【正文】 , 自動發(fā)現(xiàn)局域網(wǎng)里的攝像頭（SDK范圍內(nèi)）, 用戶可選擇自動添加或手動添加。通過攝像頭廠家官方SDK的方式接入盒子, 穩(wěn)定可靠。不支持SDK的攝像頭，通過手工添加到智能視頻網(wǎng)關(guān)的方式來識別攝像頭(暫不支持)。攝像頭只和智能視頻網(wǎng)關(guān)交互，不和云注冊平臺和公安社會面平臺交互信息，均實(shí)現(xiàn)信息隔離效果，最大化保障網(wǎng)絡(luò)安全。 數(shù)據(jù)處理和存儲方案 視頻解析中心設(shè)計對于全市公共安全視頻聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，后續(xù)將成為公安各個警種視頻作戰(zhàn)的“第二平臺”，會匯聚大量的視頻圖像資源，同時大量關(guān)鍵點(diǎn)位的視頻會在中心云存儲做進(jìn)一步集中，因此需要規(guī)劃視頻云計算系統(tǒng)，來滿足以下業(yè)務(wù)應(yīng)用需求：1. 對海量視頻進(jìn)行高效的結(jié)構(gòu)化處理、可快速檢索關(guān)鍵人、車、事件信息、服務(wù)于公共安全事務(wù)需求，提升一線人員的工作效率；2. 海量視頻中通過計算分析出來的信息可以服務(wù)于城市管理；圖 公共安全聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)視圖云計算PAAS服務(wù)層大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化分析服務(wù)采用Hadoop +容器+部分GPU集群的分布式計算框架可滿足對（離線處理結(jié)構(gòu)化、實(shí)時結(jié)構(gòu)化、海量鯨吞場景）等不同的需求、對于非結(jié)構(gòu)化的視頻圖像數(shù)據(jù)，可以利用智能分析算法+深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)如視圖摘要、車牌車系識別、人臉識別比對等業(yè)務(wù)功能，從中識別提取出所需的人、車、物、事件描述信息。該視頻監(jiān)控系統(tǒng)云計算服務(wù)平臺具備強(qiáng)大的視頻智能分析功能以及數(shù)據(jù)處理能力，其能利用各類視頻圖像智能分析算法，如視頻摘要分析、視頻濃縮等技術(shù)，提高對視頻圖像資源的信息提取能力和資源利用率，獲得最高的處理性能和性價比。 系統(tǒng)功能的組成系統(tǒng)功能的組成，如下圖所示。 圖 系統(tǒng)功能組成接口功能模塊包括分析接口、數(shù)據(jù)服務(wù)接口和采集接口。應(yīng)用功能模塊包括分析處理任務(wù)管理、視頻圖像內(nèi)容分析及描述、視頻圖像增強(qiáng)與復(fù)原、視頻圖像檢索、數(shù)據(jù)存儲與共享等功能。管理功能模塊包括用戶管理、日志管理、時鐘同步、狀態(tài)管理、配置管理等功能。 系統(tǒng)與外部連接關(guān)系系統(tǒng)與外部的連接關(guān)系如圖所示。 圖 系統(tǒng)與外部的連接關(guān)系系統(tǒng)通過分析接口接收視頻資源服務(wù)平臺（以下簡稱服務(wù)平臺）提交的分析處理任務(wù)，并通過分析接口將分析處理結(jié)果反饋給應(yīng)用平臺。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)服務(wù)接口或采集接口與公安視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫（以下簡稱視圖庫）進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。系統(tǒng)通過符合GB/T 281812016規(guī)定的信令與視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)/共享平臺進(jìn)行交互，獲取視頻流進(jìn)行分析處理。系統(tǒng)從離線視頻圖像信息采集設(shè)備獲取離線資源進(jìn)行分析處理。通過統(tǒng)一的認(rèn)證與鑒權(quán)系統(tǒng)進(jìn)行用戶權(quán)限管理。 實(shí)時視頻結(jié)構(gòu)化 系統(tǒng)對前端感知的視頻、圖片進(jìn)行實(shí)時結(jié)構(gòu)化，結(jié)構(gòu)化后高價值數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，隨時查閱，或者在系統(tǒng)中實(shí)時布控人員和車輛。