CN106375721A - 一种基于云平台的智能视频监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于云平台的智能视频监控系统，属于远程智能监控技术领域。该系统是在基于Hadoop云计算平台搭建的服务器集群上，开发视频监控云平台，对前端设备采集的视频数据以流的方式传入服务器，采用海量的分布式云计算技术，实现对视频流的实时跟踪、处理、分析和输出，并对外提供服务，方便终端用户查看调用。该系统集分布式、大并发量访问存储、高可用性、快速响应和易管理维护等特点于一身，将系统中的视频采集、视频编转码、视频数据存储、流媒体分发服务器以及客户端都分布在接入网络中的物理主机节点上，相比传统的视频监控系统无论是在视频实时处理、转码效率还是在视频数据存储容量上都有极大的提升，满足大数据时代人们对视频监控系统的要求，具有较大的商业价值。

Description

一种基于云平台的智能视频监控系统

技术领域

本发明属于远程智能监控技术领域，涉及一种基于云平台的智能视频监控系统。

背景技术

当今社会，人口众多，存在大量安全隐患。视频监控作为重要的安防手段，海量摄像头被分布于各种各样的场所当中，产生的海量视频数据如果仅仅依赖人工监控已经变得不现实，同时在视频数据的存储和网络传输等方面带来很大的压力。在视频监控系统的建模过程中，由于系统分析或者其他原因会导致部分摄像头、服务器等资源闲置或者紧缺的现象，而各种监控系统各自为政，缺乏一个有效整合资源的平台，从而造成资源配置不合理，浪费大量人力物力。

目前，智能家居、智能安防和智慧城市等的建设工作正在如火如荼地进行，伴随着视频监控的规模越来越大，随之产生的问题也越来越多，如何借助于现代通信和网络技术将各个区域内的各项关系安防的视频资源进行整合以及如何利用物联网、大数据、云计算等先进技术将视频监控数据进行统一管理，已经是一个亟待解决的问题。

基于上述背景，本发明设计出一种基于云平台的智能视频检测系统，针对当今视频监控系统的实时转码处理效率和存储容量能力，结合云计算技术设计了基于云计算的视频监控系统，一方面解决有限的带宽不能传输多路监控中海量的视频数据量和系统实时转解码能力差的问题，另一方面解决海量高清视频数据存储的瓶颈问题，从而解决传统视频监控系统架构下难以实现的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于云平台的智能视频监控系统，具体包括如下技术方案：

一种基于云平台的智能视频监控系统，该系统包括前端采集模块、云端转码模块、数据存储模块、流媒体模块、视频智能分析模块、中心调度模块、安防报警模块和客户端；

所述前端采集模块用于对监控视频数据进行信息采集；

所述云端转码模块负责将前端采集的视频信息进行转码，并提供给系统内其他模块处理或者提供与用户端相对应的视频格式；

所述数据存储模块负责存储海量的视频文件和关键数据，为用户提供历史视频的回看，相关数据下载服务，满足整个视频监控云平台中其他模块的存储需求；

所述流媒体模块用于提供RTSP(Real Time Streaming Protocol，实时流传输协议)流媒体服务，用户根据RTSP地址，实时地获取处理过的实时视频数据来实现远程监控和访问，针对用户不同的访问需求提供码流；

所述视频智能分析模块用于对视频数据进行实时分析处理，实现自动检测、识别、跟踪及预警威胁目标的功能，并把处理结果以标准流媒体的形式输入到HDFS存储服务器或者流媒体服务器；

所述中心调度模块通过调度云集群节点来完成各项任务的处理(计算和存储)，实现统一管理和监控整个系统平台；

所述安防报警模块用于实现当网络摄像头检测到异常状况时，云平台通过无线网络发送警报信息通知绑定系统的用户终端；

所述客户端为用户提供操作界面，实现对视频的监控、查询、历史视频播放和远程配置的应用。

进一步，所述前端采集模块包括网络摄像机、模拟摄像机、硬盘录像机、卡口设备、视频采集卡、嵌入式IPC高清摄像机等多种前端设备，通过分布式管理模块的调度进行信息采集。

