智慧城市综合视频监控平台解决方案

1、智慧城市综合视频监控平台解决方案目 录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc41674796 1、项目必要性及需求分析 PAGEREF _Toc41674796 h 4 HYPERLINK l _Toc41674797 1.1 接入需求 PAGEREF _Toc41674797 h 4 HYPERLINK l _Toc41674798 1.1.1 接口开放性 PAGEREF _Toc41674798 h 4 HYPERLINK l _Toc41674799 1.1.2 无线视频数据接入稳定性 PAGEREF _Toc41674799 h 5 HYPERLINK l

2、_Toc41674800 1.2 呈现需求 PAGEREF _Toc41674800 h 5 HYPERLINK l _Toc41674801 1.2.1 多终端支持及实时转码 PAGEREF _Toc41674801 h 5 HYPERLINK l _Toc41674802 1.2.2 全屏多画面、单画面 PAGEREF _Toc41674802 h 5 HYPERLINK l _Toc41674803 1.2.3 GIS呈现 PAGEREF _Toc41674803 h 5 HYPERLINK l _Toc41674804 1.3 视频流分发功能 PAGEREF _Toc41674804

3、h 6 HYPERLINK l _Toc41674805 1.4 处理需求 PAGEREF _Toc41674805 h 6 HYPERLINK l _Toc41674806 1.4.1 智能识别 PAGEREF _Toc41674806 h 6 HYPERLINK l _Toc41674807 1.4.2 前端设备状态读取及控制 PAGEREF _Toc41674807 h 6 HYPERLINK l _Toc41674808 1.4.3 录像及存储功能 PAGEREF _Toc41674808 h 6 HYPERLINK l _Toc41674809 1.4.4 智能分析结果告警 PAGE

4、REF _Toc41674809 h 7 HYPERLINK l _Toc41674810 1.4.5 子平台扩展 PAGEREF _Toc41674810 h 7 HYPERLINK l _Toc41674811 1.5 管理维护需求 PAGEREF _Toc41674811 h 7 HYPERLINK l _Toc41674812 1.5.1 摄像机状态维护 PAGEREF _Toc41674812 h 7 HYPERLINK l _Toc41674813 1.5.2 客户端系统支持 PAGEREF _Toc41674813 h 7 HYPERLINK l _Toc41674814 1.5

5、.3 摄像头多级目录管理 PAGEREF _Toc41674814 h 7 HYPERLINK l _Toc41674815 1.5.4 账号登录权限管理 PAGEREF _Toc41674815 h 8 HYPERLINK l _Toc41674816 1.5.5 升级扩容改造管理 PAGEREF _Toc41674816 h 8 HYPERLINK l _Toc41674817 1.5.6 服务器状态监控、负载均衡和数据备份 PAGEREF _Toc41674817 h 8 HYPERLINK l _Toc41674818 1.6 系统性能需求 PAGEREF _Toc41674818 h

6、 8 HYPERLINK l _Toc41674819 1.6.1 系统扩展性 PAGEREF _Toc41674819 h 8 HYPERLINK l _Toc41674820 1.6.2 系统鲁棒性 PAGEREF _Toc41674820 h 8 HYPERLINK l _Toc41674821 1.6.3 系统响应速度 PAGEREF _Toc41674821 h 9 HYPERLINK l _Toc41674822 1.6.4 系统接入能力和并发处理能力 PAGEREF _Toc41674822 h 9 HYPERLINK l _Toc41674823 1.6.5 存储能力 PAGE

7、REF _Toc41674823 h 9 HYPERLINK l _Toc41674824 1.6.6 视频传输时延 PAGEREF _Toc41674824 h 9 HYPERLINK l _Toc41674825 1.6.7 智能分析处理能力 PAGEREF _Toc41674825 h 9 HYPERLINK l _Toc41674826 1.6.8 智能分析统计误报率、漏报率 PAGEREF _Toc41674826 h 10 HYPERLINK l _Toc41674827 2 系统架构 PAGEREF _Toc41674827 h 11 HYPERLINK l _Toc416748

