智慧城市中的视频图像感知技术的应用

（文章来源：kumsing）

智慧城市离不开成熟的基础设施建设，基础设施的构建启动都比较早，比如基础网络设施、无线网络系统、城市信息数据系统等，其中，城市音视频信息系统的构建和应用也是其中很重要的一项。从智慧城市的组成要素看，基于视频监控技术和物联网技术的智慧视频感知应用体系是智慧城市建设的重要组成部分，也是城市管理公共服务及应急指挥平台的核心支撑平台，更是整个智慧城市感知体系的关键部分和重要的信息来源。

智慧视频感知应用体系的建设进一步实现计算机智能化管理，使交通、安保、环保等布局更加趋于合理。系统将城市综合管理工作做得有条不紊，有效增强对城市重点部位的控制能力，有利于及时发现各类情况，为领导的指挥决策服务。

同时，系统的构建也使防范工作更安全，更周到，更方便。通过严密的音视频感知监控网络，跨越地域时空，实时跟踪每一个监控现场，大幅提升迅速反应能力，更有效地打击犯罪，提高无锡市的安保水平及综合管理水平，增强外商对无锡市资本输入信心，有利于无锡各行各业经济的飞速发展。

其次，基于无锡市物联网平台，在信息统一交换的前提下，以政府多个业务部门已经建设的城市报警和视频监控系统、城市智能交通管理、政府门户、数字城市管理、城市应急指挥系统为基础，整合和汇集全市传感器信息资源，实现多业务部门、多业务系统的报警联动，有效避免业务体系的数据不统一和信息孤岛效应，同时也避免各个部门在解决同一问题时由于单线联系和信息独享造成的资金和精力的耗费，将对无锡市产生增值效应，产生巨大的附加值。通过实现资源共享，可以为更多的政府职能部门提供信息支撑，从而赋予系统新的功能和作用，从而有效提升解决城市安全保障的综合能力。

智慧城市要发挥城市视频感官系统的作用，必须依靠基于视频大数据的智慧分析和预测能力。为了准确和高效的处理大量音视频数据，一方面需要系统具备高性能，高准确度的智能视频分析算法，另一方面还需要能够支撑这些分析算法大规模应用的系统架构，比如云计算系统，大数据分析系统等。

云计算是并行计算、分布式计算、网络存储、虚拟化、等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。云计算通过网络对各类计算物理和业务资源进行大规模集中建设和共享管理,为用户提供按需使用的一种新的服务模式。用户直接通过网络即可获取各种弹性的IT和业务服务，包括计算服务，存储服务，以及视频应用等其他应用服务。

云计算能够满足用户在信息化过程中的可持续发展需求,具有降低成本,提高IT资源利用率,容量扩展方便，使用方式灵活等特点。其核心理念就是集中资源，有效管理和分配。通过不断提高“云”的处理能力，减少用户终端的处理负担，用户可以按需以自助服务的方式享受“云”的强大计算处理能力。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用和扩展。云计算以服务的形式提供给个人和企业用户。

在IaaS层面：系统提供对物理设备和资源的管理，对物理设备的统一虚拟化机制以及相关虚拟资源的管理和维护，比如虚拟机管理服务、统一云存储管理服务、云资源监控等视频基础设施服务。在PaaS层面：该层面是一个提供视频监控业务最基本服务和能力支撑的平台，包括流媒体服务、视频存储服务、视频网关接入服务、视频摘要服务、视频智能分析服务、大数据分析服务、运维管理服务等视频监控支撑服务。

在SaaS层面：该层面面向最终的用户，提供丰富的视频监控相关的业务使用环境，比如治安监控巡逻、指挥调度、图像侦查、智能交通、如城市应急指挥，平安城市，智慧社区，智慧旅游等应用业务服务。

此外，在视频图像监控应用中，涉及的数据信息类型很多，以数据的结构类型来看，包括了各类非结构化，结构化以及半结构化信息。非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控视频录像，报警录像，摘要录像，车辆卡口图片，人脸抓拍图片，报警抓拍图片等;结构化数据则包括报警记录，系统日志记录，运维数据记录，摘要分析结构化描述记录，以及各种相关的信息数据库，如人口信息，地理数据信息，车驾管信息等。

这些所有数据作为一个整体，从行业层面去看，则构成了视频监控系统或者说视频图像监控领域的大数据基础。智慧城市中，使用大数据的分析处理技术，可以提升城市音视频信息的分析处理能力，提供更为准确和高效的视觉感官应用。视频智能分析技术对于智慧城市中的智慧视频感知来说极其重要，是实现系统智能化的基础，提供了系统识别图像数据信息的能力，完成了光电数据信号到信息的转换。

这种技术使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的关注目标，同时通过计算机建模识别等技术，识别目标的种类、颜色、特征、速度、大小以及其他相关的细节，实现对图像视频中所含信息数据的提取，支持丰富的智能视频分析应用以及大数据的综合分析应用。

智慧视频感知系统一方面可以提取视频图像中的重要信息，进行存储和业务关联，为大数据应用提供数据基础;另一方面，也可以根据这些检测出来的信息，实现智能化的自动监测报警功能。通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦检测出目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。对于智慧城市来说，这种应用让视觉感官的效用得到了最为直接的体现。

实际上，随着视频分析算法的不断改进，算法的准确度也不断提升，应用范围也逐步扩大，市场上对于此类应用的需求不断增长。这些应用主要作用是协助政府或其他机构的安全部门提高室外大地域公共环境的安全防护。此类应用主要包括：高级视频移动侦测、入侵探测、物体追踪、遗留物体检测、移走物体检测、非法滞留等。此外，面向城市交通管理、环境管理、政务服务、零售服等行业，也有大量的应用：人数统计、拥挤探测、防止尾随、交通流量控制、车辆控制、车辆违法停靠探测与报警。

前面提到的云计算系统架构技术，大数据分析技术以及智能分析技术作为智慧城市中与智慧视频感知相关的核心技术体系，他们之间的关系是密切相关的，而不是孤立建设的，需要作为一个完整的系统去设计和构建。

视频大数据分析技术是业务应用的数据分析基础，城市的音视频资源提供海量的数据信息，这些数据信息要形成有效的信息资料，并进而实现趋势性的预测结果，需要对这些数据进行高效的关联碰撞和综合分析。对于更新速度非常快的海量的视频数据，传统的数据组织管理架构分析过程已经无法有效的应对，必须通过大数据的分析技术才能支持高效的数据分析过程，确保信息处理的及时性和完整性，并最终提供更为准确的结果。没有大数据分析技术，大量的有价值的、隐含的信息将无法充分利用，智慧城市的智慧视频感知能力也无从体现。

对于视频智能分析技术，其一方面利用云计算平台的计算能力提供视频图像的分析识别，提升系统对实时状况的反应能力;另一方面则通过分析视频图像，提取关键的，可供计算机或者人类所识别的信息数据，为智慧视频应用系统的大数据应用积累原始的、可识别的信息基础，以便大数据应用可以对这些分析的结果信息进行更高层次的碰撞、分析和利用。在视频研判的阶段，视频智能分析功能与大数据分析技术相结合，可以保证用于分析和判断的资料更为丰富，最后的研判结果也更为准确。