前言： 經(jīng)過十多年的發(fā)展，隨著高清、智能、云計(jì)算等技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，以平安城市為代表的大型監(jiān)控項(xiàng)目建設(shè)，經(jīng)歷了從基礎(chǔ)建設(shè)到聯(lián)網(wǎng)共享再到深化應(yīng)用的不同階段，開始注重從粗放型向規(guī)范化和精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)統(tǒng)一規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)，強(qiáng)調(diào)以實(shí)用為目標(biāo)，貼近實(shí)際場(chǎng)景；注重從價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)向技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變，通過創(chuàng)新技術(shù)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和提升工作效率。

2020年是雪亮工程建設(shè)的最后一年，未來的建設(shè)和治理重點(diǎn)是什么？從國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)治理的宏觀角度來看，2019年，公安部治安管理局牽頭編制了《全國公安機(jī)關(guān)社會(huì)治安防控體系建設(shè)指南》，《建設(shè)指南》通過明確社會(huì)治安防控體系項(xiàng)目建設(shè)任務(wù)內(nèi)容，依托“圈層查控、單元防控、要素管控”的設(shè)計(jì)思想，突出智慧警務(wù)和配套機(jī)制建設(shè)，著力解決防控體系布局不合理、建設(shè)不規(guī)范、系統(tǒng)不完善、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、工作碎片化、數(shù)據(jù)孤島化等問題，切實(shí)增強(qiáng)規(guī)劃部署的科學(xué)性和系統(tǒng)性，提升治安防控的精準(zhǔn)性和有效性。

社會(huì)治安防控體系建設(shè)的主要內(nèi)容

通過標(biāo)準(zhǔn)化城市創(chuàng)建活動(dòng)，基于圈層查控、單元防控、要素管控的建設(shè)布局，推進(jìn)智能感知、智能采集等信息化科技手段應(yīng)用。在全國各級(jí)治安綜合業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)整體框架內(nèi)，集成整合各類治安業(yè)務(wù)應(yīng)用，重點(diǎn)建設(shè)重大活動(dòng)安保、智慧內(nèi)保、智慧安防小區(qū)管控、智慧街面巡防治安管控、公安檢查站治安管控、地鐵公交安保智能防控、危爆物品立體化溯源、易制槍物品圖形比對(duì)、娛樂場(chǎng)所和特種行業(yè)治安管控9大系統(tǒng)模塊。

按照“圈層查控”的建設(shè)要求，在環(huán)國邊境、環(huán)區(qū)域、環(huán)省市的重要道路上科學(xué)布建公安檢查站、治安卡口、電子卡口，在區(qū)域外圍構(gòu)建自動(dòng)識(shí)別重點(diǎn)目標(biāo)、及時(shí)排查風(fēng)險(xiǎn)因素、全面掌控治安態(tài)勢(shì)的完整閉環(huán)的“治安防控圈”，實(shí)現(xiàn)“智能感知、精準(zhǔn)識(shí)別、觸圈預(yù)警、實(shí)時(shí)響應(yīng)”，最大限度將不安全因素封堵在外圍，處置在遠(yuǎn)端。