8、28 2.1 系统拓扑图 PAGEREF _Toc41674828 h 11 HYPERLINK l _Toc41674829 2.2 系统模块示意图 PAGEREF _Toc41674829 h 12 HYPERLINK l _Toc41674830 2.2.1 系统模块功能描述 PAGEREF _Toc41674830 h 13 HYPERLINK l _Toc41674831 3 系统方案 PAGEREF _Toc41674831 h 15 HYPERLINK l _Toc41674832 3.1 系统逻框图 PAGEREF _Toc41674832 h 15 HYPERLINK l _

9、Toc41674833 3.2 子系统描述 PAGEREF _Toc41674833 h 17 HYPERLINK l _Toc41674834 3.2.1 接入系统 PAGEREF _Toc41674834 h 17 HYPERLINK l _Toc41674835 3.2.2 存储系统 PAGEREF _Toc41674835 h 19 HYPERLINK l _Toc41674836 3.2.3 处理系统 PAGEREF _Toc41674836 h 24 HYPERLINK l _Toc41674837 3.2.4 中心调度管理系统 PAGEREF _Toc41674837 h 28

10、HYPERLINK l _Toc41674838 3.2.5流媒体服务器集群 PAGEREF _Toc41674838 h 35 HYPERLINK l _Toc41674839 3.2.6终端设备 PAGEREF _Toc41674839 h 39 HYPERLINK l _Toc41674840 4 建设方案 PAGEREF _Toc41674840 h 41 HYPERLINK l _Toc41674841 4.1 建设方案拓扑图 PAGEREF _Toc41674841 h 41 HYPERLINK l _Toc41674842 4.2 软硬件部署 PAGEREF _Toc416748

11、42 h 42 HYPERLINK l _Toc41674843 4.2.1 部署方式 PAGEREF _Toc41674843 h 42 HYPERLINK l _Toc41674844 4.2.2服务器设备和软件规划 PAGEREF _Toc41674844 h 42 HYPERLINK l _Toc41674845 4.3 网络通信部署 PAGEREF _Toc41674845 h 44 HYPERLINK l _Toc41674846 4.3.1与第三方平台的通信部署 PAGEREF _Toc41674846 h 44 HYPERLINK l _Toc41674847 4.3.2与第三

12、方平台的网络部署 PAGEREF _Toc41674847 h 44 HYPERLINK l _Toc41674848 4.3.3与移动终端的通信部署 PAGEREF _Toc41674848 h 45 HYPERLINK l _Toc41674849 4.4 维护制度 PAGEREF _Toc41674849 h 45 HYPERLINK l _Toc41674850 4.5 前端设备命名 PAGEREF _Toc41674850 h 45 HYPERLINK l _Toc41674851 4.6 建设周期 PAGEREF _Toc41674851 h 46 HYPERLINK l _Toc

13、41674852 4.7 应用接口和对接 PAGEREF _Toc41674852 h 46 1、项目必要性及需求分析公共区域视频监控系统的建设是智慧城市建设必不可少的重要组成部分，其视频监控资源的整合、优化以及利用程度是城市信息化程度的重要标志之一，公共区域中已建成大量、属于各个单位、基于不同制式标准、不同设备、不同平台的视频监控系统，但目前这些资源并没有得到有效整合，无法跨平台、跨单位进行集中优化处理，这就造成了现有视频资源利用率低、重复建设、缺乏统一调度等不良现象，本项目基于这个现状旨在建设一个统一的、城市级的视频监控平台，将城市现有的视频监控资源有效整合起来，并在此基础上针对各类城市管

14、理中的应用需求，实现高效实用的业务应用，将城市可利用的全部视频资源经过优化、整合及智能处理后，透明地呈现给使用者，为城市管理提供有力支撑。为整合现有视频监控资源，作为子系统对“智慧”平台提供视频监控支持，本次项目建设“智慧、宽慧综合视频监控平台”。“平台”在现有信息化建设基础上，集成现有视频监控资源，建设大规模视频实时接入处理分析监控平台。项目建设要求充分利用现有资源，实现与交管局、交通局、公安局、城市高点监控、道路图像监控“320”工程等现有视频监控平台的对接，实现上万路的视频接入。对上述视频监控平台的视频接入后，要求实现转码处理、智能识别、解码上墙和数据存储回看等功能，以满足不同终端的访问

