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以人工智能与大数据应用引领雪亮工程建设
2018/5/21 09:23   徐玉波   《中国安防》杂志   关键字:人工智能,大数据应用,雪亮工程      浏览量:
雪亮工程的建设应吸取平安城市的建设经验,在高起点上进行定位,以人工智能和大数据应用来引领规划、设计和实施,不仅“眼亮”,更要“心亮”,让它们真正变成一只只充满智慧的“雪亮”的眼睛。

  “雪亮工程” 是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。它通过三级综治中心建设把治安防范措施延伸到群众身边,发动社会力量和广大群众共同监看视频监控,共同参与治安防范,从而真正实现治安防控“全覆盖、无死角”。因为“群众的眼睛是雪亮的”,所以称之为“雪亮工程”。

  在中办国办印发的《关于加强社会治安防控体系建设的意见》中明确提出,加快公共安全视频监控系统建设。高起点规划、有重点有步骤地推进公共安全视频监控建设、联网和应用工作,提高公共区域视频监控系统覆盖密度和建设质量。加大城乡接合部、农村地区公共区域视频监控系统建设力度,逐步实现城乡视频监控一体化。推进农村“雪亮工程”建设也出现在《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》中,这既是“雪亮工程”首次被写入中央一号文件,也意味着平安乡村建设将进一步提速。

  一、如何准确把握雪亮工程的定位

  与 “平安城市” 相比,对于“雪亮工程”建设,重点要把握三个要素:

  一是监控的侧重点不同。平安城市侧重于城市道路和公共区域监控,主要是为城市治安服务,雪亮工程则重点是城镇街道和乡村社区监控,是为广大的村镇社区安全服务。

  二是使用对象不同。平安城市建设的使用对象主要是公安机关,雪亮工程的使用对象包括综治、公安和村镇社区的居民。

  三是发挥的作用不同。平安城市监控主要针对社会管理和服务的对象“人”在“行”方面的轨迹监控和记录,而雪亮工程主要针对“人”在“住”方面的轨迹监控和记录,重点解决了平安监控所不具备的“最后一公里”问题。

  由上可见,雪亮工程的定位主要是“防群治、群策群力、共建共享”,把社会治安防控体系下沉并扎根于基层村镇社区甚至家庭。“雪亮工程”并非仅仅是“平安城市”监控的延伸和扩容,而是践行党的十八大所确定的群众路线,进一步完善基层社会治理体系的重大举措。

  二、当前雪亮工程建设中存在的问题

  当前雪亮工程建设如火如荼,各地成果飞报,在这种大干快上的建设浪潮中,有些存在的问题不可忽视,主要体现在“质量不高、联网不畅、应用不强”,其中核心问题在于没有从打造“全息感知、智能防控”和社会治安防控体系的高度来看待这项工程。

  质量不高——由于雪亮工程建设范围大,覆盖面广,点位基础设施不完善,各乡镇为上规模抢进度,再加上建设资金、技术能力和施工队伍的制约,导致在建设过程中只讲规模和进度,而忽视了建设质量。从规划设计、设备选型到施工工艺缺乏一整套严格的规范和流程,导致规划设计不合理,设备选型低端低品质化,施工工艺粗糙化,现场供电和照明无保障。北方某县雪亮工程在半年时间内完成了1000多个监控点位的建设,结果开通运行不到三个月,图像黑了接近一半,“雪亮”变成了“黢黑”。

  联网不畅——相对于联网平台的建设,点位建设比较容易。联网平台建设涉及到网络架构、传输链路、设备兼容、平台互联等诸多方面的问题,以及各政府部门机构、电信运营商、设备厂商、平台厂商等诸多参与方的协调,使得很多地方的雪亮工程监控点位无法统一到一个平台上进行联网管理和调用,信号的传输质量也很难保障。

  应用不强——一些地方把雪亮工程的建设当成了一项政治性任务,没有考虑到建成以后如何高效应用,没有吸取过去平安城市监控系统建设的经验教训。过去平安城市建设了大量的监控图像点位,由于缺乏对视频图像信息的分析能力,监控图像没人看、没人理,得不到良好的应用,造成了巨大的资源浪费,公安机关已经在寻求利用人工智能和大数据技术来解决这些遗留问题。从目前情况看,雪亮工程建设仍在重复过去平安城市建设的老路,一阵风过后,剩下的极可能是“一地鸡毛”。

  三、应对策略

  为了完善解决雪亮工程建设存在的问题,笔者认为应从以下方面进行努力:一是把雪亮工程建设作为构建和完善社会治安综合防控体系的一个重要组成部分,纳入到城乡一体化建设和管理的整体框架中来,把雪亮工程作为公安“全息感知、智能防控”体系延伸到乡镇社区基层的一个触角,并统一纳入到公安大数据平台中,与平安城市、平安社区、平安单位、平安乡村建设融为一体,打造成一个系统、一个平台,不能单独割裂开来。

