浅谈 AI 视觉技术在智安小区建设中的应用

近年来，随着全国智安小区建设的不断深入，巨大市场规模给安防行业带来了新的发展空间，智安小区建设是一个系统工程，需要从技术、体系建设等方面全方位、全过程进行全面布局。本文笔者分享探析了智安小区建设方面的市场服务要点，以期向行业同行提供一些参考。

一、AI视觉技术在智安小区建设中的应用

集成人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术，通过视觉智能、多维采集、物联感知，对小区内的人、车、物、事、地等进行综合安全管理，对各类风险隐患智慧预判预警，最终为小区居民提供一个安全、便利的居住环境是智安小区建设的意义所在。例如运用人工智能技术能对活动的人员、车辆进行实时记录、判别，通过大数据技术能精准识别和筛查特殊人群和重点人群，使安防行为由被动向主动转变。

智安小区建设经历了从数字化到智能化再到智慧化的发展过程，近年来，随着人工智能技术的快速发展和推广应用，AI 视觉在智慧安防小区建设的应用已成为行业主流趋势。其中，ABC（AI, 人工智能；Big Data,大数据；Cloud Computing, 云计算）已成为新时代下智安小区建设不可或缺的技术支撑，而 AI 视觉更是智安小区建设落地中的重要基础技术和行动抓手。

ABC模式

以 AI 视觉建设为依托，建立标准统一、覆盖全面、功能丰富、智慧互联、惠民利民、共建共享的小区安全防范体系，可为基层社会治理提供智慧化安全管理，实现各小区动态信息感知、安全状态监测、数据汇聚共享，构建全时管理、全域巡查的智慧安防感知网，夯实小区单元治安防控根基，进而可为地方的社会治理现代化和更高水平的平安城市建设提供重要保障。

二、智安小区建设需要注意的问题

1、多维感知，全科采集

在原有视频点位基础上，通过增点扩面、多维感知、协同作战，构建一个多维感知的立体防控圈，实现不同区块、不同等级层圈布防，最终实现对重点人、车、物进行有效管控，同时对有关静态信息实现便捷精准采集、动态更新。

2、面向未来，技术先进

智安小区建设应该全盘考虑地方未来所有小区的建设需求，在未来大路数接入、并发的情况下，建议后台采用全面云化的思路，包括基础资源、平台层以及数据应用层等均依托云计算设计思路，满足资源的充分共享和弹性调度。从数据的采集、汇聚、解析、处理以及最终应用，都可实现对底层计算资源的快速调用。

3、开放兼容，分层解耦

后端平台需要对多家前端试点设备进行接入，同时需要后期在智能算法、多维数据分析、各类应用上进行择优选择，后端平台建设需要采用视频云分层架构，即改变传统建设软硬绑定的架构，采用软件与硬件解耦、应用与数据解耦、平台与算法解耦的建设模式，实现全面开放的架构。

4、视频物联，数据融合

视频数据包含了视频、图片等原始数据，智能分析后结构化、特征数据等资源数据，经过价值提炼的人、车主题数据等各类数据。这些数据能直观展示目标的视图信息，查看方便，并且具备来源丰富、实时性高、布控反馈及时等优势，但是同时也缺少对目标的全面、精准的描述，无法得知目标的关系和社会情况，视频数据和非数据的融合已经势在必行。

5、视频物联，数据融合

在智安小区建设框架构建上，自下而上分为层，依次为：感知层、平台服务层、数据服务层、应用层。

（1）感知层

包含所有前端设备，采集前端视频、人车抓拍等各类感知设备，为上层平台提供各类感知数据资源。

（2）平台服务层

包含视频管理服务、存储服务、智能解析服务、GIS 地图服务等，为上层平台提供各类平台层服务，负责整体云资源的容器编排和微服务治理以及管理中间件等。

（3）数据服务层

通过网络上传的数据，在此处进行分类存储、数据清洗、关联聚类，构建包括小区基础数据库、人员专题库、案事件库及各类业务专题库。

（4）应用层

面向用户提供各类业务应用功能，包括一标六实、流口管理、重点人员管理、车辆管理、数据可视化等功能。

三、智安小区有关建设方式

1、前端感知体系建设

在传统的小区人防、物防、技防的基础上，充分运用科技信息手段，构筑前端信息智能感知界面，实现对社会治安管理全要素的动态感知。方案围绕“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的建设目标，以“织细视侦网、重点无遗漏、格线可追踪、严密块和圈”为导向，初步形成“全隔离、全界分、全封闭、全贯通、全覆盖”的视频“圈块格线点”布局，构建立体化防控体系。

