近幾年，平安城市逐步的建設已經(jīng)從開始的幾個試點城市向全國范圍鋪開，并且正在發(fā)生巨大的變化，對城市監(jiān)控的建設初衷從最初的“為建而建”變成到現(xiàn)在的“為用而建”，對畫面的要求從最初的“看得見”變成現(xiàn)在的“看得清”、“看明白”，對應用的概念從最初的“查得到錄像”到現(xiàn)在的“信息挖掘”。業(yè)內的這些理念、技術、產(chǎn)品都在不斷的革新變化，目前，在平安城市的建設方案中，監(jiān)控4G(第四代)概念被炒的很熱，典型的包括有云技術、智能分析、人臉識別等高新前沿技術。

　　在很多建設項目中，都會把這些應用作為其中一部分，似乎不搭點這些潮流性的東西就顯得落伍了，但是能否真正起到作用，就不一定了，關鍵在于應用需求與技術特點是否能匹配。本文對這三個技術在安防行業(yè)中的作用做一個分析。

　　云技術水土不服

　　云技術的本質可以理解成計算機集群的管理與應用。在IT業(yè)內早就已經(jīng)成熟的應用，近幾年來到安防這個新天地中，理念雖好，但如果簡單的套用過來，難免也有點“水土不服”，原因有以下兩個。

　　首先，與公共互聯(lián)網(wǎng)相比，安防系統(tǒng)是一個封閉的網(wǎng)絡，目前全國最大的安防系統(tǒng)就是公安主導建立的平安城市，當時在建設的時候，全國各地都自成一派，形成了大大小小的“信息孤島”，聯(lián)網(wǎng)互通的大業(yè)目前尚未完成，想要實現(xiàn)概念中的“大云”更是難上加難。

　　其次，安防業(yè)中的數(shù)據(jù)成分主要是視頻，近幾年隨著業(yè)務應用的發(fā)展，圖片的數(shù)據(jù)格式(主要來自交通卡口)慢慢多了起來，還有一些少量的結構化數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)IT業(yè)中的文件形式的數(shù)據(jù)格式與特性不同，安防行業(yè)中針對自身的特點，設計了專門的存儲數(shù)據(jù)結構和硬件特性緊密相關的讀寫機制，而云技術原先在IT業(yè)中的針對物理器件，如CPU、內存、硬盤等虛擬化等亮點到安防這里之后就好像顯得不大“搭調”。

　　因此，云技術在安防行業(yè)中的應用更多的是借助其原有的一些理念和技術，來滿足實際的技術需要，與IT業(yè)中傳統(tǒng)的“云”概念和應用方式并不等同。

　　存儲是一個重要的應用點。隨著平安城市建設、高清化的推進、資料保存時間的延長，使得每一個系統(tǒng)的設計者與管理者必須面對存儲系統(tǒng)擴容的問題，簡單的增加存儲設備只是增加一個獨立系統(tǒng)，各個獨立存儲點之間性能、容量都不能均衡，對于管理者來說管理負擔增大。而云存儲的設計理念正好能滿足管理者的需求，這里的云存儲更像是一套“貼心”的管理系統(tǒng)，替用戶來管理格式各樣的存儲設備，其優(yōu)勢包括：

• 　　靈活的空間管理：支持線性拓展，加入節(jié)點后可實現(xiàn)自動的數(shù)據(jù)遷移，保障各個存儲節(jié)點負載均衡;
• 　　海量數(shù)據(jù)的快速檢索：分布式數(shù)據(jù)讀取，提高整體數(shù)據(jù)吞吐量;
• 　　系統(tǒng)集成數(shù)據(jù)安全：每份數(shù)據(jù)一般有3份以上的備份;
• 　　高兼容性：原有的存儲資源都可以并入云存儲中的虛擬資源池。

