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云技能水土不服4G技能安全城市的运用

更新时间:2018-10-10  阅览次数: 772 次

近几年,安全城市逐步的建设已经从初步的几个试点城市向全国范围铺开,并且正在发生巨大的变化,对城市的建设初衷从最初的“为建而建”变成到现在的“为用而建”,对画面的条件从最初的“看得见”变成现在的“看得清”、“看明白”,对运用的观点从最初的“查得到录像”到现在的“信息挖掘”。业内的这些理念、技能、产品都在不断的革新变化,目前,在安全城市的建设计划中,监控4G(第四代)观点被炒的很热,典型的包括有云技能、分析、等高新前沿技能。

在很多建设中,都会把这些运用作为其中一部分,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,关键在于运用需求与技能特点是否能匹配。本文对这三个技能在行业中的作用做一个分析。

云技能水土不服

云技能的本质允许理解成计算机集群的管理与运用。在IT业内早就已经成熟的运用,近几年来到安防这个新天地中,理念虽好,但假如简单的套用过来,难免也有点“水土不服”,原理有以下两个。

首先,与公共互联网相比,安防系统是一个封闭的互联网,目前全国最大的安防系统就是公安主导建立的安全城市,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,想要实现观点中的“大云”更是难上加难。

其次,安防业中的数据成分主要是,近几年随着业务运用的发展,图片的数据手法(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手法与特性不同,安防行业中针对自身的特点,设计了专的存储数据结构和硬件特性紧密相关的读写机制,而云技能原先在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,云技能在安防行业中的运用更多的是借助其原有的一些理念和技能,来满足实际的技能需要,与IT业中传统的“云”观点和运用方式并不等同。

存储是一个重要的运用点。随着安全城市建设、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仅仅增加一个独立系统,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,替用户来管理手法各样的存储设备,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:原有的存储资源都允许并入云存储中的虚拟资源池。

除了云存储,云计算也是云技能中的一个特性,目前安全城市中的运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,在监控起步较早的四川,一天之中一个县级市的过车数据允许达到100万条,一个地级市允许达到600万条,假如查询一个月的数据,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能已经无法满足,因此必须要借助云计算,其技能优势主要在于:

分布式存储:提高海量数据的读取速率;

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

与云技能相比,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,多数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运用。

目前,智能分析技能已经在金融、监狱,甚至刚刚兴起的民用行业中,形成很好的实时性运用点,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运用,原理有多种:一是城市治安监控的图像画面对于智能分析的条件来讲太过复杂,什么环境都有(技能层面的干扰物),在技能上很难“一招打天下”;二是从运用需求上来讲,一个城市有上千万个,即使在技能上能准确的实现“徘徊、逗留”等行为分析,但在没有的情况下,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,在安全城市建设中,智能分析主要的运用点依旧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,城市监控最大的运用群体就是刑警。视频侦查的技巧已经成为刑侦四大侦查技巧之一,而目前业内的视频深度运用,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。

依据背景建模的技能对视频背景建模,分离出其中的活动目标;

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;

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;

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运用平台的一部分,主要对公安自建的视频资源做处理,在基层运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。

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整理编辑:成都弱电工程专家