1、公安智慧安防建设设计建议汇报2目录1.整体架构2.平台关键技术及实战应用3.建设思路3南京“爆头哥”案：紧急抽调全市千余名干警从全市海量视频中查看有效线索，数千干警日夜 奋战屏幕前，南京城移动存储设备一度出现断货，但找到的有效视频线索很少，干警查看录像的速度甚至赶不上新录像产生的速度，赶不上事件的发展变化。1028”驾车冲撞致人伤亡案件：视频监控只能被动服务于“事后研判”找寻案件线索，不能主动干预，无法防患于未然。304长春盗车杀人案：公众对于视频监控失察的愤怒达到顶点：“被盗车辆车是看大门的老头报警找到的，嫌犯是自首的，孩子被害地点是嫌犯自己指认的，监控在哪里？”当前城市治安防控体系的困扰让
2、机器智能在治安监控中发挥更大的价值，改变当前视频查看为主的应用模式，实现快速精确目标定位，最终实现“让犯罪止于发生之前”4城市治安体系中海量过车数据处理-一线城市数据类型数据内容每天数据量存储数据量车牌识别数据卡口、电子警察、综合监测的号牌和其他车辆识别信息2000万73亿/年车辆照片卡口、电子警察、综合监测过车照片6TB1095TB/半年业务数据车驾管、现场/非现场执法、事故处理等业务数据及其衍生数据50万5.5亿/3年流量采集信息源于信号、监测、浮动车等多种手段采集、融合的实时流量信息1000万36亿/年实时警力数据单兵定位、GPS车辆实时数据150万5.5亿/年路网管理与交通事件信息交通
3、流量采集、气象采集、交通事件、路政巡查案件等100万11亿/3年5海量数据使用中的问题应急指挥资源整合警力不足查询速度数据量大以后，查询速度慢应急指挥系统操作复杂专业一次指挥任务常常需要切换多个平台指挥中心多平台，资源分散，难以做综合应用分析警力增加的速度未能赶上 流动人口增加的速度在城市治安体系中引入机器智能辅助判断，面临新的难题，当前系统架构无法胜任海量结构化数据处理，需要全新系统构架！6数据信息知识原始视频基础信息事件信息数据生命周期公安应用大数据用大数据思想构建平安工程智慧安防整体架构数量大类型多速度快数据可视化数据分析与挖掘数据仓库数据采集价值高公安图像数据库78智慧安防的基础框架-
4、新一代公安视频图像信息联网系统以公安信息网要求，建设高质量的公安视频专网，承载95%的图像流量，满足指挥中心实时视频指挥需求区县视频专网部署唯一的共享平台，将资源统一推送市级专网共享平台和同级公安信息网联网平台，简化平台架构，提高联网效率与可靠性；区县专网共享平台整合接入卡口电警资源，部署存储结构化后图片图像信息的基础信息库；所有索引记录信息和经过实战平台人工研判后的信息统一存储在公安信息网联网联网平台的实战应用库中；实战业务与共享平台与联网平台分离，保障平台可靠性和实战业务的灵活性；平台域内和域间均部署运行管理系统，实现全网统一管理维护，提高维护保障的效率和质量；9智慧安防的未来-智慧型平安
5、城市前端采集多功能化、智能化、卡口化面向公众提供更多互动服务，提高社会价值实现社会资源广泛标准化接入，扩大监控范围公安视频专网城市视频物联网公安视频共享平台城市视频物联网平台针对接入、智能分析、基础业务、公安实战的专属虚拟化计算资源针对大数据分析挖掘应用的分布式批处理计算和流式实时计算服务面向公安原始视频、基础信息和警情案件信息的分级云存储服务10目录1.整体架构2.平台关键技术及实战应用3.建设思路11宇视智慧安防解决方案的关键技术云计算可视化中间件基础业务服务集群动态数据流式处理框架静态数据分布式计算框架云存储智能分析服务集群数据接入服务集群物联网云显示与控制2D/3D GIS引擎-多媒体