  二是本着“建为用、用为战、战为胜”的原则,以战定用,以用导建,从抓建设促实战的高度来对雪亮工程的建设进行定位。把人脸识别、车辆识别、图像识别等人工智能、大数据技术导入到雪亮工程实践当中,按照人工智能和大数据应用的要求来设计和评判建设质量和联网性能。同时为了丰富大数据的来源,除了建设监控系统外,还应适度补充WIFI、RFID等数据采集措施。

  四、解决方案

  以“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”为目标,雪亮工程建设的解决方案如下:

  1.总体架构与联网结构

  系统共分为数据采集层、网络传输层、数据汇聚层和大数据处理应用层四个层面。

  数据采集层:雪亮工程前端点位采集的视频监控图像、车辆抓拍、人脸抓拍、门禁、RFID、WIFI等数据。

  网络传输层:数据传输的承载网络,包括互联网、全息感知网、综治网和公安信息网等,各网络边界之间需要安全互通设施。

  数据汇聚层:通过全息感知大数据汇聚平台汇聚雪亮工程中采集的数据,并同步转发到公安网上的智能防控大数据应用。

  大数据处理应用层:在公安网上对采集的各类数据进行大数据处理,并向公安、综治、政府其他部门以及民众提供大数据信息服务。

  2.总体架构与联网结构

  总体上以全息感知网络和互联网来分类承载视频监控、人脸、车辆、WIFI、RFID、门禁等前端采集信息的传输、汇聚和处理,形成区县——乡镇——村居社区三级监控网络,在公安网上完成大数据的处理和应用,并向公安、综治、政府相关部门以及民众提供基于人工智能和大数据的信息服务。

  3.前端布点

  在原有视频监控布点的基础上,在乡村社区的主要出入口以及乡镇通往国、省、县道的主要路口布设车辆抓拍识别和WIFI、RFID等信息采集的设备,在乡村社区的主要出入口、人流密集区、治安乱点等部位布设具有人脸采集功能的监控设备,配合后台的人脸识别算法引擎进行人脸特征的提取。

  4.人工智能技术应用

  人工智能技术主要应用于人脸检测、人脸特征识别、车辆检测、车牌识别、车辆特征识别、行人特征识别、人群密度分析等,通过人工智能技术对前端采集的监控图像进行自动化解析,把非结构化的视频图像数据自动转化为准结构化和结构化数据,并参与到大数据运算当中,提供快速查询、预测预警等服务,充分发挥监控图像的实战价值。

  人工智能可分为前端智能和后端智能两种部署方式,也即边缘计算和中心计算。对于一些较为简单的算法如人脸检测、车辆检测、车牌识别等可在前端实现,采用车辆抓拍识别摄像机、人脸抓拍摄像机等前端设备;对于较为复杂的算法,如人脸特征的提取和比对运算、车辆特征的分析、行人特征的分析,以及在大流量人脸抓拍点位的人脸检测等,只能依赖于中心专业算法服务器进行分析和处理。

  后台可以部署基于视频流或图片的人脸识别服务器、车脸特征二次识别服务器、视频结构化分析服务器(视频中的行人、车辆特征)、人流密度检测分析服务器等人工智能算法引擎,可以根据需要动态调度某一路视频图像进行分析,以发挥人工智能算法服务器的使用效率,降低建设成本。

  5.大数据应用

  大数据应用包括大数据的汇聚、处理和分析研判,宜建设统一的大数据汇聚平台,把雪亮工程、平安城市、平安社区以及网格化管理所采集的各类数据统一汇聚到一个平台上,做大做强大数据资源池,更好地发挥大数据资源的集约应用优势。

  除了大数据汇聚之外,大数据应用的重点是大数据处理和分析研判,即需要有高可靠、高性能、高并发能力的大数据基础架构,也需要满足各部门应用的数据分析研判模型。其中最关键的是大数据基础架构,因为所汇聚的数据既不同于互联网行业针对非关系型、碎片化数据,也不同于传统的关系型数据,且具有不同的信息维度。其应用的深度也不仅局限于单纯的数据查询和统计,而是需要对个体的精准定位和研判,需要综合各方面的技术和经验进行专门的设计和实施。

  大数据应用主要体现在公安机关对实有人口的管控、人员画像、重点管控对象自动排查、案事件预警、侦查破案、防恐反恐、情勤联动等方面,以及社会风险预测预警、社会维稳、民生服务等社会治理等领域。这些需要不断完善、优化的数据分析和技战法模型作为支撑。相对于注重路面和城市公共区域的平安城市主动脉宏观监控,雪亮工程更能发挥其毛细血管微观监控的优势,更适合于进行人员落脚点的大数据分析,真正把“人”管到“位”、管到“点”上。

  结语

  雪亮工程的建设应吸取平安城市的建设经验,在高起点上进行定位,以人工智能和大数据应用来引领规划、设计和实施,不仅“眼亮”,更要“心亮”,让它们真正变成一只只充满智慧的“雪亮”的眼睛。

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