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長春嬰兒隨車被盜引發(fā)視頻大數(shù)據(jù)挖掘意義分析
2013年03月05日 11:53:03來源:中國安防展覽網(wǎng)點擊量:7528
導(dǎo)讀2013年新春伊始的3月4日,在北國長春就發(fā)生了一件令人揪心的案件:一輛白色RAV4私家車主將2個月大的嬰兒在車上到房內(nèi)開暖氣,轉(zhuǎn)身出來就發(fā)現(xiàn)車和嬰兒都不見了。到現(xiàn)在時間已經(jīng)過去了26小時,新消息是車輛已經(jīng)被找到,但是竊賊和嬰兒還是沒有下落。
  2013年新春伊始的3月4日,在北國長春就發(fā)生了一件令人揪心的案件:一輛白色RAV4私家車主將2個月大的嬰兒在車上到房內(nèi)開暖氣,轉(zhuǎn)身出來就發(fā)現(xiàn)車和嬰兒都不見了。到現(xiàn)在時間已經(jīng)過去了26小時,新消息是車輛已經(jīng)被找到,但是竊賊和嬰兒還是沒有下落。
  
  

被盜車輛已找到,竊賊和嬰兒卻沒下落
  
  在網(wǎng)上,消息在迅速的擴(kuò)散、發(fā)酵,各種各樣的評論鋪天蓋地:譴責(zé)竊賊者有之,希望竊賊良心發(fā)現(xiàn)者有之,批評警方處理不力者有之,甚至有市民愿意以100萬贖回。
  
  在線下,昨天長春乃至吉林大量的熱心車主自發(fā)徹夜加入搜尋,警方也投入了數(shù)千警力全城地毯式搜索。
  
  大家都在為那個2個月的嬰兒翹首企盼,希望能盡快傳來好消息。
  
  這件事情中有一個大家都在關(guān)注的問題:全城幾千個攝像頭,車輛信息又非常翔實,理應(yīng)很容易從視頻中排查出車輛動向,甚至是駕駛者的人臉照片,但是為什么現(xiàn)實情況不是這么回事?為什么直到發(fā)現(xiàn)被遺棄的車輛的時候,都沒有發(fā)現(xiàn)明確的車輛行駛動向線索?或許很多信息因為案件偵查的需要,不會那么及時和全面的披露,但是從筆者一個智能視頻分析從業(yè)者的角度來看,這件事情確實不像想象中美國大片式的簡單。
  
  沒錯,現(xiàn)在各類視頻監(jiān)控系統(tǒng)鋪天蓋地,攝像頭遍布各個角落,似乎所有人的一舉一動都在全面的監(jiān)控之下,什么*行為都無所遁形。但是真正遇到需要偵查破案是,大量的視頻背后,就暴露出隱藏的兩個非常明顯的問題:
  
  各個視頻系統(tǒng)都是信息孤島,不過是“平安城市”類的大型島嶼比較大,路邊銀行、商店等自建島嶼比較小而已。警方需要沿途去排查、調(diào)取錄像就是一件很費時費力的事情。
  
  更重要的問題是,這些視頻監(jiān)控系統(tǒng)采集來的數(shù)據(jù)是原始的視頻數(shù)據(jù),要排查里面的信息需要人工的方式去查看錄像,人工判斷視頻內(nèi)是否存在對破案有價值的信息。
  
  針對個問題,已經(jīng)有的地方在嘗試?yán)么笃脚_接入社會化監(jiān)控視頻的方式來解決。當(dāng)然限于標(biāo)準(zhǔn)的不一致、隱私的問題等,推行的難度會非常非常大。
  
  我更關(guān)注第二個問題?,F(xiàn)在的視頻采集的都是原始信息,沒有任何加工,只被傳輸和存儲,以備異地和后期察看。要發(fā)現(xiàn)里面存在的有用信息,諸如人臉、車型、車牌乃至運行方向、衣服顏色、車身顏色等各種信息,都需要人工長時間去回放和查詢。
  
  站在視頻分析、智能視覺的角度來看,我們其實可以采用一些智能分析手段,來從大量的純視頻里面,先自動化的采集出一些常用的“元數(shù)據(jù)”信息,并用數(shù)據(jù)TAG的方式重新對視頻信息進(jìn)行組織、長期存儲,以備“戰(zhàn)時”急用,完成對*分子的行為痕跡的拼湊。
  
  實現(xiàn)方式主要包括幾個步驟:
  
  利用智能視覺技術(shù),從原始視頻里面標(biāo)簽化各種目標(biāo)對象,包括人臉、人體、車輛等;
  
  為這些標(biāo)簽通過智能視覺來發(fā)現(xiàn)和附加各種屬性信息,如數(shù)量、顏色、車型、年齡、性別、車牌號碼、車身顏色、運動方向、行為分類等;
  
  對提取上面各種信息的場景、短視頻進(jìn)行存儲,以備后查;
  
  建立數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng),對以上提取的各種元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)邏輯、查找統(tǒng)計分析等進(jìn)行綜合應(yīng)用;
  
  在應(yīng)用中建立新的“元數(shù)據(jù)”挖掘模型,并重復(fù)以上步驟,從視頻中挖掘出更多的有用“元數(shù)據(jù)”;
  
  建立數(shù)據(jù)模型,對原有數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)、分析;甚至可以嘗試建立可疑行為的行為模型,對*行為進(jìn)行“預(yù)測”。
  
  這就是一種典型的大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用:大量無效數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)的挖掘、對以往數(shù)據(jù)的規(guī)律總結(jié)、對將來數(shù)據(jù)的量化和有效預(yù)期。
  
  試想一個場景:
  
  當(dāng)小浩博的事情發(fā)生之后,警方立即從業(yè)已提取的信息庫里面,搜索“銀色”車身、“RAV4”車型關(guān)鍵信息,發(fā)現(xiàn)5公里內(nèi)的視頻中提取到了80輛銀色RAV4車輛信息;其中4公里外的某個路口視頻正好可以提取到車牌號碼為吉AMM102,確認(rèn)被盜車輛往該方向行駛;
  
  從提取到車牌的視頻里面可以看到駕駛員穿深藍(lán)色羽絨服,但是人臉無法辨識;
  
  擴(kuò)大搜索范圍,搜索“銀色”車身,獲得2790條信息符合“銀色”車身條件,經(jīng)過人工篩選,其中深藍(lán)色羽絨服駕駛員有40個,可以提取到人臉照片28張;
  
  在人臉庫內(nèi)搜索人臉照片,獲得更進(jìn)一步的信息;
  
  ……
  
  經(jīng)過快速的Tag關(guān)鍵字搜尋,人工比對,視頻復(fù)核,人工排查,一步一步所小范圍,一步一步勾勒出*行為軌跡,案件快速告破。
  
  當(dāng)然,這只是設(shè)想,一個美好的想象。
  
  但是這樣的手法,已經(jīng)在國外有些比較初步的嘗試;飛瑞斯科技也在利用原有的技術(shù)積累開始對這個應(yīng)用方向進(jìn)行突破;圖偵/視偵這樣的新警種也需要這樣的有力工具來讓他們對視頻利用得更得心應(yīng)手。但是羅馬不是一天建成的,也不是一個人能建成的,我非常希望這個行業(yè)的從業(yè)者能夠都去做一些努力,或許下次遇到小浩博這樣的事情,能夠更快得到更好的結(jié)果。
  
  重要的,還是小浩博能盡快回來,我在為你祈禱!
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