6、智能感知终端数据采集数据仓库数据分析与挖掘数据可视化降低成本，提高速度增强感知能力智慧型平安城市应用大数据提升数据价值1212p内置算法一体抓拍摄像机提高系统可靠性p光学滤镜系统保证全天图像一致性p整机交付（含全接口防雷器）提供设备室外生存寿命p自动拍照释放警力p自动识别提高效率p自动合成有效违章证据组p低成本实现低速车辆抓拍p一机双用丰富数据采集内容p丰富的ISP和编码特性p人脸采集，人过留图p前端可选提供简单人脸特征，方便数据搜索p提供细致的人脸细节，提高后端识别算法的成功率p人、车、物分别识别、标记并采集p对环境和安装无苛刻的要求p对于可控工程环境，前端可提供高度、大小的特征数据采集-卡
7、口化的多媒体智能感知终端13 实况界面，16分屏，支持1/4分屏、流套餐切换。回放支持直接拖动切换播放时间，支持播放倍速控制。告警推送到手机，并支持告警处理。手机直接作为移动IPC采集实时视频。PC客户端、移动客户端可查看该实时视频。手机采集的实时视频会保存为平台的 视频录像，供事后点播。数据采集-基于智能手机平台的移动终端14 自动上报GPS信息，指挥中心GIS上能 看到该用户的当前位置，以及移动轨迹。指挥中心PC客户端可发送文字、图片、语音、任务等到移动客户端，指挥实战。移动客户端可与指挥中心PC客户端、其他移动客户端相互通信，实现协同。市民参与到城市管理，通过便民服务APP，手机一键报警
8、，自动拨打110，上传位置信息，可以进行语音报警，支持沉默模式；可视化报警服务器，四位一体（市民、保安公司、保险公司、公安局）从企事业单位到中小企业、个体小商铺、社区、普通市民 市民可以发现城市各种问题，通过手机抓拍图片、采集视频，分类上传到城市辅助管理平台，分类给各部门处理，市民根据自己的贡献获得积分，最终可以荣获政府嘉奖。公安开放视频给市民，对于交通道路监控视频实时发布，了解道路真实通畅程度，方便物流单位合理规划录像，方便市民出行；各部门进一步公开信息，在不涉密的前提下公开系统的各种数据；车辆通行数据，传感器采集数据，让社会企业利用这些数据挖掘应用价值。数据采集-基于智能手机平台的移动终端
9、15数据采集-数据接入服务可穿越双NAT,配置简单,组网灵活,物理网络可达即可实现上层业务的穿越。NAT接入平台接入网关模拟接入网关原有设备视频输出到模拟接入网关，通过RS485反向控制，网关输出符合国标；数字接入网关可部署在社会资源点或中心，基于其设备SDK接入，中心支持集群部署；支持离线资源登记和可视域展示；实现对社会资源点位信息统一管理，方便取证筛选；支持采集主流前端设备硬盘录像，实现离线万能解码播放、编辑；离线资源录入基于其平台接口协议接入，将其信令与码流格式转换为国标，中心支持集群部署；执法记录仪接入16数据仓库-智能算法自学习架构1.多特征组合，类似于人的多感官认知；综合模拟了人的
10、视觉、味觉、听觉对自然界的感知过程；2.为目标精确定位提供了有效的保障。基于hadoop的智能管理平台2.特征提取1.大数据建模：涵盖全国各地上百局点的交通行为对象数据，包括车辆、道路环境等对象；2.亿万级别的海量样本；3.先进的云端数据管理架构。1.海量云数据1.基于最新的人工智能，创新研发的微神经元技术。2.基于人脑建模的神经元交叉级联网络：树型级联，串行级联等，尽可能的模拟人脑神经突触对外来信号的分类、判断过程。3.智能神经元级联1.基于3D建模的动态重构：模拟人眼对事物多维特征的感知过程，智能重构对象的3D模型。4.3D联想重构1.全系列的智能交通产品：电警，卡口，泛卡口，智能枪，智能
