基于云架构的边防视频监控数据整合与智能化应用平台研究

陆兵

摘要：通过分析云计算应用于视频监控领域的关键技术和优势，提出基于云架构的边防视频监控数据整合与智能化应用平台模型，给出视频数据整合、视频智能分析与搜索以及资源共享等解决方案。

关键词关键词：云计算；视频监控；边防管理

DOIDOI：10.11907/rjdk.161435

中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2016）007014903

0引言

近年来，全国公安边防部门已建成较大规模的边防视频监控联网共享平台，在视频指挥调度、执勤区域管控、内部管理等领域得到了广泛应用。但总体而言，视频监控系统应用层次还比较低，主要表现在：①视频监控实战应用深度不足。主要用于区域防范、事后查证等，缺乏与边防实战紧密结合的功能深度挖掘；②视频图像存储能力需进一步提升。由于视频录像占用存储空间巨大，目前主要存储方式还是以前端DVR、NVR存储为主，未实现分级分类存储的规范化管理；③视频图像价值信息未得到有效提取。大量视频图像资源价值信息沉淀于系统中，发现、检索较为困难，并且连续视频流等非结构化信息难以与边防业务应用系统信息直接进行关联分析和碰撞比对，从而产生有价值的结果；④视频图像信息智能化应用水平低。由于视频图像数据量大、价值密度低，传统的数据处理分析技术不能满足海量视频数据分析处理的需要。

随着视频编码技术、视频存储技术、视频内容分析以及信息技术的发展，视频监控正向网络化、高清化、智能化方向发展。目前，公安边防各级都在进行视频监控高清化、智能化改造，但大规模高清智能化给系统设计、部署带来一系列现实问题：网络带宽紧张、存储空间庞大、对计算机性能要求成倍增加等。因此，采用云计算、智能视频分析等技术升级改造现有视频图像监控系统，利用云计算的分布式存储、分布式计算优势，建设云架构下视频监控数据整合和应用平台，可有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，以实现视频监控深度智能化应用。

1关键技术

云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术发展到一定阶段，与互联网技术融合发展的产物。在视频监控领域使用云计算技术，可以将各类视频监控接入到统一的云平台，在后端通过发动网络内闲置节点进行智能化分析，从而以较小的设备投入换回更多的智能化工作回报。

1.1视频图像云存储

随着网络化、高清化视频监控的逐渐普及，视频监控图像的存储系统成为整个系统中的重要支撑产品，因此一个安全、稳定、可靠的视频监控存储平台，成为监控报警、智能分析等关键工作的重要支撑。随着网络视频监控应用范围的逐步扩大，要求进行省级乃至全国范围内跨区域的大联网，以实现视频数据共享，但传统分散存储模式的DVR、NVR给视频数据的共享带来了技术上的阻碍，集中存储模式的云存储将成为视频监控存储的主流模式。

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云存储可以实现存储完全虚拟化，大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能。

高清视频监控存储是一种以大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高要求。视频云存储系统对分布式存储节点（云服务器）进行集群化管理，视频监控系统前端采集的图像资源通过网络方式传输并存入云存储系统，为视频图像的深度应用提供了数据支撑。

1.2视频云处理

视频云处理采用分布式计算、并行计算处理等云计算技术，依托视频智能分析技术，通过人工或前端智能识别与后台智能分析处理相结合的方式，开发视频自动结构化描述功能，从非结构化视频中提取、应用结构化信息。

视频云处理系统主要包括分布式文件系统、分布式数据库、全文搜索引擎、分布式协作服务等模块。 1.3智能视频分析

视频监控的数据量非常大，而用户真正需要的信息只是少部分，或者说真正需要监视的只是发生概率很小的某些事件。智能视频分析技术通过从海量的视频数据中获取有价值的信息，能够将视频监控从静态的事后取证变成动态的实时预防和告警。随着技术的发展，智能化的监控系统将要求事发前能够识别并作出正确判断，为人们提供最为有效、及时的快速反应措施。

