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产品介绍

详细介绍

边境线智能视频监控平台解决方案

1项目必要性及需求分析

 现在我国的边境线安防的基本情况是:亚博过度依赖人力防护,虽然也对技术防护有了一定认识和投入,但却非常忽视实体防护的作用,导致国家的边境线许多实体防 护设施落后陈旧,防护手段单一,易于突破。仅仅依靠人防来进行防御,对人的依赖性太高,很显然,由于人防的机动性虽然很高,但实际上国家的边境线因为跨度 太大,战线太长,却无法做到对各个点的系统照应,容易造成各个击破,从而导致边境线形同虚设。所以在对边境线安防系统的设计上,要把物防(实体防护)、技 防(技术防范)和人防(人力防范)结合在一起,相对来说,实体防护是边境线安防的基础,是第一道屏障,起到延迟和阻挡的作用,并对入侵者起到警示和震慑作 用;技术防范是对入侵进行感应和报警,而人力防范是对根据入侵的情况进行反应和策动,以打击和处理入境者。亚博国家边境线跨度长,亚博更加要重视实体防护 的不可替代的作用,要紧紧依托实体防护,以实体防护为基础和载体,延迟和阻止入侵时间,实施技术防范手段,达到感知和报警,实现人力防范的以点带面,灵活 机动的反应,通过实体防护、技术防范、人力防范三者的有机结合,构筑好国家边境线,建立边境安全。只有这样,才能有效抵御非法入侵,即时监测和感知边境风 险,提高人员反应速度,更大程度地保障边境安全。

 智能视频监控技术的产生正是为了解决传统视频监控系统所固有的一些缺陷。它以数字化、网络化视频监控为基础,但又有别于一般的网络化视频监控,是一种更高端 的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效的 协助安全人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。

 智能视频监控技术的出现,实现了监控方式由被动到主动的转变,能够实现全天候不间断地对视频进行检测,自动发现监控画面中的异常情况,从而能够更加有效的协助安全人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象,能够满足监狱安防系统对于安全的要求。


1.1 接入需求

“视频监控平台”接口具备开放性,满足等不同标准视频视频监控平台及单点视频数据的接入,能够满足第三方已有视频视频监控平台及模/数前端监控设备视频信号的接入。平台需能够兼容主流平台及前端摄像机厂家的SDK开发包接入。


1.2 呈现需求

 

1.2.1 多终端支持及实时转码

“视频监控平台”可支持多种终端设备的监控访问,包括大屏幕电视墙、PC终端、平板电脑终端、智能手持终端等,支持高并发的视频访问能力,并且根据客户端的不同处理能力,实时转码,瞬时动态调整视频的分辨率,满足用户需求的同时降低网络带宽的消耗。


1.2.2 全屏多画面、单画面

“视频监控平台”支持视频信号在各种终端上全屏多画面、单画面呈现,并根据接入视频路数自主调整视频画面分辨率,呈现视频内容来源可以为根据摄像头编号勾选等。


1.3 视频流分发功能

针对不同客户端对同一路视频流的请求,“视频监控平台”可对视频流进行存储、复制,并根据不同客户端的处理能力推送符合客户端需求的视频流,降低接入侧传输带宽的占用。


1.4 智能分析及处理需求

 

1.4.1 智能分析

“视频监控平台”可以在所有接入的前端视频监控设备中,根据用户的需求,对选择的摄像机进行动态识别和智能分析,如:人员和车辆入侵检测、人员越线告警等情况,对监控区域可以进行实时监控和预报等,并且保证后期功能的可扩展性。


1.4.2 智能分析结果输出及告警

“视频监控平台”具备视频智能分析功能,可以实时的输出智能分析的结果并可根据预置的报警门限进行及时告警,如监测区域内通过智能算法检测到特定行为的相似度超过告警门限时报警。告警模式可通过声音,图形闪烁,弹出窗口等方式展现,并记录日志。


1.4.3 前端设备状态读取及控制

 “视频监控平台”可接入所有前端设备并可对设备进行控制,如设置设备的编码方式、帧率、比特率、分辨率等信息,远程控制设备的云台等。

1.4.4 录像及存储功能

   “视频监控平台”提供摄像机定时录制存储设置功能,并提供历史记录查询。基于高性能集群架构的云存储系统,采用多节点冗余架构设计,支持多节点自动负载均衡及故障转移,任意节点发生故障,可在不间断业务情况下进行修复。整个存储系统所有节点对外界以统一IP地址提供FTP服务,具有容错能力,任何节点出现故障,保证服务不中断,数据不丢失。


