大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。業(yè)界用4 個(gè)V 概括大數(shù)據(jù)基本特征，即volume（量大）、variety（多樣化）、value （價(jià)值密度低）和velocity（處理要求快），而視頻大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的子集，屬于智能安防領(lǐng)域的概念，用于描述對視頻關(guān) 聯(lián)的有價(jià)值信息的集合。以公共安全領(lǐng)域?yàn)槔S著技術(shù)的不斷發(fā)展及信息化系統(tǒng)的深入建設(shè)，一個(gè)中等城市，50000路高清視頻，30天的存儲容量將達(dá)到60PB；視頻中30天活動(dòng)目標(biāo)的描述信息將超過600億條；而10000個(gè)卡口/微卡口系統(tǒng)，1年的過車數(shù)據(jù)量將超過200億條。而且，數(shù)據(jù)類型呈現(xiàn)多樣性，有視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，有文本、日志等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有位置信息、過車記錄、活動(dòng)目標(biāo)描述、模型數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)正在解決對如此龐大且類型多樣的數(shù)據(jù)的分析處理與數(shù)據(jù)服務(wù)。

天津市圖偵工作現(xiàn)狀隨著公安立體化防控體系的建設(shè)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)成為了社會(huì)治安綜合治理防控體系中的重要組成部分。至今，天津市在全市視頻監(jiān)控建設(shè)聯(lián)網(wǎng)工作上取得了長足的進(jìn)展，已經(jīng)建成了10.5萬路一類高清視頻監(jiān)控點(diǎn)位，初步實(shí)現(xiàn)了視頻監(jiān)控的全域覆蓋。在應(yīng)用方面已經(jīng)初步構(gòu)建了人臉與車輛的輔助辦案系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了1.168億車輛分析能力與2000路人臉分析能力，

為我市反恐維穩(wěn)、應(yīng)急處突、打擊犯罪、社會(huì)管理和服務(wù)民生提供了豐富的視頻圖像支撐。在實(shí)際工作中，各級公安機(jī)關(guān)對視頻監(jiān)控的應(yīng)用也越來越深入。以天津市公安局圖偵工作現(xiàn)狀為例，近年來天津市公安局陸續(xù)完成了全市視頻資源的聯(lián)網(wǎng)整合工作，并與廠家共同研發(fā)了視頻偵查實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用平臺，實(shí)現(xiàn)了對案件的視頻偵查研判和刑偵涉案視頻、圖片的管理。“視頻警務(wù)門戶+案件偵查+視圖中心+工具集”的視頻偵查模型，初步滿足視頻偵查對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的信息化管理需要和案件偵辦協(xié)同化的需求。天津市公安局圖偵工作業(yè)務(wù)流程包括如下五個(gè)步驟：創(chuàng)建案件、資源搜索、目標(biāo)查找、軌跡分析、視偵報(bào)告。創(chuàng)建案件是結(jié)合了執(zhí)法辦案系統(tǒng)，錄入案件的基本信息，是建立個(gè)案研判的必要條件。資源搜索是根據(jù)案件的基本信息，進(jìn)行視頻、圖片、卡口資源的收集，主要服務(wù)于后期的可疑目標(biāo)查找工作。目標(biāo)查找是對視頻、圖像中的嫌疑目標(biāo)查找、確認(rèn)并補(bǔ)充標(biāo)記。當(dāng)初步查找到嫌疑目標(biāo)后，也可通過串并案思維，在視圖中心中碰撞線索，也可結(jié)合相應(yīng)的視頻監(jiān)控技戰(zhàn)法，擴(kuò)展偵查思維，縮小偵查范圍。軌跡分析是刻畫可疑目標(biāo)的軌跡，對可疑目標(biāo)進(jìn)行追蹤，并分析各類目標(biāo)（人、車、物）之間的時(shí)空關(guān)系，以確定目標(biāo)是否有犯罪嫌疑。視偵報(bào)告是案件偵查后的歸檔操作，這個(gè)階段的主要作用是對案件視頻偵查結(jié)果的偵查固證、歸檔備案。

