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X 雪亮工程
Xueliang Project

出了新挑战。从综合来看，雪亮工程的现状一方面 等，所有的这些方向都为后续的视频结构化的实际
绝大部分还只是在视频监控基础数据上的调阅和 应用做前瞻，实现高效精准的视频结构化技术成
查看；另一方面是历史数据查看和检索需要投入大 为今后一段时间各个算法研究机构的努力方向。
量的人力，效率低下。 其次是视频结构化数据存储，检索和应用技
视频数据由数据特性及编解码格式决定了视 术，随着数据容量的快速增长，如何实现视频结构

频存储需要大量的设备，基本具备了数据量大、价 化数据的大容量、高效存储、高效检索以及快速实
值密度低的大数据特性。如何实现价值数据的提 现数据应用，为最终用户提供高效灵活的服务，都
取和轻量化存储，是2020雪亮工程建设在数据任 将成为今后各大视频监控企业面临的问题。最后是
务方面的方向之一，在实现这一业务过程中必须要 视频结构化数据应用大平台建设，随着视频结构
依靠新的解决方案与产品技术，所以这几年视频 化技术的日趋成熟，如何采集和管理这些巨量的视
结构化和视频图像信息库建设需求极大。 频结构化数据，如何面向公共安全部门提供快速、
视频结构化解决价值数据提问题，实现数据 高效、专业、个性化的服务也是摆在服务商与业主
低密度价值向高密度价值的转化，视频图像信息库 面前的难题。例如许多监控企业采用“云”和“大
可以解决价值数据的轻量化存储问题，实现价值 数据”框架模型做视频结构化技术的平台架构来
数据的分类和管理。雪亮工程主平台是连接各级 满足大数据量的数据存储、生命周期管理以及数
综治中心及横向行政部门的核心平台，在数据驱动 据的快速响应。
时代，雪亮工程主平台需要从数据层，特别是价值
数据层提供源源不断的动力，为各级分平台的智能 打造“最后一米”新防线，建设社区管理
化应用奠定基础。 新模式

当然，在之前几年雪亮工程建设中的视频结构 根据2020年雪亮工程综合应用的升级需求，
化还是存在一些问题。首先是视频结构化核心算 满足社区智能化、精细化管理需求，打造综合治理
法技术的突破。视频结构化技术与视频智能分析 “最后一米”新防线，并同步在全市层面推动构建
技术息息相关，但是当下视频智能分析技术受到各 “一个数据治理中心、N个应用平台”的信息化框
种应用环境的制约，以人脸识别为例，当下的人脸 架，建立风险隐患自防自救、互助互救、公援公救
识别多半是配合式、重复式应用场景，在这种应用 递进层次的全民安防处置模式，形成有关各方职责
场景下，人脸的识别率基本能达到实用要求，而在 明晰、信息协同、共建共治的社会治理模式。
无配合、多人脸、动态视频的场景下就很难达到实 以上海为例来看，近年来上海金山区主动对
用目标。为了解决这类问题，人脸识别的算法也从 接浙江省平湖市、嘉善县，建立了开展深化平安边
最初的模式识别进化到深度的神经元网络学习模 界联建工作，探索建立组织体系联合、工作制度联
式，使得人脸检测和识别的准确度大大地提高，但 建、警力支援联手、社会治安联防、矛盾纠纷联调、
是由此带来的负面效应也相当明显，首当其冲的就 道口检查联合等“十联”工作机制，提升边界综治
是运算复杂度的提升，需要耗费大量的计算资源， 水平。比如，廊下镇6个村与平湖市3个镇8个村隔
针对这一瓶颈很多监控企业推出了各种解决方案， 河相望。2013年以来，廊下镇结对金山区水务局，
如计算前端推移，后端借助GPU实现集群化计算 共同实施由两地两局四镇16个村共同参与的廊下

128 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年深圳会展中心)www.its-expo.com

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