1、大楼监控综合视频监控平台方案最终版 “大楼监控”综合视频平台解决方案目录 21、项目必要性及需求分析 51.1 接入需求 61.1.1 接口开放性 61.1.2 无线视频数据接入稳定性 61.2 呈现需求 61.2.1 多终端支持及实时转码 61.2.2 全屏多画面、单画面 61.3 视频流分发功能 71.4 处理需求 71.4.1 智能识别 71.4.2 前端设备状态读取及控制 71.4.3 录像及存储功能 71.4.4 智能分析结果告警 71.4.5 子平台扩展 81.5 管理维护需求 81.5.1 摄像机状态维护 81.5.2 客户端系统支持 81.5.3 摄像头多级目录管理 81.5.
2、4 账号登录权限管理 81.5.5 升级扩容改造管理 91.5.6 服务器状态监控、负载均衡和数据备份 91.6 系统性能需求 91.6.1 系统扩展性 91.6.2 系统鲁棒性 91.6.3 系统响应速度 91.6.4 系统接入能力和并发处理能力 101.6.5 存储能力 101.6.6 视频传输时延 101.6.7 智能分析处理能力 101.6.8 智能分析统计误报率、漏报率 112 系统架构 122.1 系统拓扑图 122.2 系统模块示意图 132.3 系统模块功能描述 142.3.1 前端设备 142.3.2 接入服务器 142.3.3 中心服务器 152.3.4 存储服务器集群 1
3、52.3.5 处理服务器集群 152.3.6 流媒体服务器 162.3.7 客户端 163 系统方案 173.1 系统逻框图 173.2 子系统描述 193.2.1 接入系统 193.2.2 存储系统 253.2.3 处理系统 373.2.4 中心调度管理系统 473.2.5 流媒体服务器集群 623.2.6 多客户端支持 683.3 平台对接 733.3.1与调度平台的对接 733.3.2与政务专网子平台的对接 753.4 无线网络视频传输性能优化 773.5 总体性能 773.5.1 视频高效存储性能 773.5.2 负载均衡性 783.5.3 优异的可扩展性 783.5.4 系统鲁棒性、
4、无单点故障 783.5.5 接口开放性 793.5.6 稳定性和可靠性 793.5.7 云转码的灵活性 803.5.8 系统响应速度 804 建设方案 814.1 建设方案拓扑图 814.2 上下级平台部署 834.3 软硬件部署 844.3.1 部署方式 844.3.2 政务专网子平台规划 854.3.3 大楼监控中心总平台规划 864.4 网络通信部署 894.4.1 与第三方平台的通信部署 894.4.2 与第三方平台的网络部署 894.4.3 与移动终端的通信部署 904.5 维护制度 904.6 前端设备命名 904.7 建设周期 904.8 应用接口和对接 915 报价清单 921
5、、项目必要性及需求分析 楼宇的安防监控，是指以建筑为平台，以集中监视，集中控制，集中管理为目的，将各种安防设备与系统通过组成或者集成，构成一个综合性的安全技术防范系统。而视频监控系统是安防系统的主要基础，它保证了大楼内所有活动都在监控中心的可视范围内，同时又保证了出现相关事故后所有视频录像文件可供查证，因此，楼宇的视频监控系统是大楼内安防的基础和保证。但是一直以来，楼宇的安防监控系统都只能起到被动监视的作用，主要用于事后查证，无法起到预防、报警的作用，从而导致了整个系统的安全性和实用性降低，因此无法满足现代社会对于高安全楼宇的要求。 智能视频监控技术的产生正是为了解决传统视频监控系统所固有的一
6、些缺陷。它以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 智能视频监控技术的出现，实现了监控方式由被动到主动的转变，能够实现全天候不间断地对视频进行检测，自动发现监控画面中的异常情况，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象，能够满足监狱安防系统对于安全的要求。1.1 接入需求1.1.1 接口开放性“大楼监控平台”接口具备开放性，满足海康、
7、金智、波塞冬、大华和城市高点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。1.2 呈现需求1.2.1 多终端支持及实时转码“大楼监控平台”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“大楼监控平台”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
8、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等。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，“大楼监控平台”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 智能分析及处理需求1.4.1 智能分析“视频智能分析平台”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：楼宇中的人脸检测，人员流动较大的场所进行人流量统计等，对监控区域可以进行实时监控和预报等，并且保证后期功能的可扩展性。1.4.1.1 人脸识别：人脸识别技术，是利用人脸图像的特征对人的身份进
9、行鉴定的技术统称，它包括：1.人脸检测：即从各种输入设备（数码照片、摄像机、视频文件等）中检测出人脸；2.人脸比对：即对某一个待识别人脸，从大量的人脸图像数据库中检索出与之相似的人脸，以便确认目标的身份；3.人脸验证：即给定两张人脸图像，判定它们是否来自于同一个人；人脸识别可应用于不同场合的身份认证、重点人员布控等等，可以主动的发现监控场景中的布控目标，以及时的提醒安保人员采取控制措施，实现了逢人必识、主动发现、以“人”为本的身份核查新方式。图 1-1 人脸定位效果演示1.4.1.2 人头计数智能人流统计系统，是对指定单个或多个视频监控区域的客流信息进行统计,并对客流信息和图像长期保存。1.通
