随着平安城市视频资源的逐步提升，联网共享的规模逐步扩大，智能应用需求逐步增长，天网工程迫切需要专门针对海量视频进行灵活的、系统的智能化应用，通过智能采集、共享、分析、研判、存储等流程化的方案来实现海量高清视频的有效利用。并对智能分析后的结构化信息进行集中存储管理，通过智能分析和大数据技术实现信息比对和挖掘，协助公安干警快速提升视频图像侦察效率，助力案件快速侦破，为智慧城市的平安工程保驾护航。
构建高效智能的实战型天网工程的必要性
随着国家大力建设平安城市，视频采集设备越来越多，也越来越先进，这是智能化实战技术兴起的必要条件，最终为实现为公安干警的视频图像侦查服务。在智能实战业务系统中，案件的时空要素和特征明显的人、车、物、行为等要素进行分析，利用视频图像信息去扩展挖掘更多的线索信息、在海量视频基础上通过智能化、大数据手段，为破案提供了合理有力的证据。
然而目前大多数天网工程的技术现状是，在日常中，视频资源的不能有效得到巡视和检查，故障后发现不及时，案件发生时不能自动识别，快速响应;在突发案件发生后，要阅读的视频量非常之大，如大海捞针，缺乏有效的智能技术手段，即使有些天网工程使用了一些智能化，实战化的工具和流程，但往往由于计算资源的不足，无法实现海量信息的智能检索、分析和挖掘，通常都是紧急召集大量民警日夜加班，观看视频，由于人在长时间看视频的情况下很容易疲劳，所以效率非常低下。因此具备强大计算能力、可弹性部署的智能化的图像侦查平台成为了构建高效智能实战型天网工程的必备，也是构建智慧城市必备条件之一。
如何构建高效智能的实战型天网工程
如何才能构建稳定可靠、智能高效，易使用的智能化实战业务平台，我们认为首先需要具备开放式，可弹性部署的构架、拥有安全可靠的、强大的硬件支撑能力。
只有智能分析计算资源支持模块化、云化部署方式，才能支撑未来实现全网融合的智能应用，构建高效智能的实战型天网，构筑按需调度的智能分析能力。
华为视频内容管理平台VCM系列产品依托于华为公司领先的智能图像处理及大数据分析技术设计开发，定位于平安城市大数据智能应用平台，提供丰富视频智能分析算法及应用，有效解决公安案事件视频图档及证据管理问题，提升图像侦查研判效率及业务协同能力，助力案件快速侦破，为智慧城市的平安保驾护航。
开放式构架，构筑按需调度的智能分析能力
1、全网智能，前后端联动，华为视频监控解决方案以全网智能为核心理念，可支持前端智能高清摄像机、敏捷网络、后端智能分析单元共同实现融合组网，部分行为分析功能内置于前端摄像机，需要灵活布控的识别类智能分析可灵活的在后端VCM内容管理平台中部署，实现了全网智能，最大程度的利用全网计算资源，达到资源的有效利用，节约硬件投入。
2、华为视频内容管理平台支持北向开放SDK接口，供第三方业务调用华为VCM内容管理平台的SDK，华为VCM平台提供基础计算能力和智能分析调度管理功能，上层实战业务支持由集成商、第三方开发商ISV来开发。同时华为VCM业务平台兼容对接第三方视频监控平台，从第三方视频监控平台读取视频资源，实现智能分析的处理和资源管理。
3、华为视频内容管理平台VCM支持开放元数据对接和应用，统一查询管理接口，丰富上层业务，南向开放算法接口，支持第三方算法插件式接入，构建智能分析应用合作环境，让业界更多的优秀智能分析发货所长，共同打造强大的智能分析能力平台。
集群管理，弹性可靠，资源高效利用
华为视频内容管理平台VCM基于集群架构，支持多业务节点分布式部署，支持存储集群、计算集群和应用集群，支持集群的管理和集群的配置。
系统可启用集群工作模式进行高可用保护，保证单台节点设备宕机的情况下，迅速由其它节点设备接管它的工作。在宕机设备恢复正常后，可以自动加入集群并与其他节点进行负载分担，提高系统自保护能力，保证智能分析的可靠性和连续性。
系统在启用集群功能后，集群内的集群节点设备可以享受到负载均衡服务。
系统支持实时监控集群中的节点设备，当设备的状态异常时，提前动作规避风险。
安全可靠
华为视频内容管理平台VCM基于面临的安全威胁和保护对象，从接入控制、认证与授权、数据机密性报文、通信安全、数据完整性保护、可用性和隐私性几个维度进行安全性保护，构成端到端立体安全防护体系。
强大的硬件支撑能力，海量数据处理分析能力
华为视频内容管理平台VCM支持大规模部署，支持512节点智能集群，业务弹性扩展;支持系统性能线性增长，最大并发5000+路分析处理能力;支持分布式并行计算引擎，分析效率提升8倍，实现亿级记录秒级检索;支持业务连续不中断，元数据保存3份，确保正确访问;实现有序规划业务，计算资源共享，保护投资。
支持图像信息库
华为视频内容管理平台VCM支持图像信息库对案件的资料和录像等进行可视化的统一管理，用户可以在图像信息库中搜索资料并查看资料，搜索条件可以为：上传者，上传时间，资料名，资料路径，资料类型，资料大小，关键词(支持组合)，车牌(模糊查询);还可以把资料关联到视频内容管理系统的案件中，支持同一资料关联到多个案件中。
