平安城市视频监控平台方案.docx

平安城市视频监控解决方案1.需求简析平安城市视频监控项目，要求对现有视频监控系统进行整合，并对视频内 容提供智能识别及转码服务，以满足智慧城市和多终端访问需求。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综合视频 监控管理平台。（以下简称“平台”） 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。 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。 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，瞬时动态地调整视频分辨率，从而在满足用户需求的同时降低对网络带 宽的消耗，从而支持更高的系统规模和多种平台的终端。 流媒体输出以标准 rtsp 视频流输出，支持多终端监控，包括电视墙、pc、移动终端等 等。并提高并发访问量。 数据大集中在链路带宽可以承载的前提下，使前端设备的数据相对集中化，在其之上进 行大规模的智能分析，数据挖掘，以呈现更多的精彩应用。2.架构概述2.1 方案综合构架图图 2-4 cvideo 总体描述图cvideo 云视频平台主要由七个模块组成：前端设备、接入服务器、处理服务器集群、存储服务器集群、流媒体服务器、中心服务器和客户端。依托 cstor 云存储平台，以及 cproc 云处理平台，使得 cvideo 构架下的综合 调度和云端转码可以完美地满足超大规模视频监控、海量数据存储、以及远距离 监控的要求。同时，cvideo 研发了国际领先的智能图像识别算法，采用大规模分 布式云处理，使得计算机对视频数据达到了空前的识别和认知水平。（1）模块功能描述：l前端设备： 前端设备在中心服务器的调度下进行信息采集编码，并通过网络传输。媒体数据流以 rtsp 的形式传输给存处理服务器，或者以 sdk 的形式传输给接入服务器、处理服务器；同时 sdk 提供设备参数、状态、云台控制等信令控制接口。(前端设备包括：模拟摄像机、网络摄像机、卡口设备、第三方平台等)l接入服务器：整合各种前端设备，将不同厂家不同平台的前端设备通过 rtsp、sdk 的方式 接入本“平台”，以实现多种前端摄像机、已有平台的统一接入，供本平台内其 他模块统一调用，并以轮询的方式监听前端设备，如有异常测产生报警信号。获取设备参数信息：接收中心服务器发来的请求，通过前端设备厂家的协议 获取设备参数信息，反馈给中心服务器。状态信息轮询：轮询前端设备的状态，及时获取前端设备是否掉线，反馈给 中心服务器，由中心服务器告警、记录、显示。云台控制协议转换：将系统接收的用户控制信令转换为设备厂家对应的协 议，并发送给前端设备，从而使用户实现云台方向控制。接入第三方平台：提供系统与第三方平台的协议转换，实现无缝对接。通过 接入第三方平台的前端监控设备，实现云台控制。获取视频数据流的地址， 以及第三方平台设备的列表、信息、状态。对少量的不支持标准协议且不提供 linux sdk 的前端设备，有针对性的接入， 采用 sdk 接收流并转换成标准协议的数据流。l中心服务器:平台的核心控制部分，实现了与客户端的信令交互、通过 jobkeeper 云调度 系统来调度云集群节点处理各项任务、并实现对整个平台的统一管理和监控。用户管理功能：根据用户信息表，管理用户登录、用户的权限，可以管理用 户信息、增删用户等。前端信息采集设备管理功能：根据摄像机和用户的权限，管理当前用户所能 涉及的前端设备状态、节点运行状态，并进行实时的更新。与用户和前端设备的信息交互功能：更新前端信息，并根据客户需求进行对 前端设备调度，以及对 jobkeeper 的任务分发。同时，进行信息数据的处理， 以完成整个平台的调度工作。对服务器集群进行统一的调度管理，获取每台机器的运行状态。根据机器的 运行状态进行自动调度和部署，负载均衡，提高机器的使用率，进而提高服 务器的梳理效率。解决服务器集群信息处理的冗余状态，查错排错，保证系统的无人值守、自 动生长的高效性。l云存储系统：使用 cstor 云存储系统，提供统一的存储资源池，用以存储关键数据，提供 历史视频的回看以及相关数据的下载服务。同时，作为分布式文件系统，提供其 他模块的支持，如流媒体服务器集群的支持。