浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用刘跃卫

浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用刘跃卫

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摘要：随着城市人口的不断增多，环境污染、资源短缺等一系列问题日益突出，“城市病”成为困扰各个城市建设与管理的首要难题。为了破解“城市病”困局，智慧城市应运而生。在国家政策引领和支持下，我国各省市掀起了智慧城市建设热潮。纵观这几年国内的“智慧城市”建设，可以说相当程度上是由安防系统发展过来的，从城市公共安全防控延伸到交通、环保、医疗、教育、国土治理和监测。可以说智慧城市建设的基础是安防。

关键词：安防；大数据；智慧城市

引言

安防大数据作为智慧城市大数据时代的核心基础，已成为智慧城市建设中权重最高的大数据类型。服务于“社会安全立体化、行业安全智能化、民生安全常态化”的安防大数据通过各种形式的建设应用已从安全防护角度逐步延伸到了智慧城市大数据安全基础全生命周期中。在目前各地开建的雪亮工程、天网工程等项目中，安全感知网络已从常规的前端设备安全互联、后端平台安全边界设计发展到以智能设备物联网感知大数据、人脸识别深度学习人工智能应用相切换。由此带来的这些应用现状正越来越凸显安防大数据本身的多维度安全防护之重要性。

1智慧城市下的安防大数据何去何从

视频图像数据是智慧城市数据的重要来源。视频监控系统可视化管理的手段在智慧城市的多个领域得到了应用，其运行过程中产生了的海量数据，随着视频监控摄像机及物联感知设备覆盖广度、密度增大，视频图像及其他物联网数据量呈指数上升。这些数据呈现以下特点：第一，数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括视频、图片等结构化数据以及视频结构化信息、地理位置信息、过车记录、RFID物联网等结构化数据。第三，价值密度极低，但数据价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的仅仅是其中一两秒的数据，但从这一两秒的数据里往往能提取到目标对象的行为记录甚至是直观的画面。第四，产生速度极快，一座中型城市一天产生的视频数据就能够达到PB级。在视频监控业务中，当前依然主要依靠人工看视频为主，公安领域曾经轰动全国的周克华案，先后调动逾万警力查看了5000小时视频，海量监控录像回放查找给许多安防监控管理人员带来了生理与心理的双重挑战，同时存在错看、漏看的问题。安防大数据已经来临，依靠人眼去检索、查看所有视频图像数据已经不太现实，通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位、预测预防，提升视频在智慧城市中的应用效能，是安防大数据的应用方向。

2安防大数据在智慧城市建设应用中的疑难

2.1数据整合问题

不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据也是难点。

2.2数据挖掘、分析算法的成熟度问题

对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。

2.3时效性问题

安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据（特别是视频数据）应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。

2.4信息安全与用户隐私问题

安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。

2.5视频图像数据挖掘的难点

一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图像侦察人才来归纳总结。识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费也不切实际。

3安防大数据驱动智慧城市应用升级

3.1大数据促成智慧城市应用从传统信息化转向情报化

智慧城市除了满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。所以，智慧城市注定是一个大的数据集合体，对数据的精准分析和高效利用也就至关重要。尤其在平安城市的建设中，事后查看到事前预警已成为公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使事前预警成为现实，使得城市管理者得以提前做好防范准备工作。

3.2从单维度应用向多源信息融合应用

安防行业随着视频技术的不断创新，业务模式的不断深入，行业标准体系的不断完善，已不再是视频的简单查看和单一维度数据的检索应用，安防行业逐渐开启了“视频+”时代。大华多维大数据解决方案即以视频提取人、车、物、行为等结构化数据核心，同时融合城市数据、物联数据、公安业务数据，进行多维度的碰撞分析，并与实战业务流程相结合，不断深入挖掘数据深层次价值，构建一张“多维智能感知防控网络”，打通数据壁垒，服务全警及各政府部门应用。多维大数据系统可对人员数据、车辆数据、物联数据进行采集和关联，通过以视频为核心的物联信息服务与公安业务数据、政府社会数据进行碰撞，从而实现融合检索、全网碰撞、关系追踪、轨迹补全、轨迹预测等功能。

结语

提到智慧城市，大多数人会认为其侧重技术层面建设，即基础网络、感知设备、云计算设施、共性平台及基础信息资源等。以往的智慧城市建设确实如此，但随着新型智慧城市概念的提出，智慧城市建设更为注重的是城市各类信息的共享、城市大数据的挖掘和利用以及城市安全的构建和保障。新型智慧城市建设的关键在于打通传统智慧城市的各类信息和数据孤岛，实现城市各类数据的采集、共享和利用，建立统一的城市大数据运营平台，有效发挥大数据在“善政、惠民、兴业”等方面的作用。安防大数据在新的智慧城市建设进程中，将发挥更加重要的作用，推进技术融合、数据融合及业务融合，从而实现治理更现代、运行更智慧、发展更安全、人民更幸福的目标。

参考文献：

[1]徐海宏.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].智能城市，2018，4（11）：89-90.

[2]邱立臻.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].科技视界，2019（01）：237-238.