15、需求、实现车流统计等交通数据的提取、对关键数据进行存储、以及实现大屏控制等。同时要求完成对综合资源调度系统的无缝对接并提供第三方应用开发接口。1.1 接入需求1.1.1 接口开放性“平台”接口具备开放性，满足公安、交管、320工程、宽慧无线视频监控等不同标准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。1.1.2 无线视频数据接入稳定性针对无线数据传输的特性，系统可根据实时的网络状态，自适应转码，调整合适的分辨率和码率，也可根据用户设置的流畅度优先或者清晰度优先，合理控制实时数据的流

16、量，以保障在无线数据传输的环境下，视频信号正常传输，不受到影响。1.2 呈现需求1.2.1 多终端支持及实时转码“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“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、GIS图层上摄像头点选、拖拽、框选或随机呈现摄像头内容等。1.2.3 GIS呈现“平台”支持

17、在GIS地图上实时呈现摄像头位置、状态和类型等信息；支持点击摄像头图标后视频窗口浮现，并根据打开的视频窗口数自动排版窗口位置；支持智能摄像头智能分析结果直接呈现；支持热选择的摄像头云台方位示意图根据实际摄像头方位变换情况实时更新。GIS地图系统通过与“平台”中心服务器通信，获取所有前端摄像机信息，并根据地理位置信息展现在地图上，当需要打开某路或者某些路段的视频监控画面时，发送所需摄像机ID号信令给中心服务器，中心服务器进行调度处理，并将结果流地址返回给GIS地图系统，根据该地址即可获取监控视频流。可呈现的应用如在地图上展现当前区域的前端监控设备，点击后可打开小窗口进行视频实时预览，并可通过平台

18、联动展示到监控大屏上。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，“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 处理需求1.4.1 智能识别“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：智能统计车流量，对交通事故、交通干线拥堵情况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 前端设备状态读取及控制“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。1.4.3 录像及存储

19、功能“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。1.4.4 智能分析结果告警“平台”具备视频智能分析功能，并可根据预置的报警门限进行及时告警，如防汛摄像头检测到水位上涨至防汛门限，消防摄像头检测到温度上升至告警门限，交管摄像头检测到车流量超过告警门限，公安摄像头通过人脸识别检测到人脸相似度超过告警门限等时，应及时在GIS地图上进

20、行告警呈现。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。1.4.5 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“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Linux（CentOS、RedHat、Ubuntu）、Windows、IOS、Android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

21、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。（需要与杜主任沟通后确定最终的管理方式）1.5.4 账号登录权限管理“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“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“平台”对服务器进行统一调度管理，无人值守监控服务器

22、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；“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“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“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

23、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；“平台”数据库中摄像头在GIS图层上的显示相关信息，做到更新时间间隔不超过1秒。1.6.4 系统接入能力和并发处理能力“平台”预计初期可具备1万路的视频信号接入能力，后期可扩展至20万路视频信号。“平台”最低可并发接入500路视频信号，可同时支持100路720P视频流实时转码、50路高清视频智能分析、24路720p或96路D1视频流解码上墙，并支持1080p高清视频流的解码能力。用户并发访问量初期为800路720p或2000路D1信号，后期可扩展至2000路720p的流转发能

24、力。1.6.5 存储能力初期建设存储容量至少为100TByte，满足动态扩容需求；初期具备100路720p视频存储30天的能力，可扩展到10000路720p视频30天的存储能力；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“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，所呈现的总时延不超过1秒。1.6.7 智能分析处理能力“平台”初期达到50路高清视频的智能分析、识别的处理能力，并可动态扩容至1万路视频的智能分析、

25、处理能力。在某些情况下允许有20s以下的时延，但可以保证智能分析处理的速度高于视频帧产生的速度（帧率为30fps以上），保证视频数据不堆积。1.6.8 智能分析统计误报率、漏报率“平台”智能分析中，车流量统计误差率不高于10%；交通事故检测误报率不高于10%、漏检率不超过20%；交通干道拥堵告警误报率不超过5%2 系统架构根据需求的深入分析，本方案利用 cStor 云存储和 cProc 云处理技术构建统一的云视频监控管理平台软件，部署在服务器集群上，实现对海量高清视频监控的实时处理，整合各委办局的监控资源。2.1 系统拓扑图 图2-1 系统拓扑图系统对前端的交管局、交通局、公安局、城市高点监控

