环保厅重点污染源云计算高清视频监控系统

 

 

第一章 背景需求

随着工业化的深入,人类的生存环境正日益受到生活和生产所产生的污染物的危害。随着,中国经济环境的改善,人们也日益重视生活环境的提高。环境保护、环境监测成为我们合理利用环境资源、保护生态环境的重要工作。

改革开放以来,环境保护部门针对环境保护开展了一系列措施。包括改善能源结构,提高清洁能源使用率,推广集中供热,强化工业结构调整、污染企业搬迁、加强机动车尾气控制和扬尘污染控制等等。然而在城市经济持续快速增长和城市化进程不断加快的情况下,部分企业投机取巧、打擦边球,更有甚者只是在环保部门进行企业检查时才搞一些表面工作,给环境监管带来困难。目前很大部分环保检测系统实现了数据监测功能,如实时采集和监测排污点的二氧化硫和化学需氧量的排放量。然而没有实现图像监控功能则造成无法直观的看到排污点的实际景像。

为此,建立以环保部门为中心,相关排污企业为支点的污染源视频监控系统势在必行。加大在重点流域、水域和饮用水源污染防治和保护工作,加强城市工业结构调整、污染企业搬迁和企业污水排放治理,加强市区河道环境综合整治,进一步改善水源保护区水质状况和环境质量,确保饮用水源的环境质量和安全。

 

第二章 系统概述

 

2.1 系统整体概述

对工业污染源的监察的功能要求应包括:环境监察部门可以通过B/S终端、移动终端、大屏上墙等方式实时检测到排污口的检测数值(空气粉尘、污染气体浓度、水质PH值等)、污水排放流量值及相应的视频图像。通过视频监控排污点的实时情况,可获得更多的前端信息使环境监测更加直观、具体。远程对前端污染源进行“实地”观看,可以很大程度上减少现场视察的成本,很大提高工作人员到现场监察的次数和“偶然性”,进而减少被监察对象在现场检查前提前做准备的机会


        2-1  排污现场综合视频监控该平台拓扑图



针对此次项目的实际情况,系统采用如图2-1的平台拓扑图进行平台开发设计。平台整合各类排污点传感器监测平台,采集不同的环保监测数据,如PH值、二氧化碳含量、二氧化硫含量等,在相应的视频图像上进行叠加,既可以看到污染源企业的废弃、废水的排放图像,又能显示相关的检测数据。使用户使用在体验上更加直观、更加方便。

2-2 排污点视频监控画面图解

针对用户需求,系统将设计为同时满足大屏显示、PC客户端查看及移动终端调取方式,对排污点进行实时监控。

 

 

2-3 大屏显示监测点实时情况

 

2.2 系统功能概述

 

      1、远程图像传输

系统采用标准的TCP/IP协议,可应用在局域网、广域网和无线网络之上。视频服务器提供RJ-45以太网接口,可直接接入局域网交换机或者HUB上,同时,设备可任意设置网关,支持跨网段、有路由器的远程视频监控环境。监控中心安装视频监控服务器,局域网中的授权用户可通过IE浏览器监控远程现场。不同的监控用户可根据自己的监控需求灵活切换到任意一个监控现场,可多人同时观看一个现场,也可以不同用户选择任意现场监控。

2、远程设备监控

监控用户可分配给不同的控制权限。控制权限高的用户可优先对设备进行控制,如控制云台转动选择监视区域对象;调节摄像机镜头改变监视范围和观察效果;还可以对指定的其他现场设备开关进行控制等。

 

3、多画面监视

系统具有在同一客户终端上同时监视四路、八路或者十六路前端图像的功能。用户点击某一路图像时可放大实时监控。

 


第三章 系统设计

 

3.1 系统设计原则

Ø  整个视频监控系统设计先进,配置合理,符合标准化、规范化、现代化的要求。

Ø  系统设计和设备选型,充分考虑系统的可靠性、实用性、先进性和经济性。


3.2 系统设计方案

鉴于此项目50路高清视频实时监控并长时间存储,在保证监控质量的同时,监控平台对数据存储和视频数据回调均有较高的要求,因此建议采用大规模高清视频监控解决方案。依托cStor云存储平台,以及cProc云处理平台,使得cVideo构架下的综合调度和云端转码可以满足很大规模视频监控、海量数据存储、以及远距离监控的要求。同时,cVideo研发了智能图像识别算法,采用大规模分布式云处理,使得计算机对视频数据达到了空前的识别和认知水平,对于蓄意破坏视频监控设备的人员、企图破坏监测仪器的人员、和不法盗窃人员等等可实现视频智能识别,自动报警。

 

3.2.1 逻辑架构

 

架构图3 王利2

 

3-1 cVideo系统架构图

 

cVideo云视频监控系统利用cStor云存储和cProc云处理技术实现高清视频监控,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,上图为简化的cVideo云平台框图,其核心内容是对接入视频的实时处理分析。

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。很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。

1)   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。

2)   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。

3)   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。


 

3.2.2 系统架构

cVideo云视频平台主要由七个模块组成:前端设备、接入服务器、处理服务器集群、存储服务器集群、流媒体服务器、中心服务器和客户端。

cvideo架构图副本                             

   3-2 cVideo总体描述图

cVideo云视频监控系统是一种大规模高清视频监控解决方案。依托cStor云存储平台,以及cProc云处理平台,使得cVideo构架下的综合调度和云端转码可以满足很大规模视频监控、海量数据存储、以及远距离监控的要求。同时,cVideo研发了智能图像识别算法,采用大规模分布式云处理,使得计算机对视频数据达到了高水平的识别和认知

