第一章 建设背景及需求分析
1.1 建设背景
2015年5月26日,国家发改委发布了由九部委联合出台的《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》,提出“到2020年,基本实现‘全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控’的公共安全视频监控建设联网应用,在加强治安防控、优化交通出行、服务城市管理、创新社会治理等方面取得显著成效”的总体目标。
接到通知后,甘肃省省委、省政府高度重视,多次召开会议,决定由由甘肃省政法委牵头,综治办负责建立工作小组,统一安排部署甘肃省公共安全视频监控联网应用工作的推进。陆续制定并颁布了《关于成立甘肃省加强公共安全视频监控建设联网应用工作协调小组的通知》、《关于成立甘肃省加强公共安全视频监控建设联网应用工作专家组的通知》、《甘肃省加强公共安全视频监控建设联网应用工作分工方案(2015—2020年)》等政策支持和技术指导性文件。
根据省综治办的统一部署,兰州市积极组织落实本市公共安全视频监控建设联网应用工作,2015年11月,兰州市发展改革委员会印发了《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的实施意见》(以下简称“实施意见”),对视频监控数量和质量提升、公共视频监控资源整合与共享能力提升方面提出了具体要求。2016年,市政法委向市委提交了《关于全国综治和平安建设信息化工作现场推进会议精神及我市贯彻落实意见的报告》,以加快推进兰州市公共安全视频监控联网的发展。
1.2 业务需求
1.2.1各级指挥领导
智慧警务平台建设的目标是为警情事件、日常调度、指挥决策提供空间决策支持,这决定了平台的重点服务对象为领导决策人员,通过该平台,领导将可以通过地理信息(或PGIS)可视化,快速掌握事件动态、资源状况、实时信息,并基于预案流程下达事件处置命令。
1.2.2视频应用功能
Ø 能够进行视频巡逻,包括人工视频巡逻、智能视频巡逻、可疑视频人工标注;
Ø 能够进行视频预警,可对重点区域进行越界、入侵、逆行、群体性事件监测等行为预警;
Ø 能够对车辆和人脸在视频中进行布控,提高查控堵截效能和对突发事件的快速反应能力;
Ø 能够对目标人员和车辆进行视频跟踪;
Ø 能够对大型活动区域进行监控,配合WIFI等相关技术手段,对人流密度进行监控、预警;
Ø 能够根据指挥调度的需要,基于GIS地图,对案事件现场进行可视化指挥,包括出警现场可视化和处警过程可视化;
Ø 能够根据重点人员路线、群体事件,实现视频预案的编制和设置工作;
Ø 能够与110接处警信息结合,对接警过程、出警过程进行回放;
Ø 能够基于视频监控进行图像侦查,对接市局打防控系统,能够获取案件协查信息,采集案发区域视频图像资源,对原始视频进行快速筛查,进行综合分析研判,最终形成案件视频研判报;
Ø 能够结合SVAC标准的监控专用信息功能的深入应用,实现视频结构化信息的采集、传输、存储、分析和管理;并结合视频大数据分析深化人员、车辆、物件和事件在内的各类视频信息处理、分析和应用;结合当前的反恐形势,突出对人员、车辆的综合信息分析和研判,实现“事前预判、事中防控、事后定位”的全方位视频防控体系。
1.2.3车辆管控功能
Ø 能够对车辆的型号、品牌、车标等特征进行二次识别;
Ø 能够对车辆进行综合检索,包括卡口机动车查询、区间机动车查询、外地机动车查询、异地牌照查询、违法查询、布控告警查询等,能够基于车辆特征进行车辆过滤筛选;
Ø 能够实现“以图搜图”,对无牌车、车牌遮挡、车牌模糊车辆,能够基于视频截屏,对车辆图片进行全库检索,按相识度进行排名;
Ø 能够对目标车辆实现布控报警,按指定方式进行报警提示;
Ø 能够对车辆轨迹进行查询,基于GIS地图实现轨迹展示,能够进行轨迹与视频关联;
Ø 能够对重点车辆建立“一车一档”,与市局车驾管系统建立数据接口,建立车辆的基础信息、动态轨迹信息的车辆档案库;
Ø 能够对车辆进行研判分析,包括疑似套牌车监测分析、尾随车跟踪分析、昼伏夜出分析、区域徘徊分析、异常路径分析、多次入城区不出城区分析、单日过城区分析、落脚点分析等。
1.2.4人员管控功能
Ø 能够对进出城区的流动人员实现监控,包括主干道、次干道、支路、公交站点、地铁等公共场所和重点区域;
Ø 能够在地铁、宾馆、网吧等特定区域进行身份证、人像等人员特征采集,积累人员卡口基础库,建立与市局人像比对系统的接口,实现人像上传,按相识度查看排名;
Ø 能够接入出租屋租赁信息、社区门禁刷卡信息、卫生所挂号就诊信息、宾馆入住信息、网吧上网信息、幼儿园及小学家长联系信息,汇集各类人员活动轨迹记录;
Ø 能够在商业区域、公共区域、人流密集场所进行WIFI信号采集,为人员轨迹信息的多重碰撞提供基础;
Ø 能够根据车辆泛卡口、宾馆、网吧、社区门禁、WIFI信号等信息,建立人员的活动轨迹,建立人员身份证件、车辆、门禁卡、Mac地址等的关联关系;
Ø 能够对城区的重点人员建立一人一档,建立与市局人口库的数据接口,对流入流出的基本信息和轨迹信息进行综合展示,能够对流入城区的重点人员进行落地核查和分析研判;
Ø 能够对城区的案事件进行统计分析,每月每周统计上报警情情况,自动生成评估报告,再由人工介入进行研判分析。对发案时间、案件类别、发案地域等条件进行筛选、统计,自动分析特定时间段某类警情高发的区域,并在地图上进行直观展示。
Ø 能够对流动人口的籍贯、职业等进行筛选、统计、分析,在地图上进行直观展示。对进入城市的重点人员籍贯、前科类型、轨迹等进行筛选、统计、分析,在地图上进行直观展示。
Ø 能够对城区的重点人群进行积分预警,能够对积分预警模型进行自定义设置。
1.2.5合成作战功能
Ø 建立警情专题库,对警情资源进行多维度分析,实现警情要素间的相关性分析。系统能够对突发的重发的重大案事件,涉稳、涉恐等敏感警情,持续多发、高发的系列性警情,跨省、市、区的流窜警情,以及领导交办的案件进行推送,交由情报员进行情报研判。
Ø 情报线索管理,对全警采集刑事类、维稳类、治安类等情报线索、人力情报及内外部监测信息通过情报网上作战平台整合,对情报线索可以做多维度的标签便于情报工作流的管理。同时传递至市局情报合成作战中心及相关县级情报合成作战中心或相关警种。可以按照刑事类、治安类、维稳类等走不同的审核和研判的工作流程。
Ø 在警情、案情关注要素、分析特点,发现规律,串并案件的基础上,围绕警情、案情的发案时间、地理位置,通过本地数据的挖掘以下五个方面的工作,通过系统自动的挖掘展示。
Ø 针对各类敏感事件,按涉事人员分类,建立涉事群体专题库,展现该群体特征。通过使用已掌握的情报综合资源进行研判分析,辅助研判人员发现敏感事件趋势和风险。
Ø 对高危人群在本市的分布统计、活动轨迹比对管理。同时对高危人群轨迹自动与旅店信息、网吧信息、铁路信息和航空信息等各类管理信息和社会信息进行对比并展示结果。
Ø 引导式智能分析,配置好类案研判模型,对于不同类案件,根据研判模型向导,进行逐层分析,对于缺乏经验的研判员进行案件研判,特别是前期案件研判具有较好的指导作用。
1.2.6一体化指挥处置功能
Ø 统计信息配置管理:系统能够将各类信息进行后台管理和维护,根据选择的展示模板,自动生成各类统计图。
Ø 单点登录:指挥中心大屏幕系统能够结合指挥中心已建的相关系统,实现各系统的一键式单点登录。
Ø 统计展示模块:该模块主要通过各类统计图标,展示指挥中心实时的资源信息。
