智能泛在感知環境下的多維數據融合研究及應用

胡雷地 徐清 李響 楊賦庚 王震 江蘇省蘇州市公安局

引言

近年來，隨著全省“雪亮工程”、“慧眼工程”以及升級版技防城持續推動，視頻監控前端建設規模和數據規模迅速增長，視頻數據匯聚量已占公安數據總體量的95%以上，但是從應用角度來看，視頻應用依然存在定位不準、功能單一以及多網存儲的數據難以自動關聯等問題，已經不能滿足公安實戰的應用需求[1]。與此同時，以5G、物聯網以及人工智能技術為代表的新一代信息技術正推動傳統的“視頻專網”向“智能泛在感知網”快速邁進，數據形式也由傳統的視頻數據向多源多類型數據轉變，如何順應這一趨勢，研究多維數據組織融合、分析等方法，深挖數據效能，已成為感知大數據賦能實戰的關鍵所在[2]。

一、研究現狀

智能泛在感知網是順應大數據、互聯網、5G、物聯網等新型技術發展潮流，通過改造升級現有視頻專網，加快布建、廣泛集成各類智能設施和數據資源，引入大數據、人工智能等先進數據處理技術，最終形成集信息感知、存儲計算、數據融合、智能應用等為一體的感知體系。

自2019年以來，全國各地公安機關紛紛基于海量視頻圖像開展數據治理和挖掘，并取得了良好成效。比如浙江省公安廳從“天網”到“智網”構建了大數據多維感知與融合應用，對感知網絡、解析調度體系、防控生態和場景應用四個方面做了有益探索[3]；河南省公安廳通過對海量視頻圖像數據開展治理，把數據金礦“冶煉”出數據金沙，讓數據轉化為數據知識[4]。未來，隨著各類智能物聯網感知產生的大量數據，以及通過物信融合實現與信息網數據的融合，面向智能泛在感知體系的多維數據的融合、分析以及挖掘利用技術將會有更大發展空間[5]。

二、多維數據融合治理

（一）內涵定義

多維數據融合是通過智能泛在感知網建設，實現感知大數據與其他政務、警務大數據深度融合共享，實現公安關注對象如“人、車、物”等軌跡信息的全時空、全網絡、全維度的立體刻畫，它主要體現了如下特征：

1.全方位獲取

智能泛在感知網環境下的數據獲取不再單純依賴傳統的視頻監控設備，而是廣泛采用智能抓拍、RFID、MAC、IMSI等光學、聲學、電子信號感知設備，對人、車、物、事件進行全方位信息感知獲取。

2.全網絡匯聚

智能泛在感知網環境下的數據匯聚不再單純依賴視頻專網數據，而是綜合公安網、視頻專網、政務網、互聯網四種類型的全網絡數據匯聚，逐步形成數據采集比對在感知網、研判處置在公安網的新型應用格局。

3.全要素整合

智能泛在感知網環境下的數據融合是集各類感知數據、警務基礎數據、政府管理數據、公共服務數據和互聯網數據于一體的全要素管理與融合。

（二）實現路徑

多維數據融合涉及感知建設、數據治理與融合應用等多個環節，各個環節相互支撐，實現環境全感知、數據全覆蓋、應用全智能的業務生態。

1.環境全感知

環境全感知是多維數據融合治理的基礎，按照五道數據防線的標準規范，通過細分應用場景并在關鍵部位科學布建人卡、車卡、泛卡口、IMSI、RFID等智能感知設備，來感知和存儲人員生活要素、活動軌跡，實現“來能報警、動知軌跡、走明去向、全程掌控”的目標。

2.數據全覆蓋

數據全覆蓋是多維數據融合治理的關鍵，由于多維數據融合涉及感知網、公安網、政務網、互聯網以及其他工作專網，需要在數據融合之前便實現各自網絡環境的數據治理，形成各自的基礎庫、專題庫與關聯庫，實現數據與應用的解耦合，為部門間信息共享提供支撐，流程如圖1所示。

3.應用全智能

應用全智能是多維數據融合治理的目標，在感知數據中臺的基礎上，通過引入智能數據分析、識別、挖掘等技術，構建以人、車、物、事件為中心的全方位智能感知和預警體系、智能模型與檢索工具，比如“一人一檔”、“一車一檔”、“一案一檔”以及以關系為中心的智能化檢索工具（如圖2所示），實現警務實戰的智能化、高效化、便捷化。

三、設計與實現

蘇州公安立足實戰，不斷探索實踐，逐漸形成了從感知布建、數據治理和融合應用的“城市盾牌”生態體系，特別是數據融合檢索應用暨深圖系統，集公安網、政務網、互聯網、感知網多個網絡環境數據為一體，實現了一體化檢索、自動化關聯、全息化呈現，提升了警務實戰效能，總體應用流程如圖3所示。