　　利用云存儲管理系統(tǒng)的架構，如圖1所示。

　　除了云存儲，云計算也是云技術中的一個特性，目前平安城市中的應用點在于對海量結構化數(shù)據(jù)進行查詢與統(tǒng)計，目前安防行業(yè)中最典型的結構化數(shù)據(jù)就是交通卡口數(shù)據(jù)。隨著近年來卡口的大量建設，在監(jiān)控起步較早的浙江，一天之中一個縣級市的過車數(shù)據(jù)可以達到100萬條，一個地級市可以達到600萬條，如果查詢一個月的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量接近2億條，數(shù)據(jù)量十分的巨大。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢技術已經(jīng)無法滿足，因此必須要借助云計算，其技術優(yōu)勢主要在于：

　　分布式存儲：提高海量數(shù)據(jù)的讀取速度;

　　分布式計算：可實現(xiàn)各個計算節(jié)點的計算資源均衡，通過并行計算提高整體效率;

　　內存優(yōu)化：把常用的數(shù)據(jù)存儲在內存，加快讀取效率;

　　列式查詢：把每一個字段屬性都建立相應的索引表，通過對索引表的查詢替代對原始數(shù)據(jù)條目的字段查詢，可極大的提高查詢與統(tǒng)計效率。

　　智能分析風雨相伴

　　與云技術相比，以“行為分析”為代表的智能分析在安防行業(yè)中算是“老人”了，走過的路程可謂即豐富又曲折：最初出現(xiàn)時，行業(yè)內炒的很熱，普遍認為替代人工看監(jiān)控的時代已經(jīng)來臨，后來在實際項目中遇到效果瓶頸，遭遇質疑，再到后期理性回歸，重新定位，根據(jù)各個行業(yè)不同的特性打造專門的應用。

　　目前，智能分析技術已經(jīng)在金融、監(jiān)獄，甚至剛剛興起的民用行業(yè)中，形成很好的實時性應用點，并得到認可。而在城市治安監(jiān)控下，智能分析在實時性檢測方面卻一直找不到很好的應用，原因有多種：一是城市治安監(jiān)控的圖像畫面對于智能分析的要求來講太過復雜，什么環(huán)境都有(技術層面的干擾物)，在技術上很難“一招打天下”;二是從應用需求上來講，一個城市有上千萬個攝像頭，即使在技術上能準確的實現(xiàn)“徘徊、逗留”等行為分析，但在沒有報警的情況下，現(xiàn)有的監(jiān)控人員又有什么依據(jù)來做處理呢?

　　從目前的行業(yè)情況來看，在平安城市建設中，智能分析主要的應用點還是在對視頻錄像的分析上，滿足刑偵上的業(yè)務需求。近幾年，隨著城市監(jiān)控的發(fā)展，除交通管理外，城市監(jiān)控最大的應用群體就是刑警。視頻偵查的方法已經(jīng)成為刑偵四大偵查方法之一，而目前業(yè)內的視頻深度應用，也主要是圍繞刑偵的業(yè)務需求展開。刑偵業(yè)務更多的是關注錄像，對于能提高他們看錄像效率的工具的有很大的需求。

　　智能分析在刑偵業(yè)務中的使用流程如圖2所示。

• 　　依據(jù)背景建模的技術對視頻背景建模，分離出其中的活動目標;
• 　　通過形狀紋理進行2次判斷，可大致在活動目標中提出人或者車的目標;
• 　　在條件(對目標軌跡的預判、圖像的清晰度等)允許的情況下，還可再進行軌跡篩選與特征匹配，進一步過濾無用目標;
• 　　最后形成結果列表，由人工的方式進行篩選。

　　最后在結果的表現(xiàn)形式上，也可分為多種形式，如濃縮播放、視頻摘要等。

　　現(xiàn)在，在一些主要行業(yè)中，用于刑偵的智能產(chǎn)品分為在線、離線兩種，線上的工具一般是實戰(zhàn)應用平臺的一部分，主要對公安自建的視頻資源做處理，在基層應用中以在線工具為主;離線的工具主要針對社會面資源，主要是在案發(fā)現(xiàn)場或周邊辦公時使用，通常用于重大刑事案件中的現(xiàn)場辦公。