按照“單元防控”的建設(shè)要求，包括智慧街面巡防、智慧社區(qū)警務(wù)、智慧內(nèi)保、地鐵公交智慧防控等七大領(lǐng)域。

其中，智慧街面巡防是以“網(wǎng)格布警、屯警街面、動(dòng)中備勤、等級(jí)響應(yīng)、扁平指揮、高效”以巡區(qū)劃分為基礎(chǔ)，以街面警務(wù)站、駐勤點(diǎn)、勤務(wù)車組建設(shè)為抓手，最大限度提升街面控制力、震懾力；智慧社區(qū)警務(wù)室整合區(qū)域“人、地、物、事、網(wǎng)、組織”等信息，以公共安全視頻監(jiān)控建設(shè)和智慧小區(qū)建設(shè)為依托，以警務(wù)室建設(shè)規(guī)范化、社區(qū)民警配備專職化、社區(qū)警務(wù)工作信息化為抓手，實(shí)現(xiàn)社區(qū)警務(wù)機(jī)制創(chuàng)新，提升社區(qū)警務(wù)工作效能；智慧內(nèi)保是通過對(duì)單位內(nèi)部治安數(shù)據(jù)的收集、梳理、分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)內(nèi)保工作治安要素可防、可控、可查，構(gòu)建覆蓋重點(diǎn)單位和行業(yè)系統(tǒng)的單位內(nèi)部智慧化治安防控格局；地鐵公交智慧防控是配合交通運(yùn)輸部門，加強(qiáng)安保力量、裝備、設(shè)備和機(jī)制建設(shè)，提升對(duì)禁限帶物品的檢查識(shí)別預(yù)警管控等應(yīng)用，確保迅速有效地處置突發(fā)公共安全事件。

按照“要素管控”的建設(shè)要求，以“人、地、物、事、網(wǎng)、組織”等基本治安要素為重點(diǎn)，加強(qiáng)信息采集、數(shù)據(jù)匯聚、線索串并、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、智慧決策等應(yīng)用，有效防范危害國家安全的案事件和公共安全事故，有效遏制暴恐犯罪和個(gè)人極端暴力犯罪，有效化解矛盾糾紛和群體性事件，全面提升對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)隱患的自動(dòng)識(shí)別、敏銳感知和防范能力。

從上述系統(tǒng)的基礎(chǔ)工程建設(shè)角度出發(fā)，目前不少企業(yè)提出了派出所建設(shè)、群防群治力量建設(shè)、防控感知體系建設(shè)、治綜系統(tǒng)、全國人口管理信息系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)安全管控的具體要求。

從規(guī)范引導(dǎo)和提高質(zhì)量效率的角度出發(fā)，業(yè)內(nèi)制定了考核評(píng)價(jià)體系指標(biāo)，包括達(dá)標(biāo)項(xiàng)（重點(diǎn)項(xiàng)目建設(shè)必須完成的指標(biāo)）、優(yōu)選項(xiàng)（在完成達(dá)標(biāo)項(xiàng)基礎(chǔ)上拓展的指標(biāo)）和示范項(xiàng)（在實(shí)現(xiàn)達(dá)標(biāo)項(xiàng)和優(yōu)選項(xiàng)基礎(chǔ)上的融入探索性和創(chuàng)新型的指標(biāo)），實(shí)現(xiàn)了可量化的科學(xué)評(píng)測(cè)，并體現(xiàn)了區(qū)域差異性和基層可操作性，。

認(rèn)真研究學(xué)習(xí)《建設(shè)指南》，不難看出社會(huì)治安防控體系建設(shè)有別于之前建設(shè)的平安城市和雪亮工程，正在向立體化和縱深化發(fā)展，從物理空間區(qū)域上明確了城市外的多級(jí)查控圈和城市內(nèi)的多類防控單元，從管控要素上明確了“人、地、物、事、網(wǎng)、組織”等基本治安信息，從應(yīng)用主體上明確了公安機(jī)關(guān)、政府機(jī)關(guān)及公共服務(wù)單位和社會(huì)力量的多元群體，從防控手段上明確了技防、人防、物防和責(zé)任防建設(shè)，通過考核評(píng)價(jià)體系強(qiáng)調(diào)宣傳教育和服務(wù)群眾。

大數(shù)據(jù)是社會(huì)治安防控體系應(yīng)用的關(guān)鍵支撐

不論是“圈層查控”、“單元防控”、還是“要素管控”，采集數(shù)據(jù)都是核心基礎(chǔ)。深化社會(huì)治安防控體系建設(shè)的主要目標(biāo)就是有效利用公安平臺(tái)數(shù)據(jù)、有效匯聚治安綜合業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)、政府政務(wù)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及城市物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，全面支撐技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合，不斷釋放數(shù)據(jù)智慧，實(shí)現(xiàn)決策科學(xué)化、治理精準(zhǔn)化和服務(wù)高效化。