26、、道路图像监控“320”工程等现有视频监控前端和平台进行对接，实现上万路的视频接入。对上述视频监控平台的视频接入后，经过集群处理，实现转码处理、智能识别、解码上墙和数据存储回看等功能，以满足不同终端的访问需求、实现车流统计等交通数据的提取、对关键数据进行存储、以及实现大屏控制等功能。现有框架可以满足及未能满足的相关需求如下表所示：项目需求项目需求分项解决方案接入需求接口开放性，满足不同标准平台设备接入接入系统无线视频接入稳定性接入系统/前端摄像头呈现需求多终端输出和实时编码处理系统/流媒体服务器集群全屏多画面单画面处理系统/流媒体服务器集群GIS呈现中心管理系统（数据库）视频流分发服务视频流分

27、发服务处理系统/存储系统/流媒体服务器集群功能需求智能识别功能处理系统前端设备状态读取及控制中心管理系统/接入系统录像及存储功能中心管理系统/存储系统智能分析结果告警处理系统/中心管理系统（数据库）子平台扩展管理维护需求摄像机状态维护中心管理系统/接入系统客户端系统支持客户端多级目录管理中心管理系统登陆账号及权限管理中心管理系统服务器状态监控和数据备份、负载均衡中心管理系统/存储系统2.2 系统模块示意图如下图所示，系统主要由七个子系统组成：前端设备、接入系统、处理系统、存储系统、流媒体服务器、中心调度系统和客户端。图2-2 系统总体描述图 2.2.1 系统模块功能描述前端设备：前端设备在中心

28、服务器的调度下进行信息采集，以RTSP的形式传输给存储/处理服务器集群，或者以SDK的形式传输给接入服务器。(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)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或者SDK的方式接入本系统，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。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。a）用户管理功能：根据用户信息表，管理用户登录、用户

29、的权限，可以管理用户信息、增删用户等。b）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。c）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。d）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。e）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。存储服务器集群：使用cStor

30、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，支持网络挂载盘符的模式，以满足整个平台中其他模块的存储需求。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，诸如：内容识别、实时转码、录像存储等，再将处理好的结果发送至流媒体服务器和存储服务器。流媒体服务器：以流媒体服务器的形式对外提供标准的RTSP流媒体服务，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，以供监控和远程访问。采用虚拟IP技术，备份冗余机制，针对公网和内网不同的访问需求提供不同的码流推送。客

31、户端：支持windows、linux、ios、android等主流操作系统，提供B/S和C/S架构客户端，控制视频解码上墙等，实现与用户的直接交互。3 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。3.1 系统逻框图 本云视频监控平台，是在服务器集群上部署一整套基于云架构的视频处理软件，下图为系统逻辑框图，其核心内容是对接入的海量视频的实时处理分析。图3-1 系统逻辑架构框图系

32、统基于云计算的模式，采取海量分布式 JobKeeper 云调度架构，以集群的形式共同对外服务。以实现诸如视频内容识别、云端转码、智能分析等实时数据、动态伸缩等需求。最后将处理好的图像信息以流媒体的形式输出，并提供给上层各类应用对应的接口。资源层：包括摄像头、卡口等前端数据采集设备所采集到的原始视频图像数据，以及响应业务信息，如：人力、车辆、区域分布等资源信息。接入层：整合数据资源、业务资源、存储资源，使其符合系统标准，实现不同资源的接入。数据存储层：即 cStor 云存储系统，提供海量的存储空间，以备历史数据的回看与处理。数据处理层：即 cProc 云处理系统，提供高效的视频转码、内容识别等大

33、规模数据处理能力。数据分发：以流媒体服务器的形式提供标准的 RTSP 流媒体输出，可以支持高并发访问。API 层：提供 API 接口，实现上层应用对底层资源的透明操作，提供业务应用的开发支持。调度控制层：实现对以上各层的综合调度与控制，以实现整套系统机制。应用层：主要包括实时监控、调阅查询、内容识别等视频相关应用，为用户提供友善的界面、人性化的操作方式，能够让用户简单高效的监控多个视频源。功能如下：信息采集设备的管理，监控控制端对视频中心服务器中的设备数据库进行操作，实现添加和删除系统中的卡口和摄像头。用户管理，监控控制端对视频中心服务器中的用户数据库进行操作，实现用户注册、注销以及权限设置。

