视频大数据在公安行业的应用
单台1080P 的监控设备存储一天所需的容量可达40~60GB，存储一个月为1.2T~1.8T；一个包含1 万路高清前端的平安城市监控网络，存储一个月视频需要12~18PB……与其他行业相比，公安大数据的体量庞大，且以非结构化、半结构化的视频、图片为主，需依靠图像智能分析技术，才能实现深度大数据应用。
| 公安大数据的来源与挖掘
随着平安城市建设规模的不断扩张，视频监控网络、卡口网络以及公安各类业务系统的建设不断得到完善，这些网络产生的监控视频、卡口图片、车辆通行记录等，以及人口信息、车驾管信息等在内的资源类情报信息，均属于公安大数据的范畴。
以数据结构类型来划分，公安大数据可划分非结构化数据（视频、图片为主），结构化数据、半结构化数据三类。
视频类非结构化数据
在公安行业，视频大数据主要来源于视频监控/ 会议、卡口系统。科达平安城市解决方案以“圈、块、格、点”的科学布点设计，采用感知型、星光级、4K、高空瞭望、枪球联动等多类型摄像机，辅助移动警务、执法记录仪、车载、单兵等无线监控设备，因地制宜地进行建设，最终实现道路断面封闭、全程封锁，实现对城市中每一个人物/ 车辆/ 物体的持续不断的可视化追踪。
除了视频监控、卡口类安防视频数据，为满足公安内部上下行政沟通、指挥调度的需求，同样会建设各种视频会议系统，这些会议系统产生的视频录像等也属于公安视频大数据的一类。在各类视频系统建设完成之后，首先需要做的就是图像联网，将所有视频大数据汇聚起 来，这是后续各类应用的基础。
科达公共安全视频监控联网解决方案遵循国家发改委《关于加强公共安全视频建设联网应用工作的若干意见》，可做到：
与所有遵循公安部GB/T 28181-2011 和GA/T669-2008 规范的系统、设备之间互联互通； 对不符合标准的平台或前端设备，采用国标中要求的SIP 网关进行整合对接，具体图像类型包括模拟监控DVR/NVR/IPC 监控、第三方网络监控等； 借助科达视频会议网关，打破视频监控与视频会议的壁垒，实现两大系统的融合； 对智能卡口、电警系统，提供多种对接方式，包括通信协议对接、数据抽取方式、数据库方式，适应不同应用环境、不同系统，根据实际情况进行科学选择；
从2009 年方案应用至今，科达已积累了众多联网经验，其中在辽宁省联网项目中，共整合接入监控点位20 多万个；为河北省安平县建设的平安城市项目，为全国首个符合九部委联网要求
图片类非结构化数据
卡口、电警系统，在记录高清视频的同时，会对通过视野的车辆目标进行抓拍，这类抓拍图片是图片大数据的来源之一。此外，以下产品与系统在工作时，同样会产生图片数据。
感知型摄像机系列：包括车辆卡口、人员卡口、特征分析三个系列，车辆卡口识别、抓拍监控视野中的机动车、非机动车目标；人员卡口识别抓拍监控视野中正/ 背面图通行的人员目标，多次抓拍后提供一张最佳头肩照与一张全人照；特征分析识别、抓拍监控视野中的人、车目标；部署于大场景中的枪球联动，枪机侦测监控视野中的运动目标，并驱动球机对其进行跟踪特写、抓拍。
这三类摄像机分别部署于对人、车管控要求严格的区域，实现真正的“人/ 车过留影”。
图侦与合成作战平台与KING1000 图侦平板：内置视频摘要模块，可对长时间的监控录像进行处理，提取出其中全部的人、车目标，生成目标快照与浓缩视频，节省视频审看的时间。
移动警务：在佩戴科达移动警务、执法记录仪前往一线现场调研时，人、车盘查等应用中，警员可对现场人、车进行拍照，上传至公安车辆、人员信息库进行对比、记录等应用，这也是图片的大数据的一类来源。
