天津市视频智慧监控网大数据解决方案

4、SOA架构体系： 面向服务的体系结构（SOA）是一个组件模型，它将应用程序的不同 功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。
功能
服务质量
▪ Clic业k 务to流ad程d Text
服服
▪ Click 服to务add Text
务务
注注
服务描述
册册
服务通讯协议
消息传输
策安事
分析等车辆技战法应用、串并比对分析、目标轨迹点划分析、目标圈踪分析。
六大库 信息
套牌车模型
业务展现
地理 信息
伴随车模型
车管
信…息
位置 信息
… 串并案模型
目标模型
面向民生的视频联网深度应用： 可有效开展相关民生应用，例如路况态势发布、环容监测、防汛监测、
安监监测、应急调度、大型活动预案指挥等。
1、图像结构化技术： 图像机构化技术是利用图像的结构化特征，对图像中的人、车、物、 场景以及相关的案事件进行抽象，使得在海量音视频信息中，搜索到所描述 事物的时空关系。图像结构化建立在对象分割与特征提取基础上的, 它对信 息特征进行描述, 得到信息内容描述。
运用互联网、物联网、云计算等技术，以及视频监控的图像清晰化处 理、视频结构化描述、数据挖掘与数据融合等技术，实现视频与公安信息化 数据的有效关联和综合智能化应用，并为政府相关职能部门提供图像数据支 持。
视频监控网大数据应用研究与示范
构建结构化数据
创新点： 基于结构化数据 的关键特征和行 为模型分析
天津市视频智慧监控网大数据解决方案
2020.05
随着科学技术进步，视频监控技术在维护稳定、治安防控、打击犯罪、 社会管理和服务民生中初步发挥了作用，但目前全国各级公安机关和相关职 能部门对图像资源的应用还停留在基础的调阅查看，通过视频图像无法形成 有效数据与现有资源进行关联、比对、碰撞，不能实现在海量视频中快速查 找线索、提取关键信息。
对各类的警用情报数据进行分类管理： 人员信息库、车辆信息库、物品信息库、图片信息库、视频信息库、涉案
信息库。
原始视频
结构化提取
六大资源库
研发主要内容
智能分析：提供基于人、车、物等客体 目标的数据信息提取,将图像信息转换成
1
有价值数据。
数据建模：建立大数据挖掘的数学模型，
为公安政府相关职能部门提供数据支撑
大数据平台的建成能够快速提取有效价值信息, 实现亿级数据秒级检索，大量压缩线索查找时间。
管
略全件
理
资金来源
其 中
来源合计
市财政拨款 单位自筹
资金支出 人员费
设备费
其 中
支出合计
试验外协费
租赁费 差旅费 信息费 会议费 其它费用
资金预算（单位：万元）
预算金额
2015年
200
120
400
200
600
320
预算金额 其中市财政拨款
其中 2016年
80
2017年
200 280
计算依据
2018年
大数据平台研究需要的硬件产品支撑（如服
171
120 务器、存储设备、平台终端等）
大数据平台功能测试、平台与其他平台对接
365
17 测试等
60
60 网络租赁费
0
0 项目讨论和测试等
2
1 查阅材料、发表论文
2
2 项目研讨、项目论证、专家评审等
0
0 软件研发、系统原始模块购买等
600
200
2015.10 2016.3 2016.7 2016.10
项目组成立，开始需求分析和总体设计； 进行结构设计、模块设计和详细设计； 代码编写和算法实现；系统联调测试。
平台产品中试阶段完成， 开始建立试点工程，平台进入试运行阶段。
根据平台产品中试情况进行升级，开始全 面进入联调使用阶段，实现平台的实战使 用并完成项目验收。
1 提高破案效率、彻底解放警力、提升公安智能化水平
创新点： 对各类的警用情 报数据进行分类 管理
数据建模、分析和应用
创新点： 时空轨迹分析
创新点： 面向民生的视频 联网深度应用
将技术成果转化： 建立一套专用于案件情报数据进行 分类和特征标记的图像资源库
将技术成果转化： 建立一批大数据挖掘的数学模型 建立视频图像大数据分析挖掘应用综 合创新平台
关键技术应用：图像结构化技术、Hadoop技术、视频检索技术、SOA架构体系
创新点
2
成果
建立一批大数据挖掘的数 学模型，完成视频图像大 数据分析挖掘应用综合创 新wenku.baidu.com台。
3
1、时空轨迹分析：基于海量数据，在案发时间、地点及周边范围， 延伸轨迹路径，快速锁定嫌疑目标。 2、面向民生的视频联网深度应用，例如：环容监测、防汛监测、安 监监测、应急调度等。
时空轨迹分析：
时空轨迹分析可实现套牌车分析、伴随车分析、落脚点分析、初次入城
因此基于海量视频的结构化描述、智能化分析及大数据挖掘与应用技 术，有效提升图像信息的综合利用价值十分必要和迫切。
引入智能视频应用技术，将自动提取视频特征与人工标识相结合，关 联现有信息综合资源库，与刑侦、技侦、网安等部门对视频进行大数据处理， 形成集约化分析数据信息工作模式，打造高效大数据分析挖掘应用综合创新 平台。
3 像资源库。
基于结构化数据的关键特征和行为模型分析： 实时对监控区域的录像文件进行特征分析（如人、车、物、颜色、大
小、方向、时间、地点等），数小时的文件在几分钟内可以快速浏览查看。 基于结构化的特征及模型分析可实现对伴随、套牌、遗留物体、多发事件 等实战应用场景的应用且进行深入分析和直观显示。
按照“主谓宾定状补”进行结构化描述 “主语”检索——行人\车辆 “谓语”检索——入侵 “宾语”检索——区域 “定语”检索——红色 “状语”检索——向西行驶 “补语”检索——行驶快速
通过集中存储分拣或人工录入实现信息采集 通过索引、归档和智能提取进行结构化描述
2、Hadoop技术框架：
程序访问层 运算层 表存储层 文件系统层
2、Hadoop技术：
并发 写入难
应用难
检索难
扩容难
挖掘难
Hadoop 为核心的 分布式大 数据技术
3、视频检索技术： 一个完整的视频检索系统的关键技术主要有:关键帧提取、图像特征提 取、图像特征的相似性度量、查询方式、以及视频片段匹配等方法。
研发主要内容
构建图像结构化数据：对存储录像
1
及实时视频进行智能分析及结构化
描述，抽取各部门、警种关注的图
像信息。
创新点
1、基于结构化数据的关键特征和
2
行为模型分析。
2、对各类的警用情报数据进行分
类管理。
成果
完成综合创新平台软件系 统架构及功能设计，建立 一套专用于案件情报数据 进行分类和特征标记的图