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安博会深度报道 《中国安防》专访科达总经理陈卫东
2016/11/1 14:04   中国安防行业网      关键字:服务,客服,用户,远程,可视化      浏览量:
大数据应用在各个行业扮演着越来越重要的角色,各安防企业也都倾注全力于大数据的研发与应用,本期我们专访到苏州科达科技股份有限公司总经理陈卫东先生,请其结合企业经历,详述大数据与安防结合的历史脉络以及大数据落地行业应用的心得体会,希望对行业同仁有所启发借鉴。

  在全球范围内,目前对于大数据都有一个共识,即大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。结合安防行业,则意味着大数据必然要和各个行业的应用需求紧密结合,才能真正体现出其价值。而事实上,随着感知型摄像机、大数据平台的推出以及大数据在公安、智能交通等领域的落地,大数据正在悄然改变着安防应用尤其是视频应用的模式。

  毫无疑问,大数据应用在各个行业扮演着越来越重要的角色,各安防企业也都倾注全力于大数据的研发与应用,本期我们专访到苏州科达科技股份有限公司总经理陈卫东先生,请其结合企业经历,详述大数据与安防结合的历史脉络以及大数据落地行业应用的心得体会,希望对行业同仁有所启发借鉴。

  《中国安防》:我们知道,大数据的基础与前提是可利用的数据,否则再多的数据堆叠也不过是空中楼阁,而在2014年之前,视频前端采集的数据可利用率非常之低,大数据似乎离我们还很远,但是2014年10月,科达感知型摄像机的横空出世,敲响了大数据时代的大门,将视频转为可利用的数据成为可能。对此您怎么看?

  陈卫东:2014年之前市场就有各种智能型IPC,但其主要定位于警戒线、区域安防等报警类应用,而科达感知型摄像机能够基于视频的智能分析,识别出监控画面中的内容,并对其进行语义描述和最佳图片抓拍,然后通过后端大数据平台进行分析,代替人类做出思考和判断。

  可以说,感知型摄像机是智能分析经济性和规模化部署的基础,也是智慧城市大数据应用的关键,如果我们要真正拥抱大数据时代,感知型摄像机无疑才是视频监控的基石。

  2014年科达发布感知型摄像机

  事实上,直到今天,绝大部分的视频监控都还仅仅停留在实时浏览和录像,无法识别画面中的内容,更谈不上思考和行动。因此当时我们就在思考,如果视频监控能够通过机器视觉和智能分析,识别出监控画面中的内容,并通过后台的云计算和大数据分析,来做出思考和判断,并在此基础上采取行动,我们就能够真正的让视频监控代替人类去观察世界。而要做到这一点,我们必须拥有具备感知能力的摄像机。因为,只有前端摄像机具有感知识别功能,我们才能进行智能分析的规模化部署和应用。

  大数据时代,我们需要的是真正具备感知和识别能力的摄像机,科达感知型摄像机(IntelligentIPC),正是这样的摄像机。它能够基于视频的智能分析,识别出监控画面中的内容,并对其进行语义描述和最佳图片抓拍,然后通过后端云计算平台进行分析,代替我们做出思考和判断。

  根据监控场景和需要识别的内容,科达推出了3个系列的感知型摄像机产品:特征分析摄像机、车辆卡口摄像机、人员卡口摄像机,并已经得到了广泛的应用和不错的口碑。

  《中国安防》:解决掉前端智能化的问题,对于后端的信息处理应该说有相当大的帮助,但如何处理数据,特别是如何读懂非结构化的图片和视频数据,曾几何时仍然是安防企业的一大难题,也正因为此,平台端的建设备受关注。而我们知道,科达在2015年就祭出了“走进机器识图时代”的口号,推出了大数据平台,给了当时行业极大的惊喜和震动,那么,您能否回顾一下当时提出这一理念的背景以及实现的方法呢?