10、过视频监控，实时准确计算通道或出入口双向的进出口人数；2.用户可以方便设置通道或出入口位置；3.能够解决多人同时通过检测区域的情况，能够适应复杂背景环境；4.能够对不同角度的视频画面进行准确统计；5.提供各个区域的统计报表，对某一时间段的人流量进行预测统计。1.4.2 智能分析结果输出及告警“大楼监控平台”具备视频智能分析功能，可以实时的输出智能分析的结果并可根据预置的报警门限进行及时告警，如监测区域内通过人脸识别检测到人脸相似度超过告警门限时报警。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。1.4.3 前端设备状态读取及控制 “大楼监控平台”可接入所有前端设备并可对设备进行
11、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。1.4.4 录像及存储功能 “大楼监控平台”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。1.4.5 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
12、像机状态维护“大楼监控平台”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。1.5.4 账号登录权限管理“大楼监控平台”可
13、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 “大楼监控平台”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 “大楼监控平台”对服务器进行统一调度管理，无人值守监控服务器的运行状态；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；“大楼监控平台”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
14、.1 系统扩展性 “大楼监控平台”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“大楼监控平台”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。 1.6.4 系统接入能力和并发处理能力 “大楼监控平台”可并发接入400路视频信号，可同时支持1
15、00路人脸识别、20路人流统计分析，并支持1080p高清视频流的解码能力。用户并发访问量初期为400路720p，接入处理能力后期会通过增加服务器来动态扩容。1.6.5 存储能力初期建设存储容量至少为1PB，满足动态扩容需求；初期具备400路720p视频存储30天的能力；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“大楼监控平台”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
16、理能力 “大楼监控平台”将达到100路高清视频的人脸识别分析和20路的高清视频的人流量统计的处理能力。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 智能分析统计准确率 “大楼监控平台”智能分析中，100路人脸的误检率=80%，错误识别率=1%，报警时间=90%。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。2.1 系统拓扑图图2-1 系统拓扑图图 2- 2智能识别系统系统
17、架构图系统对视频监控平台的视频，经过集群处理，实现转码处理、智能识别和数据存储回看等功能，以满足不同终端的访问需求、实现人脸识别以及人流量统计的数据的提取、对关键数据进行存储、以及实现大屏控制等功能。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2-3 系统总体描述图 2.3 系统模块功能描述2.3.1 前端设备前端设备在中心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)2.3.
18、2 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。2.3.3 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
19、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。2.3.4 存储服务器集群使用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，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。2
20、.3.5 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。2.3.6 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。2.3.7 客户端支持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
21、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
22、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。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，
23、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。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
