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云视频监控平台解决方案

1 背景需求分析

随着城市的现代化建设和经济的快速发展,构建和谐社会的必要性与日俱增,每个城市都在努力打造“平安城市”。安防监控系统作为保障城市居民人生财产安全的有力措施,也理所当然地成为了平安城市中的一项重要指标。

目前已有很多城市和大型安防单位都建设有独立完整的视频监控指挥系统,但是所面临的突出问题是,单位间或上下级之间无法做到信息互通,统一协同调度,不能实 现远程监控资源共享,形成了信息孤岛。因此,随着视频监控系统应用的不断深入,系统规模的不断扩大,系统的整合需求也日益强烈,纵向需要形成“省区”多级的监控系统级联,横向要实现跨区域、跨行业的图像共享。

另 一方面,在现实应用中,各监控指挥系统所在网络环境千差万别,监控设备来自不同的厂商,五花八门互不兼容;采用不同的实现技术和标准,导致系统间无法互联 互通;而图像存储分散,存储格式不统一,使得系统间图像共享困难,数据无法实现综合利用。随着信息化程度的增长,在广泛的地理区域内要求按照行政级别实现 逐级、跨级的实时监控指挥。

因此一个涉及到到多个层面的复杂系统的设计和联网技术应用在跨区域、大范围的联网监控系统中至关重要。为解决这一问题,需要采用域的管理方式,将一个个彼此 孤立,互不相通的视频监控系统能互通兼容,分级分权实现统一指挥调度。单域采用云视频监控平台,独立管理此域监控业务功能,通过对域名配置、服务地址指向 和分级管理实现多域互通、分级监控跨域指挥,而且还能保证内外网间视频流畅、音质清晰、数据实时保存等高清视频监控特色。

此方案的目标为,整合已有平台,兼容新增设备,基于云架构综合调度,实现实时的转码、多终端监控、内容识别、智能分析等需求,最终构建一个多级化分布式的GloVideo综合视频监控管理平台。(以下简称“平台”)




Ø   视频接入

传统视频监控和防范报警系统建设具有投资大、技术要求高、涉及用户广、链接环节多等特点。同时,不同厂商间的设备对视频接入要求不同,因此要整合现有平台,同时需要兼容新增设备,并提供标准输出接口。




Ø   智能分析、识别

数字网络化监控将成为安防系统的主流,智能化是安防技术发展的目标。在大规模视频监控系统中,由于显示屏数量有限,对治安事件无法实时监控和预警。长期观察 监控视频容易引起工作人员疲劳,从而不能及时发现治安隐患。解决以上问题的一个最有效的方法就是对视频进行自动智能分析。




Ø   实时转码

不同厂家的编码格式、手持终端不同,同时低带宽的条件下处理不了大量高清的监控信息。针对上述现存弊端,需要有针对性的解决。根据用户客户端的不同需求及网 络的状况,瞬时动态地调整视频分辨率及传输码率,从而在满足用户流畅度需求的同时降低对网络带宽的消耗,以支持更高的系统规模和多种平台的终端。




Ø   流媒体输出

“平台”的视频流出口为流媒体服务器,提供标准的RTSP流媒体形式提供对外接口,以支持多终端监控,包括电视墙、PC、移动终端等等。同时,也解决了高并发访问的问题,并且,对于后期在本“平台”上的二次开发和集成也较为容易。




2 平台总体设计




2.1 多级平台整体规划

对于全省的监控,不论是从网络带宽或者系统负载,单中心的模式势必无法处理如此海量的视频数据,因此分布式的多级部署势在必行,GloVideo云视频监控平台多级部署概要图如下图所示:

2-1 GloVideo分级部署概要图

根据行政区划或者摄像机的数量,若干个街道级的监控点汇聚到一个分区的监控中心,街道级不部署本“平台”,只是作为管理监控点,在区级中心往上开始部署相应规模的GloVideo监控云平台。市级监控中心管理本市下属所有区级中心,省级监控中心则管理下属14个市级中心。整体呈现一个树形的分级划管理,如下图所示:


2-2 黑龙江区划分级简图

其中,对于视频的存储和处理相对集中于每个区级中心,往上的市级和省级更侧重资源的调控和任务的管理分发,在市级中存储的大部分是又分局上传的重要数据,省级则是备份关键数据,而其他在分区中的数据则是在需要时经由分区的流媒体服务器推送至客户端,如此可以大幅降低网内数据的传输量。