  陈卫东:2015年,当时的安防行业正在大踏步地进入大数据时代,感知型摄像机和传统摄像机每天都会产生大量的视频、图片以及文本信息。依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难。相比而言,计算机每秒上亿次的运算能力,是我们人类望尘莫及的。如果能将视频图像转成计算机能够识别的数据,由计算机代替人去查找目标,并做出关联分析,那么所有的问题将迎刃而解。2015深圳安博会,基于感知、云与大数据的结合,科达正式发布了大数据平台,并提出了“走进机器识图时代”的理念,深度演绎了视频监控如何告别传统人工识图。

  2015年安博会科达提出“走进机器识图时代”理念

  我们知道,摄像机产生的视频和图片进入大数据平台后,首先要进行存储。科达安防大数据平台采用安防级云存储技术,将存储与安防业务深度结合,能够轻松应对百PB级监控视频的弹性扩容。同时,系统采用分布式并行读写与数据离散存储技术,满足高速存取需求。同时,通过纠删码冗余存储与EBU电池保护技术,科达安防大数据平台能够确保存储可靠性,在多块硬盘损坏、整个节点损坏甚至异常断电情况下,都能保证视频不丢失,业务读取不受影响。

  由于存储的视频和图片均属于非结构化信息,要实现大数据应用,必须将这些视频和图片转成结构化的数据。科达安防大数据平台采用分布式智能分析技术,通过多节点并行处理,能够快速提取出视频和图片中的结构化数据。而强大的智能分析算法,使得科达安防大数据平台能够从视频和图片中提取出更丰富、更深度的目标特征信息,应对更复杂的大数据分析应用。

  通过智能分析提取的结构化数据最终进入大数据库。科达安防大数据平台采用分布式大数据库技术,通过数据智能分级存放技术,可大幅提升访问效率。通过离散存储与分布式多节点并发处理技术,系统可轻松实现百亿级数据的秒级检索和分析。

  云存储、分布式智能分析以及分布式数据库,共同构成科达安防大数据平台,为上层大数据应用提供可靠存储、高效分析与快速检索服务,推动人工识图向机器识图的演进。

  《中国安防》:进入2016年,安防行业对于大数据的讨论更多围绕在行业的深度应用,这意味着大数据不再是一项单纯的技术存在,这对厂商来说是一个巨大的挑战。而如果谈到大数据行业成功应用的典范,无疑应首推公安行业,相信这也是包括科达在内的众多安防企业最为关注的行业领域,那么您能介绍一下公安大数据的应用方式以及科达在此领域的优势特点吗?

  陈卫东:对于公安大数据的应用方式,我认为可以分为以下三个层次:

  首先是统计查询,这是对大数据最基本的应用方式,主要面向历史与现状,回答已经发生了什么事情,如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。

  其次是数据挖掘,这也是目前大数据的核心应用方式,其重点不在于发现结果,而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释,也可能不能马上发现其中的深层次原因,但对工作具有一定指导意义,比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。

  再次是预测预判,这是大数据应用未来的发展方向。要求在数据统计、分析、挖掘的基础上,建立起合适的数据模型,从数据的关联关系入手,推导出因果关系,能够对一定时期内的趋势走向作出预测,对危险信号作出预警,指导预防工作的走向。

  这三个层次具体到实际业务系统,包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础,通过大数据平台的智能分析,实现以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用,帮助公安快速、科学地侦破案件。

  科达在公安行业的大数据应用已经有很深厚的积累以及成熟模型,这得益于科达多年来深耕公安行业所带来的深刻理解以及对于需求的精确把控,因此我们在公安行业的优势还是比较明显的,这里只简要介绍三个经典产品。

  首先是猎鹰人员卡口。EPAS8000科达猎鹰人员卡口分析系统,搭配科达感知型之人员卡口摄像机IPC121-Ei4N使用:前端人员卡口摄像机集成了人脸检测、人员检测技术,实现头肩照和全人照的抓拍,同时提供人员行进方向、速度;摄像机提供的实时图片流送入人员卡口分析系统,进行实时人脸比对,性别、年龄、种族属性分析,同时提取行人上下衣的颜色、纹理,且支持历史图片的人员搜索和人脸搜索等,可有效提高公安办案者筛查人员目标的效率。

  2016安博会科达发布猎鹰系列新品

  其次是图侦与合成作战平台。该平台采用双网双平台架构,视频专网中着重建设图侦工作平台,公安网上则建设合成作战平台。平台集成丰富的地图数据,在地图上可查询到道路、路口、路段、地址库、兴趣点、景点热力图(互联网)等信息;同时,在地图上实现各种信息的关联,从人可关联到车、案件,从车可关联到人、案件,从案件可关联到人、车,最终达到“静知所在,动知轨迹”。

  最后是海燕车辆二次分析系统。该系统可对过车图片进行二次识别,支持识别230多种车标、3000多种细分车型,同时可对遮阳板、安全带等其他车辆特征进行分析与识别。在分析的基础上,提供多种搜车方式,包括车标、车型、语义、图片搜车等,并提供大数据分析研判,包含十几种分析模型,可有效提高实战效能。

  《中国安防》:除去公安行业应用,大数据落地最为扎实的应用领域非智能交通莫属,能否请您谈一下,目前大数据在智能交通领域都有哪些成熟应用?