34、按时间检索历史记录，提供按时间检索记录的窗口，向视频中心服务器发送检索命令，获取历史记录的相关信息。历史记录回放，根据历史记录的相关信息，播放 cStor 中的历史记 录。录像，监控控制端通过中心服务器向存储管理端发送录像命令，存储管理 端控制设备进行录像，获取的数据直接存储到 cStor 中。3.2 子系统描述3.2.1 接入系统 接入子系统简介前端设备主要包括：模拟摄像机、网络摄像机、第三方平台等。根据完成的功能不同，可以将接入服务器系统中交互的内容分为数据流和信令流。网络摄像机模拟摄像机第三方平台接入服务器处理服务器信令流数据流中心服务器图3-2 接入系统示意图数据流主要分为三部分，其中

35、支持标准RTSP协议的摄像机可以直接将视频流传输给处理服务器集群；对于不支持RTSP的摄像机，则通过集成监控设备商的SDK以支持其私有协议（如：海康威视早期的DVR），再将视频数据重新编码成标准RTSP流发送给本“平台”；第三方平台中的摄像机可以经平台SDK获取摄像机的url，使用该视频流地址获取数据流。视频流接入到平台后，再发送到流媒体服务器，从而实现了不同的客户对同一路流的访问，并且减轻了前端摄像机的压力。图 3-3 数据流3种情况信令流主要是完成命令的分发，使接入服务器在中心服务器的调度下完成各项功能。对于前端设备中的带云台的摄像机，中心端发送云台控制信令，然后接入服务器通过各个不同厂家

36、的SDK完成各种云台操作，如云台上下左右转动、设置预置点、调焦、调距、光圈放大缩小等。对于第三方平台里的摄像机，中心端可以像接入服务器获取所有设备的列表，并获取某一路的url。另外，接入服务器还会以轮询的方式监听前端设备，检查所有前端设备在线、不在线、视频信号是否丢失等状态，并及时向中心服务器返回设备的异常状态，使“平台”能更好的实时监控所有设备的状态。 接入服务器主要功能 接入服务器主要是配合中心服务器来完成一些需要直接操作前端设备或第三方平台的任务。通过整合不同厂家的SDK，使中心服务器可以更好的统一管理所有的设备。接入服务器完成的主要功能如下：获取设备参数信息：接收中心服务器发来的请求，

37、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相关功能的控制，例如云台上下左右转动，设置预置点，调节焦距、光圈等。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

38、流并转换成标准协议的数据流。设备远程参数配置：提供对前端设备的视频参数配置和网络参数配置功能，从而可以按用户需求来设置前端设备的参数。视频参数配置包括码流类型、分辨率、码率类型、码率、帧率、视频编码类型等。网络参数配置包括网卡类型、设备ip地址、DNS服务器地址、多播地址、HTTP端口号、RTSP端口号等。3.2.2 存储系统存储客户端流媒体服务器cStor存储集群中心服务器JobKeeper信令流数据流rtsp流图3-4 存储系统示意图存储系统包括cStor存储服务器集群和流媒体存储客户端软件两部分。流媒体存储客户端软件部署在处理服务器集群上，由JobKeeper调度，将网络视频流按固定时间

39、保持为文件，并通过cStor客户端写入存储集群；cStor云存储服务器集群提供海量的存储空间，通过cStor客户端挂载到处理服务器和流媒体服务器，这样视频存储和视频处理程序就可以访问海量的存储空间。 流媒体存储客户端流媒体存储客户端提供了将标准rtsp流保存为文件的功能，并按一定时间(如30分钟)打包成一个视频文件存放在cStor上。与转码任务流程一样，当用户请求对某一路视频进行录像后，中心服务器通过JobKeeper统一调度资源，根据存储服务器集群的工作状态，选择负载较小的服务器，建立一个存储任务，存储客户端程序将标准rtsp流经过分析后，重新打包成视频文件，保存下来的视频文件存放在云存储集

40、群cStor上，从而提供了对高清视频的海量存储。将这些视频文件挂载到流媒体服务器上，当用户想要查看某一路的历史视频时，就可以很方便的访问到cStor上的这些文件。 cStor云存储系统cStor云存储系统是9年来不断积累研发的高科技产品，是国内最早实现并保持领先的云存储系统，整套系统包括软件与硬件，是一个海量的云存储平台。与传统的大规模存储系统相比，它具有构建成本低、性能高效可靠、使用简单方便的特点。在需要存储大量数据（如视频数据、业务数据等）的应用场合，可以大幅提高存储系统性价比。与目前国际上知名的Google、Amazon等云存储相比，具有更高的性价比、更低的能耗、更加通用和更方便的使用模