进一步，所述云端转码模块采用基于Hadoop架构的分布式云端转码技术，将转码的处理和计算放在云平台上，通过分布式手段快速高效地对前端设备采集的海量监控视频进行批量实时转码，能够满足多种视频格式的转码需求。

进一步，所述视频智能分析模块，对视频数据从目标检测跟踪、目标识别、行为分析三个层次来进行处理，并且在出现异常情况的时候触发报警系统进行短信通告和自动将异常视频存储在特定位置。

进一步，所述中心调度模块调度集群中各个节点云存储和处理服务器间通过云平台的合理的动态节点调度来实现负载均衡，并且只能接受注册成功的存储或者处理服务器的子节点和终端设备。

进一步，所述客户端对前端进行实时视频监控时，首先和HDFS分布式视频存储服务器交互，再通过流媒体服务器将视频数据流发送到处理模块中的实时监控模块来实现。

进一步，云平台通过无线网络发送警报信息通知绑定系统的用户终端，所述无线网络包括但不限于4G移动通信网络，所述用户终端包括但不限于智能手机和平板电脑。

本发明的有益效果在于：

1)远程实时监控和历史视频回放

本系统通过JSP产生的访问和控制命令来控制存储系统和Hadoop云平台的数据库(HBase)，来达到视频数据和集群设备节点的管理和监控，可以快速方便地结合服务器对终端节点数目进行增减等操作。在系统服务器中设计多种功能服务器(视频、web、流媒体)，这样用户就可以在任何时候、任何地方实时地在终端通过web网页查看监控端的监控视频和画面截取，可以通过发送包含时间、IP或者其它信息的命令来查询历史视频并对视频进行一些处理操作、观看某一指定终端采集的视频信息、下载历史视频。

2)智能检测与自动报警

用户在客户端预先设置报警条件和规则，系统可以根据客户端设置的条件对进入监控区域的目标持续的跟踪和检测。当监控区域出现了目标违反预先设置的规则，如入侵、越界、滞留、停靠、搬移、遗留等状况时，会将现场情况和预先设置的条件对比匹配，如果吻合便会向客户端发送报警消息并且输出和存储异常监控视频。同时云监控平台在发出报警信息后会利用网络摄像机等各路监控设备实现对目标锁定和跟踪，并显示目标的状态及跟踪轨迹。提高了视频监控的质量和有效节约了人力资源。

3)海量的视频数据存储与处理能力

群集中各个节点云存储和处理服务器间通过系统的合理的动态节点调度，满足负载均衡，相互协调的对视频流数据进行高效、快速、具有一定可靠性的存储和处理工作，并且只能接受注册成功的存储或者处理服务器的子节点和终端设备。同时系统设计了基于Adapter适配器的模式存储接口，便于上层应用调用。智能监控云平台采用了基于ZooKeeper集群的存储管理系统，能够保证存储系统的稳定性。这样当某个存储节点出现异常或者故障，系统可以在极短的时间内做出响应，增加新节点来替换，使视频监控数据在有节点宕机的情况也能够保持完整性和可靠性。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明的模块拓扑图；

图2为本发明的视频监控软件逻辑结构图；

图3为本发明的智能视频监控算法流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

图1为本发明的模块拓扑图，如图所示，本发明提供的基于云计算的智能视频监控系统，采用Hadoop云计算开发框架，其主要包括以下的组成模块：前端采集模块、云端转码模块、数据存储模块、流媒体模块、视频智能分析模块、中心调度模块、安防报警模块和客户端。

具体来说：

前端采集模块:包括网络摄像机、模拟摄像机、硬盘录像机、卡口设备、视频采集卡、嵌入式IPC高清摄像机等多种前端设备，通过分布式管理模块的调度进行信息采集，视频信息以标准的RTSP形式推送给云端转码模块进行转码后再输入集群存储/处理服务器进行视频的存储和处理。

