由长春事件谈如何提升城市视频监控系统效率

2013年3月4日，吉林省长春市市区内一辆RAV4车辆被盗，车内有一名两个多月大的婴儿。公安接报后布置警力全城堵截，媒体也全方位介入，多家电台中止日常播出，转而关注此案，并呼吁嫌犯停车，保证孩子安全。3月5日晚间该案件告破，嫌犯周某向警方自首。据周某交代，他在偷车后发现有男婴哭闹，遂将孩子掐死，埋在路边雪中。

盗车地点距婴儿被埋地点不到40公里，也就一个多小时的路程，却历经近40个小时、动用上万警力的“全民搜索”。最终的结果却是嫌犯主动到公安机关自首，婴儿被不幸掐死抛尸雪中。有网友质疑，长春市斥资上亿元建设的“火眼金睛”——天网工程，在此次破案过程中成了“睁眼瞎”，莫非又是一宗“豆腐渣”工程？

据新华社2010年8月报道，“吉林省长春市‘天网工程’二期建设8月11日启动，由长春联通独家承建。二期建设3年完成，届时长春市将实现所有单位、所有路口监控探头全覆盖。目前，长春市监控探头数量已达到5.8万个，今年年底，监控探头要达到6万个。”

对这样一个“智慧”城市，一位长春市民表示怀疑，她说：“7点多在长春偷的车，8点多跑到公主岭了，被盗车是市民报警找到的，嫌犯是自首抓到的，而平时如果有车辆闯红灯都能监拍到，我想问下，1.4亿的天网工程是专门用来抓违章罚款的吗？ 好好反思吧，别让悲剧再次上演。”

全城数以万计的监控摄像头，车辆信息明确，理应很容易从视频中追踪到车辆动向，甚至是拍到驾驶者相对清晰的图像信息，但是为什么现实情况不是这样？为什么直到发现被遗弃的车辆的24小时，都没有发现明确的车辆行驶动向线索。这次深刻的教训给每一个从事城市监控系统建设的人敲响了警钟，值得我们好好反思，并从中汲取经验教训，弥补系统不足，使监控系统真正成为人民的保护神。

一、长春事件暴露出城市监控系统存在的问题

城市监控系统建设的初衷就是通过高清且无间断的视频技术，对序列图像自动分析，对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，能在异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息，有效协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象[1]。但从此次事件中，我们看到了长春市天网系统，甚至其他城市天网系统中的一些共性问题：

（一）监控探头部署不够合理，易存在监控盲点

在监控中，如果卡口设置的不合理，导致视频监控范围无法合理覆盖，我们认为这是存在监控盲点；另外一种情况，如果该范围已经被覆盖，但是由于设备配置缺乏分析和检索能力，也可以认为是一种监控盲点，因为这些视频数据对业务处理没有任何帮助[2-4]。例如长春事件中，如果重要卡口设置合理，而且具有一定处理和分析能力，那么在各个监控中心进行临时布控后就能及时发现跟踪车辆动态信息，这些信息时效性很强，如果当时没有发现，在以后的回放中，对突发事件的处理意义不大。

（二）对于海量视频信息的智能分析和检索能力较弱

对于动辄上千甚至上万个监控点的视频监控系统，若不借助智能化的监控平台，单凭人工根本无力管理和应用监控系统获取的海量视频信息资源，这样的系统也就丧失了应该拥有的事中报警能力[5]。但在传统的建设中，我们非常重视探头数量这个硬指标，而对视频数据的处理能力不够重视。在应用系统进行业务处理的时候，面对海量数据信息，依靠手工处理，会耗费大量的人力物力，而且效果甚微。以50路存储的720P（100万像素）视频格式录像信息为例，它每天产生大约1TB的数据，更无法想象一个城市每天产生的数据量，海量数据对于我们关注的热点事件来说存在大量冗余。只有与智能化技术相结合，通过将系统监控到的情况与系统管理方案作对比，才能自动地分析检测出存在的隐患并及时报警[6-7]。在长春事件中，如果系统具有海量视频的智能处理能力，就会在很短的时间内，识别和发现目标，并进行定位，或大大缩短刑事案件的侦破时间。

（三）各种因素制约导致严重的信息孤岛

监控系统功能的实现很大程度上依赖对大量视频数据进行时间和空间上的分析，局限于一点或者是很小区域的视频数据不能产生关联的、有价值的信息。但在监控系统中往往存在由于管理机制、系统兼容性、缺乏统一调度等因素产生的信息孤岛，这导致大量的视频信息是孤立的或者是离散存在的，无法全面记录和跟踪我们关心的事件，这个系统短板严重弱化了视频监控系统的建设目标。例如长春事件中，在犯罪嫌疑人盗车和掐死婴儿一个小时内，警方已经接到报案，而且他在从长春市区逃往至公主岭一个小时的途中最少也要经过两个卡口系统，但一小时之后，公主岭市公安卡口系统还没收到相关信息，使被盗汽车的踪迹未能被及时发现。在信息明确的情况下，导致这种情况的主要原因可能有两条，一是卡口系统未能通过网络及时接收到被搜索车辆信息和指令，导致嫌犯逃逸。二是在以视频监控、车牌识别等技术为依托的卡口系统因相对“孤立”，即使发现可疑车辆却无有效信息匹配，这样也会给嫌犯造成逃窜机会。