人/ 车档案：身份证、驾驶证等证件办理时照片的采集，新车上牌时车辆图片的保存等等，这些人/ 车照片信息都存储于公安机构的图片库中。
结构化信息
结构化信息是可为计算机直接识别的一类信息，利用结构化信息，计算机可直接进行检索、碰撞操作，实现一系列深度的大数据应用。结构化信息的来源可分为两类：
（一）、无需经过处理即可得到的结构化信息图侦与合成作战平台中人、车、案、机分别建档，并录入户籍、电话、身份证、车牌、车型、设备归属人、编号等信息；一机一档视质轮巡应用中，对公安/ 社会面监控、移动设备建立一对一档案，保存建设时间、联系人、维护周期、录像存储等属性信息，以及生成的巡检报告；公安人员、车辆库中，记录的人员、车辆信息等等。
（二）、通过各类智能分析，从视频中获取的结构化信息借助深度学习、建模等图像分析方法，从视频中提取、分析出来的结构化信息。这里，主要介绍借助图像智能分析得来的结构化数据，可分为前端智能与后端智能分析两类。
感知型摄像机系列：前面提到，感知型摄像机能够侦测监控视野中的人/ 车目标，并抓取目标最佳快照。感知型摄像机同时也是智能前移的代表，能够识别人/车目标的主要特征信息（包括类别、车牌号码、行进方向、速度等），并输出如“类型：人”的语义描述。
猎鹰人员卡口分析：与科达人员卡口摄像机搭配使用。对人员卡口摄像机提供的人员抓拍照进行二次分析，分析出衣物颜色、性别、年龄、是否戴眼镜、是否戴口罩、长/ 短发等更详细的人员目标特征，并输出语义描述。
海燕车辆二次分析：与科达车辆卡口摄像机搭配使用。对车辆卡口提供的车辆图片进行二次分析，分析出车型、车标、车身颜色、车牌颜色、是否系安全带、是否放下遮阳板等详细车辆目标特征，并输出语义描述；可识别230 多种车标、3000 多种细分车型。
猎鹰结构化分析：对普通/ 感知型摄像机提供的视频进行分析，识别目标类型、颜色、行进方向、车标、车身颜色、车牌、车标等目标特征，并输出语义描述。除结构化数据与非结构化数据外，公安大数据还有一类半结构化数据，如人脸建模数据、指纹记录等，这里不加赘述。
| 公安大数据的应用
由于公安行业大数据中视频数据占比较大，对视频直接的多样应用同样在公安工作中扮演着重要角色，故将公安的大数据应用分为视频直接应用与大数据深度应用两种。
丰富多样的视频应用方式
扁平化指挥：基于科达图像大联网，融合视频会议与视频监控，在地图上集成视频监控、卡口、电警、无线车载、移动单兵、警务通、350M 数字集群、视频会议等各项资源，一个系统即可一键调度事发地点周围所有资源，并通过视频会议快速组建处置小组，将现场真实情况第一时间反馈至指挥中心，实现快速响应。在G20、博鳌论坛、新疆60 周年纪念等重大活动中，科达扁平化指挥系统在保障工作中已发挥作用，实现指挥中心与活动现场的双向音视频互动、指挥命令的及时下达。
VIP 游行安保：科达图侦与合成作战平台的功能模块，在科达特有KGIS+地图上临时规划出一条VIP 路线，自动计算出路线周围的视频监控设备，并自动实时监控；游行自动跟踪，大型赛事、节目游行等活动中，根据引导车、引导员配备的北斗或GPS 定位设备，实时调阅中心位置点周边区域监控设备的实时视频。
实战指挥：科达图侦与合成作案平台的功能模块，一机双屏展示KGIS+ 地图与视频，提供框选、最短路径选择、防御圈选择、线选、多边形选择等图像选择方式，支持语义搜索、拼音首字母搜索等多种定位方式。