通过云计算平台，可为智能视频分析提供超强的存储和计算能力，视频数据存储在云存储文件系统（如Hadoop的HDFS）中，可以使用Map/Reduce大规模并行计算处理图像识别、人脸识别、行为检测、移动跟踪等需要进行大量CPU计算的任务。

智能视频分析的关键是目标特征的提取，并对目标特征的视频数据进行结构化描述。在边防视频系统建设过程中，需重点探索视频图像中的人、车（船）等目标自动化特征提取，为业务系统应用提供数据来源。

1.4视频云搜索

视频云搜索技术，是基于大数据服务、视频图像库，实现海量数据的快速检索，采用分布式多节点并行处理技术，提高搜索反应效率，高效生成透明、多维的检索结果，并可按照互联网搜索引擎模式展示给用户，对检索结果进行动态、多维呈现，支持多种检索方式。①关键字检索功能：通过关键字信息对视频图像信息进行检索；②模糊检索功能：通过配置同义或同音词典，提供对输入的关键字的同义或同音词进行模糊检索，从而得出较多的检索结果；③高级检索功能：高级检索可根据自定义检索关键字或多字段组合进行数据检索。

2平台模型

边防云架构视频数据整合与智能化应用平台应以构建边防立体化防控体系、有效提升边防部门社会管理能力为目标，实现边防内部图像信息资源、边海防图像信息资源、社会面图像信息资源等数据整合、处理分析和深度挖掘，构建云框架下的视频监控应用体系，开展边防视频图像大数据技术研究与智能化应用，为边防指挥调度、情报研判、边境管控、治安防控、社会服务等工作提供强有力支撑。平台技术框架模型如图1所示。

2.1视频数据采集整合

该层的主要任务是统一组织管理平台涉及的各种物理资源，包括前端摄像头、网络视频服务器、数字硬盘录像机、各种服务器、集中式/分布式存储设备、网络传输设备、传感设备、定位设备等，将硬件资源封装成服务，汇聚整合来自视频监控联网共享平台、社会面图像监控、边海防监控系统、各类无线图传系统以及移动警务通、移动图像终端、执法记录仪等图像终端采集录入的视频图像资源，以及通过智能分析处理获取的信息资源等非结构化、半结构化和结构化数据信息，包括视频、音频、图像、文本、日志、记录等。

该层依次解决如下两个问题：①建立以广域网络技术为基础的、低成本、高效能的数据中心，采用高带宽、高可靠性、兼容大量异构设备和计算节点的二层网络结构，连接各种异构硬件资源，存放海量数据；②应用虚拟化技术，为系统整体管理、配置、检索所有的设备提供统一的标准，保证品牌繁多、架构各异、视频码流格式不同的众多设备被抽象成相同的接口，使上层调用可忽略底层的复杂物理特性，透明地访问各种类型的设备，从而为上层提供弹性、可靠的基础设施服务。

2.2视频数据存储处理

视频监控系统一般具有监控点多、视频数据流大、存储时间长、24小时连续不间断作业等特点，视频存储设备在数据读写方式上也与其它类型系统不同。

（1）视频云存储。面对海量视频数据，采用具备大容量、高性能、大数据融合等特性的云存储架构，与边防信息资源库协作配合，实现海量数据的高速转发与计算。视频云存储架构同时应用于视频、图片混合存储，承担整个系统内视频和图片的数据写入、读取工作。云存储系统采用基于云架构的分布式集群和虚拟化设计，在系统内部实现多设备协同工作以及性能与资源的虚拟整合，最大限度地利用硬件资源和存储空间，将云存储的存储及管理功能进行打包，通过开放透明的应用接口和简单易用的管理界面，与上层应用平台整合，为监控系统提供高效、可靠的数据存储服务。

（2）视频图像信息数据库。从视频图像信息中筛选出有价值的视频线索或证据，并对有价值的信息进行集中存储和管理，分原始库和处理库两级存储。原始库主要用于存储有价值的视频图像原始文件，处理库主要用于存储经过视频摘要处理、图像处理工具处理、标注描述、智能化应用的与主题相关的视频片段、图片及其它信息等。视频图像信息数据库应采取云计算技术，利用分布式文件系统或分布式数据库，以支持存储容量和存储管理的平滑扩容、升级。

