文/浙江宇視科技有限公司行業(yè)技術總監(jiān) 梁鴿

　　“在電影中“天眼”系統(tǒng)由來已久，無時無刻不在監(jiān)控我們的生活，讓罪犯無處遁形，從千萬個攝像機中，搜尋蛛絲馬跡，通過碎片拼合，迅速捕捉目標的圖像、聲音、痕跡，以最快的方式進行鎖定和跟蹤、抓捕。”——題記

　　一、 “天眼”的大數(shù)據(jù)背景

　　“天眼”系統(tǒng)給我們的印象是，快速精準鎖定目標，自動篩選比對，合成數(shù)據(jù)鏈。已然成為高科技的化身，也是大數(shù)據(jù)、人工智能、智慧系統(tǒng)、深層圖像挖掘、海量檢索等技術的代名詞。雖然電影里“天眼”是虛擬的，不過現(xiàn)實中卻并非不能實現(xiàn)。目前科技的進步和發(fā)展，可謂日新月異，尤其在在深入智能化、系統(tǒng)融合度、數(shù)據(jù)挖掘和處理等領域已經(jīng)呈現(xiàn)出規(guī)模化部署和實戰(zhàn)化應用。部署在全國乃至全球的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，數(shù)量之大，范圍之廣，科技之高，都不斷刷新著歷史制高點。人工智能和大數(shù)據(jù)的深入開展，無疑是給巨人插上臂膀，假以時日，我們或許有理由相信定然會迎來一個全智全能、高融高效的新型的“天眼”系統(tǒng)。

　　二、 “天眼”的大數(shù)據(jù)的來源

　　“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)需要依靠龐大而豐富的數(shù)據(jù)來源支撐，可以從幾個方面來解讀：

　　1、人臉識別

　　“天眼”大數(shù)據(jù)中非常重要的一個數(shù)據(jù)來源：人臉結構化數(shù)據(jù)。人臉識別技術我們已經(jīng)在實戰(zhàn)化應用，在交通要道、出入口、地鐵、車站、機場、賓館等各種典型區(qū)域部署，快速實現(xiàn)人臉圖像的抓拍和特征點的提取，將人臉模型結構化，作為數(shù)據(jù)源錄入數(shù)據(jù)庫，進行后臺的分析和比對。

　　視頻中頭像的鎖定，迅速關聯(lián)相關信息，即時有效的實現(xiàn)身份的確認和甄別。

　　人臉識別技術

　　視頻監(jiān)控應用在一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速實現(xiàn)身份識別技術，以求遠距離快速確認人員身份，實現(xiàn)智能預警。一方面做人臉的抓拍捕獲，一方面采用快速人臉檢測技術可以從監(jiān)控視頻圖像中實時查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進行實時比對，從而實現(xiàn)快速身份識別。

　　人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，從而實現(xiàn)了在非強制性、非接觸性、批量并發(fā)性、快速追蹤等應用場景和目的。

　　人臉識別的實現(xiàn)

　　在人臉檢測和人臉是算法中，采用幾何特征點、臉像模板、神經(jīng)網(wǎng)絡以及后期的智能補償?shù)燃夹g算法，實現(xiàn)在微秒級別眼、口、鼻輪廓等人臉百余個關鍵點的定位。在實戰(zhàn)中適應大角度側臉、表情變化、遮擋、模糊、明暗變化等各種實際環(huán)境。在發(fā)范圍的實際監(jiān)控中，結合給定人臉樣本庫，實現(xiàn)毫秒級別檢索大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫或監(jiān)控視頻，給出身份認證，保障極高的比對效率和極低的誤檢率。

　　一方面是改進優(yōu)良的算法，另外一方面要構建深度學習模型，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡就是一種深度的監(jiān)督學習下的機器學習模型。深度神經(jīng)網(wǎng)絡在內的各種機器學習算法與數(shù)學和圖像處理算法，相對行業(yè)內開源平臺庫，將帶來2-5倍的性能提升。

　　人臉識別的應用

　　應用的途徑和場景很多，比如結合部署人臉攝像機和人臉比對服務器是宇視新一代的智能解決方案，具有人臉檢索和人臉卡口黑名單布控功能。前端IPC主要負責人臉實時跟蹤以及抓拍;人臉分析服務器首先將前端相機抓拍的人臉進行特征提取，并通過質量評估選擇最佳的人臉，之后對該人臉進行特征分析，提取相應的人臉信息，并將最佳人臉圖片及人臉特征數(shù)據(jù)進行存儲，之后對照數(shù)據(jù)庫中儲存的人臉信息庫進行篩查比對，根據(jù)要求進行相應聯(lián)動告警。

　　2、車輛識別

　　當案件涉及機動車的時候，鎖定車輛是整個案件突破的關鍵所在。

　　車輛抓拍識別

　　車輛數(shù)據(jù)抓拍識別，已非常常見，從視頻畫面中根據(jù)車牌、車型、車標快速檢索出車輛的行駛軌跡、活動范圍，從而實現(xiàn)系統(tǒng)對布控車輛、緝拿攔截的應用。在實際根據(jù)路徑節(jié)點實現(xiàn)車輛的定位追蹤，，現(xiàn)有卡口系統(tǒng)對車牌進行了機器識別，可以根據(jù)車牌從海量抓拍圖片中自動查找車輛。

