第四代监控技术在城市治安中的应用分析

2014-07-16 19:50:06来源: 中关村在线

    近几年,平安城市的建设从开始的几个试点城市已经向全国范围铺开,并且正在发生巨大的变化,对城市监控的建设初衷从最初的“为建而建”变成到现在的“为用而建”,对画面的要求从最初的“看得见”变成现在的“看得清”、“看明白”,对应用的概念从最初的“查得到录像”到现在的“信息挖掘”。业内的这些理念、技术、产品都在不断的革新变化,目前,在平安城市的建设方案中,监控4G(第四代)概念被炒的很热,典型的包括有云技术、智能分析、人脸识别等高新前沿技术。

    在很多建设项目中,都会把这些应用作为其中一部分,似乎不搭点这些潮流性的东西就显得落伍了,但是能否真正起到作用,就不一定了,关键在于应用需求与技术特点是否能匹配。本文对这三个技术在安防行业中的作用作一个分析。

    云技术“水土不服”

    云技术的本质可以理解成计算机集群的管理与应用。在IT业内早就已经成熟的应用,近几年来到安防这个新天地中,理念虽好,但如果简单的套用过来,难免也有点“水土不服”,原因有以下两个:

    首先,与公共互联网相比,安防系统是一个封闭的网络,目前全国最大的安防系统就是公安主导建立的平安城市,当时在建设的时候,全国各地都自成一派,形成了大大小小的“信息孤岛”,联网互通的大业目前尚未完成,想要实现概念中的“大云”更是难上加难。

    其次,安防业中的数据成分主要是视频,近几年随着业务应用的发展,图片的数据格式(主要来自交通卡口)慢慢多了起来,还有一些少量的结构化数据,与传统IT业中的文件形式的数据格式与特性不同,安防行业中针对自身的特点,设计了专门的存储数据结构和硬件特性紧密相关的读写机制,而云技术原先在IT业中的针对物理器件,如CPU、内存、硬盘等虚拟化等亮点到安防这里之后就好像显得不大“搭调”。

    因此,云技术在安防行业中的应用更多的是借助其原有的一些理念和技术,来满足实际的技术需要,与IT业中传统的“云”概念和应用方式并不等同。

    存储是一个重要的应用点。随着平安城市建设、高清化的推进、资料保存时间的延长,使得每一个系统的设计者与管理者必须面对存储系统扩容的问题,简单的增加存储设备只是增加一个独立系统,各个独立存储点之间性能、容量都不能均衡,对于管理者来说管理负担增大。而云存储的设计理念正好能满足管理者的需求,这里的云存储更像是一套“贴心”的管理系统,替用户来管理格式各样的存储设备,其优势包括:

    ●灵活的空间管理:支持线性拓展,加入节点后可实现自动的数据迁移,保障各个存储节点负载均衡。

    ●海量数据的快速检索:分布式数据读取,提高整体数据吞吐量。

    ●系统集成数据安全:每份数据一般有3份以上的备份。

    ●高兼容性:原有的存储资源都可以并入云存储中的虚拟资源池。利用云存储管理系统的架构如图1所示。除了云存储,云计算也是云技术中的一个特性,目前平安城市中的应用点在于对海量结构化数据进行查询与统计,目前安防行业中最典型的结构化数据就是交通卡口数据。随着近年来卡口的大量建设,在监控起步较早的浙江,一天之中一个县级市的过车数据可以达到100万条,一个地级市可以达到600万条,如果查询一个月的数据,数据量接近2亿条,数据量十分的巨大。传统的数据库查询技术已经无法满足,因此必须要借助云计算,其技术优势主要在于:

    ●分布式存储:提高海量数据的读取速度。

    ●分布式计算:可实现各个计算节点的计算资源均衡,通过并行计算提高整体效率。

    ●内存优化:把常用的数据存储在内存,加快读取效率。

    ●列式查询:把每一个字段属性都建立相应的索引表,通过对索引表的查询替代对原始数据条目的字段查询,可极大的提高查询与统计效率。

    智能分析风雨相伴

    与云技术相比,以“行为分析”为代表的智能分析在安防行业中算是“老人”了,走过的路程可谓即丰富又曲折:最初出现时,行业内炒的很热,普遍认为替代人工看监控的时代已经来临,后来在实际项目中遇到效果瓶颈,遭遇质疑,再到后期理性回归,重新定位,根据各个行业不同的特性打造专门的应用。

    目前,智能分析技术已经在金融、监狱,甚至刚刚兴起的民用行业中,形成很好的实时性应用点,并得到认可。而在城市治安监控下,智能分析在实时性检测方面却一直找不到很好的应用,原因有多种:一是城市治安监控的图像画面对于智能分析的要求来讲太过复杂,什么环境都有(技术层面的干扰物),在技术上很难“一招打天下”;二是从应用需求上来讲,一个城市有上千万个摄像头,即使在技术上能准确的实现“徘徊、逗留”等行为分析,但在没有报警的情况下,现有的监控人员又有什么依据来做处理呢?