Ø 报警定位:通过与接处警文字台进行通信对接,接警员在接到警情电话后,接处警系统同时将报警电话及相关定位信息送给本系统,系统将及时调整地图显示范围并实现报警定位,同时能够显示报警点所在的派出所辖区。
Ø 周边资源查询:当报警位置确定的同时,系统能够自动分析出处置该警情所需要的资源(GPS警力、治安岗亭、视频、医院等),以不同范围(100米、200米、500米)的形式展现。
Ø GPS警力监控:通过GPS警力查询功能快速分析出警情周边警力资源的分布情况。
Ø 警单“一站式”流转:该系统与Pad移动终端结合,通过公安无线网络实现警情从指挥中心到出警终端的“一站式”流转,同时系统将警情抄送给二级指挥中心以及派出所,各级都能够监控警情处置过程。真正实现纵向减少指挥层级,横向畅通指挥关系,对前线警力的“一站式”(点对点)、可视化指挥模式,使接处警反应更加快速灵敏。
Ø 警力态势:系统能够对GPS警力按组别分组展示,展现全市警力实时位置信息和警力投放态势;能够对特定的警力定位设备查询其历史轨迹信息,并在电子地图上进行轨迹的实时展示;同时系统实现警情与处警民警之间的关联展示。在电子地图上能够查看警情的实时位置信息,同时能够关联处置该警情的警力位置信息,并且显示警力与警情位置之间的距离信息。
Ø 终端状态监控:通过移动警务通,实现指挥中心与终端之间的消息指令交互。系统提供对移动端在线情况实时监测,便于指挥中心掌握终端状态,以及是否能够及时接收指令。
Ø 有/无线调度:该模块与350M系统实现对接,实现电子地图上的“一键呼叫”,根据350M接口,实现单呼与组呼功能。如果后台支持,还能够实现在电子地图上随意划定范围,选定范围内的GPS警力实现临时分组组呼功能。
Ø 空间专题资源查询:系统可根据警情位置,查询与警情有关的空间专题资源,能够通过属性检索、控件检索来按需展示相关资源。并且查询的资源按照专题进行分类展示
Ø 统计考核:系统能够查询各分局、派出所以及出警民警一段时间内出警的数量,警情处置效能评估用来统计警力在警情处置中的相关数据,如接警数量、平均到达时间、平均响应时间、平均处置时间、总时间等,为绩效考评做依据。
Ø 警情信息全流程展现:系统实现对警情信息、处警意见、反馈意见、结案意见等信息进行全流程展现,方便各级指挥中心能够实时掌控警情处置状态,以及每个阶段的处置结果信息。
Ø 移动终端建设:在Pad警务终端中嵌入PGIS电子地图,并能够实时接收指挥中心下派的警单信息以及定位信息,能够查询报警周边的相关资源,并且能够实时与指挥中心进行语音通讯以及现场信息回传。
Ø 警情查询:系统能够根据警情编号、名称、警情类型等对警情信息进行查询,能够在电子地图上进行精准定位,按照组织机构实现撒点图分析。根据不同组织机构查看各辖区的警情撒点统计。
Ø 四色预警:按照辖区内警情数量统计分析,实现基于市局、分局、派出所、社区范围在地图上对各类案件进行红橙黄绿四色预警。
Ø 统计分析:能根据时间段、发案地区、警情类别、处理状态等条件来统计接处警的警情。包括接警情况、处警情况、案件地区统计等。具体功能包括:高发时段分析、高发区域分析、高发类型分析、高危人群分析
Ø 警情分析:系统能对全市警情数据,采取图形、表格等方式,根据时间、地域、类别等要素,开展总体分析、同比分析、环比分析、相关度分析、犯罪热点分析、警情趋势分析、警情预警,辅助公安机关决策。
1.2.7公安各警种实战需求
视频监控落到实处就是为了保障城市的平安,提升整个城市的安防系数,而公安部门做为维系城市安全的重要组成,其不同警种各司其职,为城市的平安贡献一份力量,如何将现建设的内容充分利用,为各民警提升工作效率,平安城市中各项任务的有序推进。
1)指挥中心
公安部科技化通信局的《全国公安机关图像信息联网总体技术方案》明确建设任务,要建设部、省、市、县四级公安图像信息联网平台,其中市、县两级平台侧重于源头图像信息的接入管理,服务国保、治安、刑侦等警钟部门维护社会治安、侦查破案等实战运用。
整合现有已建各类视频监控资源、新建卡口资源、无线监控资源等,实现公安指挥中心通过图像信息综合应用平台实施远程视频指挥调度,实现视频会议、视频监控有机整合和互为调用,可调用监控里图像信息进行情报分析研判,指挥中心之间实现远程视频指挥通信,并能够对治安检查站民警现场执勤情况进行可视指挥、远程调度。要及时为指挥中心调用所需图像,实现监控、研判、指挥、处置的流程化联动,利用视频监控实现“先期视频处警”,在发生突发公共安全事件或重大群体性事件时,能够充分利用监控报警共享平台提供的实时图像。为领导远程掌握现场情况,进行指挥决策服务。主要功能需求:
Ø 智能化巡控功能:解决主动预测预警问题,为公安提供针对异常情况事件的主动监测预警。系统主要功能包括人群密度检测、车流量检测、异常事件检测、通道监控、实景增强监控、预案管理、案事件管理等功能。
Ø 动态勤务管理功能:动态勤务管理系统解决警务资源整合问题,为公安作战行动提供资源保障。动态勤务管理系统的主要功能勤务类别管理、勤务层级管理、勤务等级管理、警员警车管理、视频卡口管理、勤务预案、勤务排班、勤务派遣、勤务报备、勤务监督、勤务考核等主要应用功能。
Ø 可视化指挥功能:可视化指挥系统解决扁平可视化指挥问题,为公安作战行动提供统一的任务调度。可视化系统的主要功能包括警单处置流转、指挥基础信息管理、PGIS辅助指挥、通信指挥调度、移动指挥客户端、移动处置客户端、调度指令流转、工作指令流转、通知公告流转、视频辅助指挥、卡口辅助指挥、信息综合查询、指挥预案管理、一调度日志管理、历史案例知识库等主要应用功能。
Ø 移动指挥功能:解决一线民警、现场指挥员的移动处置、指挥问题。系统提供地图展示、警力态势、警情态势、警情信息、调度指令、工作指令、通知公告、信息查询、地图定位、在线升级等功能。
2)治安部门
目前图像资源,存在资源分散,各个时期建设的平安城市不能统一应用,使用的时候要在多个系统分别控制,无法形成整体战斗力。治安卡口系统和图像综合应用系统相互独立,在图像综合应用系统的监控视频图像中看到嫌疑车辆时,需要登陆卡口系统才能对嫌疑车辆查询、布防、围堵。卡口查到可疑车辆,要找到其道路运行的视频,也要反复登录,查询,应用困难。各种实战应用需求,在多个系统中难以联合使用,需要一个统一的系统,将资源整体融合后,提供一个方便实战的应用子系统。
3)刑侦部门
“视频监控技术不仅具有发现犯罪、预防犯罪、威慑犯罪等重要功能,而且具有锁定目标、提供线索、固定证据、辅助审讯等拓展功能,已经成为继刑侦、技侦、网侦技术之后公安机关战斗力的新的增长点”是2012年对视频监控最富有代表性的描述。同时图侦已经确定与刑侦,技侦,网侦“四位一体”的地位,据统计,近两年侦破的案件中,有80%使用了图侦相关技术。但是视频工作与其他工作在应用上明显不平衡,图像的应用只局限与人工手动查找,技术研究不足,要建立专门的图像应用队伍,做到有人建,有人用,有人管。目前侦查部门针对图像资源所提出的需求如下:
Ø 目前的监控点数量庞大,要在海量图像中寻找到有效信息要有技术上的突破,如智能分析,视频浓缩等,过滤无效信息,让侦查人员快速聚焦到可疑信息,同时使用图像增强对不够清晰的图片进行增强,获得有效信息等。
Ø 其他民警日常工作中,可以将可疑图像进入图像资源库存储在案件侦破过程中,可查询并利用到日常收集的这些可疑信息,为案情做线索上的拓展。
Ø 涉案的图像信息需要长期存储,建设一个图像资源库进行资料的存储、汇总与共享。
Ø 案件研判中,需要将相关案件进行分析,寻找相关线索。
1.2.8与各警种应用系统对接
与各警种应用系统采用Webservice方式进行对接,向各警种应用系统推送情协同指挥任务,从各警种应用系统接收任务结果反馈,实现指挥部与各警种的任务协同。
