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大型数字监控系统智能化解决方案探讨

作者:时间:2012-09-28来源:网络收藏

建设的初衷就是为了“眼见为实”,但是就目前所看到的各种模拟的、而言,并没有实现真正意义上的“眼见为实”。换而言之,即使实时或存储的实现方式有所不同,仍没有跳出“实时+存储”的监控标准化模型。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/164879.htm

的信息联动

监控系统的信息来源是图像信息,而其它安防系统(例如门禁、消防报警等)的信息来源则是传感器信息,在目前多数安防系统建设中,大都可实现两者信息的联动,且一般是传感器产生报警信息后提供给监控系统产生联动,进而切换相应的图像信息到显示设备(如图1所示)。上述可以用一个形象的比喻来说明:监控系统是人的眼睛,报警系统是人的手,手感觉到不对劲的时候,头就自动转过去看。但是,头自动转过去,只是条件反射而已。看到的结果,必须由大脑做分析。也就是说这个还没有完善,它缺少了的分析部分。

优化联动分析的流程应该是传感器产生报警信息后提供给监控系统产生联动,切换相应的图像信息给联动分析系统,联动分析系统对图像信息和报警信息进行分析,以便剔除误报信息,并由监控系统反馈误报信息给报警系统关闭误报信号。

在该方案中,这种联动信息依靠的是智能化的图像分析技术,智能分析系统目前常用的包含了目标行为分析和特征分析。以经常发生误报的烟雾探测器为例,当烟雾探测器发生报警时,报警信号通过干接点或其他方式发送给智能视频系统,对烟感周边的单个或多个摄像机图像同时进行图像内容分析,当分析结果判定为浓烟时,则发送反馈信息给报警系统提升报警级别,提示管理人员关注问题;而分析结果判定为图像正常时,则发送反馈信息给报警系统,提示为误报,可选择关闭报警或降低报警级别待人工关闭报警(图2)。

智能化的运维管理系统

智能化的运维管理系统

监控系统由于点位多,管理维护人员很容易对系统的运行状态有正确的把握,对于系统运营管理,及时了解、掌握整体系统运营的健康状况越来越困难,常常在应用中发现很多问题,例如:

·某个摄像机没图像了;

·摄像机监控图像发生偏移;

·摄像机的图像不清晰;

·摄像机的录像没有录下来;

·设备网络不通等等。

现有的大型CCTV系统,基本依靠人力来发现视频质量上的缺陷,并检查存储视频是否正常,靠技术人员主动测试底层网络通信状况来判定视频传输网络是否正常,或是否存在瓶颈,这种模式存在许多的不足:

·人的视觉感受发现视频质量问题,存在很多的不确定因素;

·摄像机数量达到数百台上千台时,人力基本不具备可行性;

·人力来发现存储的视频是否正常,非常困难;

·人力的方式检查系统运行状态,无法实现整体系统的全面检查和日常巡检;

·缺乏专业的定量的分析报告;

·无法实时的提供整体的运行状态情况。

总之,现有CCTV系统存在一个非常大的遗漏点:缺乏有力的系统工具,来检查整体的CCTV是否处于正常运行状态。

本文提出一种智能诊断分析系统,用于完成绝大部分的监控系统后期运维工作,并且该系统不是针对单一模式或者单一品牌的,它能够兼容目前市面90%甚至更高的监控系统——视频质量智能诊断分析系统。

IDAS通过正在运行的视频监控网络收集视频、网络设备的相关数据,测试相关的信号,分析视频的质量,从而及时、全面了解视频网络的运行情况,快速有效地对庞大的视频网络监控系统进行诊断,客观评价系统运行的健康情况的管理系统,实现系统的全面管理。

主要解决的问题如下:

·及时发现CCTV系统中各种设备故障;

·预报和提示潜在故障;

·提供系统整体的实时运行状态报告;

·远程巡检及诊断。

此种包含了多种应用技术(如图3所示),具有一定的系统意义:

·其是检查CCTV系统整体运行健康状况的一个系统工具;

·可提供专业的系统运行状态报告,是系统维护规划的数据支撑;

·填补了CCTV系统运行状态自我检查方面的空白。

本系统主要有探测器、监管服务器和操作显示终端三大部分组成。

探测器

探测器通过对动态图像画面的实时智能分析,收集本区域的视频、录像等设备的业务数据、业务状态,从而发现系统的问题,诊断系统工作状况。

探测器的工作与具体的设备没有依赖关系,探测器的工作过程可以灵活的配置,从而及时快速的从视频应用的角度依次轮换检查所有的系统设备。

主要业务模块:

·实时视频业务分析模块;

·录像视频业务分析模块;

·视频设备业务状态管理模块;

·录像设备业务状态管理模块;

·网络传输质量分析模块(网络设备运行状态/网络传输抖动);

·诊断结果管理模块,探测器要存储诊断结果,同时实时上传到监管服务器;如果监管服务器不可用,则定时检查监管服务器;当监管服务器可用时,重新上传诊断结果;

·历史诊断结果查询模块,提供对本探测器历史诊断结果的查询,可以根据摄像机、编码设备、报警时间、报警类型等条件进行(图4为典型的视频质量智能诊断分析系统界面)。

典型的视频质量智能诊断分析系统界面
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