    从目前的行业情况来看,在平安城市建设中,智能分析主要的应用点还是在对视频录像的分析上,满足刑侦上的业务需求。近几年,随着城市监控的发展,除交通管理外,城市监控最大的应用群体就是刑警。视频侦查的方法已经成为刑侦四大侦查方法之一,而目前业内的视频深度应用,也主要是围绕刑侦的业务需求展开。刑侦业务更多的是关注录像,对于能提高他们看录像效率的工具的有很大的需求。

    1.依据背景建模的技术对视频背景建模,分离出其中的活动目标。

    2.通过形状纹理进行2次判断,可大致在活动目标中提出人或者车的目标。

    3.在条件(对目标轨迹的预判、图像的清晰度等)允许的情况下,还可再进行轨迹筛选与特征匹配,进一步过滤无用目标。

    4.最后形成结果列表,由人工的方式进行筛选。

    最后在结果的表现形式上,也可分为多种形式,如浓缩播放、视频摘要等。

    现在,在一些主要行业中,用于刑侦的智能产品分为在线、离线两种,线上的工具一般是实战应用平台的一部分,主要对公安自建的视频资源做处理,在基层应用中以在线工具为主;离线的工具主要针对社会面资源,主要是在案发现场或周边办公时使用,通常用于重大刑事案件中的现场办公。

    人脸识别回归理性

    人脸识别技术在安防行业中也不能算是一个“新面孔”了,与前面讲到的智能技术一样,近几年也是经过了从热炒到瓶颈再到理性回归的过程。

    这里介绍的人脸识有别与人脸检测,人脸检测容易,目前很多手机的照相功能中都带有人脸检测的功能,但是人脸识别难度就很大,不仅要检测出人脸,还要对人脸进行建模并与样本库进行相似度计算,其识别的结果受多种因素的制约。

    在城市治安监控中,虽然对人脸识别的需求很大,但是到目前为止,从技术上还达不到在治安画面中实现识别的水平。原因主要有三点:治安监控看的往往是大局,即使在没有遮挡的情况下,人脸在图像中不够清晰,像素点达不到识别要求;治安监控是由高往下看,这种角度下,与正面的平面图像相貌相差较大;光照影响,在露天环境下,常常因为背光使得人脸发黑,无法辨别,或者局部发黑,形成阴阳脸,这也极大的影响识别的效果。

    因此,在治安监控环境下,进行人脸识别是目前还实现不了的。

    但是,也有不少项目中使用了该种技术,在交通枢纽的安检口,如飞机安检口、火车站安检口进行人脸识别的试点,把过往乘客的抓拍照片与在逃库进行比对,希望达到追逃的效果。在安检处设立人脸抓拍机正好弥补了一般治安监控的不足:

    ●专机专用,保证脸部图像的像素。

    ●角度相对较低,容易拍到人脸的正面图像。

    ●在室内,无光照变化影响,同时光源分布均匀,无阴阳脸的现象。虽然在成像上克服了治安监控的不足,但是笔者认为这样的应用还是难以大面积的推广,原因有:

    ●职责不清:交通枢纽站的职责是保持上下客的次序,抓逃不是其工作内容,这些职能部门确实也不应该去做抓逃的事,除非有硬性规定。

    ●风险大于收益:人脸识别只是返回一个相识度比较结果,对于其身份并无确认能力,而13亿中国人中相貌类似的很多,误判的可能性很大,结果没抓到正确的人反而引来旅客的投诉就不划算了。

    ●容易伪装:有心躲避的逃犯通过粘贴假胡子、带墨镜等伪装可以很容易骗过机器的识别。

    那么,是否人脸识别技术在平安城市中就没有用武之地了呢?答案是否定的。移动终端与云计算的兴起给了人脸识别一个打翻身战的好机会。

    前面说到的治安应用与交通枢纽的应用都是非接触式,这些都受制于因为识别的条件与效果。但如果民警要求嫌疑人摆正位置,用手机或其他终端对其人像进行拍摄,并把人脸图片传回到数据中心进行身份识别,这样的准确率是很高的,而且业务上也有这样的需求,如民警进行外来人口聚集地排查,当对方不提供身份证时,可用类似的方法确认其身份;另外,对于一些没有身份证信息的尸体,只要面部特征完好,也可以用类似的方法快速确认其身份。由于身份证库巨大,在真正实施中,还需要应用到云计算的技术进行分布式处理。

    深度应用催生新技术发展

    本文对云技术、智能分析、人脸识别等技术在城市治安监控中的应用点进行了分析,虽然平安城市的建设已经有好几年的历史,但是对于监控的“深度应用”还是在近一两年才开始被关注的,也正是“深度应用”的需求,推动了一些高端技术在平安城市中的发展和应用,在未来,还将有新的应用点和新的技术不断融入进来,为人们的安全生活保驾护航。

 

关键字:监控

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/2014/0716/article_7351.html
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