1.4.5 子平台扩展

  可根据业务需求从主平台中扩展出任意数量的子平台,并且子平台能够继承主平台的所有功能,并根据业务需要开发个性化功能。


1.5 管理维护需求

 

1.5.1 摄像机状态维护

“视频监控平台”可对接入的所有第三方平台所属的摄像机及单点接入的摄像机进行状态监控,采用轮询机制监测摄像机工作状态是否正常,并实时呈现告警、记录日志。


1.5.2 客户端系统支持

       平台客户端支持LinuxCentOSRedHatUbuntu)、WindowsiOSAndroid等主流PC、平板电脑和智能终端操作系统。


1.5.3 摄像头多级目录管理

  摄像头的目录采用树形结构、多级管理。各平台归属摄像头的命名和检索保留原平台方式。未命名的摄像头命名统一规范标准,名称体现视频来源、摄像头地理位置、摄像头制式、编号等信息,便于快速检索。


1.5.4 账号登录权限管理

“视频监控平台”可对登录账号进行权限设置和管理,根据账号开放特定的视频流访问权限,账号权限需对接入的子平台的账号权限管理方式进行继承。


1.5.5 升级扩容改造管理

  “视频监控平台”可保证在系统不宕机、服务不中断的情况下进行软硬件升级、硬件扩容等平台升级扩容改造工作。

1.5.6 服务器状态监控、负载均衡和数据备份

 视 频监控平台”对服务器进行统一调度管理,无人值守监控服务器的运行状态;可根据服务器的处理负荷进行负载均衡,将大量的并发访问和数据流分担到多个节点进 行处理,提高服务器的运行效率;“视频监控平台”能够支持数据的冷热备份,确保任一节点包括主节点出现故障时,均不会导致服务器数据丢失。


1.6 系统性能需求

 

1.6.1 系统扩展性

 “视频监控平台”具有较强的可扩展性,预留足够的接口便于将来能够接入新的节点资源、子平台系统或更高级别的应用平台。接口通用透明,出口视频支持标准RTSP协议,信令支持标准HTTP协议。


1.6.2 系统鲁棒性

“视频监控平台”可确保在任意数量平台或设备的SDK开发包和RTSP视频流接入的情况下保证系统稳定运行;在任意节点(包括主节点)发生故障的情况下,仍然能够稳定处理数据,保证系统不宕机,服务不中断。


1.6.3 系统响应速度

从客户端接收到用户命令到系统完成命令执行的响应时长不超过1秒。


1.6.4 系统接入能力和并发处理能力

“视频监控平台”可并发接入60路标清(4CIF、码流2Mbps)视频信号,同时也支持高清视频流的解码能力。

用户并发访问量初期为100路标清,智能识别和转码等功能各60路,支持通过增加服务器来动态扩容。


1.6.5 存储能力

60路标清摄像机(2Mbps码流),24小时录像,数据存储90天,需要的有效存储空间为:

2Mbps / 8 * 3600 * 24 * 90 * 60 = 116.64TB (约120TB存储空间)

数据按11冗余备份,因此,需要配置的裸容量不能低于240TB

同时,存储能满足今后动态扩容的需求。单客户端大文件传输的写性能不小于100MB/s,读性能不少于80MB/s;要求当任意节点(包括主节点)发生故障时,存储系统仍然保持存储数据100%完整,并且不会停机中断服务。


1.6.6 视频传输时延

从视频流从接入“视频监控平台”后,经过转码,推送给流媒体服务器,并分发给不同客户端,所呈现的时延不超过1秒。


1.6.7 智能分析统计准确率

       “视频监控平台”智能分析中,误检率低于10%,漏检率低于10%,检出率大于90%,报警延迟小于3秒。




2 系统方案

方案采用信令流和数据流分离的方式,在标准X86(X64)服务器集群上部署存储、处理、调度等软件系统,形成一个整体的云视频监控解决方案,实现对现有视频监控资源的整合。采用云处理和云存储技术,有较高的扩展性和容错能力,解决服务器单点故障问题,降低升级和维护成本。