面向多警種的大數(shù)據(jù)管理和分析平臺(tái)，不僅要通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的收集、整理、歸檔、分析、預(yù)測(cè)，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中挖掘出背后所蘊(yùn)含的內(nèi)在的必然的因果關(guān)系，找到隱含的規(guī)律，而且要向各警種提供集中資源、集中管理、集中監(jiān)控和配套實(shí)施統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境，擔(dān)負(fù)起對(duì)各警種實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的支撐、服務(wù)、保障作用，提高公安機(jī)關(guān)打擊犯罪、應(yīng)急處突、治安防范、社會(huì)治理等多方能力，為防控公共安全風(fēng)險(xiǎn)提供有效手段。

AI智能是大數(shù)據(jù)建設(shè)應(yīng)用的引擎

建設(shè)社會(huì)治安防控體系需要實(shí)現(xiàn)“用數(shù)據(jù)來說話、用數(shù)據(jù)來管理、用數(shù)據(jù)來決策、用數(shù)據(jù)來創(chuàng)新“。《建設(shè)指南》要求實(shí)現(xiàn)信息感知的全面、全量、實(shí)時(shí)。公安機(jī)關(guān)在履行社會(huì)管理職責(zé)過程中，管理儲(chǔ)存人口信息、接處警信息、出入境信息、旅店賓館住宿信息、機(jī)動(dòng)車信息和駕駛員信息等各類數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來自于不同的知識(shí)領(lǐng)域，包括結(jié)構(gòu)化的文本信息，非結(jié)構(gòu)化的圖片和音頻視頻信息。

AI大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

視頻監(jiān)控作為公安大數(shù)據(jù)的重要組成，可以實(shí)時(shí)顯示現(xiàn)場(chǎng)圖像和記錄回放歷史場(chǎng)景，在發(fā)現(xiàn)犯罪、預(yù)防犯罪、威懾犯罪和鎖定目標(biāo)、提供線索、固定證據(jù)等重要作用，圖像中的人、車、物、事件等數(shù)據(jù)已經(jīng)成為社會(huì)治理的核心要素，但圖像資源中包含大量冗余信息，通過人工查找回溯，不僅占用了大量人力和時(shí)間，而且因?yàn)閭€(gè)人能力的差異和時(shí)空交叉數(shù)據(jù)研判比對(duì)的復(fù)雜性，會(huì)導(dǎo)致對(duì)目標(biāo)認(rèn)知的偏差。

目前，將視頻轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)的關(guān)鍵手段是圖像解析，通過深度學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等AI智能技術(shù)，從圖像中自動(dòng)檢測(cè)目標(biāo)、提取特征并對(duì)內(nèi)容進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述，實(shí)現(xiàn)對(duì)活動(dòng)目標(biāo)和異常事件的實(shí)時(shí)分析和線索追蹤，從而啟動(dòng)預(yù)案和精準(zhǔn)處置，讓監(jiān)控從事后被動(dòng)回溯向事前主動(dòng)防范轉(zhuǎn)變。公安機(jī)關(guān)重點(diǎn)關(guān)注的圖像數(shù)據(jù)包括人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、人體識(shí)別和動(dòng)作行為識(shí)別。采用AI智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)前端圖像解析和后端圖像解析，前端解析產(chǎn)品是智能攝像機(jī)，在采集視頻和圖片的同時(shí)，依靠強(qiáng)大的AI算力和智能算法，分析人員和車輛的特征屬性，為后端的數(shù)據(jù)中心提供結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以減少后端分析所消耗的計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬等系統(tǒng)成本。后端解析產(chǎn)品是智能NVR和智能服務(wù)器，智能NVR適合中小型項(xiàng)目使用，可以在存儲(chǔ)錄像的同時(shí)，對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行智能解析和提取信息，比如小型比對(duì)庫的人臉識(shí)別/車輛識(shí)別等。智能服務(wù)器是基于服務(wù)器和高性能計(jì)算芯片以及深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)人臉特征、車輛特征、機(jī)動(dòng)車/非機(jī)動(dòng)車/行人的全目標(biāo)特征進(jìn)行快速全量提取和精準(zhǔn)識(shí)別比對(duì)，比如動(dòng)態(tài)人臉的識(shí)別比對(duì)、卡口車輛圖片的二次解析和以圖搜車、行人的衣著體貌特征識(shí)別和以圖搜人等。后端解析產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)是算力強(qiáng)大可運(yùn)行復(fù)雜計(jì)算。