云端转码模块：负责将前端设备采集的视频信息经过转码后提供给视频监控系统中其它子系统调用，如:存入分布式存储集群，传入视频监控云平台进行分布式处理。并且转码模块还可以对前端视频信号采集设备进行实时地监听，如果检测到前端视频信息采集设备有异常，转码系统会产生报警信号，可以减少前端视频信息采集设备发生异常导致的问题。

中心调度模块：作为本系统极为重要的一个控制模块，实现了系统与客户端的信令交互，通过调度云集群节点来完成各项任务的处理(计算和存储)，实现了统一管理和监控整个系统平台。根据需求对前端设备进行调度，并对JobTracker的任务进行分发，处理信息数据，完成整个系统平台的调度工作。

数据存储模块:基于Hadoop架构的分布式(HDFS)存储模块主要负责对海量的视频数据进行合理可靠的存储，为用户提供历史视频的回看，相关数据下载服务，并能满足整个监控系统平台中其它模块的存储需求。

视频智能分析模块：主要负责处理己转码视频信息，对视频数据进行实时分析处理，实现自动检测、识别、跟踪及预警威胁目标的功能，并把处理的结果以标准流媒体的形式输入到HDFS存储服务器或者流媒体服务器。

流媒体模块：提供RTSP流媒体服务，用户根据RTSP地址，实时地获取处理过的实时视频数据来实现远程监控和访问。针对用户不同的访问需求提供码流。

客户端:负责视频信息转码和存储的配置、管理前端视频信息采集、实时和历史视频的播放和存储管理、云监控平台的控制等。通过基于B/S网络结构的网页访问来进行实时监控，与用户之间进行直接信息交互。

安防报警模块：当网络摄像头检测到异常状况时，云监控平台通过4G网络发送警报信息通知绑定系统的用户终端(手机、IPAD等)，用户可以及时登录客户端查看远程视频，起到智能安防监控的作用。

图2为本发明的视频监控软件逻辑结构图，所述的智能视频监控软件是部署在集群服务器上的，包含视频传输端、智能视频分析模块和监控端三个部分。

所述的视频传输端主要由本系统中的转码模块和存储模块组成。当视频传输端把视频数据送到智能分析模块的时候，智能分析模块便根据客户端提交的请求和视频处理设置条件对视频数据进行像检测、分类、目标跟踪、目标行为识别等处理，并且在出现异常情况的时候触发报警系统进行报警和自动将异常视频存储在特定的位置。智能分析模块主要负责对前端设备采集到的监控视频数据的各项实时处理任务，并且将处理结果实时转发到标准流媒体服务器以便用户调用查看或者传送到存储模块进行存储，具有可靠性高、应对迅速和查询速度快等几方面的优势。

图3为本发明的智能视频监控算法流程图，所述的智能视频监控算法对视频图像的处理可以分为三个层次，底层为目标的检测与跟踪，中层为目标识别，高层为行为分析。算法研究的主要内容就是如何从原始的视频数据中提取出符合人类认知的语义理解。比如，判断场景中有哪些感兴趣目标，历史运动轨迹，从事什么行为，以及目标之间的关系等，涉及到机器视觉、模式识别、人工智能等众多研究领域。在不同应用场景中，对于各类不同算法，诸如SVM支持向量机、GBDT、K-Means聚类、AdaBoost、人工神经网络等各类算法通过对参数交叉验证后的测试比较，选择出最优算法解决相应问题。00监控端设置在整个视频监控云平台的客户端，操作人员在客户端通过web网页来观看监控视频和对整个系统设置监控条件、报警响应和操作指令，从而实现实时监控、远程监控和智能监控。