　　針對采用假牌、套牌、無牌以及多次更換車牌等方式來逃避卡口系統(tǒng)的追蹤和識別，需要進行車型識別。宇視車型識別系統(tǒng)即是對車輛本身信息進行識別，能夠根據(jù)車輛前臉自動識別出車的品牌，車系和年代等信息，將車輛信息以結構化的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，并通過專業(yè)的客戶端程序進行呈現(xiàn)，完成查詢，檢測等功能。

　　車輛數(shù)據(jù)檢索

　　車輛識別已經(jīng)實戰(zhàn)化很多年，在技術革新、高級檢索和智慧化程度上越來越高，在海量的數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)多級優(yōu)化索引，進行快速的秒級檢索，乃至十億級數(shù)據(jù)秒級檢索;在高效查詢車牌模糊查詢，不斷進行車牌信息專項分詞優(yōu)化，保證查詢結果高效、準確;自動化進行時間快速排序，查詢結果按時間快速排序;近實時檢索，過車記錄入庫，同步實現(xiàn)索引創(chuàng)建與檢索等等。利用高效的數(shù)據(jù)結構信息實現(xiàn)實戰(zhàn)化千億級數(shù)據(jù)省市級跨區(qū)域車輛稽查布控。

　　3、視頻結構化

　　在大量的視頻監(jiān)控圖像中，有效挖掘內在的有價值的信息，對之高效利用，這是我們的目的，也正因為如此，才實現(xiàn)了全天候全時段全領域的大數(shù)據(jù)分析和應用。才能保證“天眼”系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的豐富性和全面性。

　　深層結構化

　　傳統(tǒng)視頻監(jiān)控圖像中，將其中包含的很多內容信息，進行解讀和利用。通過計算機識別的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過多種計算機圖像分析算法，轉換為被識別的結構化數(shù)據(jù)。在視頻拍攝到的畫面中，將其中的時間、地點、人車物等對象的特征信息，通過計算機的分析，對這些特征值進行描述和呈現(xiàn)，實現(xiàn)深層的圖像結構化分析。

　　數(shù)據(jù)分類甄選

　　將識別和分析的數(shù)據(jù)，進行過濾和比對，對冗余、錯雜、無效的信息進行剔除，將價值信息進行分類和甄選，按照人、車、物、區(qū)域、時間等邏輯進行梳理，對于同類和同樣的數(shù)據(jù)進行拼合，對所有的價值數(shù)據(jù)信息進行存儲和索引規(guī)建，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐。

　　4、其他數(shù)據(jù)

　　除了視頻信息的結構化數(shù)據(jù)，還包括音頻、RFID、MAC信息、傳感信息等，這些離散的數(shù)據(jù)，可以通過深入關聯(lián)解讀，從而實現(xiàn)“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應用。音頻的比對解讀，通過濾波和去干擾，還原最核心的聲音特質，鎖定嫌疑目標。通過RFID、MAC等信息鎖定目標的活動軌跡和節(jié)點，以及目標間的信息碰撞，進一步為“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)提供價值源。部署在各個位置的傳感網(wǎng)，有效進行聚合和耦合處理，提取和互連，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的上傳和呈現(xiàn)。

　　三、 “天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)服務

　　“天眼”系統(tǒng)的核心大腦是后臺的大數(shù)據(jù)智能化，在已經(jīng)實現(xiàn)了豐富的數(shù)據(jù)源保障下，結合后臺核心處理，開放且融合、智能且高效、易用且交互的平臺系統(tǒng)，來實現(xiàn)“天眼”系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析，不僅實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)篩選過濾，更主要是結合人工智能，實現(xiàn)智能交互，合成數(shù)據(jù)鏈：

　　1、 數(shù)據(jù)碰撞比對

　　在后臺大數(shù)據(jù)庫中，對離散的數(shù)據(jù)根據(jù)時空關系進行羅列，對相同相似項進行碰撞，通過時間的先后順序，計算出數(shù)據(jù)的時間屬性，數(shù)據(jù)發(fā)生的空間位置，所提取出空間屬性，通過相同相似數(shù)據(jù)條分布于時空的研判，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)間的碰撞，和對數(shù)據(jù)的有效挖掘。在數(shù)據(jù)間通過后臺標準庫、標準信息進行比對，快速核查數(shù)據(jù)的有效性和真實性，鎖定目標身份，在數(shù)據(jù)計算和過濾的同時，完成高效檢索和比對。

　　2、 數(shù)據(jù)合成追蹤

　　在大量的數(shù)據(jù)庫里，我們在思考設定或植入一些條件，以及觸發(fā)機制，能夠自動篩選和過濾數(shù)據(jù)，將觸發(fā)數(shù)據(jù)或興趣數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，在數(shù)據(jù)比較和甄別的同時，形成不斷更新迭代的數(shù)據(jù)鏈，通過數(shù)據(jù)鏈，我們可以實現(xiàn)目標的“畫像”描述和目標身份的推定，這個就是我們所期望的數(shù)據(jù)追蹤。通過合成數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)蔓延的方式進行目標的跟蹤，通過人工建模和數(shù)理模擬，實現(xiàn)智能交互和立體呈現(xiàn)。

　　四、 總結

　　“天眼”系統(tǒng)離我們并不遙遠，但也并非一朝一夕之功，它代表了綜合技術和智能AI應用的前沿，也代表了我們賦予未來的展望?？萍际窃陲w躍進步，在全新模式開啟的時代，我們拭目以待，雖然我們無法預測，但是我們卻有充足的理由相信，“天眼”系統(tǒng)代表的未來科技終究會在我們手里呈現(xiàn)，在不久的那一天。