云视频监控平台解决方案.docx

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除云视频监控平台解决方案云视频监控平台解决方案此文档仅供学习与交流目录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“省市区”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 cVideo 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。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，cVideo 云视频监 控平台多级部署概要图如下图所示：图 2-1 cVideo 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 cVideo 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：图 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。2.2 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 cVideo 云视频监控平台多级联动调度的流程。云视频监控平台解决方案图 2-3 cVideo 云视频多级联动调度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，在市级和省级的数据库系统中也就同样注册了该设备的相关信 息，用于联动调控。（二）联动调控：1) 如果是市级用户想查看某前端摄像机的实时视频，那么，该用户首先通 过客户端或浏览器登陆平台，随后发出对某路视频的监控请求，中心 控制器会根据数据库里的摄像机设备信息将任务发送给该摄像机所属云视频监控平台解决方案分区的中心端，由其调度相应接入服务器进行进入和转发处理。该视频流经过流媒体服务器转发出去，随后分区中心将这个流的地址返回 给市级中心控制器，客户端得到该地址即可播放出实时视频流。2) 如果此时分区的用户也想监控上述该路的实时视频，他在登陆的时候会 经过上级中心的验证，在请求该路监控时，分区的控制中心会自动发 现该监控任务已由上级中心发起过，便可即刻将流媒体服务器推送地 址反馈给客户端，分区的用户的客户端则直接可以播放出该路实时视 频流。cVideo 的分级多域网络视频监控指挥平台能够符合大型机构的分层管理架 构和管理权限，有层次地开展监控指挥工作，可以按行政区域部署，从总部到省、 地市、县，向下无限延伸，体现出分级多域结构很好的扩展性；可以支持上万个 监控视频源的采集调度工作，支持上千个指挥中心单独或协同监控指挥部署，容 量大；可以设置跨域交流的权限管控机制，符合大型机构的保密制度和管理权限 的规定。分级多域网络视频监控指挥平台通过将某第三方单域网络视频监控指挥平 台与某级分支域之间进行相信绑定的方式，实现第三方独立的域的互信无缝接 入，即在两个域的中心服务器和数据库中设置好对方域的基本信息，做到彼此数 据同步，信息互通。2.3 单域 cVideo 云视频监控平台所谓单域，即：上述分级 cVideo 平台中的每个中心（省级中心、市级中心、 分区中心等），其中各个中心的架构模块基本相同，区别仅在于级别、任务量和 规模，下面将针对单域中的 cVideo 云视频监控平台作深入说明。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。云视频监控平台解决方案图 2-4 cVideo 总体描述图cVideo 云视频监控系统 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。2.4 网关互通互联为了解决大规模视频监控系统的权限安全性问题，需对公安网的公网和内网 进行设置网闸从而实现在内网外网互联互通的同时保证数据的安全和部分视频 的安全权限。图 2-9 网闸设置保证数据安全但进行网闸设置势必会对带宽有所限制，因此为了保证网络互联互通的同 时，保证系统的安全性需对视频数据进行云转码传输。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。cVideo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。图 2-10 转码前图 2-11 转码后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，我们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，我们利用设备厂商提供的 SDK 进行接入。然后在 cProc 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。图 2-12 云转码流程4 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 cVideo 的监控平台技术、 cVideo 智能识别技术、cVideo 的云端转码技术、JobKeeper 云调度方法、cStor 云存储技术、以及 cProc 云处理框架。其中 cVideo 的智能识别和云端转码技术负 责对视频流的进一步处理，cStor 实现对海量视频数据的存储，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。4.1 单域 cVideo 平台子系统描述图 3-2 存储/处理模块图图 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。cStor 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。4.2 cVideo 智能识别4.2.1 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。cVideo 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。4.2.2 应用案例特定人物视频检索cVideo 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。图 5-4 目标运动 DNA 序列图 5-5 目标运动图谱图 5-6 目标运动 DNA 序列图 5-7 目标运动图谱人流/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。图 5-8 交通道口车流检测统计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。图 5-9 雾雨雪等恶劣天气检测事件检测事件检测是 cVideo 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。图 5-10 行为检测（遗留钱包）4.3 cVideo 云端转码4.3.1 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 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。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4.3.2 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。cVideo 研发了云端转码技术，将视