  陈卫东:近年来,随着经济的快速发展,机动车保有量迅速增加,交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧。在此背景下,利用大数据手段来提升交通管理水平,抑制交通事故发生,已经成为交通管理部门的一种必需。

  目前来看,大数据应用于智能交通行业主要体现在三个方面,而科达在这些方面也具备丰富的经验和较强的技术实力:

  一是基于地理信息系统的实时管控。通过建设交通运输地理信息系统,除能提供电子地图分层显示和地图的放大、缩小、漫游、全图显示等基础功能外,还具备多种方式设备选择、空间信息基础管理、基于路网模型和智能快速搜索引擎的作战指挥。比如建立智能快速搜索引擎,根据路段、道路中心线数据自动生成路网关联模型,对道路、地址、设备、场站、仓库、营区等一系列信息进行预处理;建立快速搜索索引,根据拼音首字母即可对专用图层数据库、通用图层数据库等十多个数据库进行一键搜索,并对于搜索出的对象进行GIS定位及其他操作。

  再比如,交通运输管理系统外部资源整合后展示与检索,将交通运输、公安管理部门的路网信息、视频监控设备信息、卡口信息、车辆通行信息、实有车辆信息、车驾管信息等系统基础数据叠加展示。

  还可以建设交通图像资源目录库,管理接入的图像资源,其中含有道路、场站的视频监控、重点路段卡口等所有的图像资源的详细信息,建立符合标准的目录库。

  二是基于车辆特征的技战法。这其中包含有特别丰富的涉及交通运输车辆的技战法库,如疑似套牌车检测分析、车辆频次分析、尾随跟踪分析、昼伏夜出分析、区域徘徊分析、路径关联性分析、活动轨迹分析、卡口车辆视频交互追踪、视频车辆卡口快速关联检索、视频前向车辆追踪、视频反向车辆追踪、视频车辆驶入时刻快速定位、视频车辆驶离时刻快速定位等。

  三是交通运输指挥调度与动态规划。通过可视化作战指挥调度,可以实现运输路线自动跟踪,具备运输路线预案选择、预案保存、预案执行以及根据选择执行的预案,根据前导车位置进行自动视频跟踪。还有运输车队自动跟踪,可根据大型活动或事件对运输车队自动调用相关视频设备自动监控。

  2016安博会现场总经理陈卫东为观众讲解

  此外,通过采集车辆的信息、车主信息、图像信息、主要的事件与任务信息,抽取、装载、清洗相关的业务数据,可对城区道路车辆通行现状与运输任务进行大数据对比分析,了解掌握影响车辆运输的主要因素,进而制定合理车辆运输路线,预防事件的发生,确保运输安全。还可以根据实时感知的交通路网状态,实时管理物资运输车辆的进展状况、动态调整运输路线、预测车辆到达所需时间,确保交通实时通畅,顺利到达指定地点。

  《中国安防》:目前大数据的应用可谓方兴未艾,很多行业都与大数据擦出了火花,据了解科达在检察院行业的大数据应用上颇有建树,这里可否跟我们分享一下心得呢?

  陈卫东:确实,大数据在各行各业的应用都越来越深入,无论公安、交通、还是司法、医疗等等,无一不能脱离大数据这张网。科达在检察院行业中信息化、智慧化的多种类解决方案,也离不开大数据的支撑。

  首先是视频中心。目前全国检察机关的信息化建设如火如荼,但由于各级机关各类系统建设时间不同、设备型号不同、标准不统一,导致设备资源部署分散、新旧资源缺乏整合、管理,系统之间相互独立且不互通。科达视频中心解决方案利用网络技术,构建高效的信息集中控制体系,整合、汇聚各类现有以及未来待建信息化系统的信息资源,实现高效的现代化集控应用,有效整合各级检察机关信息化平台中已有的大数据资源,实现检察院业务管理,提高工作效率,更好地满足了检察院的审讯、侦查、公诉、监管等部门的业务需求。

  科达视频中心以扁平化指挥的形式,将覆盖范围内的检察机关远程接访、控申接待室、大要案指挥中心、提讯室等执法场所的视频信号,全面整合接入各级检察机关数据库,实现了对执法司法场景监督的全覆盖和检察大数据的统一调用,并且以图形化的表现形式予以展现,简单明了,为领导进行决策分析提供了强有力的支撑。