1)模块功能描述

l  前端设备:

前端设备在中心服务器的调度下进行信息采集编码,并通过网络传输。媒体数据流以RTSP的形式传输给存处理服务器,或者以SDK的形式传输给接入服务器、处理服务器;同时SDK提供设备参数、状态、云台控制等信令控制接口。(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)

l  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RTSPSDK的方式接入本“平台”,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。

Ø  获取设备参数信息:接收中心服务器发来的请求,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。

Ø  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。

l  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。

Ø  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。

l  云存储系统:

使用cStor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,作为分布式文件系统,提供其他模块的支持,如流媒体服务器集群的支持。

l  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。

Ø  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。

Ø  实时转码: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。

l  流媒体服务器集群:

以集群的形式对外提供负载均衡的标准RTSP流媒体并发推流服务,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和存储的历史视频数据,以供监控和远程访问。

Ø  负载均衡、高并发访问:通过负载均衡各节点运行状态,提高系统工作效率,满足系统的高并发访问需求。

Ø  监控视频流实时转发:前端视频数据经处理系统处理后,流媒体服务器将处理后的监控视频流进行实时转发给用户,满足各种客户端需求

l  客户端

支持windowslinuxiosandroid等主流操作系统,提供B/S架构客户端等,实现与用户的直接交互。

2)工作流程描述:

1)        客户端发送命令

客户端向中心服务器发送命令,中心服务器根据客户端信息进行分析判断,得知用户的客户端类型、网络状态、信息要求等,从而根据需求对前端设备、JobKeeper等进行调度控制。

2)        中心服务器调度

中心服务器响应客户端命令,对前端设备进行调度控制。根据用户的指令,把客户需求的信息进行实时采集,同时使用JobKeeper进行对集群的任务分发,完成对应的存储、处理或监控等请求。

3.2.3 网络架构

cvideo 云视频平台

3-3 cVideo数据流图

Ø  接入服务器:传统视频监控和防范报警系统建设具有投资大、技术要求高、设计用户广、链接环节多等特点。同时,不同厂商间的设备对视频接入要求不同,因此要整合现有平台,提供标准输出。将前端各类设备采集到的视频数据接入到cVideo系统中。同时,实现与其他平台的对接,完成信令流的转换。

Ø  中心服务器:负责获取用户从客户端或者其他的上层系统发出的指令,综合调度各个服务器,实现整套cVideo的控制机制。

Ø  cStor 存储服务器:用以长期存储视频数据,以备视频回看、重新处理等需求。

Ø  cProc处理服务器:提供诸如视频转码、内容识别、行为检测、智能分析等所需的大规模数据处理能力,为实现传统架构下难以实现的应用提供支持。

3-3简要描述了cVideo云视频监控系统的系统数据流。其中支持RTSP标准协议的网络摄像机等前端设备,可以直接接入cVideo综合处理云平台中;模拟摄像头经过编码器编码后接入到平台中;其他平台或前端设备可以经过SDK整合后接入。经过接入服务器后,进入云处理集群进行数据处理,实现对实时视频流的内容识别、转码、智能分析等功能,并经过转发服务器以流媒体的形式对外提供服务。对于经过cVideo处理后流出的视频数据,如果是终端设备(手机、IPAD等)需求,则直接由cVideo的转发服务器发送转码后的视频流;如果是上电视墙显示的需求,将视频流推送给解码器进行解码上墙。

 

 3.3 方案优势

Ø  高性价比和动态伸缩性

cVideo构建于cStor云存储、cProc云计算平台之上,有着低廉、高可靠性的海量存储能力、数据处理能力和可扩展能力,当用户存储需求增长时,也需添加存储节点即可,并且支持热插拔、服务不停动态升级等功能,这将大幅降低用户的投资及升级维护费用

Ø  海量视频数据实时处理

高清视, 频监控中的主要问题是如何处理庞大的高清视频数据。如果采用1080P的高清视频监控,使用能获得高压缩比的H., 264图像压缩技术处理收集的高清视频,则压缩输出码率高可达到6Mbps,也就是每台摄像机每天将大约产, 生50GB左右的数据量,这对于存储、处理的压力是十分巨大的。

cVideo系统基于分布式的架构,以集群的形式共同对外提供服务,将海量实时视频数据的压力均匀分散到每个处理节点上,实现负载均衡,保证每个节点都处于高效的运转状态。根据实时性的要求,我们将数据接入、处理、转发等模块做了优化,尽量做到数据在集群内不迁移,减少IO和传输操作,进一步确保实时性的要求。

Ø  智能内容识别

cVideo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cVideo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,错检率和误检率几乎为, 零。

cVideo的智能图像处理构架于JobKeeper云调度和cProc云处理架构之上,使许多传统模式下难以处理的识别应用得以实现。诸如在犯罪嫌疑人识别问题中,cVideo研发了运动目标DNA算法,首先分析监控视频中目标人物的运动模式,建立运动DNA序列,为后续分析处理提供基础。后续分析包括运动目标优化、运动轨迹分析、运动特征提取、步态建模等等。

 

 

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