張春成

摘要：在大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)已經(jīng)融入到了人們的生活工作當(dāng)中。隨著視頻從模擬到數(shù)字化的轉(zhuǎn)變，同時人們也對視頻質(zhì)量的清晰度、流暢度、實時度的要求越來越高，視頻壓縮技術(shù)成為解決此問題的一個重要環(huán)節(jié)。數(shù)字化的視頻信息數(shù)據(jù)量巨大，且會占用極大的存儲空間和信道帶寬，制約視頻通信行業(yè)的擴展。在帶寬受限的信道中，采用壓縮編碼技術(shù)減少傳輸數(shù)據(jù)量，是提高通信速度的重要手段。該文結(jié)合當(dāng)前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域和計算機領(lǐng)域的技術(shù)，介紹了黔龍圖視“零”損耗、高壓縮技術(shù)在某市經(jīng)開區(qū)政府治理綜合應(yīng)急指揮平臺的應(yīng)用及優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：綜合平臺；視頻壓縮；編碼標(biāo)準(zhǔn)；視頻匯聚；視頻分析

中圖分類號：TP393 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）04-0220-03

1 概述

為認(rèn)真貫徹落實中央、省、市關(guān)于運用大數(shù)據(jù)提升政治治理能力的要求，在“守底線、走新路，加快某市發(fā)展升級版”中切實解決好城市安全、城市建設(shè)及管理、社會管理和服務(wù)等方面的短板和瓶頸，大力推進大數(shù)據(jù)共享、開放與運用，充分挖掘大數(shù)據(jù)的社會價值，由黔龍圖視實施的塊數(shù)據(jù)政府治理綜合應(yīng)急指揮平臺開發(fā)與應(yīng)用示范項目，融合大數(shù)據(jù)分析、視頻分析、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)構(gòu)建政府綜合應(yīng)急指揮平臺，把政府公共安全的痛點和難點集中到平臺來處理，實現(xiàn)全區(qū)多部門、多單位應(yīng)急處置資源融合，建立全區(qū)日常運行監(jiān)控體系和突發(fā)事件處置期間的應(yīng)急指揮聯(lián)動體系。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

2.1 總體布局

本項研究應(yīng)用以實現(xiàn)應(yīng)急指揮和管理的高效聯(lián)動和網(wǎng)絡(luò)化，升級突發(fā)公共事件的監(jiān)測、預(yù)警、處置技術(shù)和手段，提升政府應(yīng)急指揮和管理能力為目的，以“零”損耗高壓縮視頻編碼技術(shù)為核心，融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，研發(fā)政府綜合應(yīng)急指揮平臺，實現(xiàn)全區(qū)多部門、多單位應(yīng)急處置資源融合，建立政府日常運行監(jiān)控體系和突發(fā)事件處置期間的應(yīng)急指揮聯(lián)動體系。平臺基于“一張城市大數(shù)據(jù)分析表”實現(xiàn)城市風(fēng)險隱患日常監(jiān)測監(jiān)控，基于“一張城市監(jiān)控圖”實現(xiàn)對突發(fā)事件處置全過程的跟蹤、指揮和決策分析，提高政府應(yīng)對突發(fā)事件的監(jiān)測監(jiān)控、預(yù)測預(yù)警、信息報告、輔助決策、調(diào)度指揮和總結(jié)評估的技術(shù)支撐能力，打造全國先進的城市管理體系和應(yīng)對突發(fā)事件指揮調(diào)度體系。

2.2 平臺概述

本項研究的核心任務(wù)主要實現(xiàn)四個定位：

監(jiān)測預(yù)警中心：實現(xiàn)覆蓋全區(qū)的智能化監(jiān)控、監(jiān)測系統(tǒng)，快速、準(zhǔn)確獲取預(yù)警信息，實現(xiàn)預(yù)警核實、處置、回饋、評估全過程管理。

綜合應(yīng)急指揮中心：實現(xiàn)覆蓋全區(qū)各類突發(fā)公共事件處置的聯(lián)合指揮平臺，實現(xiàn)跨專業(yè)聯(lián)合指揮調(diào)度。

公安指揮中心：實現(xiàn)銜接市110等報警信息接口，接處警扁平化指揮；建立多警鐘聯(lián)合指揮體系，實現(xiàn)社會治安事件聯(lián)合作戰(zhàn)指揮。