计算机辅助视频协同排查：科达图侦与合成作战平台的功能模块，从案事件的自动导入、自动定位、排查列表的自动生成、多警种协同的涉案视频排查、涉案视频取证录入、线索信息克隆、直到案事件研判报告生成、案事件类案比对、案事件综合研判，在任何一个环节都可使用软件加快案件侦破的脚步。
猎鹰图像处理：提供模糊图像处理、人脸重建、超分辨率重建、图像增强、图像矫正、图像测量等100 多种功能，对各类低质量图像（视频）进行专业技术处理，以凸显图像关键细节，帮助公安工作人员获取线索。
猎鹰视频侦查：面向公安刑侦后的视频分析、管理和应用，提供案件管理、智能审看（绊线排查、视频浓缩、线索标记）、汇总编辑等功能，解决视频侦查工作中单靠人力导致效率低下的问题
除了上述应用外，科达还能提供一键点调、视频侦查工作室、警务云视讯等多种视频应用方案，通过专业设计，将视频与公安实际应用需求挂钩。
深度大数据应用方式
对于公安大数据的应用方式，可分为以下三个层次：
统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。
数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现结果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。
预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向作出预测，对危险信号作出预警，指导预防工作的走向。
这三个层次表现在具体应用中，表现为以下功能：
视频检索：基于抓拍图片、特征分析的基础上，均可提供以图搜图、语义搜图，基于人/ 车照片，类别、颜色、车牌等特征信息，检索出嫌疑目标与目标经过视频，缩短排查时间；
人/ 车布防：基于嫌疑目标的照片进行黑名单布防，监控前端发现目标即可自动报警，快速找到嫌疑目标 ；区域徘徊分析：重点布防博物馆、展会、银行、政府等区域，发现敏感区域附近多次徘徊、出现的人/ 车异常行为，防范于未然；
人/ 车多点碰撞分析：对相似案件现场的经过人员、车辆等信息进行多点碰撞，找出不同案发现场同时出现的嫌疑目标；
昼伏夜出分析：对辖区内人员、车辆昼夜出入的频次进行分析，发现其中的异常，及时了解情况；
人/ 车频次分析：在案件发生后，对该区域进行频次分析，分析出案发前后出现频次最高的人/ 车目标；在案件发生前，对重点区域进行频次分析，也能提早发现异常目标；
假套牌分析：系统可将过往车辆的信息与车驾管库系统中的车辆信息进行比对分析，根据车辆的各种信息（车标、细分车型、车牌等）判断该车辆是否为假牌、套牌；
路径关联性分析：根据已知车辆大致行驶轨迹，缩小排查范围，从而锁定嫌疑车辆； 活动轨迹分析：对指定车辆号牌、人员某一时间段的活动轨迹进行分析；
城市规划：利用视频监控系统统计某条路、某个商圈平均人流量、车流量，为道路交通信号灯设计、商场停车场设计、车道拓宽等城市规划提供参考。
以上深度大数据应用，在科达海燕车辆二次分析系统、猎鹰人员卡口分析系统、猎鹰结构化分析系统中已有部分体现：科达海燕车辆二次分析系统，实现语义搜车、车标与细分车型搜车、颜色搜车、车牌搜车等同时，可提供假套牌分析、区域徘徊分析、昼伏夜出分析等10多种大数据分析模型；科达猎鹰人员分析、结构化分析系统，已实现人员目标以图搜图、语义搜图、人员布控等应用。
公安大数据应用的出现，在实现案件发生后嫌疑目标快速定位、检索，提升视频侦查破案效率的同时，其最重要的意义，是以图像分析技术为核心，以区域徘徊分析、昼伏夜出分析、假套牌分析等深度大数据应用方式，让公安提早发现异常目标、事件，防范于未然，这 也是平安城市向智慧城市转型的关键。