根据上述内容，可知所述的智能视频监控软件功能主要包括：

1)实时自动报警：用户在客户端预先设置报警条件和规则，系统在有突发异常情况或者行为(如:遗留物、入侵检测等)出现的时候会将现场情况和预先设置的条件对比匹配，如果吻合便会向客户端发送报警消息并且输出和存储异常监控视频，提高了视频监控的质量和有效节约了人力资源。

2)目标检测跟踪：系统可以根据客户端设置的条件对进入监控区域的目标持续的跟踪和检测。当监控区域出现了目标违反预先设置的规则，如入侵、越界、滞留、停靠、搬移、遗留等状况，直观标示目标的状态及轨迹，向云监控平台发出报警，待云监控平台锁定目标后，向各路监控设备发出指令，控制高速云台带动跟踪摄像机，实现对目标的锁定，并根据目标的运动情况，自动控制云台、镜头参数，始终保持目标处在画面中心，实现对目标的跟踪，并显示跟踪轨迹。跟踪视频数据及设备参数传到系统云平台，实现对关注目标的细节展示。

3)自动视频搜索功能：当今社会的监控系统庞大而且极其复杂，通过人工方式从海量的视频数据中寻找所需要的监控画面，工作量极大并且效率非常低下。本系统的存储方法提供了一种自动视频搜索功能，用户只需远程的向服务器提交请求就可以搜索所需视频。

所述的转码模块对视频数据的处理，包括：

1)针对历史视频而言，高速缓存服务器模块在其数据库中搜索用户所需求的视频以及视频的格式。如果该视频存在且格式正是用户所要求的，那么该视频会直接被服务器返回给客户端供其调用。否则，视频参数配置信息将会传递给视频转码服务系统然后发起对该视频的转码任务。

2)针对非历史视频而言，由用户对某一路视频采集终端进行转码参数设置(如果没有就按照默认的视频转码参数信息)，对终端采集的视频进行实时转码。

所述的存储模块利用API将视频数据流文件从本地服务器输入到分布式存储系统中。在上传期间，前端采集到的视频数据流文件会被不断地先保存在本地的视频缓存目录之下，这些数据流文件不断地动态增加，将该本地目录作为“缓冲区”，Jobtracker会根据群集服务器中各节点的具体负责状况以流的形式将HDFS分布式系统和“缓冲区”连接，之后直接以数据流的方式将后台服务器上的视频文件上传到HDFS上，达到了视频数据的分布式存储的目的。而当文件成功上传过后再批量删除“缓冲区”中的文件。

所述的流媒体模块采用DSS流媒体服务器的框架进行设计和开发，视频数据通过RTP/RTCP打包后通过网络来实现给模块之间的相互传输，在客户端使用RTSP/SDP协议来控制流媒体服务器的运行。前端采集的视频数据经过转码处理后要经过流媒体服务器送到实时监控和历史视频查询调用两个框架中具体实现和处理，能够根据web客户端的用户所提供的不同请求返回给客户端不同要求的或者经过媒体文件框架处理后历史视频数据作为响应，实现了历史监控视频的调用回放。当用户在客户端发送实时观看某路视频的请求时，流媒体服务器会通过标准实时流传输协议的方法来实现在客户端实时播放监控视频和一些基本操作的功能。

所述客户端模块的功能为：

1)用户信息管理，客户端的软件会依据用户表上的信息授予用户不同的权限和访问权限，管理用户登录，增加和删减不同权限的用户。

2)摄像机管理和维护，用树形结构管理方式来对前端摄像设备进行管理，根据当前用户的权限来管理前端视频监控设备和节点的运行状态，并且及时更新列表。

3)实时监控，通过JobTracker调度分发任务，并监控任务的执行得到实时视频流达到实时监控。

4)历史视频搜索与回放，通过向流媒体服务器发送请求，获得地址下载存储服务器上的历史视频进行回放处理。

5)事件的管理，视频监控中的目标检测、对象跟踪、智能识别等。

所述智能监控云平台采用了基于ZooKeeper的存储管理系统，能够保证存储系统的稳定性。当某个存储节点出现异常或者故障，本系统可以在极短的时间内做出响应，增加新节点来替换，使视频监控数据在有节点宕机的情况也能够保持完整性和可靠性，并且MapReduce系统的视频存储的效率和性能并没有因为备份和冗余视频文件而降低。