  2016安博会科达检察院行业展区

  其次是同步录音录像。新《刑事诉讼法》颁布之后,采用现代化的同步录音录像系统以保证检察院部门执法、讯问过程的真实性、有效性和合法性变得越来越迫切。科达同步录音录像解决方案结合最高检颁布的相关建设规范,可满足检察院固定场所、临时不同场所的同步录音录像和远程审讯需求。基于智能定位轨迹跟踪技术,实现办案区、审讯室内人员路径轨迹的全程跟踪记录,可做到凡接触犯罪嫌疑人必录、凡问必录、凡搜查必录。在移送逮捕、起诉时,这些同步录音录像资料可与实际案件的审讯录像和执法轨迹录像关联,根据诉讼需要一并接受审查,实现一案一打包,促进执法规范化。

  利用全程同步录音录像技术,还可以实现侦查与录制的分离,保证审讯过程录像真实可靠性,更好地监督审讯过程。运用大数据与云计算技术,可以将审讯过程的录像接入统一管理平台,使上级平台更好掌握基层机关执行制度的情况,更好地管理和监督,维护司法公开透明。

  《中国安防》:我们知道,法院系统和检察院在大数据应用上有相似之处,但特点也非常鲜明,不知道科达在此领域有没有成熟的应用方案呢?

  陈卫东:事实上,人民法院早已具备海量数据和大规模数据的基础。随着近几年我国法院信息化建设的加强,大数据的应用也越来越深刻。大数据在法院行业中主要有六个来源,包括庭审视频、执行指挥、窗口接待、集控中心、谈话视频、安防监控。其中以集控中心、庭审视频和执行指挥三类最具有法院业务代表性。特别是庭审视频和执行指挥的大数据主要是视频类的非结构型数据。根据我国相关法律法规的要求,庭审和执行全过程要录音录像,此类视频就成为了法院大数据中重要的一部分。

  先来看庭审视频。通过科达的庭审视频系统,庭审视频及案件相关数据可以实时上传到云存储中心,方便法院工作人员统一管理,使所有卷宗有迹可循。海量数据互联互通,可运用案件类型、审讯法官信息、审讯时间等关键词搜索,快速找出相对应案件的信息,在需要以往案情协助分析决策时,可以极大提高效率。

  再来看执行指挥。法院执行往往需要工作人员强制进入被执行人居所进行执行任务,因此这个过程必须全程录音录像,以保证执行的合法公开。对于不履行民事诉讼审判结果的被告人,基于大数据建设的全国联网建设的社会信用系统会将其列入黑名单,失信人员将会面临多项处罚。面对“黑名单”的威慑,许多失信人员主动履行审判结果。但总有顽固的“老赖”需要法院进行强制执行,这个过程中,音视频记录便成为法院执法行为规范的依据。通过前端传回的音视频,后端指挥中心也可以及时作出决策,应对突发事件。执行指挥的全过程均有音视频记录可查找,为日后类似案情决策提供经验支持,也保证了执行过程的公开透明。

  2016安博会现场总经理陈卫东为观众演示执法记录仪

  最后再来看集控中心。集控中心有些类似于检察院系统的视频中心,相当于法院的大脑,其汇聚了辖区内法院所有视讯、监控资源和业务系统数据。而省、市、县三级人民法院集控中心平台的互通联网,能实现每个大脑之间信息数据的连通共用。在数据共享复用的同时,集控中心还能实现审判管理、信访管理、远程接访、执行指挥、科技法庭等业务系统的集中分类管理,有效整合法院业务,提高工作效率。科达集控中心可以通过数据分类,职能分工,做到“八个看的到”,即:每一个审判法庭看得到;每一个人民法庭看得到;每一个诉讼窗口看得到;每一个审判流程看得到;每一个执行过程看得到;每一次信访接触看得到;每一辆警用车辆看得到;每一次安防巡逻看得到。不仅使法院工作更有条理性,提高效率,且保障法院工作的透明化。

  法院大数据建设的重要意义在于,每个数据都不仅仅是一个数字,它点击开是有具体的内容的,这些实时更新的数字最终形成“大数据”再进一步的分析,将为法院工作提出建设性的意见。从庭审到执行,通过信息化技术,法院所有工作全程留痕,全面落实司法责任制,各步骤有据可循,最大程度实现阳光司法,使群众安心。

  《中国安防》:目前教育系统的大数据应用方兴未艾,也是各家安企争夺的重点行业,请问您对此领域有何理解,科达又是如何做的呢?