結(jié)構(gòu)化產(chǎn)生的結(jié)果，包括結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽、圖片、視頻摘要，用戶可以根據(jù)條件搜索圖片及查找對應(yīng)的視頻摘要，查找結(jié)果根據(jù)選擇以視圖、列表、地圖等方式展現(xiàn)，并可以根據(jù)行人、自行車、電瓶車或摩托車、三輪車、機(jī)動車、顏色、大小、運(yùn)動方向、速度、時間、地點(diǎn)等條件組合對目標(biāo)進(jìn)行搜索。系統(tǒng)主要功能特點(diǎn)包括：活動目標(biāo)（車輛、人）分析模式：單服務(wù)器最高45路1080P實(shí)時流并發(fā)分析。； ：支持無車牌車輛的識別；：支持白、灰、黃、粉、紅、紫、綠、藍(lán)、棕、黑至少10種顏色； ：支持微型車、兩廂轎車、三廂轎車、SUV、MPV、旅行車、跑車、皮卡、微面、貨車、客車等至少10種車型的識別；：支持不少于200種機(jī)動車車輛品牌的識別；：支持不少于3000種車輛子品牌和年款的識別； ：支持主、副駕駛未系安全帶檢測識別；：支持主、副駕駛遮陽板打開檢測識別；：支持車輛年檢標(biāo)、紙巾盒、掛墜特征信息的識別，其中年檢標(biāo)可以精確到個數(shù)。：支持駕駛?cè)舜蚴謾C(jī)檢測識別； 、子品牌、顏色識別； ：支持識別活動目標(biāo)的速度、顏色、方向；：支持人員主體顏色、運(yùn)動方向、目標(biāo)大小、是否騎車檢測；：支持電動車/摩托車、自行車、三輪車檢測；（即文本信息，如車輛顏色、車牌等文本信息）存儲到數(shù)據(jù)庫(需另配)，支持車輛和活動目標(biāo)圖片（圖片為與文本信息對應(yīng)對象的圖片）存儲到云存儲或者IPSAN(需另配)； 、車牌號、車輛顏色、車輛類型、車輛品牌、車輛子品牌、車輛特征(掛件、擺件、年檢表個數(shù)、遮陽板是否放下、無牌車)進(jìn)行檢索；；； ；視頻人車物分離針對平臺/設(shè)備的視頻/錄像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，將視頻中的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行人（行人、自行車、電瓶車或摩托車、三輪車）、車、物的區(qū)分，同時提取目標(biāo)基本的信息：主體顏色、目標(biāo)大小、目標(biāo)速度、運(yùn)動方向、時間等。根據(jù)這些提取得目標(biāo)信息可以自由組合進(jìn)行目標(biāo)搜索，顯示結(jié)果以視圖、列表或者地圖形式展現(xiàn)，每條記錄對應(yīng)原始視頻片段供細(xì)節(jié)查看。結(jié)構(gòu)化的重要線索及高價值數(shù)據(jù)可以在民警分析后入視圖庫，同時萃取系統(tǒng)也能從視圖庫中獲取其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)分析后的高價值信息進(jìn)行同一案件人、車線索的串并，并在地圖上進(jìn)行展現(xiàn)。 圖 駕駛電瓶車（摩托車）的人的搜索結(jié)果 圖 查看搜索結(jié)果中的某個目標(biāo)的細(xì)節(jié)圖 案件線索串并分析 離線視頻結(jié)構(gòu)化針對圖偵應(yīng)用場景，需要對任意場景、任意探頭的視頻進(jìn)行快速結(jié)構(gòu)化描述，服務(wù)于大型案件的分析研判工作。 人像特征結(jié)構(gòu)化在公共安全專網(wǎng)的解析中心中屬于可選加載算法。系統(tǒng)數(shù)據(jù)流包含人臉實(shí)時比對和人臉歷史查詢。其中實(shí)時比對發(fā)生在事前或事中，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)有布控人員出現(xiàn)時，執(zhí)勤人員可以迅速做出反應(yīng)；歷史查詢則是針對事后重點(diǎn)人員排查，可通過可疑人員圖片查詢系統(tǒng)記錄的人員信息。