圖像經(jīng)過解析后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括了活動(dòng)目標(biāo)的海量實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息，大數(shù)據(jù)大量性、高速性、多樣性、低密性的特點(diǎn)，給獲取存儲(chǔ)管理、處理傳遞共享、關(guān)聯(lián)聚類分析等常規(guī)數(shù)據(jù)分析技術(shù)帶來了較大挑戰(zhàn)。由于社會(huì)治理的問題復(fù)雜度、數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)以及可能產(chǎn)生的價(jià)值和影響力無法想象，從海量的數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息需要多學(xué)科多技術(shù)的研究，特別是AI智能技術(shù)。基于AI智能的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型設(shè)計(jì)，通過大數(shù)據(jù)治理技術(shù)將海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理成行業(yè)知識(shí)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫解決，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用網(wǎng)頁和搜索引擎等技術(shù)解決，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用深度學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)交互和群體智能解決，再基于知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫完成行業(yè)知識(shí)內(nèi)容理解，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、符號(hào)推理等技術(shù)分析挖掘隱藏在行為背后的信息。

結(jié)合社會(huì)治安防控體系建設(shè)實(shí)現(xiàn)AI智能應(yīng)用

只有建設(shè)匹配公安各類應(yīng)用場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)才能讓AI智能發(fā)揮實(shí)用價(jià)值。《建設(shè)指南》對(duì)于“圈層查控、單元防控、要素管控”的各項(xiàng)要求中體現(xiàn)了大量的AI智能應(yīng)用，不僅是對(duì)于重點(diǎn)人車目標(biāo)的全方位信息采集和關(guān)聯(lián)分析，而且對(duì)指揮決策也提出要從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。

實(shí)景融合指揮系統(tǒng)是運(yùn)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、地理信息、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，基于城市重點(diǎn)區(qū)域的制高點(diǎn)視頻，構(gòu)建實(shí)景式立體化的防控指揮作戰(zhàn)應(yīng)用。通過高點(diǎn)攝像機(jī)掌握整體情況，通過低點(diǎn)攝像機(jī)從不同角度查看細(xì)節(jié)；對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)映射、方位感知和結(jié)構(gòu)化描述；可聚合車輛人臉等多維數(shù)據(jù)，通過實(shí)時(shí)布控和比對(duì)識(shí)別，一旦發(fā)現(xiàn)嫌疑目標(biāo)，即時(shí)觸發(fā)報(bào)警，實(shí)現(xiàn)綜合聯(lián)動(dòng)和動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)；指揮中心通過實(shí)景指揮融合大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)情報(bào)研判、指揮調(diào)度和巡防聯(lián)勤，可以準(zhǔn)確及時(shí)掌握現(xiàn)場(chǎng)信息，快速直觀調(diào)度警力，有效預(yù)測(cè)預(yù)警，以直觀便捷的視頻實(shí)景地圖解決城市治安防控、應(yīng)急指揮、反恐維穩(wěn)等信息融合和指揮協(xié)同的問題。

實(shí)景融合指揮系統(tǒng)

展望：

社會(huì)治安防控體系建設(shè)是實(shí)現(xiàn)“十三五”平安中國建設(shè)規(guī)劃的有力保障，是防范化解各種風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的需要，AI智能將在新一輪建設(shè)熱潮中發(fā)揮關(guān)鍵作用，但也要清醒認(rèn)識(shí)到AI智能真正落地面臨著諸多系統(tǒng)性的問題，需要切實(shí)解決用戶痛點(diǎn)，比如：持續(xù)提升針對(duì)不同場(chǎng)景的識(shí)別準(zhǔn)確率和研判分析效率，根據(jù)綜合預(yù)算在系統(tǒng)建設(shè)方案找到邊緣計(jì)算和后端計(jì)算的平衡點(diǎn)等等。