文/浙江宇視科技有限公司行業(yè)技術(shù)總監(jiān) 梁鴿

　　“在電影中“天眼”系統(tǒng)由來(lái)已久，無(wú)時(shí)無(wú)刻不在監(jiān)控我們的生活，讓罪犯無(wú)處遁形，從千萬(wàn)個(gè)攝像機(jī)中，搜尋蛛絲馬跡，通過(guò)碎片拼合，迅速捕捉目標(biāo)的圖像、聲音、痕跡，以最快的方式進(jìn)行鎖定和跟蹤、抓捕。”——題記

　　一、 “天眼”的大數(shù)據(jù)背景

　　“天眼”系統(tǒng)給我們的印象是，快速精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)，自動(dòng)篩選比對(duì)，合成數(shù)據(jù)鏈。已然成為高科技的化身，也是大數(shù)據(jù)、人工智能、智慧系統(tǒng)、深層圖像挖掘、海量檢索等技術(shù)的代名詞。雖然電影里“天眼”是虛擬的，不過(guò)現(xiàn)實(shí)中卻并非不能實(shí)現(xiàn)。目前科技的進(jìn)步和發(fā)展，可謂日新月異，尤其在在深入智能化、系統(tǒng)融合度、數(shù)據(jù)挖掘和處理等領(lǐng)域已經(jīng)呈現(xiàn)出規(guī)?；渴鸷蛯?shí)戰(zhàn)化應(yīng)用。部署在全國(guó)乃至全球的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，數(shù)量之大，范圍之廣，科技之高，都不斷刷新著歷史制高點(diǎn)。人工智能和大數(shù)據(jù)的深入開展，無(wú)疑是給巨人插上臂膀，假以時(shí)日，我們或許有理由相信定然會(huì)迎來(lái)一個(gè)全智全能、高融高效的新型的“天眼”系統(tǒng)。

　　二、 “天眼”的大數(shù)據(jù)的來(lái)源

　　“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)需要依靠龐大而豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源支撐，可以從幾個(gè)方面來(lái)解讀：

　　1、人臉識(shí)別

　　“天眼”大數(shù)據(jù)中非常重要的一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源：人臉結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人臉識(shí)別技術(shù)我們已經(jīng)在實(shí)戰(zhàn)化應(yīng)用，在交通要道、出入口、地鐵、車站、機(jī)場(chǎng)、賓館等各種典型區(qū)域部署，快速實(shí)現(xiàn)人臉圖像的抓拍和特征點(diǎn)的提取，將人臉模型結(jié)構(gòu)化，作為數(shù)據(jù)源錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行后臺(tái)的分析和比對(duì)。

　　視頻中頭像的鎖定，迅速關(guān)聯(lián)相關(guān)信息，即時(shí)有效的實(shí)現(xiàn)身份的確認(rèn)和甄別。

　　人臉識(shí)別技術(shù)

　　視頻監(jiān)控應(yīng)用在一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。一方面做人臉的抓拍捕獲，一方面采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖像中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。

　　人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來(lái)，它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，從而實(shí)現(xiàn)了在非強(qiáng)制性、非接觸性、批量并發(fā)性、快速追蹤等應(yīng)用場(chǎng)景和目的。

　　人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)

　　在人臉檢測(cè)和人臉是算法中，采用幾何特征點(diǎn)、臉像模板、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及后期的智能補(bǔ)償?shù)燃夹g(shù)算法，實(shí)現(xiàn)在微秒級(jí)別眼、口、鼻輪廓等人臉百余個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位。在實(shí)戰(zhàn)中適應(yīng)大角度側(cè)臉、表情變化、遮擋、模糊、明暗變化等各種實(shí)際環(huán)境。在發(fā)范圍的實(shí)際監(jiān)控中，結(jié)合給定人臉樣本庫(kù)，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)別檢索大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫(kù)或監(jiān)控視頻，給出身份認(rèn)證，保障極高的比對(duì)效率和極低的誤檢率。

　　一方面是改進(jìn)優(yōu)良的算法，另外一方面要構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法與數(shù)學(xué)和圖像處理算法，相對(duì)行業(yè)內(nèi)開源平臺(tái)庫(kù)，將帶來(lái)2-5倍的性能提升。