11、球。2.全覆盖的应用场景：路口、园区、厂房、机场、校园、住宅区等。5.智能应用1.有限监督的的自学习算法:有限的人工干预的在线自学习，自调整过程，快速适应不同的应用场景；2.能够快速满足不同局点个性化需求。6.在线自学习机制17数据仓库-智能算法云训练数据库p 大数据建模：涵盖全国各地上百局点的交通行为对象数据，包括路面、车辆、其他环境等对象，亿万级别的海量样本，先进的云端数据管理架构p 机器智能学习矫正，将分析错误结果反馈给样本库，自动调整样本库，以提高准确率。云应用层云应用样本管理层云应用基础样本层路面样本车辆样本其他环境样本云应用资源层云训练数据库18数据仓库-智能神经元级联p 基于最新
12、的人工智能，创新研发的微神经元技术。p 基于人脑建模的神经元交叉级联网络：树型级联，串行级联等，尽可能的模拟人脑神经突触对外来信号的分类、判断过程。精确联想串行级联多维联想树形级联19数据仓库-原始视频云存储IPC流媒体转存服务器IPSAN 流直存网络存储流媒体转存服务IPC一般流媒体存储技术宇视IPSAN动态直存架构实况流存储流实况流 IPC存储服务存储流IPSAN 1.应用层转存，集中计算，增加服务开销，性能较低2.增加了故障概率和故障切换的延时1.传输层直存，分布式存储服务计算，效率最优，性能提升50%,降低TCO2.缓存-磁盘-阵列-控制器-整机，5级保护，业务永不中断3.支持跨设备R
13、AID保护和资源动态分配；宇视前端宇视存储宇视前端的原始视频云存储架构传统前端的原始视频存储架构20数据仓库-信息数据云存储客户端用户目录创建/DataNode分配请求存储管理服务节点（主用)信息数据存储节点 集群心跳监测存储管理服务节点（备用）信息数据存储节点 集群异地备份文件创建/打开/关闭ISCSI直存数据写入心跳与能力上报/用户文件信息同步/文件检索业务处理心跳与能力上报/用户文件信息同步/上层业务处理数据复制、备份卡口/电警信息数据存储节点 集群录像回放/下载国标/onvif流媒体写入1.“控制管理集中式数据全分布式读写”的高性能体系结构2.高扩展性：所有存储设备资源化管理，空间动态
14、分配，存储能力和空间弹性扩展和回收3.高可用性：实现设备节点、业务数据、元数据多重冗余4.高性能：端到端直接存储、回放、备份、下载，简化存储读写管理架构，提高性能21数据分析与挖掘-静态数据分布式计算框架NoSQLMapReduce数据节点数据节点数据节点管理节点NoSQLMapReduce数据节点数据节点数据节点管理节点时空数据库检索检索Hadoop 起源于处理网页类数据的，而安防数据由时间，空间，谁，及事件特征组成的，有行业特殊性，而我们经过试验得到数据，对数据组织进行优化，实现性能的大幅度提升，不仅优化了工具，更重要的在Hadoop的基础上，实现了时空数据库，来优化安防数据的存储，最终性
15、能远好于标准版Hadoop。基于Hadoop的优化架构宇视大数据标准Hadoop22数据分析与挖掘-静态数据分布式计算框架宇视大数据（30亿数据/6台）标准Hadoop（24亿数据/22台）SQL(1亿数据/2台)系统最大容量100亿100亿10亿精确查询1秒1秒1秒模糊查询1秒2秒3秒三条件模糊查询3秒10秒3秒满条件模糊查询7秒-写8万条/秒2000条/秒/单机4万条/秒模糊套牌300秒7分钟-故障不中断支持支持不支持宇视大数据测试环境测试结果：在30亿数据基础上插入200万过车记录（15个字段）耗时约25秒。200万索引建立用时约40秒（给10个查询字段建立索引，分布式存储索引）。23数