GIS可视化操作
华为视频内容管理平台VCM支持对接GIS地图，通过GIS地图，用户可在地图上直观的进行业务操作，包括查看摄像头点位,并发起布控,察看告警，并能够在地图上进行车牌圈踪分析和时空轨迹显示。
典型华为智能实战业务平台解决方案介绍
华为智能实战业务平台解决方案贴合业务实战化，根据大量平安城市实践的深度调研，业务流程高度贴合实战应用场景，实现协作共享，一次采集分析，全局共享使用，具备视频专利技术，兼容95%+视频格式，可预集成20+种智能算法及应用，准实时分析，快速响应，精准布控，华为VCM集智能摘要、智能检索、图帧应用、智能分析等于一体，有效解决公安案事件视频归档及证据管理问题，提升图像侦查研判效率及业务协同能力，助力案件快速侦破。主要关键技术
大数据架构
采用分布式数据库，支持海量数据存储;
采用分布式检索引擎;
灵活组合，弹性扩展
管理、分析、存储节点支持集群，可线性扩展;
灵活组合，应用按需使用，资源按需配置;
开放性
智能分析插件化接入;
提供算法/应用服务REST标准接口，支持ISV定制开发智能应用;
组件共用
与IVS平台共用调度、集群、数据库组件
多人协同作战
以案事件的维度对视频信息集中有序管理的业务，实现信息“一人采集、全局共享”，案件关联串并，多人协同作战。
多格式识别
兼容业界95%以上监控视频格式
视频摘要
以空间换时间，快速、准确的准实时和事后视频浓缩，以简短摘要显示完整内容，协助侦查人员快速定位到涉案目标，大幅提升监控视频排查效率
视频搜索
基于背景建模和元数据分析的内容检索可以提高多目标场景特定目标的定位效率。视频搜索是从海量视频中寻找信息最有效的方法，同时也是最有难度的方式。为了能够提供内容搜索，首先需要对非结构化的原始视频数据通过智能技术进行结构化处理，形成结构化数据后才能提供内容搜索，这种智能化的结构化处理包括：
对进入到视频内容管理系统的视频中提取出运动目标信息、目标尺寸信息、目标位置信息、目标轨迹信息以及目标速度信息;
根据目标的基础信息进行智能化处理从而提取出目标的高级特征如目标分类，分类包括人、车、物;
在结构化数据基础之上，视频内容管理系统的视频内容搜索提供了对视频仓库中视频的多个维度搜索：
数据安全管控
通过多媒体内容加解密技术，不改变视频数据格式实现数据端到端加密，确保数据安全传输及存储;基于数字水印技术辨识数据来源，任何对原始数据的修改都能在水印中体现，防止关键数据被篡改。
视频图像清晰化
部分录像文件因为设备老旧，清晰度不够，或者监控环境的原因，导致录像文件模糊不清，通过该功能，用户能更清楚地查看有价值视频，观察视频细节，提升破案效率，把人眼无法看清的视频进行清晰化处理，可对图象进行清晰化处理，包括亮度平衡、对比度调节、反色以及除雾调节。
圈踪分析和去向分析
稽查布控
所谓稽查布控，就是不再需要在卡口处铺设地感线圈，取而代之的是在摄像机监控画面上，划定区域作虚拟线圈，当车辆开进监控画面划定区域时，摄像机便通过视频检测，进行抓拍记录，一样能把信息记录下来。
目前的卡口系统，除了传统的抓拍车辆车牌外，还包括卡口的布控、卡口的管理、车牌信息的管理。
卡口布控
可以直接在GIS地图上进行卡口布控，可以在一个GIS地图上根据部署需要布控多个卡口，也可以对一个或者多个车牌库进行布控;
虚拟卡口管理
可以直接在GIS地图上直接对虚拟卡口进行设置管理，可以选择卡口的位置、卡口中的摄像机、卡口的状态(启用、停用)、卡口功能。每个卡口可以绑定多个摄像机，也可以自定义添加、删除虚拟卡口系统中的摄像机。
应用案例：酒吧恶意伤人案侦破记
2014年某市某派出所辖区内的一酒吧发生多人持刀恶意伤人案。行凶者作案后驾车逃逸。由于案件线索较少，只有一小段很模糊的监控录像。录像中，通过树叶缝隙可观察到该车辆为白色小轿车，外形轮廓疑似起亚K系列;
利用华为图侦系统平台，按车辆筛选条件在周围监控点中进行目标搜索，从海量视频中筛选有效视频片段;
根据对筛选视频的分析，初步确定涉案车辆车型、前往作案现场的路线及作案后逃逸的路线。但因为晚上摄像机效果和角度问题，累计搜索了约200多路录像，仍然无法看到车牌。项目组并未放弃，继续沿车辆轨迹进行逐个检索;终于在某交叉路口处看到了车牌，在对图片进行处理后，已大致能辨认车牌为“字母*77”，车型为白色起亚K5。案件在短时间内取得重大突破，差异就在于华为图侦系统强大和快捷的智能分析手段!
结语：在和谐已然成为社会发展主旋律的今天，仍有一些不法分子伺机而动，给平静的生活带来威胁。华为图像内容管理平台作为图像侦查的典型应用，做为天网工程智能化的必要手段，能够实现监控视频数据的高效利用及管理，让犯罪分子无处遁形，为智慧城市的平安工程保驾护航。
本文转自d1net（转载）