（四）缺乏契合业务的监控整合平台及应急联动机制

监控视频最初的出现，仅作为一种基础数据，提供两种基本功能，即实时监视和远程回放，并在此平台上拓展出一些特定的应用，例如道路监控、破案、打击罪犯等。随着安防监控的不断深入以及安防应用的不断普及，以前各个安防子系统独立的问题也逐步显现出来：一是各安防监控子系统相互独立，缺乏联动，发生紧急事件时，不能高效发挥预警联防的作用；二是各个安防监控系统独立管理，管理与维护效率低下，人力物力浪费明显。在长春事件中，如果有安防监控整合平台，警方在接到报案后，可以启动应急预案，给各个监控单位提供被盗车辆的特征数据（车辆信息、车牌号码等），各单位利用人工或者是智能监控技术及时布控，第一时间发现车辆的位置信息，这样能大大提高处理效率，避免悲剧的发生。

二、思考与建议

从上面问题分析中发现，只有在技术应用和业务机制两个方面对天网系统进行改进与提升，改变目前过于追求探头的数量和覆盖面的工作误区，积极应用先进的信息处理技术（如GIS、人脸识别、车牌识别、海量数据挖掘等），建立技术与业务的紧密联动，才可以在关键时刻提供强有力的技术与业务支持，发挥安防系统的最大作用。

（一）技术应用方面

1.完善GIS与视频监控系统的进一步融合

GIS技术作为空间信息处理与分析的有力工具，可从三个方面提升视频监控系统的性能。首先，在“监控探头部署，消除监控盲点”方面，可依托GIS系统进行全局分析，合理部署视频布控点，对于关键的卡口进行设备优化和升级，提高卡口的智能化处理程度。同时，依托GIS平台定期对视频覆盖情况进行评估分析，减少监控盲点。其次，在“空间可视化分析和展现方面”，可利用GIS本身强大的空间信息检索、空间数据分析以及空间数据表现功能，将监控系统位置信息与城市道路、卡口、危险源、人流集中地等数据叠加，通过二维，乃至三维的可视化手段将所有数据匹配起来，在详尽准确的视频数据基础上，为城市管理和应急指挥提供空间分析结果和可视化决策支持。最后，在“应对突发事件中的紧急预案与调度方面”，可通过GIS分析手段，从空间角度分析犯罪活动的分布、规律、特点，并把这些经验转换成具体的措施；在应对突发事件中，与视频运用相结合，在及时掌握现场情况的同时，提高接出警的响应速度，合理、高效地配置警力资源，迅速、有力地制止犯罪活动。

2. 提升视频监控系统智能化水平

智能化将是未来城市监控系统至关重要的核心业务，前端强调实时智能化分析，后端加强数据分析和检索能力，真正从海量视频中得到有价值的数据。目前可以应用的视频智能化技术主要包括：

智能存储：即只存储有价值的相关视频图像，实现重要图像信息的长期保存，并在中心建立数据库，存储每个录像的索引信息，如目标进入、离开、出现于警戒区域，目标奔跑、快速移动，人员聚集等，为智能检索、回放提供基础数据支撑。

智能检索：力求通过检索目标照片，方便地检索到该目标在监控区域内的所有活动的录像，或基于目标的特征（如着红色衣服的女子、黑色的小轿车）检索指定时间、活动范围内的录像资料，从而大大节省办案人员挖掘线索、办案取证的时间、人力、物力和财力，提高案件的侦破率和监控系统的应用效能[9]。图像信息与公安其他信息的交互、联动是城市监控报警联网系统建设的发展趋势。

智能分析：是视频智能化的核心技术，在城市监控系统有着非常重要的作用，主要包括人脸识别、车牌识别、行为分析等。通过智能分析技术可以将视频监控由被动向主动转变，让监控人员从繁琐的操作、海量的信息筛选中解脱出来，并帮助他们更高效、更精确地管理监控目标[10]。例如：应用视频智能分析技术可从视频图像中将影像中的人、车或特征物体的状态从背景中分离出来，加以辨认、分析和跟踪。也可预先设置目标穿越警戒线、进入、离开、出现、消失于预定区域，或者在预定区域内滞留、徘徊，以及目标被遗弃、取走、密度、运动、大幅画面变化等安全规则，而后比对所跟踪对象的行为模式与预设的安全规则，若发现违规之处，立刻通过网络发出报警信息显示在应用平台上，同时把信息记录在管理服务器上以供未来调阅、复核。这样可依据不同应用需求的安全策略，在潜在危险的征兆之初，即可侦测出危机并加以反应，可大大提高城市监控系统的预警能力。

