一、背景与挑战
城市公共场所往往有成千上万路监控摄像头遍布街头，昼夜不停地监控和录像，在改善社会治安的同时也产生了海量的视频数据，面对庞大的视频数量，即使出动大量警力，采用“人海战术”，但受制于肉眼识别劳动强度的极限，仍然无法保证视频人工查找的准确性和时效性，尤其出现突发紧急案件时，往往会贻误最佳破案时机，导致相关情报研判和案件侦破的响应速度越来越慢。而有时为了找到一个线索，一线民警往往夜以继日，加班加点地查看多个摄像头的数十个小时视频，精神上高度紧张，身体上超负荷工作，对侦查人员的精神和身体都是巨大的透支。
作为大华公安视图云方案的重要子方案-公安视图云摘要解决方案正是在新形势下推出的基于云架构、大数据框架的整体解决方案，系统可极速结构化分析海量视频，快速定位关键人、车等影像信息，进而深刻改变以往的警务工作模式-从“看视图”到“搜目标”的革命性转变。
二、解决方案
图 海量视频结构化处理逻辑
大华视图云摘要方案大华是将“看视频“提升至”搜视频“-即视频2.0的里程碑式的重要产品，其基本原理是通过云计算并行架构，将视频中的各种元素转换为结构化描述数据，然后根据搜索条件，对这些元素进行筛选拼接，实时生成用户所需的浓缩视频。
系统可对接云存储、结合分布式计算技术，从根本上解决传统视频文件分析处理效率低下的问题;采用业界领先的浓缩摘要算法库，颠覆了传统查看浓缩摘要结果的方式――由看视频变为搜视频，从海量的视频数据中快速找到关键线索，让海底捞“侦“，不再是传说。
图 系统架构
三、系统功能
1、视频摘要-海量视频秒级处理
在实际使用海量视频秒级处理功能时，系统可支持从云存储和视频基础共享平台中同步录像通道，支持离线文件上传入口，可以方便地手动上需要处理的视频文件，也可以方便的搜索历史处理任务。
系统支持对海量视频文件的摘要任务管理，可灵活的进行摘要任务设置-具有浓缩摘要任务操作区域，可进行按照策略调度的浓缩摘要操作(如设置排队机制或并发处理机制)。
2、视频检索-人车目标全局定位
完成对海量视频的摘要处理之后，可以获取视频的结构化描述快照，进而对视频中的人、车进行结构化描述，对快照进行二次检索。
系统支持根据目标类型(人或者车)、车身颜色、人颜色(上半身或下半身颜色)等结构化数据进行检索，支持白、黑、红、黄、绿、青、蓝、紫多种颜色的辨别，检索之后，会将匹配度高的目标提前显示。
视频摘要可以根据目标类型、颜色、大小、速度、时间、方向等维度搜索目标对象。通过改变运动方向和目标类型，系统实时展现搜索结果，同时摘要图片可下载保存。
图 设置运动方向筛选目标
全局搜索分析 -云摘要系统可对所有的视频摘要结果进行统一的目标检索。
图 青绿色车辆全局搜索结果
3、视频浓缩预览
视频浓缩可以根据目标类型、颜色、大小、速度、浓缩密度、运动方向过滤视频中的运动目标，并且可以选择是否显示时间戳。
图 浓缩视频任意条件实时播放
改变过滤条件，浓缩视频实时呈现，而不需要再次做视频分析从而真正做到随想随用、随用随看。
四、用户价值
1、海量视频处理、告别看“视频”时代
云计算并行计算框架，性能高出好几个数量级，节点间容错，且能够线性扩展。最小规模系统即可实现1080P高清视频1分钟端到端处理，可快速处理涉案的海量视频，快速定位人车目标影像，并形成浓缩视频进行播放，让一线民警珍惜时间，珍惜生命，远离原始视频。
2、规格弹性扩展
hadoop分布式框架可极速处理海量视图数据，系统规模可弹性扩展，按视频业务发展随需而动，永远不需要推倒重来;
3、面向未来的云存储设计
云摘要解决方案采用视图对象云存储，进而完全消除了上传下载的性能瓶颈，实现真正端到端海量吞吐读写，构筑面向未来的业务处理能力和系统平滑扩展能力;
4、海量视频结构化、全局统一检索
云摘要利用自主研发的先进机器视觉算法-实现对海量视图的结构化描述和浓缩，形成目标影像片段+关键特征描述，并提供全局检索入口，可通过多个条件(人车分类、大小、速度、颜色、特征等)来秒级检索定位关键人车信息。
5、图侦业务集成、业务深度融合
支持与第三方视频侦查系统融合和被集成，用户可快速构建丰富技战法应用和智能化平台、并将结构化分析结果快速导入警务工作流、和业务紧密融合，实现有价值视图信息集中保存和应用;
6、灵活部署、能力共享、互联网+
打破烟囱式建设模式，对外提供统一IP和通用RESTful接口。系统可以作为基础设施独立部署使用，也可以对接三方平台提供更为灵活的视图摘要大数据服务，实现无处不在的视图大数据摘要服务。
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