　　人臉識(shí)別的應(yīng)用

　　應(yīng)用的途徑和場(chǎng)景很多，比如結(jié)合部署人臉攝像機(jī)和人臉比對(duì)服務(wù)器是宇視新一代的智能解決方案，具有人臉檢索和人臉卡口黑名單布控功能。前端IPC主要負(fù)責(zé)人臉實(shí)時(shí)跟蹤以及抓拍;人臉?lè)治龇?wù)器首先將前端相機(jī)抓拍的人臉進(jìn)行特征提取，并通過(guò)質(zhì)量評(píng)估選擇最佳的人臉，之后對(duì)該人臉進(jìn)行特征分析，提取相應(yīng)的人臉信息，并將最佳人臉圖片及人臉特征數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，之后對(duì)照數(shù)據(jù)庫(kù)中儲(chǔ)存的人臉信息庫(kù)進(jìn)行篩查比對(duì)，根據(jù)要求進(jìn)行相應(yīng)聯(lián)動(dòng)告警。

　　2、車輛識(shí)別

　　當(dāng)案件涉及機(jī)動(dòng)車的時(shí)候，鎖定車輛是整個(gè)案件突破的關(guān)鍵所在。

　　車輛抓拍識(shí)別

　　車輛數(shù)據(jù)抓拍識(shí)別，已非常常見，從視頻畫面中根據(jù)車牌、車型、車標(biāo)快速檢索出車輛的行駛軌跡、活動(dòng)范圍，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)布控車輛、緝拿攔截的應(yīng)用。在實(shí)際根據(jù)路徑節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)車輛的定位追蹤，，現(xiàn)有卡口系統(tǒng)對(duì)車牌進(jìn)行了機(jī)器識(shí)別，可以根據(jù)車牌從海量抓拍圖片中自動(dòng)查找車輛。

　　針對(duì)采用假牌、套牌、無(wú)牌以及多次更換車牌等方式來(lái)逃避卡口系統(tǒng)的追蹤和識(shí)別，需要進(jìn)行車型識(shí)別。宇視車型識(shí)別系統(tǒng)即是對(duì)車輛本身信息進(jìn)行識(shí)別，能夠根據(jù)車輛前臉自動(dòng)識(shí)別出車的品牌，車系和年代等信息，將車輛信息以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，并通過(guò)專業(yè)的客戶端程序進(jìn)行呈現(xiàn)，完成查詢，檢測(cè)等功能。

　　車輛數(shù)據(jù)檢索

　　車輛識(shí)別已經(jīng)實(shí)戰(zhàn)化很多年，在技術(shù)革新、高級(jí)檢索和智慧化程度上越來(lái)越高，在海量的數(shù)據(jù)庫(kù)中，根據(jù)多級(jí)優(yōu)化索引，進(jìn)行快速的秒級(jí)檢索，乃至十億級(jí)數(shù)據(jù)秒級(jí)檢索;在高效查詢車牌模糊查詢，不斷進(jìn)行車牌信息專項(xiàng)分詞優(yōu)化，保證查詢結(jié)果高效、準(zhǔn)確;自動(dòng)化進(jìn)行時(shí)間快速排序，查詢結(jié)果按時(shí)間快速排序;近實(shí)時(shí)檢索，過(guò)車記錄入庫(kù)，同步實(shí)現(xiàn)索引創(chuàng)建與檢索等等。利用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)化千億級(jí)數(shù)據(jù)省市級(jí)跨區(qū)域車輛稽查布控。

　　3、視頻結(jié)構(gòu)化

　　在大量的視頻監(jiān)控圖像中，有效挖掘內(nèi)在的有價(jià)值的信息，對(duì)之高效利用，這是我們的目的，也正因?yàn)槿绱?，才?shí)現(xiàn)了全天候全時(shí)段全領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。才能保證“天眼”系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的豐富性和全面性。

　　深層結(jié)構(gòu)化

　　傳統(tǒng)視頻監(jiān)控圖像中，將其中包含的很多內(nèi)容信息，進(jìn)行解讀和利用。通過(guò)計(jì)算機(jī)識(shí)別的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多種計(jì)算機(jī)圖像分析算法，轉(zhuǎn)換為被識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在視頻拍攝到的畫面中，將其中的時(shí)間、地點(diǎn)、人車物等對(duì)象的特征信息，通過(guò)計(jì)算機(jī)的分析，對(duì)這些特征值進(jìn)行描述和呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)深層的圖像結(jié)構(gòu)化分析。

