視頻圖像數據治理現代化初探

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：“推進國家安全體系和能力現代化，堅決維護國家安全和社會穩定?！盵1]國家安全和社會穩定是民族復興、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據治理現代化，推動公共安全體系不斷完善。近年來，隨著大數據技術取得突飛猛進的發展，大數據、人工智能等新一代信息技術的迅速發展及其在公共安全中的廣泛應用，將為公安部門工作創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代化能力。

視頻圖像數據作為公安大數據的重要組成部分，是實現“智慧公安”的重要抓手和推動引擎，推進視頻圖像大數據智能化應用的建設是公安科技信息化時代發展的大勢所趨[2]。2020 年下發的《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、視頻傳輸網絡、視頻圖像基礎支撐服務、視圖數據資源服務、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，優化公安圖像信息系統體系架構，整合各類公安視頻圖像信息系統，打造全國現代化的視綜平臺。

一、視頻圖像數據治理現代化需求分析

堅持安全第一、預防為主，建立大安全大應急框架，要求善用大數據，將視頻圖像數據治理納入現代化建設范疇，有助于實現視頻圖像數據的治理有規劃、有設計、有預防。

（一）提升視頻監控覆蓋率，實現事件回溯

視頻圖像信息化系統建設取得一定成果，高清視頻監控、卡口抓拍、人臉抓拍等初具規模，基本覆蓋城市關鍵部位和重點場所，實現公安自建視頻點位資源的有效整合聯網。初步建成了針對人、車等目標的視頻圖像解析及應用系統，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、視頻圖像數據質量不佳、多維數據融合不足、智能應用手段匱乏、視頻圖像相關系統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、服務民生等公安業務領域的實戰效能。適應物聯網、云計算、大數據、人工智能等科學技術發展趨勢，滿足公安各警種在視頻圖像領域的實戰應用需求，需要進一步強化視頻圖像智能化應用系統建設的要求，提升視頻監控覆蓋率，實現事件回溯的即時性、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建設的不斷深入以及人工智能技術的不斷發展，公安機關已經初步建立了針對人、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對關注目標的快速發現、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）強化視頻圖像數據挖掘，解析目標軌跡規律

視頻圖像信息是公安機關手中掌握的高價值、大規模的“數據寶庫”，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，對其日常出沒區域、活動軌跡、落腳點等時空行為規律以及頻繁接觸人員、同行接觸人員等關聯關系進行深入、清晰地刻畫，有效掌握關注目標人員的行動規律和隱藏關系網絡，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）加強視頻圖像態勢感知，提升目標預警

海量的視頻圖像信息作為公安大數據的重要組成部分和數據來源，未來將在反恐維穩、指揮處置、治安防控、偵查破案、公共安全管理、執法監督等業務領域的預測、預警、預防工作中發揮舉足輕重的作用。目前，視圖情報預測手段匱乏，基于視圖線索的態勢分析能力還相對薄弱，無法根據掌握的關注目標時空規律及其他關聯線索準確預知關注人員潛在的違法犯罪行為。因此，需加大對視圖態勢分析能力的培育力度，實現從視頻圖像信息中及時洞察潛在的安全風險、發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、交通管理等公安業務的開展。

二、視頻圖像數據治理現代化存在問題

目前，我國已建設、聯網的視頻感知攝像機前端點位數量已將近千萬路，大量應用在城市管理、智能安防監控等領域，為視頻圖像數據治理現代化建設提供了良好基礎，在公共安全領域發揮重要作用。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據質量需要提升的需求。

（一）視頻圖像數據采集體系不健全

視頻圖像數據采集體系不健全是導致視頻數據質量不高的基本原因。因前端設備信息采集過程無監管、缺少持續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，視頻圖像數據存在較嚴重的質量問題，從而嚴重影響了視圖數據在城市管理、安防監控及警務領域的深化應用。視頻圖像采集標準不統一，體現在視頻監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，造成視頻授時不統一，造成錄像因時間不統一看錄像不連貫。

（二）視頻圖像數據質量存在欠缺

視頻圖像數據主要考察設備基礎信息、視頻流、圖像數據和軌跡數據等四類數據，視頻圖像數據質量由以上四個方面綜合決定，對整個環節需要嚴格把控。第一，設備基礎信息數據是基礎，容易出現以下問題：設備分散、業務龐雜，致使臺賬管理混亂；設備存在成“一機多碼”現象；缺少有價值的設備標簽屬性等。第二，視頻流數據易受多重主客觀因素影響，如聯網質量不高，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實時間出現偏差等現象。第三，圖像數據與只能AI 算法緊密相關，對設備和聯網等質量要求較高，容易出現來自技術方面的多重問題，維護難度較大。第四，軌跡數據精準度和延展度需要更精確。尤其是若出現精度問題，將嚴重影響后續目標軌跡分析和大數據模型分析的效果。

此外，針對視頻圖像數據質量問題的解決方案，主要是從運維角度或業務角度出發來解決質量問題，往往只解決了一類數據或一個方面的問題，如視頻運維技術方案是從視頻流在線情況、聯網情況和視頻質量方面對視頻流數據進行檢測；視圖庫系統主要是從圖像數據單類數據維度對圖像數據進行質量檢測，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。從系統論的角度來看，視頻圖像數據仍然需要從全方位、多角度、全過程提升質量。