2.1 智能识别

前端设备将采集到的视频等信息将数据存储至云处理集群并进行相应的云存储处理。当客户端需要智能识别时,通过JobKeeper调度云处理集群中的各个处理节点,节点收到查询请求后进行不同的处理,并将处理后得到到的数据结果交付给客户端;而如果是视频数据,则通过流媒体服务器返回给客户端。

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3-2 视频分析技术

智 能监控视频分析是计算机视觉领域的一个新兴应用方向和备受关注的前沿课题,结合了计算机科学、机器视觉、图像处理、模式识别、人工智能等多个学科。智能视 频分析在不需要人为干预的情况下,利用计算机视觉和智能视频分析方法对海量监控视频进行自动分析,包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪以及对 监控场景中目标行为的理解和描述,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。

近 年来,随着平安城市的建设和城市监控建设的普及,中国视频监控市场得以快速发展,网络化、个人化和智能化将是中国视频监控市场的重要发展趋势。作为未来视 频监控发展方向的智能视频分析技术是视频监控技术中的一个里程碑式的创新,也是视频监控领域最前沿的应用模式之一。目前,对于智能视频监控存在需求的行业 主要集中在交通、银行、石油石化、电力、公安、军队及武警等。其中,交通行业、军队及武警、公安及国安是厂商实施最多的行业。

智能视频分析作为一项新兴的应用,又极具发展潜力,国内外大量的企业和机构都致力于这项技术的研究开发,该领域在国际上的研究现状参见下图:



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              3-3 行为建模                    3-4 跑、走、跳等运动分析

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3-6 运动过程建模

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3-7 动作在时间空间上的特征分析



2.2.1 区域入侵检测

检测模式:当有人或交通工具侵入监控防区时自动发出报警。

入 侵检测可以设定多个任意形状的防区,多个防区位置可以重叠,互不影响。针对每一个防区,还可以指定该防区内入侵者的类型(人和交通工具)、尺寸大小、入侵 速度、最短入侵时间和运动方向等参数,各防区内各类型的参数可以独立设定,互不影响。防区设定后,只有符合指定特征的入侵行为才会引发报警,而其他不符合 条件的入侵将会被忽略。

入侵检测针对入侵者不同的尺寸大小和运动特征进行检测,发出报警信号并提供即时的视频确认机制,有效减少了由于误报引起的不必要的警卫行动。另外,入侵检测在确保监控场景安全的同时,还为警卫人员做出有效的响应行动提供了额外的信息。

这种检测模式可适用于各种场合的非法入侵检测,例如入室盗窃、侵入高危区域、进入游泳池、侵入无人区、攀越围墙,以及针对在非工作时间内在非法方向上运动的过往人员进行记录等。




3-8 区域入侵检测示意



2.2.2 越线检测

越线检测可以自动检测出视频画面中的运动行为特征,绊线穿越模式允许用户设定一条或多条任意形状的绊线,针对每一条绊线还可以指定穿越绊线的非法方向(两个单向或者双向),仅当目标按指定方向穿越绊线时发出报警。

    这种检测模式适用于某些特定场合的入侵检测,例如攀越围墙、穿越安全检查点等。




3- 9 拌线穿越检测示意

结合特定监控的需要,可以手动设定警戒线,当有人进入警戒区域穿越警戒线时,会自动触发系统报警,并将报警画面放大,在画面中用红色方框标识入侵人员并触发录像等行为。管理者可以设定三种报警模式,分别为:进入报警,穿出报警和出入报警。


2.2.3 遗留物/物品遗失检测

对视频中遗留物的检测,即:本来不应该属于画面中的物体,却长时间停留在了画面中,类似的也可用于物品失窃,原理是一样的:本应该在画面中的物体被移走了。

主要对场景中新增的物体进行检测,并提示报警。应用与机场,地铁,火车等重要交通枢纽的隐藏危险品检测(如包裹炸弹,危险化学品)具有重要意义,同时,该识别功能也可应用于道路交通的监管(如非法占据车道,摆摊设点,违章停车等)。