与各警种应用系统采用Webservice方式进行对接,实时同步各警种应用系统的勤务报备数据,在勤务动态管理系统实现各警种实时勤务信息的统一汇聚,实现指挥部与各警种的警力动态共享。
通过视频应用支撑系统实现与各警种应用系统的数据交换、共享,实现指挥部与各警种的数据共享,实现实战指挥平台对全局全警系统的信息应知尽知。
1.2.9安全功能
Ø 网络安全要求:公共安全视频承载网应确保和其它网络物理隔离;网络核心交换机需部署在城市公安机房内,网络设备均开启SNMP协议,便于全网统一网管;网络边界做好隔离防护措施。
Ø 视频监控安全要求:视频安全接入平台参照《公安信息通信网边界接入平台安全规范(试行)视频接入部分》的相关要求。
Ø 边界接入安全要求:在社会资源接入平台和视频承载网共享平台之间部署边界保护系统,安全防护级别同等于视频专网到公安信息网。
Ø 安全审计要求:应对监控系统中的网络设备运行状况、网络流量、用户行为等进行日志记录。 审计记录应包括:事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的信息。应能够根据记录数据进行分析,并生成审计报表。 应对审计记录进行保护,避免受到未预期的删除、修改或覆盖等,本次系统用户操作日志保存时间应不少于2年。
1.2.10 其他功能
Ø 能够建设以市为骨干节点,以区(县)为汇聚节点,实现各级视频专网内视频资源的共享;对已建的视频综合应用平台与专网平台进行升级扩容,升级扩容主要包括两部分内容:原有平台升级扩容和县级平台的补建。
Ø 能够解决视频图像结构化分析技术单一问题,将试点的视频图像结构化描述系统不仅局限于治安卡口系统中的图像车辆特征进行识别,加入更丰富的视频图像结构化分析算法,以满足公安各警种对于视频图像结构化信息和业务信息结合的需要。
Ø 能够增加业务数据结合应用,通过视频图像结构化数据与公安数据资源结合,增加业务模型,开展针对重点人员、车辆、案事件的分析研判等深度应用。
第二章 建设方案
2.1 建设内容
兰州市公安局与中星电子等公司建立警务联合创新实验室,开展智慧警务研究,智慧警务建设囊括智能化视频监控建设、警务社区建设、雪亮云眼系统建设、人像大数据系统建设、车辆大数据系统建设、警务数据可视化展示系统及物联网感知系统等,具体建设内容如下:
序号
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建设内容
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描述说明
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1
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雪亮云眼系统
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以PGIS系统为载体,由城市高点、低点、卡口、移动等监控资源组成,构建覆盖全市、网格化的立体化视频防控网络。平时各司其职,战时立体联动,实现高、低、卡三位一体联动指挥,在兼顾全景的情况下,注重细节;可对人员、车辆进行分析、定位、追踪、轨迹还原,为事前防控、事中打击、事后研判提供科技支撑。
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2
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人员大数据分析系统
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人员大数据分析系统使用人脸识别、特征识别和搜索比对等技术,实现对人脸检测识别、衣着颜色与纹理识别。并且能够通过与在逃人员库、人口库等数据库的对接,提供动态比对预警、人员身份鉴别和人脸轨迹还原等功能,为公安治安防控、侦查破案、反恐防爆提供有力支持。
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3
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车辆大数据分析系统
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车辆大数据分析系统是通过先进的人工智能图像识别技术,对电警、卡口抓拍的图片进行各类特征(如车牌号、品牌、颜色、外观等多维度360°)的二次识别,实现各类线索收集,加强治安管控的应用系统。达到治安防范、缉查布控的目的,从而实现以车管人。
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4
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视频图像信息数据库
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接收并保存公安警各业务系统产生的视频图像信息,并可实现与多个部门间的数据流转和流程管理,同时实现与公安八大库数据比对。
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5
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云指挥系统
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建设一套云指挥系统辆应急通讯指挥车,配备4G图传系统、卫星通讯系统、视频会议系统、音频广播系统、无线办公系统、配供电系统以及无人机,重大活动时领导可在车上进行移动指挥。
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6
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警务数据可视化系统
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数据可视化是利用“大数据人机可视化交互技术”集成现有的信息化系统;针对公安行业的数据特性,加强警务大数据在时空为基础的多维度信息碰撞和展现能力;提供一线指挥员高效使用大数据,满足常态下警力警情的监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要,满足公安行业平急结合的决策支持平台
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7
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群防群治手机天眼系统
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收集流动天眼系统是通过设计研发的智能化信息化服务平台,实现依靠民众、宣传民众、发动民众,有效、便捷、智能地参与平安建设,发现治安隐患,维护社会稳定。通过该系统,使广大群众通过手机微信公众平台,实现信息移动协同处置机制、构建公共安全大数据库,真正形成社会治安防控体系。
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8
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人群密集场所监控预警系统
