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公共安全云平台框架下机场视频大数据建设探讨

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目前,众多机场在安保设施设备的建设方面缺乏统一性,大都是各个业务区域各自建设各自使用,导致机场在安全管理上很难形成统一管理和调用的局面,致使很多数据资源浪费,无法高效运行,更别提智慧了。如何将安保管理运营更为紧密、更为高效?是当前各机场管理单位面对的一大问题。

此前,民航总局下发了《关于开展平安民航建设工作的总体方案》和《关于实施开展平安民航建设工作的指导意见》,提出了在国家反恐的总体部署下坚持民航持续安全的理念,做好民航公共安全的系统化建设,并明确了联网、高清、安全、高效、智能的五大方向。

“联网,即使机场各业务部门的安保设施高度集成,实现各环节数据打通,以此提升机场安全的整体管理水平,这就是机场大数据的最终目的,也是平安民航建设的重点工作”。近日,杭州海康威视数字技术股份有限公司交通事业部市场总监任钧从大数据的角度分析了平安民航建设的工作,并在第四届中国机场安全(安保)大会期间就“公共安全云平台框架下机场视频大数据建设探讨”为题发表了主题演讲,就安防大数据技术及其建设与运用、综合安防监控系统等内容进行了详细地阐述。

安防大数据技术

据任钧介绍,SDT-Security Data Technology,其字面意思为安防大数据技术。其中最重要的核心就是视频,最主要专注于安防领域,关注的目标就是视频中的人、车、物体、飞机等关键信息,并依据其自身的属性及其自身的行为,将这些信息收集在一起形成安防大数据,服务于平安机场的相关应用,最终实现智慧机场的应用。

安防大数据和其他领域(以商业和互联网领域为主)的大数据具有本质上的区别在于,商业大数据和互联网大数据天然就是结构化的数据(即文本数据),也就是不需要经过加工处理,直接就可以拿来用的数据。

比如:网购人员在淘宝上搜索一些关键词、浏览记录后,系统就自行记录这些信息,然后自动查找相关信息推送给购物者。而SDT的数据主要来源于安防设备,尤其是视频数据,可以说95%以上的安防数据都是非结构化的视频数据(即非文本信息)。通俗地讲,非结构化的数据就是人能看懂,但是机器看不懂。

比如:通过一段视频信息,我们很容易去分析视频中的人穿了什么衣服,是不是背着包,车是什么样的车,一眼就能看出来。但是,这些数据在没有经过处理的情况下,机器是完全不懂的。而如果要进入安防大数据的时代,那就必须建立广泛的感知网络,同时要把安防数据由非结构化处理成结构化,让机器可以自动判断,智能化工作,这是大数据运用的主要目标,也是大数据时代的特点。

安防大数据的三个层次

据任钧介绍,安防大数据是由“端”、“云”和“用”三个层次组成,其中,“端”就是感知设备,比如:摄像机、门禁等等,是大数据的来源。“云”就是视频云存储、云分析、大数据服务,云分析又具备把非结构化的数据变成结构化数据。“用”就是具体的应用层。通过这三个层次实现了数据采集,分析、统计、汇总,然后为机场公安、机场安全管理相关部门所用,达到智能、高效、经济。

所以,实现安防大数据的建设首要要从“端”开始进行大联网建设,其次是“云”中心的建设,最终实现安防大数据的应用。

大数据时代对“端”一层提出了新的需求——尽可能多、尽可能全的采集信息种类,尽可能大的采集信息的密度。这就要求对前端所收集的信息尽可能达到多维、可视、立体化。例如在视频监控信息上,要塔台上的制高点监控、停车场出入口监控、航站楼监控、周界监控、机坪监控等,以及门禁出入口、闸机等的信息,这样才可以获得大而全的信息样本。而多维感知手段带来的是多维的数据类型,比如获取更多的方位信息、环境信息、报警信息等等,一些数据揉在一起才会满足大数据时代对于样本足够丰富的要求。