但在實(shí)際應(yīng)用中，依然存在不足和差距：第一，缺乏視頻智能化分析、研判手段，在案事件偵查過程中需要進(jìn)行大量的錄像的瀏覽和查詢，這種以人工檢索為主的工作模式已經(jīng)逐漸成為視頻應(yīng)用的瓶頸。第二，對視頻圖像解析、處理等深度應(yīng)用等工作 尚未有效開展，大量視頻圖像資源用途有限，難以有效的支撐圖偵研判工作。第三，缺乏視頻圖像信息資源匯聚整合的依托，缺乏視頻圖像信息與其它公安信息系統(tǒng)關(guān)聯(lián)交互， 實(shí)現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用和碰撞比對。

圖偵工作新業(yè)務(wù)需求分析在視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)的背景下，圖偵工作相關(guān)的涉案人、車的特征信息比原始視頻圖片更能滿足快速檢索、高效研判的需要。圖偵工作新業(yè)務(wù)的需求將基于全市公共安全視頻監(jiān)控網(wǎng)建設(shè)現(xiàn)狀，并創(chuàng)建街頭路面視頻捕獲的人、車特征大數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)圖偵視頻圖像大數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用，主要需求如下：視頻圖像信息資源庫建設(shè)人員、車輛、案件的視頻圖像信息是圖偵工作的核心，對人員、車輛、案件資源的整理匯總與分類主題庫的建設(shè)，是實(shí)現(xiàn)圖偵業(yè)務(wù)應(yīng)用基礎(chǔ)。建設(shè)的視頻圖像信息資源庫需實(shí)現(xiàn)對人、車、案視頻圖像信息的有效匯聚，具備快速結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)智能清洗、信息分類歸檔、多條件復(fù)合檢索等功能，并實(shí)現(xiàn)一人一檔、一車一檔、一案一檔的管理模式。視頻圖像結(jié)構(gòu)化處理公安實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用需要對視頻圖像中特定人、車、物的特征進(jìn)行提取和標(biāo)記，傳統(tǒng)的處理方式依賴于人工辨看和手工標(biāo)注。面對海量的視頻圖像資源，傳統(tǒng)的處理方式速度慢、效率低，無法滿足應(yīng)用需求。需要將海量視頻圖像非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為可供快速檢索的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識別、準(zhǔn)確標(biāo)注、快速高效處理。

視頻圖像與公安業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)共享對視頻圖像中特定的人、車等結(jié)構(gòu)化信息，在推送給公安機(jī)關(guān)共享應(yīng)用的同時(shí)，需獲取對應(yīng)的人員背景及車輛檔案信息并實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)。同時(shí)，建立特定人、車行進(jìn)軌跡，以及人與車、車與人，人、車到案件的內(nèi)在邏輯關(guān)系，并實(shí)現(xiàn)對應(yīng)信息的關(guān)聯(lián)應(yīng)用。豐富便捷的應(yīng)用功能和實(shí)用高效的技戰(zhàn)法通過建立不同的系統(tǒng)應(yīng)用模塊，實(shí)現(xiàn)快速獲取人、車軌跡，落地人、車信息，支持在GIS地圖上的全景展現(xiàn)與應(yīng)用。并結(jié)合公安實(shí)戰(zhàn)中積累的戰(zhàn)法經(jīng)驗(yàn)，建立智能分析、綜合研判的技戰(zhàn)法應(yīng)用模型。如：套牌分析、跟車分析、初次入域等功能。

利用視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)完善圖偵工作模式的設(shè)計(jì)思路 視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)為圖偵工作新模式提供了關(guān)鍵的參考價(jià)值，新圖偵工作模式從業(yè)務(wù)流程優(yōu)化開始。融合視頻大數(shù)據(jù)理念，原圖偵業(yè)務(wù)流程的五大步驟將調(diào)整為：創(chuàng)建案件、資源搜索、解析處理、大數(shù) 據(jù)查找、軌跡分析、視偵報(bào)告六大步驟。其中解析處 理是針對為了實(shí)現(xiàn)對涉案甚至所有視頻、圖片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理與特征信息解析，自動(dòng)完成活動(dòng)目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化標(biāo)注。而大數(shù)據(jù)查找是目標(biāo)查找的升級，是為了大幅度提升人工查找的效率而設(shè)計(jì)了基于視頻活動(dòng)目標(biāo)描述信息的檢索模式。借助視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)，將對關(guān)注的視頻圖像中特定人、車等目標(biāo)快速識別、自動(dòng)標(biāo)注，替代傳統(tǒng)的手工標(biāo)注方式，通過解析數(shù)據(jù) 的分類存儲，實(shí)現(xiàn)對關(guān)注人、車等目標(biāo)特征的快速檢索、比對，以及特定目標(biāo)的軌跡回溯。從而大幅減少 民警工作量，提升工作效率。