n 人像識別流程人像識別包括對視頻流人像識別和對圖像檢索識別2種模式： 實(shí)時視頻人臉比對：普通高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的實(shí)時視頻流或人臉抓拍單元的人臉圖片流，會由人臉識別服務(wù)器下的動態(tài)人像算法進(jìn)行人臉特征數(shù)據(jù)提取，并實(shí)時與黑名單庫中的人臉特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行遍歷比對，并反饋平臺每次比對結(jié)果。圖像檢索人臉比對：通過平臺客戶端提交需檢索的人臉圖片/錄像，人臉識別服務(wù)器自動提取人臉圖片特征數(shù)據(jù)，與人臉抓拍庫或人臉注冊庫中的人臉特征數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷比對，最后由平臺展現(xiàn)比對結(jié)果。n 人像業(yè)務(wù)庫人像數(shù)據(jù)庫應(yīng)包含三種業(yè)務(wù)庫：人臉抓拍庫、人臉注冊庫和黑名單庫。人臉抓拍庫包含歷史抓拍現(xiàn)場圖片、人臉小圖和結(jié)構(gòu)化的人臉特征數(shù)據(jù)、抓拍地點(diǎn)、抓拍時間等信息，此類庫的主要業(yè)務(wù)應(yīng)用場景是圖片檢索比對，查詢目標(biāo)人員的人像出沒地點(diǎn)、時間、PGIS軌跡跟蹤等；人臉注冊庫主要是導(dǎo)入一些大規(guī)模的人像圖片、結(jié)構(gòu)化的人臉特征數(shù)據(jù)和身份信息，如地級市當(dāng)?shù)氐纳绫Ｈ讼裥畔臁?dāng)?shù)爻Ｗ∪丝谛畔?、?dāng)?shù)亓鲃有匀丝谛畔斓龋瑢?dǎo)入后主要的應(yīng)用場景是圖片檢索比對和身份信息查詢，確定人員身份；黑名單庫包含高危人員、特殊人員的人臉圖片、結(jié)構(gòu)化的人臉特征數(shù)據(jù)和人員身份信息，主要的應(yīng)用場景是在各個人臉卡口進(jìn)行實(shí)時人流的人臉比對預(yù)警。人臉抓拍庫和人臉注冊庫為靜態(tài)庫，用于事后查詢和檢索目標(biāo)；黑名單庫為動態(tài)庫，用于實(shí)時比對預(yù)警。 車輛特征結(jié)構(gòu)化在公共安全專網(wǎng)的解析中心中屬于可選加載算法。車輛特征結(jié)構(gòu)化功能，可以將非結(jié)構(gòu)化車輛圖像數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為可準(zhǔn)確描述、理解、查詢的結(jié)構(gòu)化描述信息，破解了傳統(tǒng)單純依賴車牌或車標(biāo)識別，難以準(zhǔn)確、快速鎖定目標(biāo)車輛及人員的難題。車輛圖片二次識別集群中服務(wù)器數(shù)量增加的同時業(yè)務(wù)不中斷。 圖 車輛圖片二次分析集群品牌型號識別服務(wù)對提交的圖片中的車輛進(jìn)行品牌型號的識別，識別結(jié)果包括廠家品牌（車標(biāo)，如：本田）、車輛子型號（如：雅閣），能夠區(qū)分出廠年份的款式還應(yīng)該包括年份（如：2008款）。車身顏色識別服務(wù)對提交的圖片中的車輛進(jìn)行車身的顏色的識別，以判斷其為黑、白、藍(lán)、黃（橙）、綠、紅（（粉、紫）、灰、青色中的哪一種。車輛類型識別服務(wù)對提交的圖片中的車輛進(jìn)行車輛類型的識別，以判斷其為轎車、面包車、客車、貨車、摩托車中的哪一種。車輛信息比對服務(wù)將圖片中識別的信息，與通過車牌號從車管數(shù)據(jù)庫中查詢到的車輛信息進(jìn)行比對，進(jìn)行假牌、套牌可疑度評價。在車型識別的基礎(chǔ)上，即使目標(biāo)車輛中途更換、篡改、遮擋、拆卸車牌，或使用假牌、套牌，系統(tǒng)也能夠基于車輛局部特征唯一性進(jìn)行分析、識別、提取，在短時間內(nèi)鎖定目標(biāo)車輛。車牌二次識別服務(wù)支持對提交的圖片中的車輛進(jìn)行車牌顏色及車牌號的識別，可有效應(yīng)對已建卡口相機(jī)車牌識別算法準(zhǔn)確率低的問題，在后臺進(jìn)行二次識別，保證已建卡口系統(tǒng)能最大發(fā)揮實(shí)戰(zhàn)價值。 視頻行為分析通過智能視頻檢測算法實(shí)現(xiàn)越界、入侵、徘徊、聚集、遺留物等對可疑事件和異常行為進(jìn)行預(yù)警；根據(jù)所轄區(qū)域治安狀況和警情等級，實(shí)行分級分區(qū)域監(jiān)看；根據(jù)車牌、人臉等信息對重要部位進(jìn)行視頻和卡口布控等。人臉分析單元，實(shí)現(xiàn)對各種規(guī)則場景中的實(shí)時視頻進(jìn)行智能分析，檢測出視頻中的人臉，抓取人臉圖片記錄入庫。