浅论视频监控系统发展趋势

2021-12-26

科学与信息化 2021年5期

中通服和信科技有限公司安徽合肥 230000

随着国民经济的快速增长，社会的迅速进步以及我国综合国力的不断增强，视频监控系统在生产生活等各方面均得到了非常广泛的应用，银行、电力、交通、安检等领域对安全防范和现场记录报警系统的需求量也与日俱增，要求的各项指标也越来越高。与此同时，目前传统视频监控系统存在着海量的视频信息数据未能有效结构化，各监控子系统或者独立系统间数据无法进行比对碰撞和深度挖掘，上层业务应用的智能化程度不够等亟待解决的问题。伴随“AI”人工智能、“云计算”和大数据时代的到来，传统的视频监控网络系统和算法架构已经不能适应“大数据”形势下高速响应的要求[1]。

1 传统监控系统平台现状

经过30多年高速发展，视频监控系统已经从最初应用于单个建筑民生安全保障的简单设备工具，发展到今天在各个行业领域内蓬勃发展的实用业务和有效的管理监控手段。而随着业务结构的发展和变化，视频监控技术也在不断进行着升级转变。视频监控系统作为信息化建设的基础部分，主要由前端摄像机、传输线缆（介质）或网络、监控存储平台、应用平台组成，期间历经了模拟时代、数字化时代一直到目前的网络时代。前几代主要通过一体化设备实现的视频监控体系架构，但是随着现在视频监控系统规模的日益扩大，越来越难以满足视频监控智能化分析、应用快速发展以及不同场景定制化需求的变化，传统视频监控系统平台存在的不足主要体现在以下三点：

（1）无法共享硬件设备资源：首先，一般不同区域的监控系统都是独立建设，系统之间相互独立，数据资源也相互隔离，导致无法应对突发的流量高峰和数据拥塞等情况。其次，市场上前端IPC和后端平台厂商众多，各种设备形态并存，例如：DVR/DVS、IPSAN网络存储、综合平台等，而各种形态硬件间的资源无法共享。当需要新增业务需求时，系统可扩展性较差，扩展方案复杂，例如：由原来的存储平台，继续扩容分析平台，当业务缩减时，无法进行硬件资源的缩减。此外，硬件的通用性较差，每个厂家基本一般只支持同一品牌的设备平台，其他厂商则无法使用该设备全部功能资源或者需要双方开放接口进行对接开发，时效性受限。

（2）缺少智能化算法：随着视频监控系统应用的智能化发展，数据资源越来越庞大，需要大量的计算资源，但是现有视频监控系统的智能算法对算力资源的配置相对固化，以人脸分析为例，为了方便销售、简化配置，智能分析厂家都会把算法和硬件进行固化，而不能根据实际需要和业务变化动态调整资源和做到资源的快速扩展补充，导致系统的灵活性和扩展性差，无法满足平时实时分析、战时资源全部调用的需求。同时，各个厂商的智能算法相互独立，无法满足不同主机厂商的视频监控系统在多区域内的联合实战需求。

（3）缺乏开放性：目前市场各厂家多算法并存，导致不同厂家的优势无法有效集成整合。未来的视频分析业务将不仅仅局限于治安防控、视频回溯等传统功能，为了能够最大化资源利用率和满足创新业务应用需求，需要提供统一的视频云服务平台，实现视频基础组件模块化微服务和开放性接口，让所有的视频相关业务应用可以像积木一样快速开发、安装、应用[2]。

2 智能视频监控发展趋势

随着云计算和大数据技术迭代更新，智能视频监控技术将结合“云计算”技术和“视频监控”，前端监控设备也从IPC向多种智能IPC演进，前端IPC采集的视频数据经由IP网络传输至视频云存储，所需数据资源由视频云进行统一调配和管理，视频数据资源可灵活调度供各种应用系统使用，实现全网智能化。新一代的智能视频监控发展主要有以下三点：

（1）云化：以统一的服务器集群为主，进行统一的规划，统一对外服务，将所有的视频数据资源统一管理，统一调度分配。采用云调度机制，提供统一的管理平台，将所有的存储资源统一管理，统一分配实现资源共享，将视图管理、解析及检索等多种智能分析进行统一融合，有效提升各种应急场景的处理效率。

（2）智能化：通过前端智能采集、后端智能分析及智能管理、业务智能协同，达到视频云整体广义上的“全网智能”。通过摄像机和平台的端云协同，一方面实现硬件资源的共享，同时将视频图像库和不同平台之间的数据共享，中心平台加载算法，统一管理，通过与边缘平台的协同处理实现全网智能。对于特殊场景，可以通过AI深度学习，从而适应多场景应用。

（3）开放：系统具有开放的平台架构，可兼容多家算法。开放算法接口和北向接口，一方面支持多种算法厂家的算法接入，此外通过开放SDK接口，第三方可基于视频平台的大数据、高性能、高可靠性等特性，开发出更贴近和更适合客户的应用需求，适配多种业务应用；另一方面可扩展性灵活，当新增或者缩减业务需求时，只需要新增或者缩减对应的节点数量即可[3]。