华为雪亮工程解决方案
2021/1/27 11:21:00   华为      关键字:华为 雪亮工程 方案      浏览量:
“雪亮工程”是守护人们安宁的“千里眼”,数年来为推进社会治理现代化和平安中国建设作出重大贡献,取得了阶段性成效。
  一、“雪亮工程”未来发展挑战
  “雪亮工程”是守护人们安宁的“千里眼”,数年来为推进社会治理现代化和平安中国建设作出重大贡献,取得了阶段性成效。到 2020 年已基本达到“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的目标,在加强治安防控、优化交通出行、服务城市管理、创新社会治理等方面取得显著成效,人民群众安全感大幅提升。为了更高水准地建设智慧公安,全面助推公安工作整体效能和提升核心战斗力,全面实现社会治理现代化,建设更高水准的平安中国,公共安全视频监控建设联网系统在“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”四个方面仍然面临更高的要求和挑战。
  1. 全域覆盖
  视频全域覆盖按照 GA/T 669/793 标准规范建设和验收,覆盖比较全面,已取得卓越成效,打造更高标准的“雪亮工程”, 实现社会治理现代化还需要解决以下问题:
  (1)智能化比率低。大部分地区智能化比率不足 10%,大量二三类点为非智能摄像机,工作还需要依赖人工处理,效率仍然较低。
  (2)点位布局待优化。视频监控点位分批逐年建设,多厂家参与实施,在视频监控点位整体布局方面缺乏统筹规划;随着城市现代化建设日异月新,视频监控点位未及时随之调整优化,存在重复建设、资源浪费等现象;在智能点位实际实施方面缺乏统一合理的管理标准和评价方法。
  2. 全网共享
  大数据的应用已融入千行百业,单纯的网络资源共享不并能真正实现资源共享的目的。为了真正实现全网资源共享,为公安大数据平台提供有力支撑,实现视频云平台资源共享面临以下挑战:
  (1)算力共享。在当前的视频大联网工程建设过程中,算力被算法和应用绑定是常见做法,算力资产分别归属于各个部门或组织,缺乏统一调度和自动管理机制,无法实现算力共享,使得算力资源的利用率很难得到提升。
  (2)算法协同。目前视频大联网已成熟,有能力支撑全网按需调阅。不同厂商、同厂商不同版本的算法之间仍然存在壁垒(如特征值不兼容,造成数据互不相通),各厂商的应用往往与算法绑定在一起,形成独立的烟囱。
  (3)数据融合。随着大数据时代的崛起和“雪亮工程”的进一步落实,安防行业海量视频数据爆发式增长,存在于公安信息网、视频传输网、电子政务外网、互联网等各类网络的数据在各自网络内进行传输和应用已经不能满足公安、政府、企业等各类业务的需要。视频数据、警务数据、政府数据、企业数据充分融合成为挖掘数据价值为政企、民生工作赋能的有效手段。
  3. 全时可用
  “雪亮工程”前端视频基本达到全覆盖的要求前提下,视频的可用性成为影响未来实战的重要因素,提高前端视频图像的可用性仍然面临以下几方面的挑战:
  (1)提高时空数据准确性,提高视频可用性。在实际智能化实战应用中,很多智能摄像机的时空数据不准确,如位置、朝向、时间信息等不精准,不同 GIS 的坐标系有误差,无法支撑实时追踪、路线预判。
  (2)拓宽算法适用场景,提高视频可用性。在非约束场景下,人脸、人体等算法抓拍率低、准确率低、误报率高。尤其在低光照、背光、高动态、雨雾天气、戴口罩等场景下采集的视频图像出现模糊不清、遮挡率等影响视频图像质量的情况,导致智能识别率低。
  (3)开放视频图像数据,充分发掘视频图像数据价值。当前视频图像数据未与其它警种的警务数据充分融合,视频系统的架构开放性不足,使得数据价值未充分发掘。
  4. 全程可控
  公共安全视频监控系统联网应用安全体系已基本建成,重要视频图像信息不失控,敏感视频图像信息不泄露的目标已基本实现。视频图像数据高价值、高隐私、海量级的特点要求视频图像存储需要从数据安全、容灾能力两个方面进一步加强管控。
  二、视频全智能区(县)建设架构