3平台关键技术描述

以上系统架构中,涉及到的具体技术包括了单域GloVideo的监控平台技术、GloVideo智能识别技术、GloVideo的云端转码技术、JobKeeper云调度方法、GloStor云存储技术、以及GloProc云处理框架。其中GloVideo的智能识别和云端转码技术负责对视频流的进一步处理,GloStor实现对海量视频数据的存储,而JobKeeperGloProc负责综合管理和统一调度,实现云内计算机的联动和各类保障,共同对外提供服务。


3.1单域GloVideo平台子系统描述

存储处理

5-1 存储处理模块描述

上图描述了存储/处理模块的工作流程与各个分模块之间的关系。前端设备采集信息接入服务器,Jobkeeper与存储服务器和处理节点进行交互。

处理服务器集群根据客户需求对采集到的信息进行实时处理,在Jobkeeper的综合调度控制下,处理节点进行分布式计算,完成内容识别、云端转码、数据处理、语义分析等任务。

存储服务器集群和处理服务器并行处理采集到的信息,存储服务器将采集到的信息实时存储到存储节点。GloStor存储服务器集群具备的海量存储能力,保证视频数据的长期存储,以备视频回看、重新处理等需求。


3.2 智能识别

 

3.2.1 简介

随着平安城市的建设,视频监控系统的基础建设已经初具规模并且仍在迅速扩大,几十万甚至几百万个摄像头所得到的视频监控影像资料是庞大的,要从中获取事件相关的信息需要花费巨大的时间和人力。视频内容分析技术(Video Content Analysis, VCA)来 源于计算机视觉,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而使计算机能够通过图像处理和分析来理解画面中的内容,其实质是“自动分析和抽取视频源中的 关键信息”。视频内容分析技术将大量的、枯燥的视频内容分析工作交给了编码器或计算机,将保安人员从传统的繁重监控任务中解脱出来,它对传统的视频监控技 术是一个“颠覆性”的创新,改变了多年来人们应用视频监控系统的习惯。

GloVideo的智能图像检索采用国际先进的图像处理技术并结合模式识别技术对已有的海量视频进行事件检索,实现了对事件发生视频的切片回放、运动帧提取和对象跟踪。



3.3 云端转码

 

3.3.1 视频转码简介

随着前端摄像机的清晰度不断提升,其码流和数据量成倍增长。然而一些终端的处理能力有限,无法支持高清的分辨率;或者需要用到公网传输,带宽无法满足高清的码流的需求等。

视频转码是一种将已压缩的视频数据从一种格式转换为另一种格式的技术,视频的编码格式主要的有MPEGH264DivXWMARM等,封装格式主要有avipstsmovmkvmpg等,而不同的播放器对格式的支持也不同,因此不同终端对视频流格式也有着特殊的需求。

视频转码是一个高运算负荷的过程,需要对输入的视频流进行全解码、视频过滤/图像处理、并且对输出格式进行全编码。最简单的转码过程仅仅涉及到解码一个比 特流和用不同的编解码器重新编码两个步骤。这种硬转码看似很简单,只需要一个解码器和一个编码器,但是最终显示结果并不理想,因为视频数据解码后重新编码会降低画质。

硬解码无法利用捷径,所以和采用智能转码算法的方法相比,要求更高的处理器性能并且产生更大的功耗。如果全部通过软件进行临时处理,需要2GHz频率的处理器。以现在PC上的CPU的运算能力,在运行其他程序的情况下,是无法支持实时的高清视频转码


3.3.2 云转码

由于视频转码计算量很大,单一的计算机不可能实现整个监控系统内的摄像头实时视频数据的转码。GloVideo研发了云端转码技术,将视频转码计算放大云端,实现整个系统内的实时视频转码,以满足用户对不同分辨率,不同码流,不同终端的使用需求。

视频接入模块首先将不同厂家的前端设备接入进来,对于支持RTSP的采集设备,亚博利用标准的流媒体协议接口实现视频和音频数据的传输。对于不支持RTSP的采集设备,亚博利用设备厂商提供的SDK进行接入。然后在GloProc云计算平台上利用高效的转码技术,将采集到的高清视频信号解码后再重新编码,在满足用户需求的同时降低对网络带宽的消耗。同时将转码后的视频流推送给流媒体服务器分发出去。