抓取后的人臉圖片與黑名單庫中的圖片進(jìn)行比對，發(fā)現(xiàn)超過設(shè)定閾值，符合特征的人臉圖片，輸出人臉識別結(jié)果和告警信息。 視頻人群分析視頻人群分析通過采用深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)軟件架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對實(shí)時視頻的人群分析，主要包括：人群密度與計數(shù)、滯留區(qū)域分析、混亂程度分析、群體軌跡分析等。人群密度與計數(shù)：統(tǒng)計場景中的實(shí)時人數(shù)。同時根據(jù)人群和人體之間的關(guān)系，估計各區(qū)域的人群密度，得到整個場景的人群密度分布圖。滯留區(qū)域分析：主要用于識別場景中有人長時滯留的區(qū)域，在展現(xiàn)層用不同顏色標(biāo)記?；靵y程度分析：分析場景中群體運(yùn)動的一致性，我們給出了一個混亂程度的定義。對于混亂程度高的場景，進(jìn)行報警。群體軌跡分析：分析靜止的人群對常用的行進(jìn)路線的影響情況。當(dāng)出現(xiàn)有人群的滯留嚴(yán)重影響了正常的行進(jìn)路線時，系統(tǒng)會進(jìn)行報警，告知工作人員。 數(shù)據(jù)檢索服務(wù)設(shè)計針對公共安全平臺的采集數(shù)據(jù)量，在10億～1000億的量級間，原有的Oracle數(shù)據(jù)庫已無法滿足大數(shù)據(jù)檢索等應(yīng)用。需能有海量數(shù)據(jù)搜索引擎來支撐大數(shù)據(jù)應(yīng)用。海量數(shù)據(jù)搜索引擎是一個采用Apache頂級全文搜索項目Solr進(jìn)行開發(fā)的分布式全文搜索系統(tǒng)。Solr是目前應(yīng)用最為廣泛和成熟的搜索系統(tǒng)，如IBM，淘寶等公司是它的用戶，有較為強(qiáng)大的社區(qū)支持。它主要的特征包括：高性能的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和搜索算法，高效、靈活的緩存功能，垂直搜索功能，高亮顯示搜索結(jié)果，通過索引復(fù)制來提高系統(tǒng)可用性，提供一套強(qiáng)大的Data Scheme來定義字段和類型。圖 大數(shù)據(jù)檢索引擎同時，海量數(shù)據(jù)查詢分析引擎系統(tǒng)中采用基于hadoop的MapReduce計算架構(gòu)，來提升對于整體分布式運(yùn)算的加速性能。通過分析引擎配合已有數(shù)據(jù)庫，對海量數(shù)據(jù)查詢、分析、挖掘的處理性能進(jìn)行加速，使查詢分析的性能可以達(dá)到秒級響應(yīng)要求，并可以根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)模對查詢分析引擎系統(tǒng)做線性的擴(kuò)展，最大限度的滿足當(dāng)下對海量卡口數(shù)據(jù)不斷增長的查詢和分析挖掘需求。海量數(shù)據(jù)查詢分析引擎系統(tǒng)采用分布式集群的計算和存儲處理機(jī)制，將大量數(shù)據(jù)的索引信息分散存儲在多臺獨(dú)立處理服務(wù)器的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中，可以并發(fā)的進(jìn)行高效的檢索。系統(tǒng)應(yīng)該采用分布式消息隊列、列式存儲壓縮、KV數(shù)據(jù)庫、全文檢索、并行計算、內(nèi)存計算、迭代計算，應(yīng)當(dāng)有云計算系統(tǒng)均具備的資源虛擬化、可靠性、彈性擴(kuò)展的特性。這樣，分析性數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)即滿足當(dāng)前本期建設(shè)幾百億數(shù)據(jù)的存儲、檢索、碰撞能力，同時滿足未來應(yīng)用拓展、數(shù)據(jù)挖掘的能力。千億數(shù)據(jù)秒級檢索是本期建設(shè)目標(biāo)之一，系統(tǒng)提供列式存儲壓縮技術(shù)，降低數(shù)據(jù)的IO數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)量；提供全文檢索技術(shù)，有效證明可以支持千億的索引加速；為了提供二次檢索，海量數(shù)據(jù)集碰撞能力，需提供迭代計算技術(shù)。