一.背景與挑戰

城市公共場所往往有成千上萬路監控攝像頭遍布街頭，晝夜不停地監控和錄像，在改善社會治安的同時也產生了海量的視頻數據，面對龐大的視頻數量，即使出動大量警力，采用“人海戰術”，但受制于肉眼識別勞動強度的極限，仍然無法保證視頻人工查找的準確性和時效性，尤其出現突發緊急案件時，往往會貽誤最佳破案時機，導致相關情報研判和案件偵破的響應速度越來越慢。而有時為了找到一個線索，一線民警往往夜以繼日，加班加點地查看多個攝像頭的數十個小時視頻，精神上高度緊張，身體上超負荷工作，對偵查人員的精神和身體都是巨大的透支。

作為大華公安視圖云方案的重要子方案-公安視圖云摘要解決方案正是在新形勢下推出的基于云架構、大數據框架的整體解決方案，系統可極速結構化分析海量視頻，快速定位關鍵人、車等影像信息，進而深刻改變以往的警務工作模式-從“看視圖”到“搜目標”的革命性轉變。

二．解決方案

圖 海量視頻結構化處理邏輯

大華視圖云摘要方案大華是將“看視頻“提升至”搜視頻“-即視頻2.0的里程碑式的重要產品，其基本原理是通過云計算并行架構，將視頻中的各種元素轉換為結構化描述數據，然后根據搜索條件，對這些元素進行篩選拼接，實時生成用戶所需的濃縮視頻。

系統可對接云存儲、結合分布式計算技術，從根本上解決傳統視頻文件分析處理效率低下的問題；采用業界領先的濃縮摘要算法庫，顛覆了傳統查看濃縮摘要結果的方式——由看視頻變為搜視頻，從海量的視頻數據中快速找到關鍵線索，讓海底撈“偵“，不再是傳說。

圖 系統架構

三．系統功能

1.視頻摘要-海量視頻秒級處理

在實際使用海量視頻秒級處理功能時，系統可支持從云存儲和視頻基礎共享平臺中同步錄像通道，支持離線文件上傳入口，可以方便地手動上需要處理的視頻文件，也可以方便的搜索歷史處理任務。

系統支持對海量視頻文件的摘要任務管理，可靈活的進行摘要任務設置-具有濃縮摘要任務操作區域，可進行按照策略調度的濃縮摘要操作（如設置排隊機制或并發處理機制）。

2.視頻檢索-人車目標全局定位

完成對海量視頻的摘要處理之后，可以獲取視頻的結構化描述快照，進而對視頻中的人、車進行結構化描述，對快照進行二次檢索。

系統支持根據目標類型（人或者車）、車身顏色、人顏色（上半身或下半身顏色）等結構化數據進行檢索，支持白、黑、紅、黃、綠、青、藍、紫多種顏色的辨別，檢索之后，會將匹配度高的目標提前顯示。

視頻摘要可以根據目標類型、顏色、大小、速度、時間、方向等維度搜索目標對象。通過改變運動方向和目標類型，系統實時展現搜索結果，同時摘要圖片可下載保存。

圖 設置運動方向篩選目標

全局搜索分析-云摘要系統可對所有的視頻摘要結果進行統一的目標檢索。

圖 青綠色車輛全局搜索結果

3.視頻濃縮預覽

視頻濃縮可以根據目標類型、顏色、大小、速度、濃縮密度、運動方向過濾視頻中的運動目標，并且可以選擇是否顯示時間戳。

圖 濃縮視頻任意條件實時播放

改變過濾條件，濃縮視頻實時呈現，而不需要再次做視頻分析從而真正做到隨想隨用、隨用隨看。

四．用戶價值

1.    海量視頻處理、告別看“視頻”時代

云計算并行計算框架，性能高出好幾個數量級，節點間容錯，且能夠線性擴展。最小規模系統即可實現1080P高清視頻1分鐘端到端處理，可快速處理涉案的海量視頻，快速定位人車目標影像，并形成濃縮視頻進行播放，讓一線民警珍惜時間，珍惜生命，遠離原始視頻。

2.    規格彈性擴展

hadoop分布式框架可極速處理海量視圖數據，系統規模可彈性擴展，按視頻業務發展隨需而動，永遠不需要推倒重來；

3.    面向未來的云存儲設計

云摘要解決方案采用視圖對象云存儲，進而完全消除了上傳下載的性能瓶頸，實現真正端到端海量吞吐讀寫，構筑面向未來的業務處理能力和系統平滑擴展能力；

4.  海量視頻結構化、全局統一檢索

云摘要利用自主研發的先進機器視覺算法-實現對海量視圖的結構化描述和濃縮，形成目標影像片段+關鍵特征描述，并提供全局檢索入口，可通過多個條件（人車分類、大小、速度、顏色、特征等）來秒級檢索定位關鍵人車信息。

5.  圖偵業務集成、業務深度融合

支持與第三方視頻偵查系統融合和被集成，用戶可快速構建豐富技戰法應用和智能化平臺、并將結構化分析結果快速導入警務工作流、和業務緊密融合，實現有價值視圖信息集中保存和應用；

6.    靈活部署、能力共享、互聯網+

打破煙囪式建設模式，對外提供統一IP和通用RESTful接口。系統可以作為基礎設施獨立部署使用，也可以對接三方平臺提供更為靈活的視圖摘要大數據服務，實現無處不在的視圖大數據摘要服務。