24、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 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。根据楼宇智能监控的需求，智视频分析主要分为人脸识别和人头计数两大功能模块。3.2.1 人脸识别3.2.1.1 人脸识别技术人脸识别技术的优势非常明显。首先，作为识别特征，人脸具有稳
25、定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下，人的面部特征是非常稳定可靠的，“携带”便利，面像也是用于区分人的首要特征。正因为如此，在公安、安全部门的侦查、在安全保卫、出入控制中，人像得到广泛的应用。其次，人脸图像的采集非常方便，尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前，绝大多数安防系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头，完全满足人脸图像的采集要求，不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的，也不需要人主动配合，最大限度地提高了系统的响应速度。第三，与安防系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的优势，真正达到“预防-记录-取证”的目标。南京云创采用国际领先的人脸识别技术，包含了
26、在复杂背景下多人脸实时检测算法、人脸特征的提取及鉴别特征的筛选、以及在特征层次上的统计识别判决，对于光照、姿态、表情变化、年龄、装饰甚至伪装、场景、图象来源具有极强的适应能力和鲁棒性。下图为人脸识别技术处理流程图。图3-2 人脸识别流程人脸识别监控报警系统是一套基于人像照片比对的远距离、快速、无接触式重点人员布控预警系统，系统主动在监控场景中搜索布控目标，提示安保人员采取控制措施，实现了逢人必识、主动发现、以“人”为本的身份核查新方式。图 3-3 人脸定位效果示意图图3-4 人脸识别效果图3.2.1.2 人脸识别性能人脸自动识别系统在使用时，依据人面像本身所固有的生理特征，利用图像处理技术和模
27、式识别的方法来达到身份识别或验证目的。该系统采用国际领先的识别算法，用于大规模面像照片和相关信息数据库中高准确度、高速度的身份认证，具有速度快、精度高、对环境适应能力强等优点。对人脸图像的要求有：照片光线均匀，无逆光、曝光过度现象。人脸图像较清晰，表情自然，人脸区域无遮挡。人像照片双眼间距不小于30像素，60像素以上性能最佳。人脸识别系统性能：监控接入路数：100路（分布式并行比对）识别画面中人脸：10个人脸误检率：=1%重复采样率：=85.2%错误识别率：=0.55%报警时间：=12个月3.2.1.3 人脸识别系统安装规范为了获得最佳的人脸识别效果，摄像头应严格按照规范来安装，如下图所示：
28、图3-5 摄像头安装角度和人员流行图3-6 环境光人员流行固定、有序，建议通道式摄像头到人脸的距离5-6米摄像头到地面高度1.9-2.2米摄像头水平夹角不大于10度亮度控制在200-1000lux光线均匀、柔和，无逆光3.2.2 人流量统计3.2.2.1 人流量统计技术 目前市场上普遍使用红外对射的人流量统计系统，该解决方案价格低廉。安装简便，但红外对射的方法在使用中无法有效鉴别并排行人，对应联系行人的误报率也很高，对射的距离也由于功率的关系限制在很小的范围内，同时安装对射设备也将占用一定的空间，造成一定的不便性。 而基于视频分析的人流量统计系统将完好解决上述问题，本系统的核心方法基于人头特征
29、的识别，在合适的摄像机照射角度下，该系统对画面中出现的每一个人头数进行识别，并能有效的辨别出识别目标的行为轨迹，因此能够按不同的方向进行分别统计，增加了数据客观上的可信度和科学性。由于视频的原理，前端的感应识别（摄像机）不会在线程增加额外的空间负担，不会产生设备安装而产生的不适应性，同时使用地点灵活，只需接入不同的摄像机就可以针对不同的点点进行统计。图3-7 人流量统计区域 基于单摄像头的人流统计系统融合了视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的技术。可以利用原有的监控摄像头及图像采集卡获得的视频数据，对视频图像中静止或行走的不同姿态的行人进行检测和跟踪，可以获得指定时段和指定区域
30、内的人群流动量。图3-8 人流量示意图3.2.2.2 人流量统计功能 人流统计系统的功能一般包括：通过视频监测，实时准确计算通道双向的进出人数（断面式）；通过综合统计一个逻辑封闭区域所有进入及离开通道的人数，准确计算任何时段该封闭区域内的人数（断面式）；用户可以方便地设定视频中通道方位和方向（断面式）；能够统计视频画面中用户指定任意区域内的人数（区域式）；能处理多人同时通过检测口的复杂情况，能适应现场复杂的背景环境；能够对不同角度的视频画面进行准确统计；提供灵活可靠的数据传输功能，实时向后端发送人数统计数据和记录的视频图像；提供灵活的统计报表选择，包括时报、日报、周报、月报或年报表等；带有故障
31、恢复功能，系统出现故障后会自动重启。 整个系统主要由前端视频采集设备，人流量分析服务器，人流统计综合管理平台，以及监控视频管理软件三部分组成。 前端视频采集设备负责采集原始的视频图像并进行编码压缩，最终提供视频码流。前端视频采集设备是图像处理的基础，负责给后端的分析系统提供原始的图像数据。在人流量统计系统中，前端摄像机必须按照一定的施工角度要求架设，确保分析画面内的人头特征的完整性。 人流量分析服务器基于视频图像识别技术，能够在图像中设定区域内根据对人头特征进行识别提取，并统计人头数量。该分析服务器基于PC架构，通过局域网取得编码视频流进行后处理分析，同时也可以输出视频图像。一台服务器具有对多视频通道同时处理的能力，同时提供SDK，方便与其他系统的基础以及二次开发。 监控视频管理软件用于管理和配置一到多台服务器。其主要功能是是人流统计系统的用户，可以在任何地方登陆进入系