大數(shù)據(jù)中心：實現(xiàn)整合全區(qū)應(yīng)急相關(guān)資源，建立應(yīng)急大數(shù)據(jù)中心，為輔助決策、統(tǒng)計分析、趨勢預(yù)測提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

2.3 五項關(guān)鍵技術(shù)概述

2.3.1 “零”損耗、高壓縮彩色文檔技術(shù)

ZCC“零”損耗壓縮可檢索彩色文檔技術(shù)基于小波理論為指導(dǎo)的一種壓縮技術(shù)。在圖像壓縮處理中，采用小波變化的圖像分級、分形彩色圖像壓縮編碼算法。將待壓縮圖像按頻率高低分成若干子圖像，分別采用不同的壓縮算法，再采用嵌入式編碼方式；按不同的組合，得到了多種圖像壓縮比和解碼質(zhì)量相近的編碼方式。

獨特優(yōu)勢：

? ZCC技術(shù)、確保圖像獲得高倍壓縮的同時，不予損失圖像質(zhì)量為代價，從而確保壓縮和圖像質(zhì)量達到和諧統(tǒng)一。極大提高大容量彩色文件在網(wǎng)絡(luò)窄帶環(huán)境下的遠程傳輸、查詢、瀏覽速度、提高利用效率。

? ZCC技術(shù)的應(yīng)用，極大節(jié)約存儲空間，減少網(wǎng)絡(luò)帶寬，提高網(wǎng)絡(luò)傳輸速度，節(jié)約硬件投入，提高系統(tǒng)整體性能給企業(yè)帶來顯著經(jīng)濟效益。

? ZCC解壓縮技術(shù)通過獨特算法，使讀取壓縮后的文件占用內(nèi)存很小，占用顯存也很小，做到快速瀏覽和查看。

2.3.2 ZCV“零”損耗、高壓縮視頻編碼技術(shù)

ZCV技術(shù)（無損耗壓縮視頻編碼技術(shù)）基于離散小波變換和可以同時實現(xiàn)多種伸縮性的編解碼，實現(xiàn)動態(tài)適應(yīng)各種視頻流的高質(zhì)量高倍率壓縮轉(zhuǎn)化。使其滿足網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)耐瑫r節(jié)省存儲空間。視頻在數(shù)據(jù)傳輸和碼流效率上較之前的編碼算法，將提高80%。針對網(wǎng)絡(luò)傳輸流媒體的分辨率越來越大，對于帶寬要求也越來越高的情況，可提供類似質(zhì)量下更小的碼率。

ZCC獨特優(yōu)勢：（以60分鐘1080P@25FPS視頻為例）

2.3.3 信息數(shù)據(jù)利用處理技術(shù)

基于ZCC文檔處理技術(shù)和ZCV視頻編碼技術(shù)，海量圖文檢索技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行識別和檢索，通過ZCV智能高清攝像頭實時捕捉水、電、氣、公安、消防……等部門的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)碎片化、結(jié)構(gòu)化，傳到云平臺進行智能分析、比對、預(yù)判后，快速傳送到綜合應(yīng)急平臺智能生成預(yù)警信息，同步推送至上述各部門和相關(guān)執(zhí)法人員的手持終端APP，同時將信息反饋回綜合應(yīng)急指揮平臺，從而形成有效的監(jiān)控循環(huán)，使數(shù)據(jù)在調(diào)度、使用、檢索方面將達到最優(yōu)化。

2.3.4 信息數(shù)據(jù)安全利用加密技術(shù)

ZCC的多種安全措施保障了文件的安全性、合法性、原始性、有效性；做到了防抵賴、防篡改、可追溯等措施相結(jié)合。

2.3.5 深度學(xué)習(xí)人臉識別技術(shù)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于人臉識別，建立基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含三個模塊：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、深度學(xué)習(xí)模塊和識別模塊。

人臉識別主要有兩個過程，一個是訓(xùn)練過程，一個是測試過程。首先需要訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，將得到的模型參數(shù)應(yīng)用于測試樣本。圖像預(yù)處理模塊主要是得到尺寸歸一化的圖片和關(guān)鍵矩形區(qū)域。深度學(xué)習(xí)模塊主要是由基礎(chǔ)模塊層疊的，基礎(chǔ)模塊的個數(shù)根據(jù)實驗效果靈活選取，可以取1個，2個或3個等等。識別模塊是由Softmax回歸模型組成的，Softmax回歸模型的分類單元數(shù)目需要根據(jù)實際的問題來確定，如果要分為5類，輸出應(yīng)該是5個單元等等。具體的人臉識別過程如下：