41、式。图3-5 cStor云存储系统.1 cStor主要优势超低成本系统中采用廉价的大容量存储服务节点，通过cStor系统软件实现统一管理和容错，提供高效、稳定服务。与使用专用服务器相比，可以将系统构建成本节省5-10倍以上，且规模越大，优势越明显。高性能cStor采用了高效的数据读写技术和文件查询技术, 支持高并发、高带宽， 数据在多个节点上并行读写，服务器自动均衡负载，系统性能随节点数增加而线性增长。超高可靠性支持多重数据保护，包括磁盘级的数据冗余，节点级的数据冗余等。 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

42、数据管理节点采用双机镜像模式容错，如果有一节点出现故障，另一节点自动接替之。绿色节能自主研发的超低功耗云存储硬件节点，主板尺寸为20cm*20cm，功耗仅为10W左右（不含硬盘），比业界的200W低10几倍。超高集成度由于解决了能耗的问题，散热不成为集成度的瓶颈，因而可以在1个标准的42U机架上集成多达80个存储节点，总容量高达1024TB。易扩展性可以在不停止服务的情况下，动态加入新的存储节点，无需任何操作，即实现系统容量从TB级平滑扩展到PB级；也可以摘下任意节点，系统自动缩小规模而不丢失数据，并自动将摘下的节点上得数据备份到其他节点上，保证整个系统数据的冗余数。.2 cStor系统构架与

43、传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网、和客户端程序等多个部分组成的复杂系统。各部分以存储设备为核心，通过应用软件来对外提供数据存储和业务访问服务。云存储系统的结构模型由存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层等四层组成，如下图1-1所示：图3-6 存储系统的结构模型下面对各层的功能描述做一下说明：存储层：存储层是云存储最基础的部分。存储设备可以是FC光纤通道存储设备，可以是NAS和iSCSI等IP存储设备，也可以是SCSI或SAS等DAS存储设备。云存储中的存储设备往往数量庞大且分布多不同地域，彼此之间通过广域网、互联网

44、或者 FC光纤通道网络连接在一起。存储设备之上是一个统一存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，以及硬件设备的状态监控和故障维护。基础管理层：基础管理层是云存储最核心的部分，也是云存储中最难以实现的部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。CDN内容分发系统、数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问，同时，通过各种数据备份和容灾技术和措施可以保证云存储中的数据不会丢失，保证云存储自身的安全和稳定。应用接口层：应用接口层是云存

45、储最灵活多变的部分。不同的云存储运营单位可以根据实际业务类型，开发不同的应用服务接口，提供不同的应用服务。比如视频监控应用平台、IPTV和视频点播应用平台、网络硬盘引用平台，远程数据备份应用平台等。访问层：任何一个授权用户都可以通过标准的公用应用接口来登录云存储系统，享受云存储服务。云存储运营单位不同，云存储提供的访问类型和访问手段也不同。3.2.3 处理系统 处理子系统综述图3-7 存储/处理模块图上图描述了存储/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Jo

46、bkeeper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，存储客户端软件将采集到的信息实时存储到cStor云存储集群中。处理节点组通过RPC的远程调用获取各自节点的任务处理目标，并实时的和处理节点上的任务处理目标进行对比，控制程序的执行和结束。处理节点组会在一个设定的心跳间隔内主动的和管理节点组联系一次，报告节点存活状态。如果在若干个心跳间隔后管理节点组仍然没有获取到处理节点心跳报告，那么该处理节点将会被踢出处理节点组，同时该节点处理的所有处理任务也会被重新调度。随着集群处理数据量的不断增大，处理节点组提供了

47、简单高效的自动化部署方案，当新机器加入处理集群后，会主动的与管理节点组同步心跳信息，从同一配置服务器ZooKeeper上获取相关配置信息，通过WebServer服务获取任务列表，开始执行数据处理工作。 云端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，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