2.3视频数据服务

通过采用分布式文件系统、分布式数据库、分布式资源管理、分布式计算、全文搜索引擎等新技术，为海量数据的存储、检索、分析、统计、挖掘等服务提供强大的技术支撑。根据当前边防实战业务需要，采用图像智能化分析处理技术与人工相结合，与边防其它信息系统对接，开展图像信息深度应用。2.4数据服务接口

依托边防一体化平台服务总线，提供统一标准的应用服务接口，实现与其它业务系统的关联对接，为指挥调度、治安防控、情报研判、边境防控、图像侦查等其它系统提供应用支撑。2.5系统运行管理

建设视频信息资源运行管理和监管系统，配置网管服务器、网管终端、维护工具等设备，承担对系统内所有节点网络与传输设备、前端监控设备、编解码与硬盘录像设备、计算机与数据存储设备等各类设备的日常运行状态监测、故障处理响应、资源分配、调度控制以及入网管理和考核管理等功能，承担对各类图像监控资源图像质量的分类巡检和考核管理功能。2.6系统安全管理

包括设备物理安全、入网设备安全、主机服务器安全、数据安全、应用安全、边界安全等内容。3平台应用

云架构视频监控数据整合与智能化应用平台的各项功能，可让视频监控从人工抽检、查看，发展到高效事前预警、事后分析，实现智能化的信息分析、预测，可为边防业务工作带来深刻变革。

在边境重点部位、重要出入通道、港口码头和领海（3海里）渔船（民）聚集等地点，充分利用视频监控开展区域内人员、车辆、船舶等的搜索、捕获、识别和报警等应用，提高边（海）防智能管控能力。利用平台的云存储技术特性，可以实时存储、调用大容量的视频、图片、声音、传感器信息等监测数据，也能够快速响应支持各信息处理节点的数据调用需求。利用平台的云计算技术，可以调动、均衡和充分利用系统资源，及时完成各类数据的智能分析和数据挖掘等功能。

（1）智能区域检测。综合利用视频监控、雷达等多种方式，对指定边防管理区域实施智能检测，按照预定策略实时检测指定区域的进入、离开、越过、滞留等行为进行智能判定，并针对违规行为产生报警信号。

（2）身份识别。对通过智能卡口或口岸的人员实施智能身份识别，按照智能策略实施警示；采用牌照识别技术手段，自动识别车辆相关信息，按照智能策略实施警示；结合AIS、GPS、北斗等传感器信息，对海面、港口船只进行身份识别和筛选。

（3）运动目标智能分析。对运动车辆、船舶的运动轨迹进行智能预判，及时发现特定区域出现的徘徊、滞留等行为，并加以预警。

（4）群目标/单目标智能检测。对于边境区域的人群聚集活动，采用群目标/单目标检测技术，给出人员数量，完成目标区分。

（5）早期预警。通过多传感器的探测数据进行有效融合和智能分析，甄别威胁目标情报，对陆海边界以外的威胁目标进行不同级别的预警；在陆地边界、港口、海岸线上采取物理手段延缓目标进入，并通过光电手段给出警示；当目标已经进入指定威胁区域内则给出告警，并生成目标威胁度评估值，再根据上级指挥所的命令、指示、计划或自主制定的作战方案，通过话音、图像等态势共享手段，指挥协调附近的部队前往进行拦截。4结语

云计算技术的出现和逐步成熟，为信息化建设提供了新的思路和方法。公安边防视频监控系统建设中遇到的视频数据整合、视频智能分析与搜索以及资源共享等问题都可以通过云计算的方法得到很好的解决。但目前云计算在边防部门的应用才刚刚起步，实际应用案例还比较少，为了真正将云计算的思路和方法更好地应用到视频监控系统建设中，还需要持续开展大量的研究和尝试。

参考文献：

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