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云计算在安防智能数据分析中的应用

最近几年,云计算发展迅猛,各种技术和应用层出不穷。Google以发表学术论文的形式公开其云计算三大技术:GFS、MapReduce和BigTable,并在2009年推出Google应用软件引擎(Google AppEngine,简称GAE)。Amazon在2006年推出简单存储服务(S3)和弹性计算云(EC2),并提供Amazon云计算服务(Amazon Web Services,简称“AWS”) 。微软也在2008年发布云计算平台Azure,向开发人员提供一个在线开发、储存和服务代管的环境。在这些IT巨
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  最近几年,云计算发展迅猛,各种技术和应用层出不穷。Google以发表学术论文的形式公开其云计算三大技术:GFS、MapReduce和BigTable,并在2009年推出Google应用软件引擎(Google AppEngine,简称GAE)。Amazon在2006年推出简单存储服务(S3)和弹性计算云(EC2),并提供Amazon云计算服务(Amazon Web Services,简称“AWS”) 。微软也在2008年发布云计算平台Azure,向开发人员提供一个在线开发、储存和服务代管的环境。在这些IT巨头推动下,互联网领域迅速掀起了一股云计算的浪潮。

  国内外主流的IT厂商也纷纷向云计算靠拢,推出多种云计算解决方案:有基于互联网的公有云服务,有面向企业应用的私有云服务,还有综合两种应用的混合云服务。

  公有云在互联网应用中发挥着重要的作用,其低廉的服务成本,比传统托管更灵活的部署方式,良好的扩展性,使得越来越多的公共服务运行其中。但对于企业用户来说,公有云的安全性一直是其重要的顾虑,有能力的企业或政府开始尝试构建私有云,通过自建的数据中心,保证其数据的安全,以及提供专业化的服务。但对于另一部分企业用户来说,需要的只是适度的安全,其业务领域横跨互联网以及企业内网,通过构建混合云服务平台,能更快速地响应需求,提供更高效的服务。不管是互联网领域,还是企业应用领域,云计算都以其特有的IT理念改造着传统的应用模式。

  视频云存储

  随着云计算的发展,安防行业也在慢慢思考云计算对于安防行业的作用。安防行业有大量的视频录像数据需要保存,对于存储的要求越来越高。早期的视频监控将录像数据保存在DVR的本地硬盘中,一般不提供远程访问。随着网络的发展,越来越多的监控点被连接起来组成监控联网系统,实现远程实时预览和远程录像回放,存储方式也逐渐从DVR过渡到NVR。但随着数据规模的进一步扩大,一般的NVR在并发能力、扩展能力上稍显不足,无法满足大容量、高并发的存储需求。云存储具备良好的并发能力、扩展能力和容错能力,因此最先被考虑引入安防行业用于存储录像数据。

  但录像数据与传统文件数据还是有部分差异,安防行业的录像数据并不长久保存,每隔一定时间就需要覆盖一次,对存储系统的操作要求特别高,把IT行业的云存储简单拿过来使用并不适合。因此,各主要厂商纷纷对传统云存储进行改造,适时推出了安防行业的专有云存储产品和方案,推进安防行业的技术革新,满足用户对于视频数据大规模集中存储的高性能、高可靠性、高性价比的要求。

  视频云存储采用开放式的设计架构,既能兼容传统的存储设备,也能接入其他厂家最新的云存储产品,从而降低对用户存储硬件的要求,更容易帮助用户实现对视频图像文件的存储、点播、共享和管理,让用户可以将更多精力投入到上层业务应用,而无需将精力分散到底层存储的稳定、备份、归档、扩展等问题上。

  智能数据分析需求

  视频监控联网系统存储着海量的视频数据,但都是一些低价值的非结构化视频数据,应用单一并利用不充分。这种现象正随着智能分析技术的发展而慢慢改观。

  目前智能分析主要应用于车辆(车牌号码、车身颜色、品牌等)、人员(人脸、肤色、上衣纹理等)等特征的提取,还包括对行为事件(如区域入侵事件、跨线事件、拥堵事件、打架事件、徘徊事件以及快速奔跑事件等)的识别。利用提取的特征可以让计算机更方便地处理视频的内容,如什么时间什么车辆经过哪个交通卡口、什么时间出入口有人员进出、什么时间什么地点有异常行为发生等。同时也能避免工作人员由于长时间观看视频产生疲劳,提高工作效率。目前,这些智能分析算法被广泛应用于防区预警,如车辆布控告警、人员布控告警、区域入侵告警等。

  随着网络的发展,早期的单卡口应用正向联网卡口应用发展,人脸和行为事件也逐渐从单摄像机应用向大规模联网分析演进。基于常规的计算分析平台已无法满足上亿的卡口过车记录分析、上千万的人脸比对、多行为的综合分析对实时响应的要求。

  云计算技术的发展,为安防行业的智能数据分析应用注入新的活力。利用云计算本身特有的分布式运算特点,以及海量数据存储处理能力,安防行业能更快速地响应用户的智能分析需求,提高视频图像的利用价值与效果。