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该系统是通过摄像头采集视频,利用智能分析技术处理实时视频,实现重点场所人群密集预警的应用系统。通过智能分析实时视频,获取行人参数,进行实时监测与报警,同时运用短时预测技术与交通状态判断方法,进行人群聚集风险预警,并结合人群疏散技术给出控制方案与疏导策略。
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9
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视频资源发布系统
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通过微信公众号、手机APP和web网页实时浏览监控区域画面。市民可及时了解监控区域的人流分布情况、活动状态,合理安排自己的活动。
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2.2 设计架构
2.2.1系统总体框架
系统总体框架如下图所示:
从管理层级、设备部署、安全边界等维度来分析,
纵向按行政管理分为:市、区县、街道三级;横向根据安全边界划分,由内向外分别是:
公共安全视频承载网:该网络由有线视频监控承载网和无线宽带视频承载网两部分组成。是全市各类视频监控资源的基础承载网。为视频等大流量数据提供充分的网络接入和传输通道。公共安全视频承载网是公安部门负责建设,为公安和政府各部门提供视频基础资源服务的网络。
政务外网:依托于兰州市大数据社会服务管理局已建设的公共安全视频图像信息共享平台,各部门的视频资源共享在此网络内实现。
政务专网:用于部署综治视频监控共享平台,本次新建市、区(县)综治办视频监控共享平台,纵向与省综治办视频监控共享平台实现对接和信息共享。市、区(县)综治办及118个乡镇街道办的视频资源共享在此网内实现。
公安信息网:用于部署公安视频监控联网平台;横向通过安全边界接入平台对接公共安全视频承载网内图像资源,纵向与省厅联网平台实现对接和信息共享
2.2.2系统逻辑架构设计
如下图所示,总体架构从上到下由业务应用层、视频云服务层、基础设施层、网络层、感知层五部分组成。
Ø 感知层
感知层主要是前端数据采集部分的建设,负责现场视音频信号、报警信号、人脸、车辆、智能终端特征等信息的采集,为整个系统提供原始信号源。包括SVAC感知摄像机、SVAC车辆卡口、SVAC人像卡口、布控球、移动终端、无人机、拾音器、门禁、RFID采集、GPS信息、WIFI采集设备、车载监控设备、证件感知设备等。并通过接入原有各政府部门公共安全相关的视频监控图像资源、社会行业单位视频监控资源,实现监控资源的统一调度和管理。
Ø 网络层
网络层主要指用于视频资源汇聚和传输的网络。主要涉及政务网、部门专网、互联网、公共安全视频承载网、公安信息网等。构筑以公共安全视频承载网为中心的架构,并可以汇聚和发布不同网络的视频、物联感知数据。
在不同网络之间将通过边界/网闸/防火墙等系统做符合国家建设标准规范要求的安全隔离。
Ø 基础设施层
云计算的基础设施是经过虚拟化后的硬件资源和相关管理功能的集合,硬件资源包括:计算、存储、网络等资源。
基础设施层将经过虚拟化的计算资源、存储资源和网络资源以基础设施即服务的方式通过网络提供给用户使用和管理。虽然不同云提供商的基础设施层在所提供的服务上有所差异,但是作为提供底层基础lT资源的服务,该层一般都具有以资源抽象、资源管理、敷在管理、存储管理、资源部署等功能。
Ø 云服务层
基于基础云计算和云存储设施为上层应用提供基础支撑服务,包括视频流媒体服务、视频工具集服务、视频安全服务、视频云图服务、视频物联网服务。同时,集成大数据、深度学习等算法,实现人、车、物特征提取,为上层智能应用提供视频特征检索、全文搜索、人体/人脸搜索、卡口搜索/研判等视频大数据服务。
基础数据库主要涵盖各类视图库,如车辆库、人像及人体特征库、WiFi库、布控库及时空数据库等,还有车驾管库、人口库、重点人员库、黑名单库、在逃库等各类专题库。主要为上层应用提供数据检索、分析研判等数据服务。
Ø 业务应用层
为公安用户提供面向实战的应用,在大数据支撑下可以提供丰富的业务应用方法和工具。升级人像大数据和车辆大数据分析系统,为公安的人脸核查、实时布控、轨迹刻画等实战应用提供更为精确的事前预警,事中打击,事后研判的功能。同时建设三维融合应用系统,实现二维地图、三维地图和实景画面全面融合,在实景画面中清晰地显示房屋信息、人员信息、警员、警车、警情信息,打造可视化条件下情指一体化、合成作战等信息化应用的新模式。
Ø 安全保障体系
信息安全体系以网络基础设施为依托,为本系统建设涉及到各类业务、用户、数据、计算机系统和网络提供安全可靠的运行环境和防范措施。
Ø 标准规范体系
为了能够统一协调工程的建设和运营,所有的机构设置与制度建设工作应该依据国家和政府的法律、行政法规、组织原则进行。同时,对于关键的应用和数据,应明确统一的编码标准、联网标准和接口标准等。
Ø 运行维护管理体系
运行维护管理体系应实现设备资源的综合管理,定期进行网管信息采集,实现信息的展现与异常报警,保障系统的可用性和完好性。
2.3 主要技术路线
2.3.1标准化
兰州智慧警务建设所采用的设计方法及使用的设备将严格遵循国家和公安部最新标准,以保证系统联网和资源共享的有效性。本项目主要采用以下标准:
1)GB/T28181-2016《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》,于2011年12月5日发布第一版,在2012年6月1日正式实施。并于2016年8月1日发布第二版。
2)GB/T 25724-2017国家标准简称SVAC标准,SVAC(Surveillance Video And Audio Coding)标准:公共安全视频监控数字视音频编解码技术要求
3)《全国公安机关图像信息联网总体技术方案》
2.3.2中间件架构
各系统采用中间件架构设计,满足系统开放式接入和应用体系要求,基于标准设计框架,能够运行于多种硬件平台和操作系统之上,支持分布计算,提供跨网络、硬件平台和操作系统的透明性的应用或服务的交互,支持标准的协议和接口,能够快速支持各类设备的接入
2.4 雪亮云眼系统
雪亮云眼应用是是一个以GIS地图为呈现载体,以公安行业需求为导向,整合公安部门各实战子系统,为公安干警实战指挥,侦查破案提供便利手段的融合应用平台。
逻辑架构图如下:
基于新一代视频GIS技术,实现多重视频联动、实时视频作战指挥和快速事中打击的视频作战技术。本次项目基于市区两级平台,构建社会治安立体化防控体系。
利用视频画面中叠加摄像头及卡口实现高点监控之间的切换、高点与低点监控之间的切换、高点监控与卡口之间的切换、低点监控之间的切换。对特定监控目标快速实现全局视频和局部视频的关联切换,对嫌疑车辆实现卡口抓拍与治安监控跟踪的有效结合,实现高、低、卡三位一体联动指挥,兼顾全景、注重细节,从而打造立体化的防控系统。
系统主要包括枪球联动、区域联动、高高联动、高低联动、高卡联动、低低联动和录像追踪,主要功能如下:
Ø 枪球联动
高点枪机可以与高速球机关联,在高点枪机的视频画面上,对某区域拉框选择,关联球机能自动快速转向并聚焦到该区域。在高点枪机的视频画面上点击鼠标,关联球机能快速转动到该方位。
Ø 区域联动
