Page 122 - 安防19年3月刊_正刊

X 雪亮工程
Xueliang Project

但在实际应用中，依然存在不足和差距： 视频图像与公安业务大数据关联共享
第一，缺乏视频智能化分析、研判手段，在案事 对视频图像中特定的人、车等结构化信息，在推
件侦查过程中需要进行大量的录像的浏览和查询， 送给公安机关共享应用的同时，需获取对应的人员
这种以人工检索为主的工作模式已经逐渐成为视频 背景及车辆档案信息并实现关联。同时，建立特定

应用的瓶颈。 人、车行进轨迹，以及人与车、车与人，人、车到案件
第二，对视频图像解析、处理等深度应用等工作 的内在逻辑关系，并实现对应信息的关联应用。
尚未有效开展，大量视频图像资源用途有限，难以有 丰富便捷的应用功能和实用高效的技战法
效的支撑图侦研判工作。 通过建立不同的系统应用模块，实现快速获取
第三，缺乏视频图像信息资源汇聚整合的依托， 人、车轨迹，落地人、车信息，支持在GIS地图上的全
缺乏视频图像信息与其它公安信息系统关联交互， 景展现与应用。并结合公安实战中积累的战法经验，
实现对视频数据的深度应用和碰撞比对。 建立智能分析、综合研判的技战法应用模型。如：套
牌分析、跟车分析、初次入域等功能。
图侦工作新业务需求分析
在视频大数据技术的背景下，图侦工作相关的 利用视频大数据技术完善图侦工作模式
涉案人、车的特征信息比原始视频图片更能满足快速 的设计思路
检索、高效研判的需要。图侦工作新业务的需求将基 视频大数据技术为图侦工作新模式提供了关
于全市公共安全视频监控网建设现状，并创建街头 键的参考价值，新图侦工作模式从业务流程优化开
路面视频捕获的人、车特征大数据库，实现图侦视频 始。融合视频大数据理念，原图侦业务流程的五大步
图像大数据的深度应用，主要需求如下： 骤将调整为：创建案件、资源搜索、解析处理、大数
视频图像信息资源库建设 据查找、轨迹分析、视侦报告六大步骤。其中解析处
人员、车辆、案件的视频图像信息是图侦工作的 理是针对为了实现对涉案甚至所有视频、图片进行
核心，对人员、车辆、案件资源的整理汇总与分类主 结构化处理与特征信息解析，自动完成活动目标的
题库的建设，是实现图侦业务应用基础。建设的视频 结构化标注。而大数据查找是目标查找的升级，是为
图像信息资源库需实现对人、车、案视频图像信息的 了大幅度提升人工查找的效率而设计了基于视频活

有效汇聚，具备快速结构化、数据智能清洗、信息分 动目标描述信息的检索模式。借助视频大数据技术，
类归档、多条件复合检索等功能，并实现一人一档、 将对关注的视频图像中特定人、车等目标快速识别、
一车一档、一案一档的管理模式。 自动标注，替代传统的手工标注方式，通过解析数据
视频图像结构化处理 的分类存储，实现对关注人、车等目标特征的快速检
公安实战应用需要对视频图像中特定人、车、物 索、比对，以及特定目标的轨迹回溯。从而大幅减少
的特征进行提取和标记，传统的处理方式依赖于人 民警工作量，提升工作效率。
工辨看和手工标注。面对海量的视频图像资源，传统 在视频大数据技术的融合下，图侦工作将包含
的处理方式速度慢、效率低，无法满足应用需求。需 如下三类全新的应用模式。包括：视频深度研判、车
要将海量视频图像非结构化数据自动转化为可供快 辆深度研判、人脸深度研判。
速检索的结构化数据，实现自动识别、准确标注、快 车辆深度研判：
速高效处理。 全新的图侦业务系统需具备车辆图片结构化管

98 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com

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