深圖系統有如下功能特點：

1.認證等級高

深圖系統創新引入多維特征認證技術，并以此為基礎，將聲紋識別、人臉識別、數字證書三種認證方式無縫融合，只有同時得到認證才能進入系統，確保本人使用。在使用過程中，還引入了過程檢測機制，對于離席換人、手機拍屏等違規行為進行記錄，確保使用安全。

2.隱私保護好

建立紅名單制度，用戶每次檢索均須驗證紅名單，只有通過驗證才能檢索記錄，驗證機制除了結構化驗證還包括人像相似性驗證，確保紅名單安全。

3.檢索智能化

建立了類似百度搜索的文本模式識別，根據用戶輸入自動判別檢索類型，實現圖像檢索與多類型結構化檢索融合應用，方便用戶操作，如圖4（1）所示。

4.展示全息化

以檔案形式，全息呈現人、車、物、事件四種類型數據，比如“一人一檔”，如圖4（2）所示，集中呈現了人員基本信息、標簽刻畫、人車關聯信息、軌跡信息（公安網實名信息與感知網人像軌跡）以及人員關系圖譜，檔案中任何節點均可以再次關聯檢索；再比如“一車一檔”，如圖4（3）所示，集中呈現了車輛基本信息、標簽刻畫，近期實際駕乘人員、車輛時空軌跡、車輛伴隨分析、活動規律等。

5.三色檔案區分化

深圖系統構建集成了多網絡環境的數據中臺，對數據檢索結果進行了分類分級顯示處理。按照數據安全等級，檢索結果以三色檔案呈現。其中，白色檔案主要為公安網和感知網融合數據，面向全警按需獲取；灰色檔案為互聯網渠道獲取的融合數據，主要包括吃住行等多方面數據，面向全警由大數據部門審批后獲取；紅色檔案為偵查專網的融合數據，需按照專業部門審批流程獲取。

四、結語

多維數據融合和應用是一項系統性工程，多維數據融合是內功，智能應用融合是外功，只有內外兼修才能推動警務實戰提檔升級。自2019年以來，蘇州公安率先探索，通過覆蓋全域的“城市盾牌”系統的建設和應用，勾勒了多維數據融合應用的“現實模樣”，在預警處置、研判分析和賦能指令等方面均取得了突破。其中，預警處置類面向實時預警處置（例如“捕風系統”），主要統計觸網預警抓獲嫌疑人數，經統計，2019年全年抓獲對象6662人；研判分析類面向事后研判（例如“深圖系統”），主要統計通過融合檢索應用，研判并確定人員身份后再行抓獲對象數，自2020年啟動以來，全市各級實戰部門積極申報戰果，平均每日申報案例數超過30條（如圖5所示），預計2020年全年戰果將超過10000人大關。

通過實戰成效證明，蘇州公安探索的智能泛在感知環境下的多維數據融合和應用，具備科學性、可行性和可復制性，對于全國公安機關泛在感知網建設有較大的借鑒意義。

專家點評

房子河

公安部第一研究所信息技術部主任，視頻圖像信息智能分析與共享應用技術國家工程實驗室技術總監，研究員，國家百千萬人才/ 特殊貢獻中青年專家。長期從事公安視頻信息化頂層設計、標準制定、技術體系研究，組織承擔多項部、省重大工程建設，致力于推動全國視頻圖像信息聯網建設及大數據智能化應用。

全國公安機關大力開展“平安中國”建設，加強視頻監控建設聯網應用，成績斐然，視頻圖像信息已經成為動態化、信息化條件下支撐各項公安工作的重要基礎信息資源，視頻圖像應用成為新形勢下維護國家安全和社會穩定、預防和打擊暴力恐怖犯罪的重要手段。充分運用大數據、云計算、人工智能等新技術優勢，最大限度優化建設模式、發揮應用效能，是當前視頻信息化建設面臨的普遍問題。

本期專題基于蘇州公安“城市盾牌”研究與實踐，提出了將項目作為復雜系統工程，采用標準化、體系化的方法，發展出一套由具體業務驅動，行之有效的大規模視頻智能化應用體系，提出了以應用全智能為目標的全方位獲取、全網絡匯聚、全要素整合的多維數據融合治理的方法和路徑，并面向警務人員實戰感受對智能應用開展評析研究和策略優化，不斷提升泛在感知大數據實戰效能。蘇州市公安局的創新嘗試在實戰應用中取得明顯成效，可為各地公安機關提供參考。

視頻圖像智能化建設應用是公安大數據智能化建設應用的重要組成部分，是助推公安工作整體效能和核心戰斗力提升的新的增長點。視頻圖像智能化應用業