16、据分析与挖掘-动态数据流式处理框架Hadoop 体系不存在主动对用户进行信息实时推送的过程，也不存在需要对输入信息进行过滤或融合的过程，但在安防领域，信息实时的主动推送是一种常态，信息过滤或聚合也是一种常态，所以在Hadoop的体系中，我们引入事件中心，负责完成信息的高速写入、过滤、聚合和实时推送。NoSQL数据节点数据节点数据节点管理节点NoSQL数据节点数据节点数据节点管理节点事件中心事件中心宇视大数据标准Hadoop24l城市安全形势态势分析l城市交通道路拥堵状况预测分析l海量报警信息的有效性过滤l重点人员、车辆对象行为预判l案件关联性分析l跟车关联性分析数据分析与挖掘-典型业务25p
17、以武汉交警封路诱导为例讲解智能车辆限行管理车辆限行管理26大数据在交通行业的应用-智能套牌分析业务特点：n分析速度快 利用大数据强大的分布式计算能力，分析速度更快；n分析结果准确 采用智能、完善的套牌分析规则，有效排除一些干扰因素（如车牌识别不准确、多拍漏拍等问题），减少套牌误报率。27大数据在交通行业的应用-智能跟车分析业务特点：n分析速度快 利用大数据的分布式计算能力，同时计算多个卡口点的跟车情况，在分析速度上更快；n分析结果准确 采用智能、完善的跟车分析规则，分析结果更准确28大数据在交通行业的应用 车辆轨迹碰撞业务特点：n利用大数据的自动分区与预排序等特性，结合大数据的分布式计算能力，
18、能够在秒级返回轨迹碰撞分析结果，提升业务的实用性。29大数据在交通行业的应用高速数据查询 大数据提供基于Solr Cloud的检索服务器，并针对交通行业数据查询的特点进行专项优化，支持对海量交通数据的快速查询，具有如下特点：n 秒级检索 加速首次查询响应时间，十亿级数据秒级检索。n 车牌模糊查询 车牌信息专项分词优化，保证查询结果高效、准确。n 时间快速排序 查询结果按时间快速排序。n 近实时检索 过车记录入库，同步实现索引创建与检索。30大数据在公安行业的应用-人脸识别业务特点：n 实用的业务功能 基于对人脸图片数据、公安系统个人身份信息等多数据的融合使用，提供为公安定制的实用业务功能n 快
19、速人脸识别 基于大数据的云计算平台，支撑对海量人脸库的快速识别处理n 海量的人脸数据管理 基于大数据的云存储平台，支撑海量人脸数据的存储31大数据在公安行业的应用-案情全文检索业务特点：n 支撑海量案件数据的存储与检索n 新建案情或者修改原有案件，实时更新索引，支持实时检索n 支持对案情的全文检索，秒级快速响应n 针对案情业务特点，对特有词汇专项优化，支持更强大的同义词、近义词检索32数据可视化-综合安防集成管理可视化设备集中管理可视化报警集中管理可视化门禁与巡更管理可视化对讲管理33加载GIS地图速度快，与WEB GIS相比可以快10倍以上；支持地图元素多，最大可同时支持显示十万个地图元素，
20、传统WEB GIS同时显示512个地图元素；支持地图精度高，最大20级，精度可以到0.5米以内，传统WEB GIS为19级；数据可视化-2D 地图引擎34n 可在划定区域设定警情和警力的比例关系,实时检测警情和警力数据可视化-2D 地图引擎的应用-四色防区图35n 支持可视域（视角、朝向、可视距离），摄像场景与地图可视域方向同步n 可视域随着云台的转动而转动数据可视化-2D 地图引擎的应用-动态可视域36u视频浓缩技术可以通过行为分析、车辆识别、人员识别等规则进行浓缩。u录像智能检索可以作为海量录像分析的预处理，通过智能快速首次搜寻目标，后期通过人工搜查0:002:004:006:008:00
21、10:0012:00数据可视化-视频监控-智能浓缩检索37真实的呈现目标场所细节、内部结构，设备分布位置。现实增强，看到我们看到的和没看到的 -设备名称、运行状态、报警、传感器探测数据、历史记录数据可视化-3D 地图引擎383D世界中所见的设备，即是可操控的设备。摄像机可以直接点击出实况图像。点击门即可开启/关闭真实世界的门。点击大屏可以实现实况、录像在大屏幕上播放。数据可视化-3D 地图引擎39自定义工作流启动预案结合实战需求，通过流程图方式设计工作流，自动生成相关流程、预案代码，极大提高业务定制灵活性和效率。数据可视化-自定义工作流40车辆碰撞现场校园报警柱即时报警语音对讲报告车牌抓捕肇事