（三）視頻圖像數據管理技術仍需提升

視頻圖像數據管理技術是由“物”到“人”的理念升華，設備技術性能的充分發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展和廣泛運用，公安管理人員工作的數據化轉型勢在必行。大數據技術不僅意味著數據的海量化，也意味著政府部門工作的精準化、個性化。當前，視頻圖像數據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，走出數據孤島，解決各部門數據各自為政所造成的數據碎片化、分散化問題。

三、視頻圖像數據治理現代化設計思路

視頻圖像數據治理現代化離不開數據庫平臺的資源整合，建立明確、統一的標準，以打標簽的形式，將圖像數據歸類放到不同數據庫，以便從數據庫中提取有用資源。而在數據庫的使用和實踐中，也可依據地方標準和需要，在共同性上體現特殊性，研究開發更具針對性和實用性的數據庫。

（一）頂層設計

視頻圖像信息數據庫建設需遵循“整體性、開放性、先進性、實用性、標準化、安全性”的原則，確保系統的設計和建設滿足公安視頻圖像實戰應用的全局需求，體現智慧警務的數字化、智能化領先水平。整體性：在系統架構、網絡傳輸、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：采用業界主流的硬件設備、操作系統、數據庫及標準協議，充分考慮算法與算力解耦，數據與應用解耦，保證基礎設施、數據、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設備及系統軟件和開發工具，以集成化、數字化和智能化的主流產品為核心設備，以保證系統在技術上領先，成熟穩定，符合今后的發展趨勢。實用性：以現實需求為導向，以有效應用為核心，以技術建設與工作機制的同步協調為保障，確保系統能有效服務于各級業務部門的需要。標準化：在統一的標準框架下實現統一部署、資源共享、平臺共用，構建全網各種設備接入、各子系統互聯互通、視頻信息系統互聯共享的系統。安全性：選用設備應具有相應資格的軟件評測中心、產品檢測中心的測試，質量達標，性能穩定，能夠持續有效運行，滿足城市管理7×24 小時不間斷持續運行的需要。

（二）設計思路

視頻圖像信息數據庫的建設應采用云邊結合的計算架構，充分發揮邊緣計算敏捷響應和云計算彈性伸縮的雙邊優勢。邊緣計算實現多維感知數據采集和邊緣智能處理，云計算則提供感知數據和業務數據的匯聚、存儲、處理和智能應用能力，以及多維數據融合及大數據分析應用能力，支撐預測預警、態勢分析等多維大數據分析需求。

強化視頻圖像解析系統的能力，構建算法倉庫體系，進行多算法統一管理調度，實現算法與硬件解耦與協同，基于算法倉庫提供的智能調度能力，視頻圖像解析系統不再是單一能力或固定能力，而是可以根據業務需求，靈活調配分析能力。得益于AI 技術的發展，視頻中可以提取的價值數據越來越多，再加上種類豐富的物聯感知數據，視頻及物聯網相關的價值數據井噴。多種視頻圖像數據、物聯數據、業務數據融合起來，通過多維數據的采集、清洗、打標簽、關聯等治理和處理手段，構建多種類型的主題庫、業務庫、知識庫等，根據不同的需求孵化不同的應用，全程支撐各警種業務。

數據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，可根據智能場景擇優選擇；支持數據服務的開放，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用。

四.視頻圖像數據治理現代化實踐路徑

（一）強化視頻圖像數據治理現代化思維

數據治理現代化對系統性思維、整體性聯動、數據共建共享等具有高要求。將數字化信息技術嵌入公共安全工作，不僅要引入先進的數據采集、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，增強以大數據技術賦能公共安全工作的主動性。以提升數字素養為重點，強化隊伍建設。視頻圖像數據治理現代化需要一支思想意識先進、精通思想政治工作，又具有較強大數據思維和能力的工作隊伍。要通過開展大數據理論與實務培訓、專題培訓進修、圖像數據處理實操活動等途徑，不斷提升工作隊伍在大數據技術、信息安全、數據治理現代化系統運維等方面的能力。

（二）提升視頻圖像數據治理現代化水平

強化視頻圖像對象監控和處理，滿足公安部門對現實場景的實時關注、歷史回溯等的需要。第一，實現精準點位搜索?；邳c位治理，可按照關鍵字、區域、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。實現點位標簽業務化，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，實現即時、精準的視頻點播和點位管理，便于公安部門掌握轄區內重點關注區域和案件高發區域，并實現人機交互。第三，采用AR 技術，通過實景指揮聯網應用。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、視頻聯動等功能，將虛擬信息套在現實世界中進行互動。支持城市級高點全景視頻監控資源的全量整合，實現區域內高點資源數據互通。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、天網多維布控，滿足關注目標發現、預警、鎖定等業務需要。

（三）增強視頻圖像治理現代化實踐應用能力

視頻圖像治理現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。如小區實有的人口管控應用、重點部位安保、涉毒實戰應用、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據庫，不斷擴展數據治理能力，強化物聯網數據及業務數據的分類治理能力，提升數據質量，有效整合各類數據資產。實現物信數據深度融合，實現物聯網數據和業務數據之間的優勢互補，提升實戰應用價值。努力實現豐富的視頻圖像專業應用、前后端智能的統一調度、物聯數據的精細化治理、物信數據融合分析、互聯網云服務的社會視頻資源整合的現代化治理。