  为形成全国一体的公安视频图像智能化应用体系,全面助推公安工作整体效能和核心战斗力提升,切实解决视频监控建设中存在的算法烟囱、数据壁垒、重复建设、重建轻用等突出问题,规范视频智能化建设模式、赋能区县支撑实战,打造“召之即来、来之能战、战之必胜”的全智能作战系统成为建设视频图像智能化应用系统关键。
  华为公司在总结各地公安机关“雪亮工程”实践经验基础上,为解决现网智能化比率低、算力资源利用不充分、算法绑定数据应用等问题,结合先进人工智能、视频云、大数据技术,提出立足地市公安,服务区县实战的“视频全智能区(县)”建设方案。(以下简称“全智能区”)。全智能区方案是面向治安立体化防控体系建设要求,在雪亮工程全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控的基础上,通过机器视觉构建以全息感知、全云共享、全域追踪、全网协同的创新社会治理能力为目标,提升雪亮工程实战能力,支撑区县市域治理现代化和立体化防控体系建设的方案。
  三、全智能区系统特点和关键技术
  1. 全息感知
  在全域覆盖的基础上,进一步提升高清智能化的覆盖和点位优化,将公安自建一类点摄像机智能化率达到 80%;二三类点智能化率达到 50%(其中重点部位、重点场所达到100%),实现不漏拍、不重拍、复杂场景也能拍的全智能围闭目标。
  2. 全场景覆盖
  在结合各地“雪亮工程”实战经验和效果,考虑现网智能感知设备的部署情况和基层实战应用的前提下,智能感知设备应重点针对城市周界、市内出行、居民社区、重点单位、公共场所、城市道路六大重点场景,提高智能感知设备覆盖率,实现重点区域全智能,非重点区域全量可解析。
  3. 全智能围闭
  区县公安局使用的视频监控系统生命周期长达 5 ~ 10 年,在整个系统生命周期中,建设往往只是最开始第一步,一个系统建得好不见得就能用得好,后期的使用、效果评价、更新、维护也是非常重要的,尤其是对使用效果缺乏评价机制,制约了系统长期发展演化的能力。从公安业务角度看,一个关注场景最重要的就是能够做到不漏人车,如小区的视频监控能够做到对场景的出入人车通道、重点关注区域全覆盖,已经通过雪亮工程基本实现,但是要能够自动获得所有视频内容信息,仍需要人工观察分析,效率不高。视频智能化可以大幅提升视频分析的效率,场景在全覆盖的基础上通过机器视觉
  实现全要素解析,将观察对象变为结构化数据,通过系统实现自动分析识别比对。
  4. 全云共享
  《公安视频图像智能化应用体系技术指南》明确提出,视频后台基础设施要全云化,应秉持“开放兼容、分层解耦”的理念,遵循公安大数据和公共安全视频图像相关标准规范。全云共享是指视频云平台在存储资源化、算力资源化基础上实现机非人信息全量聚类归档,数据全关联能够以时空关系构建区域视频数据关系图谱,实现数据资产化管理。
  5. 全域追踪
  以人工智能辅助实战的应用系统,在人脸卡口、车辆卡口、普通治安监控等摄像机全场景覆盖、全智能围闭的基础上,动态实时地从采集的图片、视频流,极速解析人脸、车辆、人体、骑行等多种目标对象,利用全云共享、平战融合机制,通过聚档、多算法仓、关联式研判、收敛式检索、研判模型预警多种手段实现目标的精准发现、识别、比对、分析、研判、预警,达到布控目标的实时封控和轨迹还原,实现“触网即发现,发现即追踪”目标,快速精准地打击违法犯罪行为。
  6. 全网协同
  视频大数据融入警务大数据能够支持对开放数据分析、标记、研判、建模、目标追踪能力,支撑全警种业务应用,视频能够联动指挥实现秒级预警到民警终端,支持在视频专网政府提供脱敏视频大数据能力服务,支持政府民生工作,提高治安管控能力和社区基础工作效率。
  四、愿景
  展望智能加速普及的 20 年代,为建设更高水平的平安中国,要能够整合新时代云、AI、5G、大数据的能力,在自主创新的基础上持续演化,积极推进基础建设集约化建设,解决视频监控在线不在用、智能化比例低、算法不兼容等突出问题。华为公司愿与业界伙伴一起,为全国公安客户提供基于机器视觉的“雪亮工程”技术创新方案,打造全息感知、全云共享、全域追踪、全网协同的全新警务能力,一起为建设更高水平的平安中国贡献力量。

微信扫描二维码,关注中国安防行业网