有效地检测视频中静动物体,进行目标侦测。

通过数学建模的方法,对检测的目标进行实时分析,有效,准确,实时的分析出场景中的遗留物体。




3-10 遗留物检测示意

该功能也可以用于物品的遗失,原理与遗留物基本相同。当防区内某特定位置的物品被拿走或搬走时发出报警。此功能可以设定为两种模式:1)当物品被搬移时立即报警;2)当物品被拿走超过预定时间后发出报警。

该功能适用于需要对物品搬移进行录像或报警的场合,支持重要物品被替换(掉包)的检测。例如对超市内的高价商品、家庭里的电脑和家具、工厂内的金属建材、室外放置堆放的物品、博物馆内的文物、车库内的汽车和贵重设备、特定场所的重要设施等的偷窃行为进行监视和跟踪。


 

  

3-11 物品遗失检测示意图

遗留物检测模块所具有的快速检测响应、检测预报警记录、即时视频确认,以及遗留物放置过程录像等机制,不但可以减轻警卫人员的巡逻和检查负担,还可以让警卫 人员有足够多的时间和信息进行报警处理和响应,有利于警卫人员把握当前场景的安全情况并做出重大决定。此外,通过现场快速查看遗弃过程录像,警卫人员还可 以迅速找到放置遗留物的可疑人物并采取相应措施。


2.2.4 火灾烟雾报警

基于视频分析的室内外烟火自动检测系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作,自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行告警和协助 消防人员处理火灾危机,并最大限度的降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火。

该模块利用计算机视觉、人工智能等技术,通过视频图像来检测烟火。系统自动分析、识别视频图像内的火焰、烟雾,并实时产生告警信息,提醒相关工作人员。该系统具有非接触式探测的特点,不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制,使得该系统为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径。

目前国内对上述场合的火灾监控还没有十分有效的方法,基本上还是采用传统的烟雾颗粒感应或者红外线、激光技术。传统烟雾颗粒感应系统需要烟雾颗粒进入传感器 才能引起报警,红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。这些前提要求场合是相对封闭的空间。而室外场合像炼油厂、仓库等因为设备设施分散,空气流动 大,传统烟火设备根本起不到作用,现在往往采用人员值守看管,造成管理成本上升。

视频烟火自动检测系统正式弥补传统火灾报警设备的不足,完全适应于室外场合,而且可以远程提供实时视频,使得集中管理变为可能。

火焰有着与众不同的特征,但是传统的视频的烟火检测容易受到其他类似火焰物体的干扰,存在着很高的误报率,亚博大数据最小的智能火焰检测算法利用火焰的颜 色、温度、形状以及火焰的运动规律等不同动静态特征进行融合,有效的避免了相似火焰物体的干扰,很大程度上降低了误报率。

3-12 火焰检测结果显示图

同时,模块使用国际领先的智能识别算法,利用烟雾的动态和静态特征,使得烟雾识别有了很高的准确性和极低的误报率。

  

3-13 烟雾检测结果显示图



 


2.3 总体性能

     整个“视频监控平台”采用海量存储的GloStor存储系统和jobKeeper中心调度系统,使得“视频监控平台”整体的性能呈现得极其优越。


2.3.1 视频高效存储性能

“视频监控平台”底层基于GloStor高性能分布式云存储系统,支持高并发、高带宽,大数据在多个节点上并行读写,读写性能随节点数增加而线性增长。并且,GloStor也支持多重数据保护,包括磁盘级的数据冗余,节点级的数据冗余等,同时,也支持1112NN+M等多种备份冗余模式。 存储节点的数据具有多个副本(默认为3个,可设置)。任意节点出现故障,系统将会自动复制数据副本到新的节点上,不会丢失数据。元数据管理节点采用双机镜像模式容错,如果有某一节点出现故障,另一节点会自动接替,继续工作。数据读写性能随着存储节点数量的增加而自动增长,单客户端的总体写性能不低于100MB/s,总体读性能不低于80MB/s


2.3.2 负载均衡性

“视频监控平台”在中心管理和JobKeeper云调度系统的统一监管下,对各台服务器的资源使用情况综合把握、充分调度,实现云内各服务器的负载均衡。当增加新的服务器节点后,“视频监控平台”也能自动将其资源纳入整个“视频监控平台”中来管理,实现所有任务的均匀分配。