近兩年層出不窮的“大”概念，諸如“大集成”、“大融合”、“大安防”、“大數(shù)據(jù)”等等，讓人眼花繚亂、目不暇接，這也讓安防工程師們都有些頭大。

不過靜下心來細細思量，尋找各種概念背后的根源，不難發(fā)現(xiàn)似乎都與“聯(lián)網”有關，我們也稱之為“大聯(lián)網”。

實際上“大聯(lián)網”概念最初來源于平安城市項目。經過前幾輪的鋪墊，全國主要城市的視頻安防基礎設施建設任務已經基本完成。隨著視頻圖像系統(tǒng)聯(lián)網國家標準的逐步完善，以及《全國公安機關視頻圖像信息整合與共享工作任務書》(以下簡稱《任務書》)的發(fā)布，新一輪的圖像聯(lián)網系統(tǒng)整合工作正在鋪開，完成后將實現(xiàn)全國公安機關視頻圖像聯(lián)網調度和資源共享，進一步提高我國社會治安防控水平。“大聯(lián)網”最初表示的是聯(lián)網的設備規(guī)模、種類和地理范圍。但隨著不斷涌現(xiàn)的新業(yè)務和新應用，它的內涵也在不斷地豐富和延伸，同時它的影響力也將注定不僅僅局限于公安行業(yè)。

從視頻監(jiān)控技術的發(fā)展來看“大聯(lián)網”

我們通常將視頻監(jiān)控技術的發(fā)展劃分為模擬、數(shù)字、網絡、高清智能等階段，也就是我們常說的“數(shù)字化、網絡化、高清智能化”。但實際上，安防監(jiān)控的網絡化進程到今天也遠未停止，我們現(xiàn)在所講的“高清、智能”，實際上只是網絡化的其中一種表現(xiàn)形式。而今天，視頻監(jiān)控技術網絡化的最新表現(xiàn)形式，就是“大聯(lián)網”。

回顧網絡化的初期，聯(lián)網僅是一種傳輸手段。通過網絡，將地理位置分散的分布式編碼/存儲設備(DVR)與監(jiān)控中心聯(lián)系在一起，解決了如何將分散的用戶與信息(視頻、錄像)聯(lián) 系起來的問題。這時視頻監(jiān)控網絡所起的作用，好比視覺神經的延伸，極大拓展了我們的視覺范圍。

隨著網絡攝像機為代表的高清視頻監(jiān)控產品登上歷史舞臺，主流的監(jiān)控視頻分辨率從標清跨越到高清，視頻監(jiān)控網絡中傳輸和存儲的數(shù)據(jù)量呈幾何級增長，直接推動視頻監(jiān)控網絡的規(guī)模和范圍逐步擴大，這一過程也直接或間接地推動了安防系統(tǒng)之間的融合。從而奠定了視頻監(jiān)控系統(tǒng)在安防系統(tǒng)中的核心地位，形成以視頻監(jiān)控為中心的安防系統(tǒng)集成模式。

借助于視頻監(jiān)控網絡，報警、門禁、對講、出入口控制等等傳統(tǒng)安防系統(tǒng)與視頻監(jiān)控系統(tǒng)結合為一個整體，促成諸多新型應用的誕生。這時視頻監(jiān)控網絡的作用猶如神經系統(tǒng)，拓展了我們的視覺、聽覺、觸覺等等綜合感知手段，并且能夠完成一些簡單的聯(lián)動控制和管理。

目前，智能視頻分析應用日漸成熟，通過與高清視頻監(jiān)控的緊密結合，極大提高了分析的精度和準確度，這使得視頻監(jiān)控系統(tǒng)具備了初步的自主思維能力。當這樣的思維能力與視頻監(jiān)控網絡所具備的各種感知手段相遇，便產生了諸多奇妙的化學反應—各種層出不窮的新應用。這些新應用的一個共同特點，就是能讓人的大腦從繁重的初級處理任務(看視頻)中解脫出來，讓系統(tǒng)運行更加智能和高效。這時視頻監(jiān)控網絡的作用，已經不僅是對我們感知手 段的拓展，而是具備認知和思維能力的“大腦”(至少是在朝著這個方向努力)。

如今，視頻監(jiān)控的各種應用已經離不開聯(lián)網，甚至應用的成效直接取決于聯(lián)網的廣度與深度。所謂廣度，就是指聯(lián)網的地理范圍、聯(lián)網設備的數(shù)量和種類，這是聯(lián)網的量變；而深度則是 指，聯(lián)網系統(tǒng)中應用的豐富程度、視頻監(jiān)控應用與業(yè)務應用之間結合的緊密程度，這是聯(lián)網的質變。量變引起質變，反過來講，質的變化也要依賴于量的積累。