48、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。这样可以提供给终端不同分辨率需求的视频流，支持常用的音视频编码格式，支持标准解码器解码，从而支持常用播放器的播放(如支持网络功能的MPlayer、VLC等)。图3-8 云转码流程 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。当客户端需要视频转码或者智能识别时，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

49、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。自主专利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。目前可以对烟、火、运动物体、遗留物、车辆统计和特定行为等情况下的识别达到很高的识别度。.1车流量统计为了获取精确的车流量统计结果，我们首先采用当前效果较好的GMM算法对背景建模，提取道路上行驶的车辆轮廓信息。但是由于该算法自身的缺陷，会将现实场景中噪声、阴影当做车辆的一部分，给车流量统计带来很大误差。为此，我们研发出一种可以去除阴影及噪声的方法，效果如下： 原始图像

50、GMM检测的车辆 去除阴影/噪声的车辆图 3-9 阴影消除算法其中，图3-9中的右侧图灰色为背景，红色为GMM检测中误认为是车辆的部分，该部分主要为阴影及噪声。该方法可以很好的避免传统方法中容易将车窗或深色车身误检为阴影的问题。基于此算法就可以非常方便和准确的获取到车辆的轮廓，再根据摄像头与车辆之间的拍摄夹角，将车辆轮廓映射到伪三维上，就可以重建出车辆的三维轮廓图，即使多辆车之间存在遮挡、粘连都可以准确的计算出车的数量，如图3-10所示。图3-10基于伪三维的车辆轮廓重建及计数.1车辆排队长度和车辆测速车辆排队长度的难点在于，如何准确的自适应测量车队首尾之间的距离。比较准确的方法是采用摄像头标

51、定的方法，我们利用实际场景中的建筑物、道路标线等参考信息，经过较复杂的数学逻辑，推导出如何将二维图像中的距离信息映射到三维世界坐标系中的数学公式，从而可以通过图像上的像素距离，计算出实际场景中的距离。这样就可以轻松获得车辆排队长度，给广大车主提供有效道路信息。基于视频的车辆测速属于新兴技术，不需要像传统测速那样在地底下铺设感应线圈，方便而实惠。而车辆测速同车辆排队长队一样，需要用摄像头标定，计算车辆在某段时间内，行驶的实际距离。有了标定技术，车辆测速也就迎刃而解了。 图3-11交通道口车流检测统计 处理子系统功能描述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

52、各项处理任务。标准视频流接入：将标准rtsp视频流接入并实时转发到流媒体服务器，提供后续转码、识别、存储等。非标准rtsp视频流的接入：使用厂商提供的SDK接入视频流，并重新封装成标准流，然后通过流媒体服务器实时转发。少量的厂商不提供linux平台SDK的视频流，由接入服务器完成有针对性的转换。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：将视频转码计算放到云端，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。视频数据存储录像：将处理转换后的标准视频流进行实时存储，按时间段保存为视频文件并保存到存储服务器上

53、，以提供日后回调查看。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。3.2.4 中心调度管理系统中心调度管理系统架构图：图 3-12中心服务器架构图根据图3-12系统架构图所示，中心调度管理系统是系统的一个重要的部分，它是系统的枢纽，用来联系系统的其他不同模块，把他们有机的联接在一起。 系统设备中心调度管理系统设备主要包括：数据库集群服务区、Web服务器集群、JobKeeper处理服务器。.1 数据库集群服务器它主要保存设备信息、用户信息和配置信息，同时集群还有镜像配置、双机热备份功能，当数据库集群出现问题，能够快速的进行无缝的切换，保证正在使用的用户不受影响，同时数据库镜像使得系

54、统管理人员升级数据库的时候，不影响系统正常的使用，从而将升级维护和使用分离开来，增强了系统的灵活性。.2 Web服务器集群Web集群主要采用Apache和LVS负载均衡来构建，Apache主要提供项目运行需要的web容器，web容器中的实体通过接受用户的每次操作请求并处理，将结果返回给操作用户，为了保障Apache的稳步运行，我们通过使用LVS强大的可伸缩性、管理性、可靠性来管理WebServer的集群服务器，从而合理分配系统资源，分担各服务器压力，保障用户的稳定的使用。 JobKeeper服务器如何保证在云计算平台中部分硬件或软件发生故障的情况下仍不影响系统的正常运行；如何保证在云计算平台中

