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品牌:千视通
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信息标签:千视通视频图像侦查合成作战平台,供应,安全、防护,监控器材及系统

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一、背景分析

当前公安视频侦查及视频监控深度应用呈现以下几个明显的趋势：

从视频侦查技术来看，当前视频侦查技术已经成为继刑侦、网侦、技侦之后的第四大侦查技术。而且，随着前端视频监控设备建设规模的**增长，视频在侦查领域中发挥的作用越来越大。

从视频数据应用趋势来说，怎样从堆积的大量视频数据中找到有价值的数据？怎样将无序的视频数据转换为有序的结构化数据？怎样利用数据推出服务于实战的深度应用系统？由此引出的视频大数据检索、视频大数据结构化、视频大数据存储、视频大数据应用将是未来的主要应用趋势。

 

视频侦查及视频数据应用趋势

 

从行业发展趋势来看，近年来，公安部要求强化专业合成作战机制建设，各地也制定了视频图像侦查合成作战平台指挥室的相关建设规划。在此基础之上，我们认为将垂直类的系统资源整合、实现跨部门跨人员甚至跨警种之间的多组织协同、突破跨系统间的数据共享、-后达到工作成果和战果的总合成，是符合公安合成作战应用实际需求的。基于对上述趋势的判断，基于视频侦查的“三纵一横”视频图像侦查合成作战平台应势而生。

二、平台架构图

基于视频侦查的“三纵一横”视频图像侦查合成作战平台是视频侦查全链条解决方案,系统高度集成图侦实战平台、车辆缉查平台、案件研判平台，打造案件和线索的全流程。基于千视通自主研发的人车分类及检索技术、深度学习技术、视频结构化技术等对海量数据进行预处理,为后续业务应用打下坚实基础。通过合成作战网络实现跨人、跨部门、跨系统甚至跨警种的在线协作与沟通。

平台由四层架构组成，包括视频接入层、视频云分析层、垂直纵向应用层、横向的合成作战网络层。

视频图像侦查合成作战平台网络架构图

 

1、视频接入层

视频接入层通过对接监控平台、高清卡口等，获取平台-底层的原始数据。

2、视频云分析层

视频云分析层以对接入的原始视频进行分析和结构化处理为基础，通过技术手段，根据目标类型和数据用途划分为四个主题数据库，分别是：视频结构化数据库、线索数据库、人特征数据库、车浪大数据库。

l  视频结构化数据库负责存放视频结构化之后的数据；

l  线索数据库负责存放经过视频检索筛选后的数据；

l  车辆缉查数据库负责存放对视频或图片源进行车型识别后得到的车辆专业数据；

l  人特征数据库，负责存放对高清视频进行人结构化时产生的矢量特征数据。

3、产品应用层：“三纵”

平台衍生出了三套纵向的垂直类应用，就是所谓的“三纵”，分别是图侦实战应用平台、视频图像研判平台、车辆大数据缉查平台。

1）图侦实战应用平台

图侦实战应用平台通过视频技术手段从海量视频中进行目标的**检索和定位，目标包含：人、车、人骑车。其中，人骑车分类又包含二轮车和三轮车。

2）视频图像研判平台

视频图像研判平台通过大数据技术对海量案件信息进行碰撞对比，根据对比结果，找到案件与案件之间的规律，达到串并案的效果。

3）车辆大数据缉查平台

车辆大数据缉查平台专门针对车辆数据开发了一系列深度应用的技战法，如无牌车分析、同行车分析、首次入城分析、频繁过车分析、频繁夜出车辆分析、昼伏夜出车辆分析等，用户可通过车辆技战法找到车的规律。

上述谈到的三纵应用分别以专业工具组的形式集成到合成作战体系。

4、合成作战网络层：”一横“

合成作战网络层就是所谓的“一横”，合成作战网络层由三部分组成。

--部分包含从作战申请、专案组成立到任务派发、结果反馈、战果确认、绩效考核的合成作战生命周期。

第二部分通过内嵌邮箱、即时通讯等模块实现人员与人员之间的高频次的在线协作与交流。

第三部分属于系统集成机制，通过将系统集成菜单化，然后通过D2F（数据到文件）总线进行异构数据的归一化处理，从而可屏蔽掉不同系统之间的数据流转带来的差异性。

三、平台建设整体思路

基于视频侦查的”三纵一横“视频图像侦查合成作战平台整体建设思路可以用五个字来概括。即：全、智、联、标、跨。

l  全：平台提供的是基于视频侦查的全链条解决方案，围绕“案、人、车”三个警务实战元素实现全方位、立体化的应用；

l  智：基于千视通自主研发的人车分类及检索技术、深度学习技术、视频结构化技术等对海量数据进行预处理，为应用智能化打下坚实基础；

l  联：平台具备开放性，可与外围系统如高清卡口、警综、监控平台等进行互联，实现数据整合分析，-大程度帮助用户进行有价值的数据研判。

l  标：平台数据、建设规范、技术协议等都遵循业界标准，实现目标特征标准化、视频格式标准化、线索数据标准化、技术协议标准化、系统规范标准化；

l  跨：建立跨界的信息沟通和在线协作机制，通过合成作战网络实现跨人、跨部门、跨系统甚至跨警种的在线协作与沟通。

四、平台主要特色

1、算法智能化、图侦实战化

平台具备的视频分析检索功能融合了深度学习算法，可以根据视频中的活动目标准确区分行人、汽车、人骑车等目标，同时对同类型目标的不同特征进行分类检索，如行人是否带眼镜、围巾，是否背包，性别分类等；人骑车目标可以区分是两轮、三轮的分类；从而提高目标的检测效率和准确度。