（1） 圖片預(yù)處理。為提高分類精度，需要對圖片進行預(yù)處理。首先得到尺寸歸一化的圖片和臉部關(guān)鍵矩形區(qū)域，然后分別用PCA進行降維，得到降維后的兩組數(shù)據(jù)，兩組數(shù)據(jù)先通過非線性映射再并排輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

（2） 構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。根據(jù)輸入向量的維數(shù)，確定網(wǎng)絡(luò)輸入層、神經(jīng)元的個數(shù)n；根據(jù)需要分為幾類，確定Softmax回歸模型的分類單元數(shù)量；最后人為確定由哪種模型作為基礎(chǔ)模塊，要層疊幾個基礎(chǔ)模塊，每層的神經(jīng)元數(shù)量等等（盡管選取的可能不是最優(yōu)，但是通過多選取幾次，比較他們的識別率，找到最優(yōu)的一個網(wǎng)絡(luò)模型）。

（3 ）訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由J個基礎(chǔ)模塊層疊的。首先訓(xùn)練樣本作為第一個基礎(chǔ)模塊的輸入，訓(xùn)練第一個基礎(chǔ)模塊，得到模型參數(shù)ey隱藏層神經(jīng)元hl；將h1作為第二個基礎(chǔ)模塊的輸入，訓(xùn)練第二個基礎(chǔ)模塊，得到模型參數(shù)B2，隱藏層神經(jīng)元h2；將h2作為第三個基礎(chǔ)模塊的輸入，訓(xùn)練第三個基礎(chǔ)模塊，得到模型參數(shù)e3，隱藏層神經(jīng)元h3；將h3作為Softmax回歸模型的輸入，利用訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽訓(xùn)練出Softmax分類器的模型參數(shù)B4 0。

（4） 精調(diào)網(wǎng)絡(luò)：作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始值，計算整個網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù)，然后通過反復(fù)使用反向傳播算法逐層調(diào)整權(quán)值，直到調(diào)到最優(yōu)，隨后PCA也納入到整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，對PCA中的權(quán)值也進行微調(diào)。

（5） 將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型用于測試樣本，記錄識別率。

3 關(guān)鍵技術(shù)的測試論證

3.1 ZCC “零”損耗、高壓縮彩色文檔技術(shù)測試

3.1.1 JPG格式圖片壓縮測試

3.1.2 TIFF格式圖片壓縮測試

3.1.3 測試結(jié)論

結(jié)論：TIF格式的圖片經(jīng)過ZCC技術(shù)壓縮，壓縮比例超過1000倍，JPG格式的圖片經(jīng)過壓縮，壓縮比例可以超過100倍。

3.2 ZCV“零”損耗、高壓縮視頻編碼技術(shù)測試

3.2.1 測試網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

3.2.2 測試環(huán)境

攝像機網(wǎng)絡(luò)設(shè)置：

攝像機IP地址：52.4.1.222 用戶名：admin 密碼：admin12345

攝像機存儲位置：

52.4.1.138服務(wù)器E：＼0001

壓縮編碼器網(wǎng)絡(luò)設(shè)置：

IP地址：52.4.1.76 用戶名：admin 密碼：9999

壓縮編碼器存儲位置：

52.4.1.138服務(wù)器E：＼0002

測試時間：

攝像機存儲時間自2017/2/3 14：10分始至2017/2/10 11：59分終

編碼器存儲時間自2017/2/3 14：10分始至2017/2/10 11：59分終

共計存儲時間6天21小時49分

3.2.3 測試詳細結(jié)果

.2.4 測試結(jié)論

視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過壓縮以后，原始視頻數(shù)據(jù)總量為277GB，壓縮后的數(shù)據(jù)總量約為33.4GB，為原始數(shù)據(jù)的12%，壓縮了約88%，達到預(yù)期效果。

10GE光網(wǎng)壓縮前傳輸1080P視頻大約3000路，壓縮后能傳輸12500路。

通過視頻壓縮技術(shù)，某市的公安局能實現(xiàn)單根10GE光纖進行全區(qū)視頻實時匯聚，實現(xiàn)實時情況中心可視化。

3.3 信息數(shù)據(jù)利用處理技術(shù)