　　數(shù)據(jù)分類甄選

　　將識(shí)別和分析的數(shù)據(jù)，進(jìn)行過(guò)濾和比對(duì)，對(duì)冗余、錯(cuò)雜、無(wú)效的信息進(jìn)行剔除，將價(jià)值信息進(jìn)行分類和甄選，按照人、車、物、區(qū)域、時(shí)間等邏輯進(jìn)行梳理，對(duì)于同類和同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行拼合，對(duì)所有的價(jià)值數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲(chǔ)和索引規(guī)建，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐。

　　4、其他數(shù)據(jù)

　　除了視頻信息的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括音頻、RFID、MAC信息、傳感信息等，這些離散的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)深入關(guān)聯(lián)解讀，從而實(shí)現(xiàn)“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。音頻的比對(duì)解讀，通過(guò)濾波和去干擾，還原最核心的聲音特質(zhì)，鎖定嫌疑目標(biāo)。通過(guò)RFID、MAC等信息鎖定目標(biāo)的活動(dòng)軌跡和節(jié)點(diǎn)，以及目標(biāo)間的信息碰撞，進(jìn)一步為“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)提供價(jià)值源。部署在各個(gè)位置的傳感網(wǎng)，有效進(jìn)行聚合和耦合處理，提取和互連，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的上傳和呈現(xiàn)。

　　三、 “天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)服務(wù)

　　“天眼”系統(tǒng)的核心大腦是后臺(tái)的大數(shù)據(jù)智能化，在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了豐富的數(shù)據(jù)源保障下，結(jié)合后臺(tái)核心處理，開放且融合、智能且高效、易用且交互的平臺(tái)系統(tǒng)，來(lái)實(shí)現(xiàn)“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析，不僅實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)篩選過(guò)濾，更主要是結(jié)合人工智能，實(shí)現(xiàn)智能交互，合成數(shù)據(jù)鏈：

　　1、 數(shù)據(jù)碰撞比對(duì)

　　在后臺(tái)大數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)離散的數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)空關(guān)系進(jìn)行羅列，對(duì)相同相似項(xiàng)進(jìn)行碰撞，通過(guò)時(shí)間的先后順序，計(jì)算出數(shù)據(jù)的時(shí)間屬性，數(shù)據(jù)發(fā)生的空間位置，所提取出空間屬性，通過(guò)相同相似數(shù)據(jù)條分布于時(shí)空的研判，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)間的碰撞，和對(duì)數(shù)據(jù)的有效挖掘。在數(shù)據(jù)間通過(guò)后臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行比對(duì)，快速核查數(shù)據(jù)的有效性和真實(shí)性，鎖定目標(biāo)身份，在數(shù)據(jù)計(jì)算和過(guò)濾的同時(shí)，完成高效檢索和比對(duì)。

　　2、 數(shù)據(jù)合成追蹤

　　在大量的數(shù)據(jù)庫(kù)里，我們?cè)谒伎荚O(shè)定或植入一些條件，以及觸發(fā)機(jī)制，能夠自動(dòng)篩選和過(guò)濾數(shù)據(jù)，將觸發(fā)數(shù)據(jù)或興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在數(shù)據(jù)比較和甄別的同時(shí)，形成不斷更新迭代的數(shù)據(jù)鏈，通過(guò)數(shù)據(jù)鏈，我們可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的“畫像”描述和目標(biāo)身份的推定，這個(gè)就是我們所期望的數(shù)據(jù)追蹤。通過(guò)合成數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)蔓延的方式進(jìn)行目標(biāo)的跟蹤，通過(guò)人工建模和數(shù)理模擬，實(shí)現(xiàn)智能交互和立體呈現(xiàn)。

　　四、 總結(jié)

　　“天眼”系統(tǒng)離我們并不遙遠(yuǎn)，但也并非一朝一夕之功，它代表了綜合技術(shù)和智能AI應(yīng)用的前沿，也代表了我們賦予未來(lái)的展望。科技是在飛躍進(jìn)步，在全新模式開啟的時(shí)代，我們拭目以待，雖然我們無(wú)法預(yù)測(cè)，但是我們卻有充足的理由相信，“天眼”系統(tǒng)代表的未來(lái)科技終究會(huì)在我們手里呈現(xiàn)，在不久的那一天。