  过车记录分析

  云计算在海量卡口过车记录的分析方面有着明显的优势。云计算采用分布式数据库替代传统的关系型数据库进行过车记录的存储,其天然的分区特性,节约了关系数据库在分区表上的资金投入。同时还能轻松处理每秒十几万条过车记录更新,这是传统数据库难以企及的。过车记录分析采用类似MapReduce的分析算法,将计算需求分散在不同的计算节点上,充分利用了计算资源,减少网络传输,具体架构如图1所示。采用化整为零的思路有效提高了分析效率,改善了用户使用体验。

  基于云计算的卡口过车数据存储、分析、统计已经成功在实际项目中进行实施应用,收到了较好的效果,相较于传统的系统,在数据接入存储、数据分析统计的速度方面有了质的飞跃,让数据查询、分析、统计不再因为漫长的等待而饱受用户的诟病,可以更好的帮助用户使用卡口及卡口数据。

  人脸匹配应用

  人脸匹配对云计算的需求尤为迫切,这涉及特征采集、特征存储、特征匹配、特征分析整个过程。

  特征采集

  人脸特征采集有两种途径:

  一种是采用智能摄像机在前端直接采集,通过在摄像机中加入人脸模式匹配的智能算法实现特征提取。该方式充分利用嵌入式硬件资源,采集的特征质量较好,延迟较低,性能较优。但该方式采用的专业人脸抓拍摄像机增加了项目实施的成本,且对于已建系统的普通摄像机需进行升级改造才能满足人脸抓拍要求。

  另一种方式是采用后端集中分析采集,将实时视频或录像输入后端统一的人脸特征提取云计算平台进行集中采集。该方式兼容已建系统,可根据需要输入指定的点位视频数据进行分析。但其并行处理能力受节点规模影响,同时处理的视频路数有限。

  对于大规模建设的系统,可以在前端采用人脸抓拍摄像机部署新建点位,并在后端搭建人脸特征提取云计算平台解决老系统改造问题,这种结合方案具备更好的通用性。

  特征存储

  采集的人脸特征数据需要集中存储,包括人脸特征值、人脸照片、环境全景照片。其中人脸特征值可以采用分布式数据库进行存储,性价比较高。但人脸照片、环境全景照片的存储是一个需要特殊解决的问题。安防行业主要以连续视频流存储为主,专有的视频存储方案均基于连续流存储进行优化,在处理照片文件时优势不明显,且照片文件的存储周期一般比录像文件长,这需要新的存储管理策略。

  采用改进的小文件云存储方案,可以有效地解决照片文件存储问题。目前流行的云存储对于小图片的存储,需要频繁进行文件合并整理,浪费计算资源。改进型的云存储方案通过调整存储策略,直接合并多个小文件到大文件中后再进行存储,规避了频繁的磁盘IO操作及资源消耗,并借用成熟的云存储方案,提高系统的稳定性。

  特征匹配

  人脸匹配不同于车牌匹配,车牌匹配只需进行简单的字符匹配就可以实现,而人脸特征值是一长串二进制数字。两个人脸的相似度不能只根据特征值的大小决定,而是将特征值带入匹配公式进行综合计算,这将消耗大量的计算资源。传统的做法是将特征值存储在数据库中,需要匹配时才将特征值取出进行运算,每次匹配都需进行数次IO操作,因此人脸库的规模一直受限,一般只能处理百万级以下的数据。

  利用云计算平台,能有效地改善人脸匹配的性能。通过将人脸库分割存储于不同的计算节点,并就近利用该节点的计算资源,无需跨网络搬移大规模的人脸特征数据,减少了IO操作。同时利用多节点的并行处理能力及内存缓存技术,能以一个数量级甚至两个数量级地提高匹配规模,降低匹配时间,具体架构如图2所示。采用云计算技术,目前的人脸匹配系统能轻松地运行于千万级规模,能够满足省、市一级的人脸匹配需求。

  特征分析

  特征分析方面,需对全量的数据进行运算分析,挖掘其潜在规律,如相似度较高的人脸所出现的空间、时间关系。利用云计算的任务调度机制和并行计算能力,可以方便合理地将计算任务安排在平台较空闲的时间段进行集中分析,降低运行成本,提高云计算平台的利用率。

  应用前景

  随着用户对于数据利用的深入,基于云计算的安防智能数据分析的应用正快速增长,海量卡口过车记录分析、人脸库查询比对系统、治安态势分析预警系统等业务系统也相继被应用于实战,并产生着积极的影响。

  云计算技术能有效地解决安防行业大数据存储、分析等问题。但安防行业的发展还有很多障碍,如联网、高清、智能等,这些问题的解决,对于安防行业来说都将是跨越性的进步。

  目前的智能识别仅支持特殊部位的关键特征,如车牌和人脸,对于物体的识别以及行为的理解还有很多难题需要攻克。随着特征提取的种类越来越多,数据的规模也会成倍增长,云计算对于安防行业将会产生更为深远的影响。

 

赵世范 现任海康威视数字技术股份有限公司数据资源部开发总监

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