支持在GIS地图上为每个高点枪机设置覆盖范围的区域,鼠标双击该区域,能自动调出对应高点枪机视频,自动分布到六分屏画面的第一分屏进行显示,其关联球机会自动分布到第二分屏进行显示,以便可快速进行枪球联动操作。
Ø 高高联动
支持直接在高点枪机视频画面上的八个区域进行点击,触发高点视频快速切换,八个区域分别对应八个方向。即可通过在高点视频画面上简单的点击动作就能快速切换到某方向上的下一个高点枪机的视频画面,以便于跟踪可疑目标。
Ø 高低联动
支持直接在高点枪机视频画面上部署地面摄像头,对可视范围内的摄像头点位分布一目了然。双击某点位,能快速调出该点位的视频画面,达到高低联动,从俯视全景到近距离平行观察的快速切换的目的。
Ø 高卡联动
支持直接在高点枪机视频画面上部署卡口摄像头,对可视范围内的卡口点位分布一目了然。双击某点位,能快速调出该点位的实时过车记录和抓拍图片,滚动播报显示。并可对某条过车记录进行详情查看,通过车联网系统,快速查询出车辆详细信息和车主身份信息。
Ø 低低联动
支持直接在普通摄像机视频画面上的八个区域进行点击,触发视频连续快速切换,八个区域分别对应八个方向。即可通过在普通摄像机视频画面上简单的点击动作就能快速切换到某方向上的下一个摄像机的视频画面,以便于跟踪可疑目标动向。
Ø 录像追踪
以检索出的特殊场景为线索源头,通过直接在录像回放画面上的八个区域(八个区域分别对应八个方向)进行点击,触发录像片段快速切换。即可通过在录像回放画面上简单的点击动作就能快速切换到某方向上的下一个摄像机相同时间点的录像片段继续回放,达到对可疑目标连续追踪的目的,大大提高录像查看效率。
2.5 车辆大数据分析系统
车辆大数据分析系统是通过先进的人工智能图像识别技术,对电警、卡口抓拍的图片进行各类特征(如车牌号、品牌、颜色、外观等多维度360°)的二次识别,实现各类线索收集,加强治安管控的应用系统。达到治安防范、缉查布控的目的,从而实现以车管人。
2.5.1系统功能架构
系统功能的分层展示图。主要从前台页面使用者角度。也反应出了数据来源ETL过程以及决策分析。
通过应用层分析、数据层处理和平台层计算整合,实现车辆大数据分析功能,包括:初次入城分析、伴随车辆分析、套牌车分析、一车多牌分析、一牌多车分析、行止规律分析、隐匿车辆分析、轨迹刻画分析、轨迹分析刻画分析、频繁过车分析、相似车辆分析、人脸还原分析。
分析研判;交通违法规律分析、交通事故规律分析、道路通行规律分析、重点车辆分析、道路拥堵分析、安全态势分析、信号设计分析、图像质量分析、动态报表分析、各类业务分析、业务碰撞分析。
统计分析:交通违法统计、黄标车统计、交通违法行为综合统计、机动车保有量、车辆类型统计、使用性质统计、辖区管理统计、业务量统计、工作量统计、逾期未检验统计、检验业务统计、注销数据统计、检验率统计、强制报废明细、临界报废统计。
2.5.2系统功能设计
一、智能车辆云识别系统
1、系统功能说明
在一次识别基础上,对记录保存的过车图像进行二次、三次识别,并把识别的数据送入应用系统,供分析处理。
2、具体功能列表
1)结果记录及上报
该模块将识别结果,包括数据及图片统一存储,用户可以查看识别记录。对未能成功识别的图片,可通过数据统计,帮助用户快速定位问题,便于排查外部系统故障。
识别结果按照协议,上传至中心,用于后续分析处理。
2)车辆牌照识别
识别号牌种类、号牌颜色(蓝、白、黑、黄)和号牌号码。
3)车辆品牌识别
识别车辆品牌,包括已通过公安交通管理综合应用平台注册登记的所有车辆品牌,并能够根据工信部机动车目录及时更新。
品牌识别可支持高达7000多种车辆型号识别,可包括下属系列(子品牌)的识别,如大众下的帕萨特,桑塔纳等。
4)车辆类型识别
识别车辆类型,包括小轿车、面包车、客车、货车、越野车等多种,可支持用户指定自定义车型。
5)车身颜色识别
识别车身颜色,包括A白、B灰、C黄、D粉、E红、F紫、G绿、H蓝、I棕、J黑、Z等高达11种常见颜色其他。
6)不完整牌照车辆识别
识别无牌照,或者牌照被部分及全部遮挡车辆信息,得到车辆品牌、车辆类型、车辆种类、车身颜色信息,以及尽量多的获取车辆牌照信息。
7)识别过程监控
系统提供图像识别的全过程监控,能够以图形化的形式全面展示实时接入的图像以及识别完成的图像数据量。随时掌握图像识别的情况,甚至包括几点几分进入多少数据,成功识别多少数据。
8)机动车特征识别
系统可对车辆的一些特殊标志进行识别,包括车尾实习标志识别、驾驶员遮阳板识别、年检标识位置识别等,能够判断汽车车尾有无实习标识、驾驶员遮阳板有无放下、年检标识在车挡风玻璃的相对位置等。
3、数据标准
电警、卡口数据源存放在oracle数据库中,数据源按月进行存放,每月的数据生成一张表。电警、卡口数据源有明显的标志位可以区分车头、车尾。电警、卡口过车数据为图像识别提供数据库接口,而图片信息提供url接口。识别后的数据要求以结构化、非结构化的形式分别存放。
结构化:
结构化的数据存放在oracle、hbase、impala中。
过车记录信息要求包含id、设备编号、卡口名称、号牌号码、号牌类型、经过时间、行驶方向、行驶车道、图片路径、二次识别号牌号码、二次识别车型、二次识别颜色、二次识别品牌、二次识别子品牌等数据项。
行驶方向:1东2西、3南、4、北;卡口设备ID命名规范遵循省厅六合一平台中卡口设备id的规范。
非结构化:
非结构化数据存储在hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)。HDFS为海量的数据提供了存储。
4、二次识别的范围
二次识别的车辆图片包括电警车头、电警车尾、卡口车头、卡口车尾。
5、识别率
车牌识别率:≥95%(白天)≥92%(夜间需提供人工补光装置)
卡口图片车辆类型识别率:≥90%(白天)≥90%(夜间需提供人工补光装置)
卡口图片车辆颜色识别率:≥80%(白天)≥70%(夜间需提供人工补光装置)
卡口图片车辆品牌识别率:≥90%(白天)≥80%(夜间需提供人工补光装置)
电警图片车辆类型识别率:≥80%(白天)≥80%(夜间需提供人工补光装置)
电警图片车辆颜色识别率:≥80%(白天)≥70%(夜间需提供人工补光装置)
电警图片车辆品牌识别率:≥80%(白天)≥70%(夜间需提供人工补光装置)
二、云计算数据中心
本系统云计算数据中心系统,必须采用国际上主流的云计算Hadoop框架,建设成为具备海量数据处理能力的大数据平台。主要处理交警支队智能交通系统所产生的大量过车图片等非结构化数据,同时具备存储所有车辆信息、过车信息以及公安业务数据等结构化数据的能力,并实现对各种数据资源的高度共享和集中管理。
1、功能架构
功能架构说明:
数据来源为卡口、电警、ETC、交通诱导、道路救援、视频监控、智能视频分析、车辆信息、驾驶员信息等数据;
通过车辆识别软件,进行卡口电警图片的识别;
识别结果包括2部分数据:图片得个非结构化数据和车辆信息等结构化数据;
图片等非结构化数据进入云计算数据中心,车辆信息数据进入数据仓库系统。为了方便数据使用,车辆信息等结构化数据也可以装入云计算数据中心;
应用程序可以使用大数据平台的数据做进一步分析处理。
2、处理能力
对数据查询的秒级支持;
使用Hadoop开源云计算架构,数据存储到GPFS文件系统;部分结构化数据存储到数据仓库系统,数据采用统一的命名方式。
三、云计算分析研判系统
1、系统功能
云计算分析研判系统,主要使用云计算数据处理技术,从海量数据中查找隐藏线索,从看似无关的信息中查找关联性,从人工和肉眼无法感知的繁杂事件中总结出规律性,帮助民警快速、高效和准确的处理疑难问题。该系统的主要功能,就是借助云计算技术,建立分析主题,对海量数据进行分析处理和深入挖掘。
