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近期平安城市案件分析

2013年3月4日上午7点20分左右，在长春西环城路与隆化路交会处，一辆灰色RAV4车辆被盗，车牌号为吉AMM102，连同车一起丢失的还有一名两个月大的男婴。事发后，吉林省交警总队立即在全省主要交通干 道卡点进行设卡堵截，并经公安机关微博扩散，长春市全城动员，各种途径自发帮助寻找婴儿，全面开展大范围清查搜查。

然而，遗憾的是，直到1天之后，3月5日早8时左右，被盗车辆在吉林公主岭营城子小学附近的一个民房院子里找到。而车上的婴儿已经被犯罪嫌疑人杀害。

据了解，截至到2012年5月，吉林省视频监控“天网”系统仅省会长春市即超过60000个监控点。但是，此次事件中，这个被称为“天网”的巨大工程在及时发现和堵截被盗车辆上未能起到应有的作用。一个大家都在关注的问题是：全城这么多个监控摄像头，车辆信息又非常详实，为什么明明有的摄像机已经拍到了，甚至是拍到驾驶者的人脸照片，但是却无法及时有效的定位需要的信息？

另一个真实的案例，2013年3月10日，成都电视台新闻频道报道了一则新闻，一个婆婆在广场带着自己的孙子，婆婆去洗手间的短短几分钟时间，孩子失踪了。事发后，警方紧急响应，通过视频监控系统找到了涉嫌拐带孩子的案发录像。但是，由于几个关键路口监控摄像机录取的图像因为种种原因丢失或无法回放，导致跟踪嫌疑人难度大增，警方不得不抽调大量人力侦破。幸运的是，通过警方的不懈努力最终还是成功解救了失踪的孩子并抓获犯罪嫌疑人。在新闻的最后，警方发言人意味深长的表示，覆盖全城的“平安城市”视频监控系统，对警方侦破案件提供了强有力的支持，但是，系统的效率还不尽如人意。此次事件警方紧急调集了1500名警力，花费24小时调阅全城视频监控录像，甚至是社会监控资源的监控录像才找到犯罪分子最终落脚的地方。

以上的两个案例都透露出当前平安城市建设面临的一个现实的情况，那就是即使现在各类视频监控系统铺天盖地，摄像头遍布各个角落，犯罪行为理应无所遁形。但是真正遇到需要侦查破案时，大量的视频背后暴露出隐藏的一个非常明显的问题：破案效率低下。

这个痛点的其中一个重要原因就是搜索定位的效率低下。正是由于现在系统的检索效率低下，导致很多案件的侦破，警方都不得不采用“暴力回放”的人海战术。随着高清化视频监控的普及，视频数据变得越来越庞大，录像信息从以往几百MB猛增到几百TB甚至PB级别。相应的，系统中必须要有一套数据库管理这些海量视频，而当前的视频监控系统中，几乎都是通过部署数据库服务器，即使是标准数据云存储也会要部署元数据服务器。各大方案厂家都会在数据库服务器中保存视频数据的索引，如基于图像帧的索引或者基于时间的索引，无外乎是这两种方式。

当然，数据库也多种多样，有MS SQLSERVER，有ORACLE，有MySQL，PGSQL等等。但无论采用哪种数据库，采用哪种索引，都会遇到同一个问题。那就是，随着数据量的增加，搜索查询性能会越来越慢，数据库就是这个瓶颈。

我们用国内某平安城市的实际案例举例。26，000个25帧网络摄像机存储1个月时间，如果按照标准的帧索引来计算的话，记录数量会达到16，848，000，000，000条。数不清楚？这是1万6848亿条记录。如果放在SQL SERVER这种大型关系型数据库里面，执行搜索命令定位到其中1条，实验室里面的数据是耗时1小时50分钟。当然，经过大量的优化后，定位时间还是保持在30分钟以上。

这个性能数据带来的影响是非常可怕的。一个真实的案例，在某大型城市里发生了一起汽车肇事的案件。幸运的是，案件发生后马上接到了报警。公安在城市治安卡口里面搜索汽车牌照号码，半个小时过去了，结果还没有反馈出来。这次事故在公安体系里面都知道。