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需求分析
平安城市建设计划在全国城市建设监控视频设施，部署实施了2000多万摄像头，在社会管理工作中起到了积极的作用。然而，监控视频数据带来的问题日益突出，主要体现在海量视频的有效利用上。2012年南京“1.6”案件发生后，在案件侦破过程中，南京警方从全市1万多个摄像头共提取了近2000T的视频数据，为了处理这些视频，调动1500多名公安干警查阅搜索视频线索，共耗时一个多月。目前视频侦查应用中面临着以下几个重要问题：
・视频数据未得到很好利用，人、车、物目标搜索识别，视频分析研判等任务，靠人工进行，无法有效处理海量视频数据；
・由于存储容量限制，视频数据存储一个月即删除，关键信息无法得到长时间保存。
针对视频设施应用存在的问题，公安部要求：各级公安机关要围绕视频监控技术的深度应用，服务公安实战，提升打防绩效。对监控建设应用的要求，从以硬件建设为主的第一阶段，向以智能应用为主要特征的第二阶段过渡，解决视频调阅慢、分析难的问题，从海量视频中发现重要而有价值的线索，快速识别定位目标，挖掘其行动轨迹，从而缩短办案时间，降低办案人员的工作强度，提高各部门联合作战效率。公安视频侦查、治安、情报等业务部门应该配备具有相应智能分析功能的实战工具和装备，能进行海量视频的智能视频分析、信息检索、特征识别、图像增强、报警与监控。
面向公共安全应用，中国科学院自动化研究所、中国物联网研究发展中心(筹)和中科奥森科技有限公司联合对公安视频业务进行了深入调研，认为：解决这些问题的出路是，针对海量视频分析研判，研发智能视频分析、人车物目标识别、目标轨迹挖掘、海量数据分析等前沿高技术， 针对公安视频侦查与情报业务，研发面向实战的专业应用系统， 由此提升公安业务水平和效率。
针对上述迫切需求，在国家科技支撑计划课题和工信部物联网专项的支持下，中国科学院和中科奥森研发了海量视频智能分析研判系统(简称VSearch)。该系统面向公安视频侦查、治安和情报业务专业应用的智能视觉物联网系统，如下图所示，由2个部分构成：(1)视频线索分析建库(后台)，(2)前台 视频线索综合研判(前端)。第(1)部分处理分析海量监控视频数据，从中提取出有价值的视频线索并构建海量视频情报库，对视频目标进行多模态、全方位的描述，包括如空间、时间、表象、行为等特征。第(2)部分为公安业务综合研判平台，在海量视频情报库基础上，提供多模态视频线索和信息管理、目标快速搜索，轨迹挖掘、案件串并、综合研判等功能。由此可见，该系统工作方式与Google索引和服务类似，是一个面向中国公安业务的专用智能搜索系统。
视频线索分析建库
海量视频智能分析研判基于智能视觉物联网的视觉标签系统。第一步是提取出有价值的视频线索并构建出海量视频情报线索库。视频线索提取包括目标检测、目标属性提取、目标关联、和关系挖掘。这些线索构成视频情报库的基本元素，存储在云端供客户端应用随时调阅。
中科院李子青博士2010年提出视觉物联网(Visual Internet of Things， VIOT)，其核心为物联网视觉标签系统，对环境中主要物品 “人、车、物”及其事件进行分析，识别目标的静态属性标签，和动态行为标签。属性标签主要是视频中的运动对象的静态属性，如运动目标的颜色、形状和纹理(如衣服是豹纹还是格子衫)等低层特征，以及头饰，眼镜、发型、配饰等特征。此外，还包括运动目标的类别属性(如行人，自行车，小汽车，公交车，大卡车等类别，以及行人的性别，年龄，种族等分类)，和特定属性(如行人身份，以及车辆车牌号等)。行为标签是用来描述视频数据中的运动对象的运动信息和行为信息，如运动对象的运动方向、运动速度是属于运动标签，徘徊、闯禁区、闯红灯、损害公物、乱涂乱画等是公共场合下的特定行为标签。
视觉标签的提取将构成对运动目标的多模态的、全方位的描述。这些信息将保留在海量视频情报库中，构成快速视频检索的关键要素，是VSearch的技术核心部分。
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