通过Hadoop技术来进行并发、高效能的计算,完成大数据的存储和计算。实现容量、速度、多样性及数据的真实性应用,采用NOSQL的HBase技术搭建基础云计算系统架构。
2、分析主题
1)初次入城分析
初次入城,就是指外地车辆第一次进入本市辖区范围,在某个入城点,被监控设备捕获到,该过车信息传回后台,通过大数据平台按照特定的规则算法,进行判断是初次入城。
针对嫌疑人流窜作案、假牌作案、套牌作案等特点,在某些案件中首次入城车辆具有较大作案嫌疑。系统根据时间、区域、车辆特征对首次入城车辆进行可疑分析。
查询结果展现内容包括车牌号,初次入城时间,最新经过地点,品牌型号,颜色,还可以查看详情。能够在地图查看相关图像和视频。
2)套牌车筛选分析
嫌疑人在涉车作案过程中,往往会采用套牌、假牌方式来躲避技侦的追踪,针对这类作案特征,系统应支持套牌、假牌分析比对功能,实现对该类嫌疑车辆的筛选。通过将系统识别的车型与车辆登记信息比对,以及车辆局部特征分析,筛查出套牌车辆。同时为套牌车建立一车一档,接入现有套牌车库,实时进行预警,同时传递给其他布控查缉系统、高速入口稽查等。
应与图片视频数据结合使用,或者和二次识别数据比对,以提高准确性。
结果信息展示中,应能够按照列表形式或时间顺序等把结果进行排序展示。
展示内容包括车牌号、地点、时间、过车图片及其他属性信息。
3)落脚点分析
行止规律分析又称车辆的落脚点,就是车辆的停靠地点,使用车辆的落脚点可以分析出驾驶人员的大体位置,从而能为办案人员提供必要的线索信息。
根据嫌疑车辆在卡口系统中出现的行车轨迹,自动按规定时间分析车辆出现位置,分析嫌疑车辆的家庭住址、窝点等可能的落脚点。不受一车多牌、遮挡号牌或无牌等情况干扰,可依据车辆特征快速全面分析涉案车辆落脚点。
结果信息展示中,能够按照列表形式、按照时间顺序把各个落脚点进行排序展示。
展示内容包括地点、出行次数、落脚次数、过车图片及其他属性等信息。
能够结合地图查看位置信息、原始图像和录像等。
在地图展示的信息中,能够用气泡的方式,简单提示相关信息。
4)隐匿车辆挖掘(无牌车挖掘)
隐匿车辆挖掘又称无牌车挖掘。系统支持筛选出无法识别牌照的过车信息,进行重点侦查,并支持将该车辆信息自动转入无牌照信息库,以便日后的串并分析,同时可以根据车辆特征判断是否是同一辆车。基于犯罪心理学方法分析所有车辆的行车记录,快速筛查出符合案发后隐匿特征的嫌疑车辆。
分析的特征包括车辆品牌型号颜色、车辆轮廓、外形特征等信息,分析出车辆所悬挂过的牌照。
分析结果显示中,列出车辆过车的图像、所经过的卡口、时间信息,列出车牌号信息。
5)一车多牌分析
一车多牌,就是指同一辆车在不同的时间所挂的牌照不一致,轮换使用多个车牌。
通过车型比对与车辆局部特征分析,快速筛选出悬挂过多个牌照的套牌无牌遮牌车辆。
分析的特征包括车辆品牌型号颜色、车辆轮廓、外形特征等信息,分析出车辆所悬挂过的牌照。
分析结果显示中,列出车辆过车的图像、所经过的卡口、时间信息,列出车牌号信息。
6)一牌多车分析
一牌多车,是指同一个真牌照,不同时间挂到不同的车上。不同于套牌车。
基于车辆号牌、车型及行车数据分析,将悬挂同一号牌的所有车辆挖掘汇总并用于分析研判。
分析时候,根据车牌号搜索出该车牌的所有过车信息,对过车图片根据车品牌、车型、颜色和轮廓外形等信息进行比对分析,得出一牌多车的疑似车辆。
7)相似车牌串并
对相似车牌进行串并分析,得出这些车辆在某段时间和地点的行驶情况,为分析、破获案件提供依据。
可根据品牌、型号、局部特征等车辆固有信息,筛查出具有相同特征且悬挂相似车牌的车辆。
分析的特征包括车辆品牌型号颜色、车辆轮廓、外形特征等信息,分析出车辆所悬挂过的牌照。
分析结果显示中,列出车辆过车的图像、所经过的卡口、时间信息,列出车牌号信息。
8)频繁过车分析
频繁过车又称踩点车辆分析。车辆在某段时间范围内,反复多次出现在同一段道路,即可认为该车属于频繁过车。
系统应通过设定过车频率阀值,根据时间段、路段区域信息,分析活动异常的车辆。快速汇总案发区域的车辆活动信息,分析挖掘频繁活动的异常车辆,锁定嫌疑车辆。另外,系统应支持操作人员手工输入时间、地点、车辆品牌、车身颜色等要素分析查询出符合条件的车辆。
分析结果中,能够显示出车牌号码,过车次数,经过的卡口,车型颜色等信息,还能够查看过车的详细图片。
9)轨迹重现
轨迹重现,就是把车辆在历史某个时间范围内的行车轨迹,依照时间顺序等条件给予重新还原,并能够结合地图,使用动画方式给予重现。
基于车辆发现地点及时间绘制车辆行车轨迹,并对异常行车轨迹进行标示。
通过分析车辆通过卡口数据(治安卡口、电警卡口、固定或手持停车收费等)、GPS信息,结合照片视频等资料,得出车辆完整的行驶轨迹,该轨迹能够通过PGIS地图重现回放。
10)遮挡面部检测
所谓遮挡面部,就是在车辆行驶过程中,驾驶人或者副驾等同乘人员,有意识或者无意识的用手或者其他物品遮挡面部,逃避摄像头拍摄,造成拍摄的图像或者视频,看不清人员的模样。
通过车辆行为分析与模式识别技术,快速筛选出车内人员遮挡面部的车辆信息。
分析结果显示中,列出车辆过车的图像、所经过的卡口、时间信息,列出车牌号信息。并通过车牌号码,对该车在一段时间内通过所有卡口的的图像进行显示,方便辨认车内人员的真实面目。
11)伴随车辆分析
所谓的“伴随行为”,是指车辆在道路行驶过程中,经常出现前、后或左、右有相伴或相邻行驶的车辆的行为。
随着城市机动车保有量的增长,伴随的问题也日益显现,其中车辆盗窃、利用机动车辆进行团伙犯罪活动的案件也越来越多。对于犯罪涉案机动车,往往因为机动车辆具有机动性高、隐蔽性强等特点,因此容易快速逃逸现场,并不易被排查出,从而成为严重威胁社会安全的重要因素。所以,对机动车辆尤其是具备异常行为关联关系的车辆进行监控和管理成为新的问题。通过对以往大量涉案机动车行为的研究和分析,发现涉案机动车辆往往存在频繁出现于作案现场附近以及存在多辆车辆伴随出现的现象。
这种行为分析的条件,要在过去的同一段时期内,要经过多个卡口历史数据对比得出。一般多个车辆在短期内同时出现在一个或多个卡口或一致路径,可能属偶然行为,而经常有两辆车前后行驶,行驶路线一致,依次驶入驶出同一路段,同时经过多个卡口,这种情况下则可以得出这两辆车有伴随行为。
通过对伴随车辆进行分析,得出车辆的相关性,从而能够为一些事故、事件提供另外一个角度的特殊线索。
12)轨迹反向刻画分析
轨迹反向刻画,针对已知的多点行车轨迹或者预判的多点行车轨迹进行碰撞,依照时间顺序等条件给予验证,并能够结合地图方式给予重现。
通过分析车辆通过卡口数据(治安卡口、电警卡口、固定或手持停车收费等)、GPS信息找出符合条件的车辆信息。结合照片视频等资料,得出符合条件的车辆完整的行驶轨迹,该轨迹能够通过PGIS地图重现回放。
四、智能搜索系统
智能搜索系统主要是对搜索功能提供全方位支持,系统应把底层的各个服务进行封装,对用户隐藏细节,使用统一的接口对用户提供服务,使用户只关注业务逻辑,只要输入要查询的内容,系统返回正确结果即可。同时建立一车一档,一人一档系统,提高查询效率。本系统主要包含3方面内容,智能调度引擎、智能搜索引擎和全方位的智能查询功能。
1、按品牌搜车
按照品牌型号搜索目标车辆。
搜索结果以图片方式展示,内容包括车牌号、卡口位置、车品牌、车型等信息。
2、按类别搜车
按照车辆类别搜索目标车辆。
搜索结果以图片方式展示,内容包括车牌号、卡口位置、车品牌、车型等信息。
3、按车牌搜车
按照车牌号搜索目标车辆。
搜索结果以图片方式展示,内容包括车牌号、卡口位置、车品牌、车型等信息。
