从电影到现实 天眼让犯罪无处可逃

梁鸽

在电影中“天眼”系统由来已久，无时无刻不在监控我们的生活，让罪犯无处遁形，从千万个摄像机中，搜寻蛛丝马迹，通过碎片拼合，迅速捕捉目标的图像、声音、痕迹，以最快的方式进行锁定和跟踪、抓捕。

“天眼”的大数据背景

天眼系统给我们的印象是，快速精准锁定目标，自动筛选比对，合成数据链，已然成为高体育的化身，也是大数据、人工智能、智慧系统、深层图像挖掘、海量检索等技术的代名词。

虽然电影里天眼是虚拟的，不过现实中却并非不能实现。目前体育的进步和发展，可谓日新月异，尤其在在深入智能化、系统融合度、数据挖掘和处理等领域已经呈现出规模化部署和实战化应用。部署在全国乃至全球的视频监控系统，数量之大、范围之广、体育之高，都图：早在2008年，就有一部电影，向我们展示了监控行业的未来——《EAGLE EYE》鹰眼图：视频结构化为大数据分析服务不断刷新着历史制高点。人工智能和大数据的深入开展，无疑是给巨人插上臂膀，假以时日，我们或许有理由相信定然会迎来一个全智全能、高融高效的新型的天眼系统。

“天眼”的大数据来源

天眼系统的大数据需要依靠庞大而丰富的数据来源支撑，可从几个方面来解读：
1. 人脸识别
天眼大数据中非常重要的一个数据来源：人脸结构化数据。人脸识别技术我们已经在实战化应用，在交通要道、出入口、地铁、车站、机场、宾馆等各种典型区域部署，快速实现人脸图像的抓拍和特征点的提取，将人脸模型结构化，作为数据源录入数据库，进行后台的分析和比对。

◆ 人脸识别技术
视频监控应用在一种远距离、用户非配合状态下的快速实现身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。一方面做人脸的抓拍捕获，一方面采用快速人脸检测技术可以从监控视频图像中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要前提，从而实现了在非强制性、非接触性、批量并发性、快速追踪等应用场景和目的。

◆ 人脸识别的实现
在人脸检测和人脸识别算法中，采用几何特征点、脸像模板、神经网络以及后期的智能补偿等技术算法，实现在眼、口、鼻轮廓等人脸百余个关键点的定位。在实战中适应大角度侧脸、表情变化、遮挡、模糊、明暗变化等各种实际环境。在监控过程中，结合指定人脸样本库，实现毫秒级别检索大规模人脸数据库或监控视频，给出身份认证，实现极高的比对效率和极低的误检率。

在此过程中，一方面需要改进优良的算法，另一方面要构建深度学习模型，采用卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型。深度神经网络在内的各种机器学习算法与数学和图像处理算法，相对行业内开源平台库，将带来2 ～ 5倍的性能提升。

◆ 人脸识别的应用
应用的途径和场景很多，比如结合部署人脸摄像机和人脸比对服务器是bob新一代的智能解决方案，具有人脸检索和人脸卡口黑名单布控功能。前端IPC 主要负责人脸实时跟踪以及抓拍；人脸分析服务器首先将前端相机抓拍的人脸进行特征提取，并通过质量评估选择最佳的人脸，之后对该人脸进行特征分析，提取相应的人脸信息，并将最佳人脸图片及人脸特征数据进行存储，之后对照数据库中储存的人脸信息库进行筛查比对，根据要求进行相应联动告警。

2. 车辆识别
车辆数据抓拍识别，已非常常见，从视频画面中根据车牌、车型、车标快速检索出车辆的行驶轨迹、活动范围，从而实现系统对布控车辆、缉拿拦截的应用。在实际根据路径节点实现车辆的定位追踪，现有卡口系统对车牌进行了机器识别，可以根据车牌从海量抓拍图片中自动查找车辆。

针对采用假牌、套牌、无牌、多次更换车牌等方式来逃避卡口系统的追踪和识别，需要进行车型识别。bob车型识别系统即是对车辆本身信息进行识别，能够根据车辆前脸自动识别出车的品牌，车系和年代等信息，将车辆信息以结构化的数据存储在数据库中，并通过专业的客户端程序进行呈现，完成查询，检测等功能。