在整体平台中，加强以上三项技术的整合应用，注重功能的分布式实现。对于监控的前端，要加强实时智能分析能力，比如，能够实现火灾预警、人群聚集、人脸识别、车牌识别的功能，存在触发异常条件的情况发生时，第一时间启动应急预案或者相应的处理程序，保证应急事件处理的实时性。对于后端平台，我们既要根据需要，保存完整的数据信息，同时还需要具有一定的数据分析和检索能力，比如视频浓缩、视频自动检索等，实现从数据中挖掘信息和线索的目标。

（二）业务机制方面

1.整合现有视频监控资源，实现资源共享互通和集约化管理

要解决视频监控中目前存在的问题，首先要解决视频资源的整合问题。目前在平安城市的建设中，由于建设周期和建设部门的不同，各种视频资源没有统一的规范和标准，致使出现视频监控中的信息孤岛问题，难以发挥城市视频集群的合力，造成重复建设资源的浪费。我们应该从现有系统的控制中心入手，实现两个统一，即底层视频数据格式的统一和网络通信协议的统一，真正实现数据的共享互联，以便于下一步的集约化管理和统一调度。

2.建立全局化业务管理平台，实现应急条件下统一调度和管理

在实现数据资源的集约化管理后，就需要进行业务逻辑的整合，打破原有系统地域、部门甚至应用功能上的壁垒，根据不同部门的业务逻辑，设定合理的管理权限和资源配置，让各管理部门专注于自身业务，同时在应急情况下，可以进行临时权限分配或者全局管理，实现授权节点对各级节点的数据和业务逻辑的访问和调度，真正达到全局化管理的目标。

3.在整体视频监控平台上构建一套基于工作流程的应急业务处理平台

监控系统一项重要的功能就是满足应急事件处置的工作需要，在应急处理中，需要进行各种人力、设备和资源的统一调度管理，如果这些工作依赖于人工，容易出现遗漏或者效率低下的情况，我们可以建立应急业务处理平台，完善应急预案机制，以标准化的工作流程来指导突发事件处理，同时对这个工作流程进行逐步完善，保证应急处置工作的标准化、规范化和高效化。

三、总结与展望

城市监控系统是城市安全的生命线，自2005年全国首批报警监控试点的城市监控系统建设以来，我国城市监控系统建设步伐已经进入到平稳阶段，目前城市监控系统已经进入到联网监控和业务融合的时代[11]。

但从长春案例来看，目前的城市监控系统建设仍然处于“过于追求探头的数量和覆盖面，与业务结合不紧密，未能形成成熟的业务模式，在关键时刻不能提供最强有力的技术支持”的阶段，急需从先进的技术应用与有效的业务机制两个方面予以提升和整合。

所以，未来的城市监控系统首先应该在时空布局上能够做到全天候、全覆盖；其次在管理上做到“三个到位”：职责分工到位、制度建立到位、责任落实到位；且在业务上实现资源共享，统一调度与管理，做到“事前预判、事中报警、事后取证”；还要加强GIS以及智能化技术的应用，特别是车牌识别、人像识别、数据及流量统计、图像分析、智能化检索与查询等技术的应用，提高监控系统的性能和效率，为城市安全和应急工作提供技术支持和保障。

参考文献：

[1]汤志伟，吴晶.城市报警监控系统的发展现状及趋势[J].技术应用， 2011， 30-32.

[2]黄樟兴，黄科鸣.城市管理远程监控研究文献综述[J].大众科技， 2012，14（154）： 264-267.

[3]蒲豫园.城市轨道交通数字视频监控系统的发展前景[J].铁道通信信号，2006，42（4）： 57-58.

[4]郑岚，马绪鹏，马韵洁.城市交通视频监控模型研究[J].科技信息，488-489.

[5]孔云峰.地理视频数据模型设计及网络视频GIS实现[J].武汉大学学报（信息科学版）， 2010，35（2）：133-137.

[6]郑泳冰.基层公安机关城市监控系统建设存在的问题及解决途径[J].公安研究，2008， （3）：31-34.

[7]宗文杰，余青松，张敏，等.基于GIS的视频监控系统研究[J].计算机工程与设计，2011， 32（2）：745-748.

[8]许田犬.视频定位技术在城市公共安全视频监控系统中的应用[J].遥感学报，2007， 17（6）：53-57.

[9]林夏，陈义华.基于GIS与Android的移动视频技术研究[J].多媒体技术及其应用，2012， 8（1）：159-162.

[10]周辉，叶桦，仰燕兰.基于WebGIS与车载移动视频的智能车辆监控系统[J].东南大学学报（自然科学版）， 2010，40（1）：192-197.

[11]李晖.探讨国内视频监控系统的调整方案[J].科技信息，2010，（25）：55-60.