视频摘要技术克服光照、阴影、强光源、天气、风吹树摇等背景变化，以及摄像机抖动、遮挡等多种因素的影响，可以在像素级别切割出移动物体，自然缝合到背景中，生成较短的高质量浓缩视频。

人形检索技术会根据目标嫌疑人的衣着、颜色分布、体态特征**地在跨摄像头中进行全局范围内的**搜索并查找出相似的目标。

视频结构化技术采用智能识别技术和**的图像识别算法，对实时视频流、录像文件以及图片中车辆的特征信息进行提取，对人的年龄层、性别、装饰物、姿态等信息进行识别。

 

2、分析排查多样化、结果图形化

平台提供视频包围圈功能，通过在GIS上对视频点位查找范围进行框选。根据用户输入的跟踪嫌疑人或车的样本图片在框选的范围内进行地毯式排查，一旦确认目标，系统会自动形成目标的移动轨迹并切换中心点，在周边点位继续排查，与此同时可安排警力对嫌疑目标进行围捕。

视频包围圈功能

系统提供时空分析功能，对检测到的嫌疑目标出现的所有点位和时间进行轨迹刻化和时空测量，通过时空测量数值可推算出嫌疑目标人的活动规律。除上述之外，平台还提供车辆活动规律排查等更加多样化的手段。

3、车辆识别全面化，数据标准化

平台支持超过200种车辆品牌、2000种车辆子品牌的车型识别。对车窗贴、车饰物、遮阳板、车身颜色等均有高准确率的识别效果。车辆识别之后的数据规范完全满足GA 24-2005相关的机动车代码标准，基于精准的识别数据，平台提供了大量车辆技战法对车辆行驶规律进行分析。

车辆识别技术指标

4、文本检索引擎化，语义分析智能化

平台针对全站文本检索开发出了一套基于Lucene的文本检索引擎，用户只需输入自然语言，引擎将会对输入的文本进行自动分词处理，通过分词后的结果与库内数据匹配碰撞，根据需要再进行数据地进一步清洗，就可搜寻到与用户输入内容密切相关的数据，实现所得即所想。

5、案件办理流程化，案件研判工具化

案件研判平台实现了从案件采集到涉案线索结构化到案件研判到案件报告的案件全业务流程，其中，业务流程采用引导式进行设计，降低用户使用成本的同时亦可明确用户当前职责。

研判手段支持基于研判模型的个案研判、基于人员积分模型的类案研判、支持手动选案的案件碰撞、基于GIS的时空研判等，每个研判手段都会以单一工具的形式集成到研判工具箱，工具箱内的模块化设计可确保研判手段可进行横向扩展，不断丰富的研判工具箱可满足公安一线业务不断变化的需求。

案件办理流程

6、外部系统集成化、使用菜单化

平台支持与外部系统如人口信息库、现勘系统、情报系统等进行数据集成，通过菜单形式开放给具备对应权限的用户进行调用。实现在平台中统一调取各项资源，为业务分析提供数据支撑。

 

7、流程化驱动，可视化指挥，积分化考核

合成作战流程包含从作战申请、专案组人员抽调、作战审批到任务派发、成果反馈、战果确认的全套流程。合成作战指挥员可通过系统提供的合成作战图进行可视化的指挥调度，可对作战过程中发起的各流程的当前状态进行概览。

系统提供对作战过程中数据的自动化统计，以图形报表的形式提供给作战指挥员，让指挥员对案件侦办工作全貌做到全局掌控。所有任务参与人均可在流程面板中进行意见交换和成果反馈。

平台采用战果确认机制对任务参与人贡献的战果进行合成。采用积分制对各作战任务参与人员进行打分评价，有奖有惩，有依有据。此可作为后续绩效考核的重要凭证。

合成作战流程图

8、架构**化，高度可靠化

系统支持高可靠性的分布式架构部署方式，采用的高可用技术可保证平台7*24小时不间断使用，通过集群和大数据技术，对计算资源进行充分利用，满足平台高效运行需求。

 

结语

通过与各地公安用户沟通了解到，当前很多公安部门都有考虑成立合成作战室的规划，基于视频侦查的“三纵一横”视频图像侦查合成作战平台设计理念与用户的理念不谋而合。多警种视频图像侦查合成作战平台的推出符合用户的应用需求趋势，市场前景非常广阔。千视通作为国际**的视频分析和大数据搜索解决方案提供商，以及经国家科技部认定的高新技术企业和公安部视频检索标准主笔单位，我们希望借助技术与产品的力量，真正为用户解决问题，为社会的平安和谐贡献自己的一份力量。