浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用论文_张艳雷1,卢文博2

浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用论文_张艳雷1,卢文博2

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摘要:伴随着时代的快速进步与科技技术的高速发展,安防大数据作为智慧城市大数据时代的核心基础,已成为智慧城市建设中权重最高的大数据类型。服务于“社会安全立体化、行业安全智能化、民生安全常态化”的安防大数据通过各种形式的建设应用已从安全防护角度逐步延伸到了智慧城市大数据安全基础全生命周期中。在目前各地开建的雪亮工程、天网工程等项目中,安全感知网络已从常规的前端设备安全互联、后端平台安全边界设计发展到以智能设备物联网感知大数据、人脸识别深度学习人工智能应用相切换。由此带来的这些应用现状正越来越凸显安防大数据本身的多维度安全防护之重要性。

关键词:安防大数据;智慧城市建设

1大数据是智慧城市的核心要素

数据对于当下社会的重要性不言而喻,小到个人,大到一家公司,无不把数据看得无比宝贵。对于一座城市来说,大数据的力量更加毋庸置疑。2016年10月,习近平在政治局集体学习中强调以推行新型智慧城市建设为抓手,以数据集中和共享为途径,建设全国一体化的国家大数据中心,进一步明确了大数据是智慧城市最为核心的要素。大数据遍布在城市的方方面面,大数据就像血液一样渗透平安城市、智能交通、智慧教育、智慧医疗、智慧环保、智慧生活等智慧城市建设的各个方面,城市管理正在从“经验治理”转向“科学治理”。社会治安防控方面,通过对城市路面、大街小巷、重点单位、重要场所的实时感知,掌握城市中的高危人员、高危车辆活动情况,通过大数据进一步挖掘能有效预测预警高危事件,同时帮助城市管理部门提高维稳处突能力,提升城市公共安全。交通管理方面,通过对道路交通信息的实时挖掘,能有效缓解交通拥堵,并快速响应突发状况,为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。市政管理方面,通过对城市地理、气象、城市基础设施状态数据的感知和挖掘,为城市日常管理和未来规划提供强大的决策支撑。由此可见,大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术,智慧城市的建设离不开大数据。

2安防大数据在智慧城市建设中的作用与地位

在智慧城市建设中,安防大数据正扮演越来越重要的角色,然而,在智慧城市发展过程中的大数据应用、风险分析、安全隐患等问题应受到关注。一个城市的管理和运营需要科学的决策,只有数据支撑才能保证智慧城市的正常运行。城市中的监控视频数据、城市地理信息、交通数据、人口数据以及环境监测数据等被海量传感器日夜不断地收集,各种行业数据数量呈现爆发式增长。智慧城市的发展也打破了部门和部门、行业与行业之间的壁垒,正是因为打破了这些壁垒,才获得了数据资源、掌握了数据财富。可以说,大数据已经遍布智慧城市的方方面面,从政府决策与服务,到人们衣食住行的生活方式,再到城市的产业布局和规划,直到城市的运营和管理方式,都将在大数据支撑下走向“智慧化”。大数据已经成为智慧城市的智慧引擎,智慧城市中的大数据应用、风险分析、安全隐患等问题也应受到社会各界广泛关注和研究。

3安防大数据在智慧城市建设应用中的疑难

安防大数据在智慧城市建设的深化应用中,由于诸多因素的影响,各种应用疑难也接踵而至,具体表现为:

3.1数据整合问题

不同来源的大数据,分别存储于相互独立的系统中,将这些数据集中于统一的平台是安防大数据实施的基础性工作,但行业、部门壁垒是最大障碍。即使是公安内部的视频数据,各省、地市也互不相通,想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后,如何找到这些不同类型数据之间的关系,从而挖掘出有价值的数据也是难点。

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3.2数据挖掘、分析算法的成熟度问题

对于安防数据中最重要的视频数据,对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前,除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外,对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平,这也极大地制约了安防大数据的实施。

3.3时效性问题

安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式,还要增加以事前预警、实时处理,这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。

3.1信息安全与用户隐私问题

安防行业,特别是公安行业对数据的安全性要求非常高,这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时,在利用安防大数据上,如何保护用户的隐私也是一个非常重要的课题,目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义,不能一味强调安全而各自封闭,否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。视频图像数据挖掘的难点。一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述,什么才是我们需要的属性?这与我们需要得到的目的密切相关,这就需要公安图像侦察人才来归纳总结。识别算法开发难,由于是平面图像,因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同,因此无法做到识别。大规模数据处理难,即使做到了识别算法,但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理,这个建造成本巨大,其能源的耗费也不切实际。

4智能安防在智慧城市建设中应用案例解析

本节以某解决方案厂商发布的基于人工智能+位置智能的面向智慧城市泛公共安全行业的全新技术平台为例,对智能安防在智慧城市建设中的具体应用进行解析。该平台以城市级数字孪生赋能应用平台为方向,虚拟现实交互控制、海量前端视频融合、多地图集成模型渲染、实时视频结构化算法为特色技术,围绕公安“打防管控服场景”技战法,打造了全景视觉、全局感知、全程交互、全警适用的智能警务系统。在数据的采集层,该平台可以通过前端设备对公安业务数据进行数据的采集,如通过人脸摄像机采集人脸图片,通过车牌识别摄像机采集的过车图片数据。在服务层,该平台实现了与第三方业务系统数据对接链路的串联作用,如视频联网服务、人脸识别服务、车辆识别服务、移动通信服务等,能通过对接各业务系统服务层资源,获取所需的系统业务数据。数据层则包括数据接入、数据处理和可视化自定义服务三个部分。平台封装各类业务数据标准接口,通过数据层数据接口接入,获取服务层中各业务系统数据。通过数据层数据处理能力对各零散业务数据进行统一处理,提供平台功能应用的数据支撑。同时可根据不同业务场景的特性对数据的可视化呈现方式自定义编排,呈现不同的展现效果。而在应用层面,平台基于“虚实结合”地图应用、数据快速接入及可视化界面自定义能力,可对重点区域防控、应急指挥调度、重大安保任务等应用场景进行快速落地部署。

结语

从国家政策来看,智能安防行业政策铺垫已相当到位,“平安城市”、“天网工程”、“雪亮工程”正在有序推进。在AI、大数据、云计算、IoT等基础能力技术日益成熟,前端设备更加高清、智能,芯片技术的计算能力和性能正在稳步提升的背景下,智能安防领域将得到全新的发展机遇和挑战。同时,智能安防建设的推进将不断地为“智慧城市”建设搭建底层基础设施,不断地为智慧城市的其他环节建设提供关键的技术支撑,从而推动智慧城市的建设。

参考文献:

[1]罗雷,刘晖.家用电弧断路器的开发.建筑电气,2019(21).

[2]黎洪松.数字视频技术.北京,清华大学出版社,2019(13).

论文作者:张艳雷1,卢文博2

论文发表刊物:《基层建设》2019年第30期

论文发表时间:2020/3/13

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