本次分析型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)無縫對接業(yè)務(wù)層面，支持精確檢索、模糊檢索、多維檢索、碰撞查詢、二次查詢等數(shù)據(jù)檢索業(yè)務(wù)分析型數(shù)據(jù)庫應(yīng)當(dāng)具備足夠業(yè)務(wù)開放性、高性能、穩(wěn)定性和可維護(hù)能力。分析性型數(shù)據(jù)庫既可以滿足被動接收數(shù)據(jù)，也需要具備主動采集數(shù)據(jù)的能力?？紤]到后續(xù)對海量數(shù)據(jù)大表的自定義導(dǎo)入和業(yè)務(wù)擴(kuò)展性需求，產(chǎn)品應(yīng)提供圖形化的界面提供客戶自定義的采集庫表字段、數(shù)據(jù)源選擇、多表視圖、和自定義分析。系統(tǒng)除具備高性能分析外，也具備高速數(shù)據(jù)導(dǎo)入能力。數(shù)據(jù)庫服務(wù)具備高可靠性，以及圖形化的運(yùn)維工具，自動化部署。 云存儲系統(tǒng)設(shè)計視頻云存儲系統(tǒng)包含視頻數(shù)據(jù)存儲、卡口數(shù)據(jù)存儲、人臉數(shù)據(jù)存儲、案件數(shù)據(jù)存儲等；視頻存儲為30天，反恐重點(diǎn)目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲90天，包含卡口視頻，過車圖片保存180天，違法圖片存儲二年。本次建設(shè)公共安全視頻共享聯(lián)網(wǎng)中心平臺將支持接入多個分地域的云存儲系統(tǒng)，進(jìn)而可以形成全市一朵云，數(shù)據(jù)統(tǒng)一應(yīng)用和統(tǒng)一管理，又可以分機(jī)房分地域分期靈活部署的整體優(yōu)勢。 圖 公共安全視頻聯(lián)網(wǎng)分布式“多云”云存儲方案設(shè)計 云存儲系統(tǒng)中由其中的數(shù)據(jù)管理平臺制定存儲計劃，實(shí)現(xiàn)視頻、圖片數(shù)據(jù)的秒級檢索。應(yīng)能精確到秒級對歷史圖像進(jìn)行檢索，在確認(rèn)視頻管理客戶端要求的檢索數(shù)據(jù)之后，把檢索結(jié)果（指定時間段內(nèi)是否有相應(yīng)的數(shù)據(jù)）返回給視頻管理客戶端?？蛻舳丝梢赃x擇某一時段的數(shù)據(jù)進(jìn)行回放。提供數(shù)據(jù)備份功能，允許用戶把與案件關(guān)聯(lián)視頻、圖片備份到案件管理平臺存儲資源中，并提供點(diǎn)播回放功能。系統(tǒng)提供方便快捷的錄像查詢機(jī)制，應(yīng)能按照指定設(shè)備、通道、時間、報警信息等要素檢索歷史圖像資料并回放和下載，支持模糊查找攝像機(jī)。存儲管理系統(tǒng)支持為計劃內(nèi)的不同時間段設(shè)置不同的存儲碼流，時間段可以任意設(shè)置。根據(jù)存儲需求，考慮構(gòu)建海量非結(jié)構(gòu)視頻圖像的云存儲系統(tǒng)。視圖云存儲系統(tǒng)采用前沿的Erasure Coding數(shù)據(jù)容錯技術(shù)及分布式對象存儲機(jī)制。 圖 分布式云存儲架構(gòu)分布式文件系統(tǒng)是整個云存儲系統(tǒng)的核心，提供了數(shù)據(jù)存儲業(yè)務(wù)的所有功能。分布式文件系統(tǒng)包括元數(shù)據(jù)管理、塊數(shù)據(jù)管理服務(wù)。元數(shù)據(jù)是指文件的名稱、屬性、數(shù)據(jù)塊位置信息等，元數(shù)據(jù)管理通過元數(shù)據(jù)服務(wù)程序完成。塊數(shù)據(jù)是指文件數(shù)據(jù)被按照一定大?。J(rèn)64MB）分割而成的多個數(shù)據(jù)塊，分布存儲到不同的存儲節(jié)點(diǎn)服務(wù)器上，并通過編解碼容錯算法產(chǎn)生相應(yīng)的冗余塊。存儲服務(wù)是運(yùn)行在每個存儲節(jié)點(diǎn)服務(wù)器上的存儲服務(wù)程序，負(fù)責(zé)使用存儲服務(wù)器上的磁盤空間存儲文件數(shù)據(jù)塊，并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的編解碼功能以及保證磁盤間的負(fù)載均衡。Erasure Coding數(shù)據(jù)容錯技術(shù)糾刪碼（erasure codi