l处理服务器集群： 大致可以分为接入分析、数据处理和结果分发三个子模块，主要负责对完成对接入视频的各项处理任务。内容识别：利用计算机通过图像处理和分析理解画面内容将安保人员从繁重 的监控任务中解脱出来。实时转码：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。视频数据存储：将处理后的视频数据进行实时存储，方便日后回调查看。状态监控：监控各个处理节点的运行状态，负载均衡，高效工作。l流媒体服务器集群：以集群的形式对外提供负载均衡的标准 rtsp 流媒体并发推流服务，用户根 据相应的流媒体 rtsp 地址，即可实时地获取系统处理完后的实时视频数据和存 储的历史视频数据，以供监控和远程访问。负载均衡、高并发访问：通过负载均衡各节点运行状态，提高系统工作效率， 满足系统的高并发访问需求。监控视频流实时转发：前端视频数据经处理系统处理后，流媒体服务器将处 理后的监控视频流进行实时转发给用户，满足各种客户端需求历史视频数据流化推送：服务器状态（负载、链接数）等信息获取：l客户端支持 windows、linux、ios、android 等主流操作系统，提供 b/s 架构客户端 等，实现与用户的直接交互。（2）工作流程描述：1)客户端发送命令： 客户端向中心服务器发送命令，中心服务器根据客户端信息进行分析判断，得知用户的客户端类型、网络状态、信息要求等，从而根据需求对前端设备、jobkeeper 等进行调度控制。2)中心服务器调度： 中心服务器响应客户端命令，对前端设备进行调度控制。根据用户的指令，把客户需求的信息进行实时采集，同时使用 jobkeeper 进行对集群的任务分发，完成对应的存储、处理或监控等请求。3)中心服务器调度存储/处理集群：a)存储服务器集群接收命令工作中心服务器响应客户端命令，向 jobkeeper 发送命令。jobkeeper 根据存 储服务器集群的工作状态，选择负载较小的服务器进行高清存储。b)处理服务器集群接收命令工作中心服务器响应客户端命令，向 jobkeeper 发送命令。jobkeeper 根据处 理服务器集群的工作状态，选择负载较小的处理节点进行实时处理、识别转码， 并根据用户的网络状态分发到对应的流媒体服务器。进而，流媒体服务器将客 户所需的处理过后的实时监控视频传递给客户端。3 方案涉及技术分析根据以上方案架构，涉及到的具体技术包括了 cv ideo 的智能识别技术、 cv ideo 的云端转码技术、jobkeeper 云调度方法、以及 cproc 云处理框架。其中 cv ideo 的智能识别和云端转码技术负责实现单台计算机实现上述功能，而 jobkeeper 和 cproc 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 cvideo 智能识别3.1.1 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。cv ideo 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。3.1.2 应用案例3.1.2.1 特定人物视频检索cv ideo 自行研发的视频 dna 算法，应用在犯罪嫌疑人识别问题中，首先分 析监控视频中目标人物的运动模式，建立运动 dna 序列，为后续分析处理提供基础。后续分析包括运动目标优化、运动轨迹分析、运动特征提取、步态建模等等。目标运动 dna 序列目标运动图谱目标运动 dna 序列目标运动图谱3.1.2.2 人流/车流统计由于车辆的急剧增加，虽然道路基础设施得到了很大程度的改善，但是交通 拥挤的现象日趋严重，简单的道路视频监控已经不能满足当前的需要。为了改善 这种局面，为道路状况提供实时、准确的信息成为更加迫切的需求，推广实施各 重要交通道口区域实时交通状况图像监控是非常必要的。即在城市各重要交通道 口安装一套智能交通监控系统，通过图像传输通道将路面交通状况实时上传到道 路监控指挥中心，中心值班人员可以据此及时了解各区域路面状况，并据此调整各路口车辆流量，保持道路通畅。这项技术同样可以应用于人流统计、以及对旅游景点、闹市区和大型展会的人员密度分析等。视频分析的结果受到监控视频图像质量的影响，雨雪等恶劣天气条件下得到的监控视频图像质量要比晴朗天气条件下的图像质量要差很多。