第二方面就是“云”,包括建设视频云存储、视频云分析、大数据服务。

首先要做的就是把所有设备信息接入至云并存储。这些信息包括:图片信息、视频信息、数据信息三种数据的接入。

其次进行云分析。因为安防视频数据的95%都是非结构化数据,不能拿来直接使用,所以安防大数据深入运用的第一个关键步骤就是将视频结构化。即把存储的数据进行有效信息的提取,也就是提取用户感兴趣、有用、有价值的信息进行结构化的描述。结构化描述的重点往往是车辆信息、人体信息和行为信息三个层面。

比如,机场公共区域的有效信息包括:车牌、车辆特征、车辆停靠时间等。首先对这辆车的颜色进行分析,整辆车上有三种颜色,白色、蓝色和黑色,黑色是完全占了主要的部分,那就判定这辆车是黑色;其次对车型进行分析,车型数据库里面可能有好多种车,大型车、小型车、面包车、SUV等等,对比后判定它是小型车;第三,对其品牌进行一个对比,然后判定其品牌是大众。这样系统就把这辆车的图片由非结构化的数据变为结构化的数据了。

很多情况下,视频监控信息的复杂性非常高,比如机场公共区域既有车、又有人,因此结构化分析就非常复杂,比如:这个人是否背着包或携带行李,这个人穿衣服的颜色,背包的颜色,行李的颜色等。

这样做的目的就是方便寻找关键信息并加以利用。有了结构化的数据,机场的安保人员、公安人员、管理人员在使用时就可以节省大量查阅以前的录像的时间,只需要根据关键信息搜索所有视频信息就可以了解人及车辆的行为轨迹了。比如,机场公安要查找某一辆车的视频信息,不用把所有监控信息从头到尾查看一遍,只需要在应用层输入这辆车的关键信息,系统就可以自动从监控信息里寻找这辆车的视频片段。

第三,在“用”的方面,主要集中在视频服务、数据研判和业务决策三个层面。

其中,在视频服务上,主要是根据用户需求提供视频数据,比如:机场公安需要机场公共区域的视频数据、飞行区护卫部需要场面运行情况的视频数据、安检站需要某一时间的安检视频数据信息等,那么就可以分类授权这些业务使用方随时随地查阅。

在数据研判上,有时候一旦发生特殊情况,相关公安机关和机场安保管理部门可以实时调取这些视频数据对该特殊情况现场进行研判,对特殊人、车辆等进行分析。而在数据研判的基础上,就可以进行相应的业务决策。

比如,通过视频信息,相关人员可以对车辆进行落脚点分析、区间测速分析、初次入城分析、频繁过车分析、区域碰撞分析、车流量统计、连续违法分析、行车轨迹分析、同行车辆分析等。如果一辆相同牌照的车在同一时间即出现在机场,又出现在火车站那这辆车肯定存在套牌现象,那就可以通知相关部门对这辆套牌车进行处置;有些恐怖分子在案发前会在一个地方踩点,有可能开着车来回跑,如果一辆车在一个地方突然频繁出入次数太多,那就可以列为重点关注的车辆,再通过其它研判方式看这辆车是否有其他情况,如果嫌疑很大就可以通知相关部门进行处理,提前预防;同时,管理人员还可以根据视频信息发现现场是否有大量人群突然聚集等异常情况出现,一旦发现,便可以马上通知,及时处置;比如具有人脸识别技术的视频监控发现了可疑人员并报警,机场安保管理人员和机场公安人员可以实施重点关注和处置;机场工作人员还可以通过视频统计出入航站楼的人流量,通过人流量判断工作人员的增加或减少等等,有利于机场日常的管理。当然,这样的应用案例还有很多。

目前针对平安民航建设,海康威视推出了机场综合安防监控系统,该系统通过分布在航站楼、飞行区等部分组成,包括:监控、门禁、报警、周界防范、停车管理、智能分析和中心平台,并依托公共安全云平台框架,力求实现机场大数据平台,促进机场安全的智能和高效。

 【文章根据第四届中国机场安全(安保)大会现场速记整理,如有不当,还请随时联系】

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来源:中国机场安防网

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