經(jīng)過平臺的實戰(zhàn)測試，得出結(jié)論：視頻推送的事件、供電等公共設(shè)施維護問題，都能及時匯總到管理平臺，形成有效的監(jiān)控循環(huán)，使數(shù)據(jù)在調(diào)度、使用、檢索方面達到最優(yōu)化。達到平臺設(shè)計的預(yù)期效果。

3.4 信息數(shù)據(jù)安全利用加密技術(shù)

結(jié)論：ZCC文件加密技術(shù)，符合實際使用要求，而且ZCC格式文件拒絕修改，非常適合文件的存檔。

3.5 智能技術(shù)

采用“零”損耗壓縮技術(shù)將高清視頻流壓縮后送至人臉識別后臺，解決了市面上由于視頻網(wǎng)絡(luò)帶寬導(dǎo)致的無法正常工作的問題。

智慧城市、平安城市大規(guī)模智能識別時代，無論前端到后臺是圖片流模式，還是視頻流模式，通過黔龍壓縮技術(shù)再到黔龍智能識別平臺，大幅度解決了網(wǎng)絡(luò)帶寬限制問題。

便捷的接口對接：可對接公安現(xiàn)有信息系統(tǒng)，形成統(tǒng)一指揮調(diào)度及中心控制分發(fā)業(yè)務(wù)的工作流程。

精確的人臉比對：千萬級二代證底庫照片，對成年人生活照片的比對，首位命中率可達到90%，前30位命中率可達到99%。

貼近實戰(zhàn)的算法優(yōu)化：通過算法的優(yōu)化，對比照片不再有正面直視配合好光照的限制，具備真實場景下的可用性。

4 結(jié)束語

本項研究結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，智能視頻分析技術(shù)，是典型的信息技術(shù)產(chǎn)品，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展導(dǎo)向。

（1） 以前端視頻采集和智能分析平臺為抓手，構(gòu)建區(qū)域應(yīng)急監(jiān)測預(yù)警體系

采用ZCV實時視頻壓縮、傳輸、智能分析等核心技術(shù)，進行全區(qū)無死角布控，即時發(fā)現(xiàn)影響城市公共安全、社會治安、安全生產(chǎn) 、城市綜治、自然災(zāi)害和生態(tài)環(huán)境的行為，實現(xiàn)實時監(jiān)控監(jiān)測預(yù)警。

（2） 以事件模型驅(qū)動應(yīng)急指揮，提升應(yīng)急指揮智能化水平

建立先進的事件驅(qū)動模型，以事件信息觸發(fā)應(yīng)急指揮流

程，以規(guī)則引擎指導(dǎo)突發(fā)事件處置工作，為突發(fā)事件處置建立以規(guī)則驅(qū)動的事件管理引擎，結(jié)合多媒體融合技術(shù)，提升指揮調(diào)度智能化、自動化水平。

（3） 圍繞“一張圖”和“一張表”打造日常應(yīng)急管理和突發(fā)事件應(yīng)急指揮信息平臺

基于“一張城市監(jiān)控圖”，整合應(yīng)急相關(guān)資源，基于事件驅(qū)動模型，實現(xiàn)智能化、可視化指揮調(diào)度和決策分析。基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時采集城市關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)信息，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)形成城市運行狀態(tài)信息“一張大數(shù)據(jù)分析表”，及時監(jiān)測分析城市風(fēng)險隱患，動態(tài)監(jiān)測城市“生命線”運行狀態(tài)。

（4） 甄別區(qū)域特色，實現(xiàn)區(qū)域差異化應(yīng)急管理

以智慧應(yīng)急平臺建設(shè)為牽引，根據(jù)不同區(qū)域特點建立差異化的應(yīng)急管理工作重點。在城市居民居住密集區(qū)，重點做好治安管理、社區(qū)安全等保障體系；在生產(chǎn)企業(yè)密集區(qū)域，重點做好安全生產(chǎn)監(jiān)管體系；在商業(yè)密集區(qū)重點做好突發(fā)群體事件管控體系，做好違法犯罪行為處置，能夠切實解決當(dāng)前當(dāng)?shù)氐膽?yīng)急指揮和管理痛點，對經(jīng)濟社會發(fā)展，人民安全樂業(yè)，資源的合理配置利用具有積極意義。黔龍圖視的核心關(guān)鍵技術(shù)，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的編碼標(biāo)準(zhǔn)，具有較高的保密性及安全性， 打破了國際組織和大公司在該領(lǐng)域的壟斷地位，具有極高的商用價值與意義。

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