  陈卫东:随着《教育改革和发展十年规划纲要》的发布,国家明确提出加快教育信息化的进程,而教育信息化的核心是教学的信息化。近年来,在国家政策的推动下,很多学校已经建设起了一定规模的信息化应用系统,比如录播教室、电子考场等,以及为校园安全服务的平安校园安防系统,这些系统构成了教育视频大数据的主要来源。

  现在更多安企切入的还是平安校园部分,当然这也是科达关注的重点。科达校园综合安防系统中技防平台以标准、兼容、开放的设计,能够整合、接入、管理不同校区、不同时期、不同厂商建设的各类安防子系统,实现“一点报警,多点联动”,进而可以实现视频监控数据、报警数据、巡更数据等等各类大数据的汇总。

  视讯教室是科达在教育行业的另一个拳头产品。科达视讯教室解决方案在实现对教师上课视频的录制、存储等基础功能外,还可以提供一系列针对视频大数据的直接应用方式。目前,科达视讯教室解决方案提供云可视教室、瞭望视讯教室两种解决方案,一套系统即可实现常态录播、远程互动教学、视频教研、教学督导、电子巡考五大应用,实现对教育视频大数据的多样应用。

  众所周知,按类型,大数据分为结构化、非结构化、半结构化三类,上述科达平安校园与视讯教室系统所汇聚的各自资源中,以非结构化或半结构化的视频大数据为主,通过对这些视频大数据进行智能分析,可延伸出更多深度大数据应用方式。

  首先是视频检索。通过部署感知型摄像机,借助关键信息的结构化描述,在异常事件发生后,迅速通过以图搜图、语义搜图等大数据检索方式,定位嫌疑目标,并实施抓捕。此外,借助感知型摄像机,还能借助危险分子、车辆的照片,进行黑名单布防,在视频监控发现危险目标时主动报警,将危险杜绝于校门之外。

  其次是异常事件分析。科达平安校园技防平台可对视频监控、门禁、报警、巡更等安防子系统产生的告警信息进行逐条记录,并最终形成报表,以图表形式显示各时间段中,校园内各区域异常事件的发生次数,为校园安防资源部署提供参考,加强异常发生频次较高区域、时间内的巡防,更加精准地打击校园犯罪。

  再次是学生/老师的分析建档。记录每位学生在线学习视频的种类、时长,提问种类、频次,在线考试中每道题所用的解题时间、准确率、错误点,从而形成学生档案,以海量数据积累分析的模式,客观显示该学生的兴趣点所在、擅长题类、不擅长题类、集中错误点等等信息,这些大数据分析结果形成后,可为该学生量身定制学习、练习方案,改变传统标准的“灌输式”为因材施教。同时,也可以记录每位老师每节课程视频的点播量,并与同一老师不同题材的教学视频、同题材其他老师的教学视频等点播量进行横向、纵向对比,由此分析出该老师最擅长授课的类型,以及同题材下最受学生欢迎的教学方式。记录视频教研、教学督导中,对班级、老师每一项细则的评分,最终生成统计表格,以图表形式显示某一学期、某一年等时间段中,该班级、学生每一项细节的评分分布表,直观显示“最弱项”与“最强项”,有针对性的提升老师的授课水平,班级的整体纪律等等。

  诚然,现阶段教育的视频大数据多数仍停留在数据采集、汇总、视频直接应用阶段,但在未来,随着这类视频应用平台的不断完善丰富,以及视频分析技术的日益成熟,在为学生、教师提供学习资源的同时,必将从视频、在线应用中获取到越来越丰富的数据,发挥更大的作用。

  结语:大数据在安防行业从概念到落地相较于其他技术的应用不可谓不快,这其中很重要的原因是社会需求趋动使然,但是我们也不难看到,也是因为有科达这样的企业,深耕技术与行业,一步一个脚印,才能不断推进大数据技术在包括公安、智能交通、司法等行业领域的深入应用。从2014年的邂逅--“你好,大数据”,到2015年的握手--“走进机器识图时代”,再到2016年的拥抱--“大数据,用起来”,我们看到了科达在大数据技术与应用方面的卓越表现,也真切感受到了大数据时代扑面而来的热度。相信在安防厂商的共同努力下,大数据会带给我们更多的惊喜与感动,为我们提供更加安全与和谐的环境!

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