因此，對于“大聯(lián)網”而言，真正意義不在于聯(lián)網本身，也不在于其規(guī)模和范圍，而在于大聯(lián)網所承載的深度應用。

“大聯(lián)網”的深度應用—智能可視化管理iVM

《任務書》中明確：“努力建立和完善視頻圖像信息深度應用機制，推動跨區(qū)域、跨 部門、跨警種的視頻監(jiān)控系統(tǒng)有效整合和視頻圖像信息共享，進一步加強公安機關視頻圖像信息資源的綜合開發(fā)利用，拓展和深化視頻圖像信息在公安業(yè)務的應用，積極探索警務工作新機制，不斷提升公安機關核心戰(zhàn)斗力，為深入推進公安機關科技強警工作，預防打擊違法犯罪、維護社會穩(wěn)定提供有力的科技支撐。”這為“大聯(lián)網”寫下了深刻注腳，從中我們可以清晰地看到，大聯(lián)網的真正目標還是在于“建立和完善視頻圖像信息深度應用機制”，“拓展和深化業(yè)務應用”。這一思想不但對公安部門的視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設具有指導作用，對于視頻監(jiān)控在其它行業(yè)的深度應用也同樣具有指導意義。

這說明視頻監(jiān)控的基本發(fā)展趨勢就是讓其參與到用戶的業(yè)務中，從“幕后 ”(安全防范)走 到“臺前”(業(yè)務管理)，緊緊圍繞“安全”和“業(yè)務”兩類需求，對以視頻為主的各種信息 進行深度挖掘，形成有效的可視化業(yè)務情報來對業(yè)務決策進行支撐。歸納起來就是—基于智能可視化的手段，實現(xiàn)視頻監(jiān)控的深度應用“智能可視化管理”(iVM)

從本質上講，視頻監(jiān)控系統(tǒng)是一種被動式的安防手段，但伴隨著網絡化的推進，人們逐漸意識到，借助于網絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)，輔以適當?shù)膽?如視頻智能分析)，可以變被動為主動，實現(xiàn)主動安防。另外，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在滿足安防需求的同時，也能參與到用戶的業(yè)務中，成為一種管理業(yè)務的輔助手段。例如，商場的安防監(jiān)控攝像頭經過適當?shù)母脑?，可用來統(tǒng)計客 流量，為用戶提供業(yè)務決策所需的信息。商場攝像頭每天記錄下的視頻就是一種非結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在以運動圖像的形式被人腦所接收和理解之前毫無意義，也不能對商場 的 業(yè) 務形成支撐。如果我們采用人流量統(tǒng)計分析算法對這些數(shù)據(jù)加以處理，得到進出商場的人數(shù)，這就完成了從非結構化數(shù)據(jù)(視頻)到結構化信息(人數(shù))的轉換；如果我們開發(fā)出某種應用(App)在這些結構化信息上加入時間和空間的屬性，形成諸如每天營業(yè)時間各出入口的 人流量曲線，并與營業(yè)額、節(jié)假日安排、促銷活動等信息進一步交叉比對，找出其中的關聯(lián)和規(guī)律甚至做出某種形式的預測，這就進一步完成了從“信息”到“情報”的轉換。商場的 管理者基于這些“情報”就能為做出相應的決策。這就是說，只有“情報”才能真正對業(yè)務形成支撐。

因此，要使視頻監(jiān)控從被動安防跨越到主動安防乃至業(yè)務管理的手段，必須具備能夠將非結構化“數(shù)據(jù)”轉換為結構化“信息”再進一步轉化為“情報”的能力。這構成iVM的基本業(yè)務框架。

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)只能完成數(shù)據(jù)(視頻)的采集、傳輸和存儲，不能完成信息和情報的轉換(這一過程是通過人腦來完成的)，無法直接對業(yè)務形成支撐。從這個業(yè)務框架中可以看到，在“大聯(lián)網”時代，具備iVM能力的視頻監(jiān)控系統(tǒng)應該包含數(shù)據(jù)、信息、情報和業(yè)務四個層次。其中數(shù)據(jù)層就是視頻監(jiān)控基礎設施，主要負責視頻數(shù)據(jù)的采集、編碼、傳輸、存儲、控制、顯示以及管理等功能。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)僅包含這一層。

信息層包含各種視頻服務，主要負責信息的挖掘、過濾、組裝等功能。

最典型的視頻服務，就是視頻智能分析(VCA)，它的主要作用就是將視頻數(shù)據(jù)中隱藏的信息轉化為語義級信息，并以結構化的方式提供給其它服務或上層應用。

情報層包含各種視頻應用，主要負責對信息進行進一步加工處理以及展現(xiàn)。情報層面向業(yè)務，其中的視頻應用緊密圍繞業(yè)務需求服務于用戶業(yè)務。