在小区设置三级防控圈，分层防控有效提升小区的安防管控水平：

一级防控圈：以各单元楼出入口为一级防控圈，通过摄像机和门禁部署，避免非法居住人员进出、惯偷惯犯各楼间游窜，黑名单报警；

二级防控圈：在重要公共区域部署视频管理方案，掌握安全态势，对高空抛物、消防通道占用、电瓶车进楼等安全隐患进行视频 AI 检测和告警；

三级防控圈：以小区出入口和主干道为第三级防控圈，重点关注人车轨迹等线索，做到有迹可循、有据可查。

此外，在半封闭式小区、城中村、行政村的前端感知建设方面，在进出小区（村）的交通要道路口、重要节点路段、公共复杂场地等重点部位和治安复杂、人员密集、关注人群集中等重点区域，根据实际情况，针对性地部署智能前端，实现小区立体管控、严密防范、精准打击的目的。同时，在封闭式小区的前端感知建设方面，主要守好两扇门即小区大门和楼栋单元门，建设智慧安防集成社区警务管理新模式，以“人、车、物”为管理核心，在小区大门处设置人车识别等功能。

2、视图分析系统建设

智安小区视图分析系统建设的目的是为了解决智安小区建设中海量数据智能分析，提取人、车、结构化信息和半结构化信息，同时利用云存储、大数据周边组件的配合功能，实现人车结构化信息查询和告警布控功能，为整个视频管理系统提供一个高效、稳定的视图分析系统。

 

视图分析系统部署在视频云平台中，采用容器云技术，具备高弹性、高可用、安全稳定、灵活开放的特性。视频云平台主要由行业应用、API 网关服务、业务组件、大数据服务、视图分析服务、通用服务组件以及用户管理等公共服务组成，采用大数据、云计算、人工智能等技术，以微服务方式提供 restful 接口。

3、视图库建设

视频图像信息数据库是集群化系统框架设计的分布式图像信息库，实现深度的图像处理、结构化数据、大数据存储，视图库集车辆检索、抓拍检索、静态检索、人员检索等适配业务于一身，为不同规模的客户提供灵活、高性能的数据服务。具体内容体现在以下八个方面：

（1）数据接入、处理：接收 GA/T 1400 级联接口传输的视图库信息，并对数据进行一些预处理。

（2）分布式计算：提供大规模的分布式计算能力，实现对千亿级的特征的比对、轨迹聚合等计算工作。

（3）MPP DB：分布式并行数据库，实现对千亿级的结构化数据的存储、检索与计算，对外提供标准的 SQL 接口。

（4）存储：视图库中的图片、视频、案件文件可以选择在视图库中存储，也可选择在外部的云存储。

（5）原始库：原始库信息包括用户或采集设备原始产生的记录信息、结构化数据主要存储在 MPP数据库。

（6）资源库：资源库通过对原始库进行轨迹聚合等功能，完成轨迹库等资源库的建库。

（7）专题库：专题库一般是客户关注信息或事件类信息的集合库。

（8）服务目录：视图库对外依据 GA/T1400的数据服务接口提供数据访问接口。

四、结语

打造智安小区是时代发展的必然结果，智安小区是对传统社区的升级，在人防、物防与技防三方面的功能提升，通过结合时下热门的人工智能、大数据等技术为小区建立更智能化的安防系统，有利于预防不法行为，同时新技术不仅有采集信息的功能，还可以分析内容，让小区管理变得轻松，环境更安全。安防行业依托新一代信息技术，通过前端感知、视图分析、视图库等系统体系建设满足智安小区建设的发展，智安小区市场前景广阔，未来行业企业需要不断增强服务能力主动适应市场需求变化。