目前已建视频监控安装覆盖面不够广’存在监控盲点，不利于开展业务应用；已建的监控点位部分仍为标清监控设备存在“看不清”的问题，随着技术的发展，监控前端的建设不仅停留在“看得见”的需求上，更需要在问题发生时需要“看得清”，能对重点信息进行清晰的再次呈现，为问题的分析提供第一时间的全方位的视频支撑，因此亟需增建高清治安监控点位改善治安状况。

目前公安、交警及各委办局视频监控系统独立建设，彼此之间自成体系，形成信息孤岛，为有效利用各类前端资源，提升管理效能，急需建设一套统一的跨区域、跨部门、跨系统的视频共享平台开展监控资源的共享应用，发挥监控资源的最大价值。

目前已经建有视频监控系统，但对图像资源的应用还停留在基础的调阅查看，巨大的图像资源潜力未得到充分挖掘利用，图像资源需要系统地与各部门的各项业务深入结合，有效提升核心战斗力。

日常视频应用主要依靠低效率的人工筛查方式，在海量视频中无法快速定位有效信息，造成人力资源的严重浪费。同时，无法结合视频资源的其他特征实现快速关联、比对、碰撞，导致案件侦破工作面临一定的瓶颈。

Ai的落地应用

天地伟业为推进以县（市、区）、镇（乡）、村（社区）三级联网，率先将AI技术应用到了雪亮工程的实战中。以视频监控联网应用为核心，与“天网”以及社会监控资源联动互补的群众性综治“雪亮工程”建设，进一步提升立体化治安防控体系实战效能。AI是未来，也是几乎所有行业的未来。在不同的行业，都会遇到AI的场景化、算法准确度、解决方案等诸多瓶颈，而唯一能打破瓶颈的就是需求的迫切程度。AI与雪亮工程的结合并非偶然，这是趋势使然，因为安防对大数据分析需求的天生特点，促使了AI落地，因此AI人工智能安防在雪亮工程应用中如火如荼地展开。

雪亮工程中的重点问题

东莞监控安装公司称据不完全统计，目前全国约有2亿摄像头，总计存储容量超过400000PB，约1亿块硬盘。未经过结构化原始视频数据占据了大量的硬盘空间，存储成本高昂；数据可读性差，原始视频查找大多需要人工参与；

取证难度大，在海量的素材中无法快速找到敏感录像。大家熟知的周克华案，调用了1500名民警，在18万小时的录像中查找线索，破案耗时45天，这是传统安防架构的弊端。同样的一个实例，在云南某公安局，采用AI人工智能安防技术监控系统，7月24日布控了嫌疑人照片，7月25日即通过天地伟业研发的人工智能人脸识别卡口就发现了嫌疑人，从案发到破案不到一天的时间。由此可见，AI技术在警力分配较弱的县镇乡中应用尤为的重要。AI技术能有效的减少警力在查找犯罪证据中的浪费。

AI技术：视频结构化在雪亮工程中的应用

视频结构化分析系统需要配合平台使用。是集调度管理、任务管理、人车物特征提取、数据存储、数据分析于一体，实现高清实时监控视频、高清录像以及离线视频的结构化处理。简单来说，就是通过天地伟业视频架构化系统，可以将机器看不懂的视频数据，处理成文字进行存储。结构化处理后的数据统一存储于结构化视图库和结构化数据库中。

那么机器能处理的文字是什么？

车辆特征识别，支持车牌、车型、车身颜色、标志物等十余种细分特征；

人体特征识别，支持性别、民族、年龄段、衣服颜色、款式等十余种细分特征；

非机动车特征识别，支持非机动车分类、非机动车颜色、姿态、头部特征等十余种细分特征；

目标（人／车／非）特征提取（以图搜图）；

可同时提取视频中机动车、非机动车和行人的特征信息。车辆特征信息包括车牌、车型、车款、车身颜色、年检标、遮阳板、纸巾盒、挂件、摆件、不系安全带、开车打电话、特种车辆等细分特征。非机动车特征信息包括：非机动车分类、姿态、车身颜色、乘客性别、乘客民族、头部特征、附属物品、上身颜色、上身款式、目标方向、目标速度等。行人特征信息包括：性别、民族、年龄段、上身颜色、上身纹理、下身颜色、下身类别、头部特征、附属物品、目标方向、目标速度等。解决对人、车、非机动车等目标的特征识别和快速检索，以实现预警、布控、研判等多种应用，提高办案效率。

天地伟业视频结构化数据具有：识别功能全（设备支持多类目标的检测、识别）、分析识别准（在细分结构化特征的识别和以图搜图指标方面处于领先地位）、兼容能力强（单机可同时支持实时视频、历史录像资源的接入，支持视频、图片资源的同时处理，提供标准二次开发接口，供应用集成）、集群可堆叠()部署灵活，支持集群扩展和运算存储资源弹性扩展）、操作灵活高效（基于地图进行视频资源查看和执行结构化任务）。