業(yè)務層包含各種業(yè)務應用，或者可以是業(yè)務本身。在不同的行業(yè)中，其業(yè)務應用也會千差萬別。在iVM的業(yè)務框架中，越接近業(yè)務，其個性化的行業(yè)特征就越明顯。因此iVM的概念自誕生之初就被賦予了鮮明的行業(yè)特色，而這恰是“深度應用”的靈魂。

從這個框架中可以看到，“大聯(lián)網”重點關注的是數(shù)據(jù)層，即視頻監(jiān)控基礎設施的建設，如果缺少這個基礎，其承載的深度應用就無異于空中樓閣；但如果“大聯(lián)網”缺少iV M作為上層建筑，那只能形同爛尾，徒有框架而無實質。

“大聯(lián)網”和“大數(shù)據(jù)”

讓我們用一種特殊的視角再次回顧視頻監(jiān)控技術的發(fā)展階段，可以得到這樣一個關系式：MBGBTBPB。許多安防工程師看到它都會會心一笑。

因為，數(shù)年前我們還在用MB和GB為單位來計算視頻存儲容量，但如今我們已經開始頻繁地用到TB乃至PB為單位了。而可以預見的是，在不久的將來，EB(1EB=1024PB)可能也會出現(xiàn)在我們的各種概算表中。

“大聯(lián)網”給我們出了一個難題—如何用好如此龐大的數(shù)據(jù)量？能不能解決好這個問題，關系到深度應用是否能夠實現(xiàn)。具體來說，就是數(shù)據(jù)量本身不是問題，問題是用什么樣的方法來從海量數(shù)據(jù)中高效地挖掘有用的信息并對業(yè)務形成有效支撐。在維克托·邁爾—舍恩伯格所著的《大數(shù)據(jù)時代》一書中提出了大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念上的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。這三大理念，恰好對應iVM 業(yè)務框架的三個層次。

首先，在數(shù)據(jù)層要全體不要抽樣。一方面，要求數(shù)據(jù)來源盡可能全面，包含盡可能多的攝像頭，這就需要通過大聯(lián)網來擴大接入的終端數(shù)量以及共享的范圍，并倚仗云存儲系統(tǒng)的海量容量和高效的數(shù)據(jù)吞吐能力。另一方面，數(shù)據(jù)層要具備足夠的信息密度，例如視頻監(jiān)控走向高清化，從1.0MP(Mega Pixel，百萬像素)到2.0MP再到4K，實際上就是在追求單一攝像頭的信息密度不斷提升，從而提供更多、更豐富的細節(jié)。在傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控應用模式下，通過監(jiān)控中心內有限的人手去盯少量的監(jiān)控圖像，這樣的抽樣不可能實現(xiàn)深度應用。

其次，在信息層要效率不要絕對精確。數(shù)據(jù)是7×24小時不間斷產生的，所有的信息挖掘必須實時完成，在一些規(guī)?；膽弥?如城市級的視頻監(jiān)控系統(tǒng))，輔以云計算平臺的海量數(shù)據(jù)處理能力，能夠為智能視頻分析(VCA)的處理效率提供堅實的保障。需要注意的是，在信息層并不追求絕對精確。一定程度上的漏識別、誤識別是允許的，也是提高處理效率的必須。在商場的人數(shù)統(tǒng)計中，存在5%甚至以上的誤差，并不會對最后的業(yè)務決策產生多大的影響。

最后，在情報層要相關不要因果。我們只需要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。在做出業(yè)務決策時，決策者更加希望能夠預知未來。商場只需知道客流量和時間、空間之間的關聯(lián)，而不需要知道因果。通過它們的關聯(lián)關系，能幫助商場知道下一次客流高峰會在什么時間、什么地點到來就足夠了。

由此可見，運用好“大數(shù)據(jù)”的理念是實現(xiàn)iVM的關鍵。

結束語

隨著視頻監(jiān)控走入各行各業(yè)，基于視頻的應用在向著行業(yè)縱深發(fā)展。以業(yè)務應用為核心的iVM為這一趨勢勾畫了藍圖。

在大聯(lián)網時代，視頻監(jiān)控技術的高清化、智能化、標準化以及行業(yè)化并非孤立事件，視頻監(jiān)控與大數(shù)據(jù)、云計算的聯(lián)姻也絕非偶然，它們的出現(xiàn)和發(fā)展，使得iVM已經不僅僅是一種概念，其內涵也逐漸豐滿。同時我們從中可以看到視頻監(jiān)控技術在未來發(fā)展的走向。其中唯一的不確定性在于行業(yè)需求的多樣性。然而這樣的不確定性，也為iVM的行業(yè)化提供了更大的發(fā)揮空間。因此，在大聯(lián)網時代，誰能夠掌握行業(yè)的差異化需求，誰就掌握了通向安 防行業(yè)未來的金鑰匙。