4、按照片搜车
一键上传车辆照片,即可自动识别图像中车辆的品牌、车型等信息,并进行相同车型车辆的查询检索。也能够避免无牌、套牌、遮牌等情况对车辆追踪造成的干扰,直接依据车辆的局部特征检索图中特定车辆。
搜索结果以图片方式展示,内容包括车牌号、卡口位置、车品牌、车型等信息。
5、一车一档
一车一档,以车辆信息为主线建立车辆的360全角度的档案信息。车辆档案信息涉及机动车登记信息、业务信息、车辆违法信息、同车违法、常住人口、事故信息、过车记录、执法检查站、短信发送记录、重点营运车辆、整改通知、执法服务回访、车辆检验信息等。
6、一人一档
一人一档,以人员信息为主线建立驾驶人的360全角度的档案信息。人员档案信息涉及驾驶员基本信息、驾驶证信息、机动车信息、同证违章、常住人口、事故相关人、过车记录、检查站、短信记录、执法服务回访、考试信息等。
以身份证号码为关联字段,整合驾驶人相关信息建立人员档案。可通过身份证号码、姓名进行搜索,搜索结果根据既定规则自动关联驾驶员基本信息、驾驶证信息、机动车信息、同证违章、常住人口、事故相关人、过车记录、检查站、短信记录、执法服务回访、考试信息等。所有人员的关联信息既可以以简要信息列表的形式展示又可以展示详细。
2.6 人员大数据分析系统
人像识别主要功能就是对人脸图像进行识别,达到身份确认的目的。通过对多种资源综合利用,可以在警用计算机网络基础上利用人脸识别技术,将从公共视频监控系统等渠道获得的目标人脸图像和二代身份证库的信息进行高速比对,实现对敏感人群的防控、预警,对目标嫌疑人的身份进行确认,把治安与刑侦干警从大海捞针式的排查工作中解脱出来。
这种身份确认方式是以人脸图像为核心识别信息,客观上针对的是“真人”而不是代表真人的身份证号码,因此有效改善了之前仅仅利用身份证号信息为关联点构建的管控体系的管理死角。其次,称其为平台而非功能的主要原因就是本产品提供的是一个完整的平台,而不只是一个简单的比对功能,能够以模块化的形式与公安各类已有平台实现对接与合作。
通过开发人脸识别平台与警综平台、大情报平台、常住人口、暂住人口、日租房、网吧、旅店、机修业、娱乐业、民航乘机等现有公安掌握的资源库进行对接,实现人脸识别系统与公安信息系统各类信息的高度关联和高度共享,将各类信息资源充分展现给实战单位、展现给基层一线民警。
人员大数据架构图如下所示:
2.6.1系统功能原理
公安部门拥有的大量人员人像数据,不能被有效利用或者只是在局部掌握;通过人像建库,盘活公安掌握的各种人员数据(尤其是重点人员),供各种终端随时调用,进行比对。
通过将公安业务系统和工作流程中嵌入人像比对,对存量和增量数据进行身份清理比对,全面掌握可疑人员身份,防范洗白、变换身份,使其难以躲藏流窜。
在人员必经的交通枢纽、卡口、娱乐场所、市场等地方,布设动态采集前端设备,全面联网,所有关注人员被隐蔽、自动、快速地采集比对,从而及时掌握其行踪轨迹,或迫使其不敢出门活动。
综上,就是要通过整合公安掌握的人像等海量信息资源,嵌入到公安业务中,以各种工作场合的自动或手动采集比对设备及终端为触角,充分地获取人员人像等重要代表特征,进行碰撞比对,以便快速发现违法犯罪人员的真实身份、行踪轨迹、涉事线索,帮助截获重点人员、违法犯罪分子。
2.6.2系统功能
Ø 人脸比对
自动将抓拍到的人脸与目标人员库中的数据实时的进行比对,发现目标后发送到客户端进行及时报警,提示工作人员进行处理。
Ø 动态人像图片查询提取
存储的人像图片可以进行查询,查询条件可以是拍摄时间、重点场所位置、设备编号(比如1 号大门)等。允许对查询出来的图片,有选择地(单选\多选)进行提取导出成本地文件。
Ø 动态布控视频功能
视频关联回放:
在前述“人像图片查询提取”功能中,可以选定一张图片调取其关联的视频片段进行回放;提供前进、后退、暂停、速度调节等功能。
人像报警相关视频存档
人像布控报警发生时,可以查看对应的场景视频片段,并可以将这段视频片段单独存档,以免视频监控平台将其循环覆盖掉而无法再回放。
可视化设备管理
点击GIS 地图上的监控点图标,可查看该监控点的基础信息和设备状态信息,包括点位名称、编号、安装位置、监控目标、等基本信息以及当前设备运行状态。
数据挖掘分析
A. 可疑人员挖掘分析
系统提供可疑人员挖掘分析功能,能够自动的分析出记录中每个人员出现的次数、每次出现的时间、地点,帮助安保人员确定可疑人员。
B. 人员轨迹分析
系统提供先进的轨迹分析功能,用户可以输入关注人员的照片,系统将自动输出该人员在系统监控范围内出现的所有日志记录并显示其运动轨迹。关注人员的照片既可以从监控日志中选择,也可以输入一张新照片。
C. 视频检索
系统提供视频检索功能。对于用户提交的检索人员照片,系统能迅速的查找出其在视频录像中出现过的位置,便于事后查询。
角色权限管理
在整个人像动态比对系统中,从功能角度看,具有以下分类:
A. 系统设备管理,负责设备添加,删除,状态维护;
B. 系统用户管理,负责用户的创建,删除,以及权限的分配;
C. 应用服务管理,负责比对服务管理,资源分配算法;
D. 人员库管理和查询;
E. 视频库管理和查询;
F. 事件资源库管理和查询;
G. 日志管理,包括系统运行日志,操作日志等;
H. 高级应用权限:具有所有应用权限,包括比对功能管理,视频监控,事件处理,人员信息查询,录像资源,统计功能等使用权限;
I. 中级应用权限:具有接收告警事件,视频监控浏览功能;
J. 低级应用权限:接收和执行告警事件处警命令;
K. 离线比对权限:具有离线人员比对库的比对功能。
可按照用户权限的不同,提供以下角色:
a) 系统管理者:具有A,B,C,D,E,F,G 权限;
b) 应用管理员:具有C,D,E,F,H 权限;
c) 监督人员:具有G 权限;
d) 维护人员:具有D,E,F 权限;
e) 指挥中心使用者:具有H 权限;
f) 现场警员:具有J 权限;
g) 当地监控中心:具有I 权限;
h) 人员离线比对功能使用者:具有K 功能。
2.7 社区警务应用
2.7.1车辆数据分析应用
整合小区过车、卡口过车等数据,建立车辆行驶轨迹数据库,开展车辆大数据分析(轨迹、套牌、同行、假牌、车辆进出规律、落脚点)。
2.7.2人员数据分析应用
Ø 漏登人员统计
根据人像识别结果统计小区未登记的暂住人口、未登记的寄住人口,向社区民警推送,开展有针对性的入户走访。
Ø 人员出行规律及落脚点分析
根据小区人员出入情况,分析小区居住人员进出情况,针对特定人群开展异常进出分析。
Ø 重点人员管控预警
重点人员、非访人员等在关键时间点、重大活动期间异常出行或外出不归分析。
Ø 布控人员比对
对布控人员及在逃人员进行实时比对推送,开展精准打击。
Ø 人员轨迹分析
结合网吧上网、旅馆住宿等数据开展联合数据分析,如近住地开房、远住地上网、频繁进出等。
Ø 社区帮扶(群众服务)
小区内独居老人久居未出分析,推送提醒社区民警上门走访。
Ø 入户走访
结合一标三实数据,开展精准化入户走访,提高社区民警工作效率。
2.8 云指挥系统
兰州市智慧警务建设公共安全无线宽带视频承载网,并通过VPN的方式,与政府各单位共用网络资源,将在公安、城管、交通、社区、医疗、环保、工地监管等各行业获得广泛的应用。如下图所示:
目前,主要的建设需求存在于以下领域:
1)城市应急指挥
政府部门在突发事件的事前预防、事发应对、事中处置和善后管理过程中,为保障其应急应对机制的顺利运行,需要借助必要的应急宽带通信手段,将现场的实时视频图像、声音和重要数据等信息即时、清晰地传输到指挥中心,以辅助应急指挥部及时地进行一系列必要决策和采取适当措施,保障公众生命财产安全。