于是，如何消除雾雨雪等恶劣天气的影响是至关重要的。3.1.2.3 事件检测事件检测是 cv ideo 智能视频分析的又一个成功例子。事件检测包括禁区检 测、过线检测、遗留物检测、物品丢失检测、打架/徘徊检测等，事件的成功检 测能够大大降低危险事件的发生率，将犯罪扼杀在摇篮里。我们采用的事件检测 方法具有参数自适应且错检率低的优点。3.2 cvideo 云端转码3.2.1 cvideo 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。视频的编码格式主要的有 mpeg、h264、divx、wma、rm 等，封装格式主要有 avi、ps、ts、mov、mkv、mpg 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。面对以上这些因素，为了满足多终端的监控需求，cv ideo 研发了云端转码技 术，以满足用户对不同分辨率，不同码流，不同终端的使用需求。转码前转码后3.2.2 cvideo 主要优势极高的性价比cv ideo 构建于 cstor 云存储、cproc 云计算平台之上，有着低廉、高可靠性 的海量存储能力和无限可扩展能力，当用户存储需求增长时，也仅需添加与硬盘 价格相仿的 cstor 存储节点即可，这将大幅降低用户的投资及升级维护费用，监 控系统规模越大越能体现出性价比。百万路高清视频支持cv ideo 基于 ctrans 传输体系，能够有效地支持公网高效传输，使得以超远 距离异地高清视频监控，从而使需求成为了可能。同时优良的架构设计，拥有良 好的扩展性，能够满足用户不同规模等级的需求。并支持大规模的分级网络，如 街道级视频监控系统，接入到区级的监控系统中，然后可再接入到市级监控中心， 从而形成一个大规模分级网络视频监控云平台。云端转码技术为了尽可能优化系统性能，cv ideo 将根据用户客户端的监控需求瞬时动态地 调整视频分辨率，从而在满足用户需求的同时降低对网络带宽的消耗，因而支持更高的系统规模。对于摄像头采集的高清视频信号，cv ideo 将在 cproc 云计算平台上采用高效实时转码技术，将采集到的各路高清视频信号转换为符合监控客户 端需求的信号，并实时转发，这样可以有效地减小监控端处的解码压力，使得监 控更为流畅，并能有效地支持诸如手机等移动终端的监控需求。 智能内容识别cv ideo 的智能图像检索采用先进的图像处理技术并结合模式识别对已有的 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。构架于 cproc 云处理架构上，使许多传统模式下难以处理的识别应用得以 实现。诸如在犯罪嫌疑人识别问题中，cv ideo 研发了国际领先的运动目标 dna 算法，首先分析监控视频中目标人物的运动模式，建立运动 dna 序列，为后续 分析处理提供基础。后续分析包括运动目标优化、运动轨迹分析、运动特征提取、 步态建模等等。4 分级部署4.1 多级平台整体规划对于全省或者全市级别的平安城市二期监控，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，cv ideo 云视频监控平台多级部署概要图如下图所示：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 cv ideo 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各个市级中心。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。4.2 多级平台联动调度按 2.1 节中所说的架构，在实际应用中，经常会出现跨级的联动调度问题， 下图展示了 cv ideo 云视频监控平台多级联动调度的流程。上图所示的为市级同分区间联动的示意图，省级与市级类似，只是多经过市 级这一分层而已。（一）前端设备注册：1) 前端设备若要接入监控系统，则需通过接入服务器的注册，分中心控制 器接收接入服务器发来的前端设备注册请求同时在市局系统的数据库注册设备信息2) 在前端监控设备本地注册的同时，分中心控制器也向上级市中心控制器 发送注册请求，当然市中心也会自动向其上级省中心发送注册信息， 如此，在市级和省级