明,第二种方案在数十亿的数据量下,依然可以做到秒级检索。

  基于这种测试,宇视科技视频图像信息数据中心采用“数据应用服务+数据仓库”的设计模式。

  2、数据应用服务

  数据应用服务由大数据处理引擎和自学习智能集成引擎构成。

  自学习智能集成引擎可以有效的对视频图像数据进行学习和深度挖掘。同时,如果把原始视频图像放置在数据仓库中,该引擎会在空闲时间段自动对原始视频图像进行深度挖掘,把挖掘出的数据进行区分后,统一放置在数据仓库,并建立相关的视图档案库。

  而处理引擎主要是对数据仓库中的所有结构化数据进行查询和调取,在调取相关的结构化数据后,可以通过结构化数据的信息调取原始视频图像。由于采用UNI Spark千亿级大数据处理引擎,可以有效的在大数据中进行秒级检索。

  3、数据仓库

  数据仓库主要存储大数据时空数据、视频图像信息和原始视频图像。

  时空数据库的建设主要依赖于前端感知设备。宇视科技的前端摄像机通过结合GPS、GIS、北斗等地图信息,从而得出摄像机的立体位置。而在未来的智慧城市/平安城市建设中,会对所有摄像机进行时间规范和统一,从而在事件发生时,所有事件时间将连贯一体。通过空间顺序和时间顺序的建设,从而建立起基于大数据的时空数据库。

  最为核心的视频图像信息则是建立数据库的基础,通过对视频图片数据来源的整理和自我学习,视图库系统会对视频图片进行结构化分析,结构化的文件可以方便用户的查询和检索,从而提高对视频检索的效率。

  结构化——大数据检索的开始

  结构化的数据不仅仅来源于视频,同时来源于这几个信息:前端信息采集、卡口数据、地理信息和历史档案。前端信息可以通过卡口、RFID感应器等设备通过识别车牌、车型等智能分析后,把收集到的数据插入到视频数据中,从而得到结构化的数据。

  在实战中,由于车辆和摄像机拍摄的角度、亮度、速度等问题,会导致拍摄图片模糊,当前端设备无法对该类图片进行识别时,通常是把视频数据存储在后端。而宇视科技的自学习智能集成引擎则会对其进行算法还原,使图片清晰后再进行结构化处理,形成数据化或信息化数据。这些结构化的数据最终会根据特性建立为档案库,形成案件档案、警情档案、操作档案、轨迹档案等多种档案库。

  IT基因,重塑新安全

  宇视科技自成立以来,基于IT数据通信基因,时刻影响其对安防行业的认知,从而促进了安防IP化的进程。

  1、可靠稳定的存储架构

  安防视频存储通常是7×24小时不断进行读写,在长时间运作后,由于没有限制硬盘存储节点,导致硬盘读写混乱,从而产生磁盘碎片,磁盘碎片过多会导致硬盘读写速度下降。宇视科技通过对磁盘节点进行限定,当再次进行覆盖式存储时,数据会自动放在该节点中,并不会影响硬盘其他存储节点的使用,从而减少或禁止磁盘碎片的产生,进一步保护硬盘的使用寿命。

  早在上海世博会安保项目中,宇视科技提供的存储系统采用该存储方案。共采用5000块硬盘,稳定运行半年,期间6块硬盘出现故障,故障率仅0.3%,达到业界返修率最低,为上海世博会提供了强大的数据保护。

  2、CPU+GPU的分工合作

  在安防行业里,云计算平台需要面对的处理对象是图片和视频为主的文件,传统安防采用的CPU集群在面对该类文件的处理速度虽然较快,远不如GPU集群的处理速度。宇视科技根据这一特性,在云计算平台中采用CPU+GPU的工作模式。当GPU把数据还原成图片或视频时,CPU在对图片和视频进行结构化处理,采用这种分工模式极大地提高和强化了系统的分析和云计算能力。

  视图库业务功能

  1、警务管理

  视图库平台可以根据110报警位置进行管理,在人员报警后,会自动根据报警位置在地图上进行展示,与此同时,周边监控录像会全部调出,以方便公安部门快速侦查。同时,该系统可以对警务区域进行划分,如果警务案件堆积较多,地图区域将会呈现红色;如果警务案件正常,则显示绿色。

  2、超感IPC实现跟踪保卫

  通过超感IPC可以对预设车辆进行全方位监控。当车辆进入超感IPC的监控范围时,摄像机会自动转向并跟随车辆的行驶路线和方向,后端操作平台的电子地图会自动显示车辆行驶轨迹和当前位置,同时前端超感IPC的监控画面会实时显示在后端操作平台,方便公安部门实时监管。

  3、人脸识别

  就传统的人脸识别技术而言,通常是对人脸的部位进行采样,通过人脸标示点位,用直线对点和点进行连线,然后用函数值标示,这些函数值就是人脸数据。但不可避免的是,图片拍摄得出的是二维成像,用二维图像描述三维的人脸,准确性会降低很多。

  宇视科技针对准确性较低的问题提出了自己的解决方案:通过对面部进行多角度拍摄,把所有数据统一归类整理,从而得出更为准确的人脸数据,进一步提升面部识别的准确率。

  挖掘业务需求 为公共安全排忧解惑

  宇视科技无论是在平安城市的新标准、新业务需求、新应用等方面的技术研发都具有一定的前瞻性,可谓驾轻就熟。然平安城市实战业务应用非常广泛,随着产业技术的不断发展与提升,平安城市行业的竞争也会愈加激烈,如何不断挖掘出用户深层次的业务需求,也是我们现阶段和未来很长一段时间内都需要思考的问题。

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