在面对地震、水灾、安全事故等场景前,通过无线宽带视频承载网,既可以实现对现场的指挥调度,也可以讲现场视频实时会传到指挥中心,供领导可以更清晰、更细节的观察事故现场的情况。
2)公安警务应用
公安机关是各级政府的重要组成部门,几乎参与所有应急事件的处置。在自然灾害、事故灾害、公共卫生事件等以政府为主导处置的应急事件过程中,公安机关是参与处置的重要力量之一。由于紧急事件存在空间和时间上的不确定性,无线通信成为公安部门必不可少通信方式。
无线宽带视频承载网充分考虑公安部门的工作特点,对所需的各种宽带多媒体业务进行了很好的支撑。无线宽带视频承载网可以有力提升公安部门现场信息采集和分发能力、数据的交互处理能力和紧急事件的应对能力,从而提高公安部门维护社会生产和公众生活安全稳定的能力,协助科技强警战略顺利实施。无线宽带视频承载网解决方案,是公安部门无线通信宽带化的最优选择。
Ø 实时警务通:出警现场,需要将任务执行实际情况通过视频,实时回传到指挥中心,供指挥人员了解现场情况,随时给出明确指示,提供出警效率。
Ø 视频信息获取:一线警员可以随时获取任务现场的视频信息,为任务执行做好充分的准备;指挥人员可以随时调取任务周围的视频信息,做出合理安排。
Ø 移动监控:根据任务实际需求,进行临时部控、隐密监控等,采用无线设备可有效提升部署效率,增强部署的机密性,保证任务完成效率。
3)移动警务办公
目前,视频会议已经进入了各个部门,为政府节约了大量的会议支出。但是当领导或者与会人员不在办公楼时,视频会议就无法召开。
无线专网建成后,通过LTE强大的无线宽带数据能力,即便领导不在办公室,而是在市内出差途中、移动指挥车中等,也可以召开视频会议,充分满足现代社会快速化服务的要求。
外出与会成员,既可以在车辆中通过大屏幕参加会议,可以达到1080P的高清效果;也可以使用智能终端参与会议。
4)大型赛事、会议保障
对于大型赛事及重大会议,安保是贯穿整个活动的重中之重,对工作人员调度、现场视频监控都存在着需求。无线宽带视频承载网可以提供专业的集群指挥功能,通过专业的分组方案及语音集群功能,实现对不同场馆、不同时间、不同权限工作人员的分组管理;同时作为专用宽带通道,用于迎宾仪式全程保障、开闭幕全程保障、赛事场馆保障、车辆和在职人员的管理和指挥调度及广播电视实时直播,也可以用于文化和教育项目(CEP)中,作为一种新的宣传和信息发布方式,用于服务于民众。
5)消防
通过无线宽带视频承载网,火灾现场情况报告和命令下达从“听得见”到“看得清”,是一个质的飞跃,在救援中传递的信息量、准确度提升,指挥及协同配合的效率将大大提高,帮助消防员在最短的时间内,多救出一位生还者。
系统支持GIS、视频追踪业务,同时为呼吸机、生命体征等信息提供业务通道, 加强消防人员的安全保障系统,实现全方位追踪警力状况,提高消防队员生存率。
依靠无线宽带视频承载网强大的多媒体业务整合能力,在消防人员外出办公过程中,为防火巡查、现场处置任务提供视频取证、远程信息包等支持,提供多业务、多功能扩展应用空间。
2.9 视频发布系统
本系统建设是将综治视频共享平台监控画面面向社会用户开放,用户可以通过移动客户端的app或者pc网页实时浏览监控区域画面;及时了解监控区域的人流分布情况、活动状态,根据该监控区域的活动状态计划安排自己的活动。
2.10 警务数据可视化展示系统
数据可视化是利用“大数据人机可视化交互技术”集成现有的信息化系统;针对公安行业的数据特性,加强警务大数据在时空为基础的多维度信息碰撞和展现能力;提供一线指挥员高效使用大数据,满足常态下警力警情的监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要,满足公安行业平急结合的决策支持平台。
2.11 群防群治手机流动天眼系统
收集流动天眼系统是通过设计研发的智能化信息化服务平台,实现依靠民众、宣传民众、发动民众,有效、便捷、智能地参与平安建设,发现治安隐患,维护社会稳定。通过该系统,使广大群众通过手机微信公众平台,实现信息移动协同处置机制、构建公共安全大数据库,真正形成社会治安防控体系。
2.12 人群密集场所监控预警系统
该系统是通过摄像头采集视频,利用智能分析技术处理实时视频,实现重点场所人群密集预警的应用系统。通过智能分析实时视频,获取行人参数,进行实时监测与报警,同时运用短时预测技术与交通状态判断方法,进行人群聚集风险预警,并结合人群疏散技术给出控制方案与疏导策略。
兰州市公安局通过智慧警务建设,极大地提升了公安机关视频资源、信息资源的综合利用水平。充分整合分析资源内在联系,合理配置和调度资源,从而提高各警务部门的快速响应和协同处理能力。利用云计算、大数据分析、物联网感知、可视化展示等多种科技手段,有效推动兰州公安各类警务数据的深度应用,为兰州公安指挥调度、侦查破案提供了更为有效地科技助力,同时为智慧城市建设打下基础
2.13 SVAC推广应用
兰州市公安局推进智慧警务建设,除了在警务应用方面积极推进先进技术应用,在前端监控设备选择上,也积极响应国家标准,推广SVAC标准应用,依据公安部《全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书》(公科信[2012]11号)的相关要求,构建符合国标GB/T28181、GB/T25724的市级管理应用平台和前端设备,建设12800路SVAC摄像机,实现大规模应用。
SVAC国家标准旨在从三个方面解决当前国内视频监控产业存在的核心技术匮乏和信息安全隐患等问题:1、SVAC国家标准中引入大量智能化技术,有利于实现视频监控的智能化应用;2、SVAC国家标准支持对设备的加密与认证,支持视音频信息防篡改和加密传输,可以有效保护国家重要视音频信息安全;3、SVAC国家标准的自有知识产权属性将促进我国自主核心编解码芯片和相关产业的发展。
Ø 应用智能
视频监控技术以由模拟时代、数模结合发展目前的全数字,单纯的看已不能满足我们对监控应用的需求,SVAC对实时智能分析和大数据的运用有着重要的意义。SVAC监控信息功能,可在视频中插入各类信息实现海量视频录像的快速检索等。
标准性、规范性和通用性大大加强,将推动公安视频云计算应用的突破。
Ø 安全保障
通过信源层面的加密技术,实现了端到端的数据加密手段。
配合新一代国产芯片的使用,摄像机将实现片内加密和对国标SM1加密算法的支持,构建更强壮、更完整的视频安全体系。
Ø 自主产权
SVAC是国内拥有完全自主知识产权的标准,不仅绕开了国外众多的专利陷阱,也为不同厂家基于统一标准的深化应用奠定了基础。
SVAC国家标准的自有知识产权属性将促进我国自主核心编解码芯片和安防监控产业的发展。
由公安部和原信息产业部科技司共同制定的国家统一视音频编解码标准,有利于大规模监控系统的规划和推广。
Ø 数据可信
从国家标准层面上为监控视频提供了以数字签名为核心的视频认证技术。
SVAC标准的视频认证技术的目标是确保视频资料的不可抵赖性,让视频监控录像真正成为可靠、可信的证据。
Ø 物联网基础
SVAC摄像机可将身份证号码、工号、人员车辆图片结构化描述作为监控专用信息插入视频流中;
SVAC摄像机可作为物联网通道,将温度、湿度、环境监测数据等通过传感器和摄像机对接,封装成数据包随着视频流通过SVAC摄像机传输,节省物联网链路投资。
兰州市已实现WiFi探针和SVAC摄像机结合,通过去重和大数据比对,实现手机Mac等虚拟身份与实际身份结合,定位精确的人员身份信息。
编辑:广翰楼
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