22、车辆校门口卡口摄像机布控车牌匹配校门卡口摄像机布防将肇事车牌进行布控调取现场录像、截图手机短信告警发送执勤保安有目击者录像网格追踪取证数据可视化-自定义工作流41数据可视化-智能化维护-图像化操作界面42n很多监控系统只能检测存储是否写入，但无法对录像的完整性进行检测。录像丢失后数据可视化-智能化维护-存储完整性智能诊断43宇视智慧安防解决方案的特点1.完整全面的大数据应用支撑技术积累和解决方案2.拥有系列化完全自主知识产权的智能化和泛卡口化前端设备3.支持所有主流安防与SCADA设备类型接入与管理4.支持自学习和任意算法插入的智能分析计算平台5.针对监控视频云存储实际需求的高可靠端到端IPS
23、AN直存架构6.基于安防时空模型优化的高性能分布式批处理计算框架7.整合图形化API、自定义工作流和2D/3D GIS引擎的数据可视化引擎44目录1.整体架构2.平台关键技术及实战应用3.建设思路45第一阶段：以城市治安监控系统为基础，围绕公安社会治安监控系统智慧化应用深化为主要目的，具体重点措施可以包括：1.对视频专网、安全接入平台、联网平台、运行管理系统进行统一规划建设，实现监控、卡口电警统一接入管理，为开展智慧安防业务奠定基础；2.逐步对前端进行情报化、智能化、高清化、卡口化改造扩容，车辆卡口从标准路段卡口向园区卡口、小路支路低速卡口延伸，并增加城市主要出入口的人脸卡口，标准监控前端向高
24、清化、情报化（强化信息采集选点的科学化设计）改造，部分点位具备人体行为识别的智能分析功能；46第一阶段：3.在前一阶段公安实战业务试点应用基础上，汇集全国各地区各厂商实施经验，以进一步优化警务流程、提高警务工作效率为目的，制定新的公安实战软件工具集范围与要求，各厂商取长补短，共同提供符合公安部门实战需求的最优产品；4.在前端智能化、卡口化应用规模扩大和统一联网平台基础上，结合公安业务特色，基于业界主流大数据架构技术（HADOOP），部署大数据分析平台，包括名字路由节点和计算存储节点，大数据的处理能力至少能支持30亿以上数据处理能力，能够迅速支持套牌、路线碰撞分析、高危车辆管控等功能；47第一阶
25、段：5.厂商、研究院、学校、公安实战业务部门一起，加强产学研合作，进一步将大数据的分析挖掘算法和公安实战技法经验相结合，实现大数据平台由被动查询向主动预警方向抓换，进一步提升大数据应用系统的人工智能程度；6.在社会治安监控系统基础上，将公安自建公共场所监控快速延伸到民生领域监控，重点实现智慧社区监控、110可视化报警、面向民众的微信APP互动平台等系统的整合，实现全名参与与互动，发挥监控系统的社会价值，提升老百姓的幸福和谐指数；48第二阶段：以公安新一代智慧型城市监控系统为基础，扩展应用到虚拟世界信息安全管理，同时整合应用到城市管理与民生服务各个行业，逐步构建智慧城市应用系统，具体措施可以包括：1.将实体安全向虚拟世界的安全领域扩展，能够实现线上、线下世界的统一安全管理，强化舆情监控联动功能；2.以视频监控专网为基础扩展建设城市可视化物联网，可以承载城市物联网信息，为城管、环保、安监、气象、市政、运管等部门的各类感知设备提供物联网接入手段；3.以公安联网共享平台为基础，为其他城市管理部门提供信息存储、大数据分析服务，结合前端物联网接入能力，提供完善的城市物联网应用平台，并能够进一步结合城市管理实践应用，创新整合管理模式，为最终建设成为新一代智慧城市奠定基础；