◆ 车辆数据检索
车辆识别已经实战化多年，在技术革新、高级检索、智慧化程度上越来越高，在海量的数据库中，根据多级优化索引，进行快速的秒级检索，乃至十亿级数据秒级检索；在高效查询车牌模糊查询，不断进行车牌信息专项分词优化，保证查询结果高效、准确；自动化进行时间快速排序，查询结果按时间快速排序；近实时检索，过车记录入库，同步实现索引创建与检索等等。利用高效的数据结构信息，实现实战化千亿级数据省市级跨区域车辆稽查布控。

图：视频结构化为大数据分析服务

3. 视频结构化
在大量的视频监控图像中，有效挖掘内在的有价值的信息，对之高效利用，这是我们的目的，也正因为如此，才实现了全天候、全时段、全领域的大数据分析和应用。才能保证天天眼系统离我们并不遥远，但也并非一朝一夕之功，它代表了综合技术和AI 应用的前沿，也代表了我们赋予未来的展望。体育是在飞跃进步，在全新模式开启的时代，虽然我们无法十分精确预测，但是却有充足的理由相信，天眼系统代表的未来体育终究会在我们手里呈现，在不久的那一天。眼系统数据源的丰富性和全面性。

◆ 深层结构化
将传统视频监控图像中包含的很多内容信息，进行解读和利用。通过计算机识别的视频数据经过多种计算机图像分析算法，转换为被识别的结构化数据。在视频拍摄到的画面中，将其中的时间、地点、人车物等对象的特征信息，通过计算机的分析，对这些特征值进行描述和呈现，实现深层的图像结构化分析。

◆ 数据分类甄选
将识别和分析的数据，进行过滤和比对，对冗余、错杂、无效的信息进行剔除，将价值信息进行分类和甄选，按照人、车、物、区域、时间等逻辑进行梳理，对于同类和同样的数据进行拼合，对所有的价值数据信息进行存储和索引规建，为后续的大数据分析提供了丰富的数据支撑。

4. 其他数据
除了视频信息的结构化数据，还包括音频、RFID、MAC 信息、传感信息等，这些离散的数据，可以通过深入关联解读，从而实现天眼系统的大数据应用。音频的比对解读，通过滤波去除干扰，还原最核心的声音特质，锁定嫌疑目标。通过RFID、MAC 等信息锁定目标的活动轨迹和节点，以及目标间的信息碰撞，进一步为天眼系统的大数据提供价值源。部署在各个位置的传感网，有效进行聚合和耦合处理，提取和互连，实现数据的上传和呈现。

“天眼”系统的大数据服务

天眼系统的核心大脑是后台的大数据智能化，在已经实现了丰富的数据源保障下，结合后台核心处理，开放且融合、智能且高效、易用且交互的平台系统，来实现天眼系统的大数据分析，不仅实现自动化的数据筛选过滤，更主要是结合人工智能，实现智能交互，合成数据链：

数据碰撞比对
在后台大数据库中，对离散的数据根据时空关系进行罗列，对相同相似项进行碰撞，通过时间的先后顺序，计算出数据的时间属性，数据发生的空间位置，所提取出空间属性，通过相同相似数据条分布于时空的研判，实现在数据间的碰撞，和对数据的有效挖掘。在数据间通过后台标准库、标准信息进行比对，快速核查数据的有效性和真实性，锁定目标身份，在数据计算和过滤的同时，完成高效检索和比对。

数据合成追踪
在大量的数据库里，我们在思考设定或植入一些条件，以及触发机制，能够自动筛选和过滤数据，将触发数据或兴趣数据进行统计，在数据比较和甄别的同时，形成不断更新迭代的数据链，通过数据链，我们可以实现目标的“画像”描述和目标身份的推定，这个就是我们所期望的数据追踪。通过合成数据及数据耦合的方式进行目标的跟踪，通过人工建模和数理模拟，实现智能交互和立体呈现。

天眼系统离我们并不遥远，但也并非一朝一夕之功，它代表了综合技术和AI 应用的前沿，也代表了我们赋予未来的展望。体育是在飞跃进步，在全新模式开启的时代，虽然我们无法十分精确预测，但是却有充足的理由相信，天眼系统代表的未来体育终究会在我们手里呈现，在不久的那一天。