所述的智能监控云平台，运用JSP网页设计技术，利用Hadoop架构自带的web管理功能在B/S上进行研发。系统通过JSP产生的访问和控制命令来控制存储系统和Hadoop云平台的数据库(HBase)，来达到视频数据和集群设备节点的管理和监控，可以快速方便地结合服务器对终端节点数目进行增减等操作。在系统服务器中设计多种功能服务器(视频、web、流媒体)，这样用户就可以在任何时候、任何地方实时地在终端通过web网页查看监控端的监控视频和画面截取，可以通过发送包含时间、IP或者其它信息的命令来查询历史视频并对视频进行一些处理操作、观看某一指定终端采集的视频信息、下载历史视频。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其做出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (7)

1.一种基于云平台的智能视频监控系统，其特征在于：该系统包括前端采集模块、云端转码模块、数据存储模块、流媒体模块、视频智能分析模块、中心调度模块、安防报警模块和客户端；

所述前端采集模块用于对监控视频数据进行信息采集；

所述云端转码模块负责将前端采集的视频信息进行转码，并提供给系统内其他模块处理或者提供与用户端相对应的视频格式；

所述数据存储模块负责存储海量的视频文件和关键数据，为用户提供历史视频的回看，相关数据下载服务，满足整个视频监控云平台中其他模块的存储需求；

所述流媒体模块用于提供RTSP(Real Time Streaming Protocol，实时流传输协议)流媒体服务，用户根据RTSP地址，实时地获取处理过的实时视频数据来实现远程监控和访问，针对用户不同的访问需求提供码流；

所述视频智能分析模块用于对视频数据进行实时分析处理，实现自动检测、识别、跟踪及预警威胁目标的功能，并把处理结果以标准流媒体的形式输入到HDFS存储服务器或者流媒体服务器；

所述中心调度模块通过调度云集群节点来完成各项任务的处理，实现统一管理和监控整个系统平台；

所述安防报警模块用于实现当网络摄像头检测到异常状况时，云平台通过无线网络发送警报信息通知绑定系统的用户终端；

所述客户端为用户提供操作界面，实现对视频的监控、查询、历史视频播放和远程配置的应用。

2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智能视频监控系统，其特征在于：所述前端采集模块包括网络摄像机、模拟摄像机、硬盘录像机、卡口设备、视频采集卡、嵌入式IPC高清摄像机等多种前端设备，通过分布式管理模块的调度进行信息采集。

3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智能视频监控系统，其特征在于：所述云端转码模块采用基于Hadoop架构的分布式云端转码技术，将转码的处理和计算放在云平台上，通过分布式手段快速高效地对前端设备采集的海量监控视频进行批量实时转码，能够满足多种视频格式的转码需求。

4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智能视频监控系统，其特征在于：所述视频智能分析模块，对视频数据从目标检测跟踪、目标识别、行为分析三个层次来进行处理，并且在出现异常情况的时候触发报警系统进行短信通告和自动将异常视频存储在特定位置。

5.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智能视频监控系统，其特征在于：所述中心调度模块调度集群中各个节点云存储和处理服务器间通过云平台的合理的动态节点调度来实现负载均衡，并且只能接受注册成功的存储或者处理服务器的子节点和终端设备。

6.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智能视频监控系统，其特征在于：所述客户端对前端进行实时视频监控时，首先和HDFS分布式视频存储服务器交互，再通过流媒体服务器将视频数据流发送到处理模块中的实时监控模块来实现。

7.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智能视频监控系统，其特征在于：云平台通过无线网络发送警报信息通知绑定系统的用户终端，所述无线网络包括但不限于4G移动通信网络，所述用户终端包括但不限于智能手机和平板电脑。