55、高效稳定的合理化分配和执行任务，同时能够完全解决系统单点故障问题，负载均衡，自动调度与部署的高效云调度平台，这就是JobKeeper服务器最大的作用。.1 JobKeeper系统架构 应用层业务层虚拟化资源层数据处理层cProc分布式并行计算框架视频处理应用其他设计应用存储层OracleMySQLDB2cStorHDFScDispath调度平台ZooKeeperMasterNode1MasterNode2MasterNode3TaskNode1TaskNode2TaskNode3TaskNode4TaskNode5TaskNode6TaskNode7TaskNode8TaskNode9Task

56、Node10TaskNode11TaskNode12 图 3-13 Jobkeeper架构图上图中对Jobkeeper进行了分层，对每层进行具体阐述应用层：一组用于管理和结果反馈的显示组件。是整个系统面向用户和开发人员的基础承载。业务层：对于应用层的相关功能的业务化，数字化处理，用于将应用层的需求任务进行规则化划分，形成统一的处理化模式。数据处理层：独立的数据处理程序，是对不同需求数据的统一处理方案，由JobKeeper调度平台进行统一的配置管理。存储层：存储数据的处理结果集或其他中间结果集的单元。虚拟化资源层：将机器进行虚拟化，形成更大范围的服务集群。.2 JobKeeper调度流程 图 3

57、-14调度平台任务流程图当用户在应用层下发任务给管理节点，管理节点调度机器处理任务，将任务扔给具体的处理节点，处理节点将结果返回给管理节点，管理节点整理结果，而后返回给应用层。服务器节点组：负责对处理节点的系统信息以及任务处理信息进行实时的跟踪和保存，对应的信息镜像存储在基于cStor或者NFS服务的存储系统上。处理节点组：通过RPC的远程调用获取各自节点的任务处理目标，并实时的和处理节点上的任务处理目标进行对比，控制程序的执行和结束。处理节点组会在一个设定的心跳间隔内主动的和管理节点组联系一次，报告节点存活状态。.3 Jobkeeper特点高可靠性： 采用“多主多备，负载均衡”的管理节点，从

58、而保证无论管理节点还是处理节点都不存在任何单点故障问题。低依赖性：采用模块化设计思想，通过统一化配置和API接口的方式向用户提供服务。低干预性：采用基于事件化的统一管理模式。在系统无人值守的情况下自动完成故障处理等功能。高实时性：在机器性能允许的范围内，所有任务的控制工作基本都在秒级完成，具有前所未有的高效性。 中心调度系统功能描述用户管理功能：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。设备管理功能：根据摄像机和用户的权限，管理当前用户授权的前端设备状态、节点运行状态，并进行实时的更新。智能识别功能：调用后台智能识别的相关功能，通过浏览器的访问方式来展示智能识别

59、的结果。 服务器状态监控：定期轮询服务器，检测他们的状态，保证服务器稳定运行。实时监控：通过Jobkeeper调度任务，分发任务处理，获得接入的视频流，同时通过和接入服务器的交互完成云台、速度等相关的设备控制。移动接口：为了保证适应移动设备不同的分辨率，我们要对其进行实时解码，通过Jobkeeper来分发转码任务，返回转码的地址流，反馈给移动客户端。日志管理：完备的日志记录，可以了解系统的运行状况，以及现系统的bug，对调试等都有很大的帮助。 中心调度系统主要任务.1 浏览器请求当浏览器客户端的用户发送请求给服务器。当用户通过浏览器访问系统操作时，每一步操作都会向WebServer传送服务请求

60、信息，中心服务器调度对应的处理模块进行处理，处理结束后将结果返回给前端用户，前端用户通过浏览器就能浏览到处理结果。.2 移动客户端请求当用户使用移动客户端访问时，客户端通过为Ipad，android等移动客户端提供一系列的服务接口，相当于服务转接处理，来完成对于功能的调用，例如移动客户端在登录时候进行身份认证，获取用户授权操作的设备列表，需要处理操作设备的视频流等等，这些服务都是通过中心服务器的移动接口来完成的。 系统结构解析中心服务器采用的是J2EE的三层架构实现，J2EE是广泛认可的一个工业标准。它利用了Java2平台的技术优势，为企业提供系统整体解决方案的开发、部署和管理等相关问题的一套