在視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合下，圖偵工作將包含如下三類全新的應(yīng)用模式。包括：視頻深度研判、車輛深度研判、人臉深度研判。車輛深度研判：全新的圖偵業(yè)務(wù)系統(tǒng)需具備車輛圖片結(jié)構(gòu)化管理與結(jié)構(gòu)化信息檢索應(yīng)用能力，可按照選擇時(shí)間范圍、過車區(qū)域、過車類型車牌顏色、車輛品牌、車輛類型、車牌類型、車牌顏色、車道、方向、遮陽板、安全帶、打電話、有掛件、黃標(biāo)車、危險(xiǎn)品標(biāo)志、車頭方向、速度區(qū)間等條件進(jìn)行篩選查詢；可對車輛的行車的路線進(jìn)行分析，根據(jù)車牌，選擇一段時(shí)間，以軌跡的方式在地圖上展示，并可以模擬行駛；可支持以車搜車、特征搜車；同時(shí)，可實(shí)現(xiàn)落腳點(diǎn)分析、通行車輛分析、同行車輛、頻繁過車、區(qū)域碰撞、過車數(shù)據(jù)分析、行車規(guī)律分析、多車同行、夜間行車、區(qū)間低速、首次入域、套牌車分析、一車一檔等功能。

人臉深度研判全新的圖偵業(yè)務(wù)系統(tǒng)需具備人臉圖片結(jié)構(gòu)化管理與結(jié)構(gòu)化信息檢索應(yīng)用能力，可實(shí)現(xiàn)人員性別、年齡段、是否戴眼鏡等人臉屬性的分析與存儲，并支持實(shí)時(shí)預(yù)警，實(shí)時(shí)監(jiān)聽接收人臉黑名單比對消息，預(yù)警顯示；

支持歷史預(yù)警，根據(jù)布控任務(wù)、范圍、對象、時(shí)間等查詢歷史預(yù)警信息；同時(shí)可支持人臉比對，本地上傳兩張人臉照片進(jìn)行比對，相似度確認(rèn)；支持以臉?biāo)涯槪瑢⑾右蓪ο笕四樥掌c動(dòng)態(tài)抓拍人臉庫中的人像比對，追蹤軌跡；還應(yīng)支持人臉查重，人臉庫中查找是否存在相似是人臉。

人體深度研判：全新的圖偵業(yè)務(wù)系統(tǒng)需具備視頻結(jié)構(gòu)化管理與結(jié)構(gòu)化信息檢索應(yīng)用能力，可按照人體相關(guān)條件進(jìn)行查詢，其中人包含目標(biāo)衣著顏色、目標(biāo)大小、速度、性別、是否戴眼鏡、是否戴帽子、上衣類型下裝類型、是否帶口罩、發(fā)型、背包、拎東西、騎車、年齡段等條件進(jìn)行查詢，可提供以人搜人能力，可通過嫌疑對象照片與結(jié)構(gòu)化庫中的人體比對，追蹤軌跡，并可以模擬運(yùn)動(dòng)。

對圖偵大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的展望未來，圖偵大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)能夠整合海量的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，通過智能分析技術(shù)從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中分析出結(jié)構(gòu)化信息，通過全文檢索技術(shù)從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中快速定位信息，通過分析挖掘技術(shù)從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，能夠針對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢索、快速統(tǒng)計(jì)分析，并能夠通過大數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)分析對案事件的發(fā)展作出預(yù)測。
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