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- 編輯 :重慶監(jiān)控安裝 時(shí)間: 2019-01-04 17:56:20
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信息技術(shù)不斷進(jìn)步,閃存、磁盤、數(shù)據(jù)中心、DNA等各種新的存儲(chǔ)技術(shù)不斷出現(xiàn)??杉幢闳绱?,仍難以滿足日漸龐大的數(shù)據(jù)體量的存儲(chǔ)需求,加之IoT(物聯(lián)網(wǎng))行業(yè)的發(fā)展,致使數(shù)據(jù)的體量更為驚人。不可否認(rèn),這些數(shù)據(jù)中許多都蘊(yùn)含著價(jià)值,但也不能重慶監(jiān)控忽視數(shù)據(jù)的驚人體量。難道到2020年,我們要將44ZB的數(shù)據(jù)全部記錄并存儲(chǔ)下來嗎?因此,我們需要用云計(jì)算技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析。今天就來探討2017年監(jiān)控系統(tǒng)云計(jì)算核心技術(shù)。
大規(guī)?;旌嫌?jì)算技術(shù)
監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的大量視頻圖像數(shù)據(jù)如果只靠人工來進(jìn)行處理,效率會(huì)非常低,借助于視頻智能化處理算法,已經(jīng)可以從視頻圖像數(shù)據(jù)中獲取一些簡(jiǎn)單的特征進(jìn)行比對(duì),或者進(jìn)行模式匹配產(chǎn)生報(bào)警事件,提高了處理的效率。這種方式能夠處理的數(shù)據(jù)量,數(shù)據(jù)組合的程度,數(shù)據(jù)的類型等等都還處于較低的水平,無法應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)和日益增長的需求。大規(guī)模計(jì)算技術(shù)的目的就是為了提供一種統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理平臺(tái),上面可以集成各種智能化算法和計(jì)算模型,綜合處理海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),以更快的速度得到更有價(jià)值的數(shù)據(jù)。
統(tǒng)一資源管理技術(shù)
監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的主要數(shù)據(jù)就是視頻和圖像數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后,會(huì)產(chǎn)生更豐富的數(shù)據(jù),處理的方式也會(huì)有很大不同。比如對(duì)于歷史視頻數(shù)據(jù)可以在后臺(tái)處理的視頻數(shù)據(jù)檢索,對(duì)于卡口的車牌和人臉特征數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)布控,對(duì)歷史卡口信息需要做到實(shí)時(shí)檢索。這些數(shù)據(jù)都需要不同的計(jì)算框架進(jìn)行處理,通過引入統(tǒng)一的資源管理平臺(tái),可以在同一個(gè)資源池里運(yùn)行不同的計(jì)算框架,大幅提高資源的利用率,同時(shí)在資源被某種業(yè)務(wù)獨(dú)占時(shí),又能最大限度的發(fā)揮系統(tǒng)的性能。
實(shí)時(shí)檢索技術(shù)
傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行保存,通過RAC等技術(shù)形成數(shù)據(jù)庫集群,通過索引方式進(jìn)行加速,但是核心還是基于行存儲(chǔ)和關(guān)系運(yùn)算,面對(duì)海量記錄時(shí)在各個(gè)方面都已經(jīng)遇到了瓶頸。實(shí)時(shí)檢索技術(shù)通過引入分布式數(shù)據(jù)庫,列式存儲(chǔ),內(nèi)存計(jì)算,索引引擎等技術(shù),能應(yīng)對(duì)100億級(jí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在存儲(chǔ)容量,可擴(kuò)展性,檢索速度等多個(gè)方面都可以得到大幅提升。該系統(tǒng)在智能交通、刑事偵查等視頻監(jiān)控領(lǐng)域具備重要的研究價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。
復(fù)雜事件處理技術(shù)
隨著安防監(jiān)控行業(yè)的發(fā)展,業(yè)務(wù)變的也來越復(fù)雜,比如智能交通領(lǐng)域,出現(xiàn)了車輛積分研判、套牌車分析、同行車分析等需求。這些需求存在產(chǎn)生結(jié)果所依賴的條件多、處理過程實(shí)時(shí)性的要求高、需要處理的數(shù)據(jù)量巨大等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的方式是采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫,通過復(fù)雜的SQL語句組合,不斷查詢比對(duì)的方式,很難滿足實(shí)時(shí)性的要求。復(fù)雜事件處理通過引入流式計(jì)算等技術(shù),動(dòng)態(tài)地對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析,處理速度可以大幅提供。不符合條件的數(shù)據(jù)都被丟棄掉,系統(tǒng)中只存在處理的結(jié)果或者可能有用的中間數(shù)據(jù),這樣對(duì)存儲(chǔ)的要求也變小了,完全在內(nèi)存中進(jìn)行全過程的分析,實(shí)時(shí)性得到了保證。
人臉檢索技術(shù)
人臉檢索的技術(shù)在單臺(tái)服務(wù)器上的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟,可以應(yīng)用在身份鑒別、在逃人員抓捕、可疑人員排查、身份證查重等領(lǐng)域。人臉檢測(cè)過程可以分為以下幾個(gè)階段:視頻或圖像解碼、人臉檢測(cè)、特征提取、特征比對(duì),前三個(gè)步驟都是每次請(qǐng)求對(duì)應(yīng)一次計(jì)算,計(jì)算量相對(duì)可控,而最后一個(gè)步驟特征比每次請(qǐng)求則需要和達(dá)億級(jí)的人臉特征進(jìn)行比對(duì),是運(yùn)算量最大的一個(gè)階段。
一些實(shí)時(shí)應(yīng)用的請(qǐng)求數(shù)每秒鐘可達(dá)請(qǐng)求數(shù)達(dá)到數(shù)百次,每次人臉比對(duì)次數(shù)可達(dá)百萬級(jí)別時(shí),則整個(gè)系統(tǒng)需要支持每秒億級(jí)的人臉特征比對(duì)計(jì)算。如此大規(guī)模的計(jì)算,單機(jī)上是無法完成的,必須采用集群完成。特征庫本身規(guī)模不大,但是比對(duì)次數(shù)很大,屬于典型的計(jì)算密集型集群,特征庫可以全部倒入到內(nèi)存,在內(nèi)存中完成計(jì)算。
海量視頻檢索技術(shù)
圖像傳感器采集到的視頻數(shù)據(jù)保存到后端存儲(chǔ)后,用戶可以隨時(shí)選擇目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)攝像頭,提交給視頻檢索集群,檢索集群按照目標(biāo)物體的特征快速檢索的所有對(duì)應(yīng)攝像頭產(chǎn)生視頻數(shù)據(jù),找到目標(biāo)物體特征所出現(xiàn)的視頻,并定位到準(zhǔn)確的時(shí)間點(diǎn)。其中主要使用了智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)到物體特征結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,支持車輛顏色,車牌,衣著顏色,人臉等特征?;诮y(tǒng)一的計(jì)算資源池,實(shí)現(xiàn)智能化算法的并行運(yùn)算,線性提高檢索效率。
結(jié)構(gòu)化之后的數(shù)據(jù)可以保存到數(shù)據(jù)庫,下次檢索可以直接通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行二次檢索,大幅提高檢索效率。
分布式對(duì)象存儲(chǔ)技術(shù)
安防云在系統(tǒng)架構(gòu)和設(shè)計(jì)上,充分考慮大規(guī)模集群環(huán)境下軟硬件發(fā)生故障的現(xiàn)實(shí),采用先進(jìn)的管理思想和軟件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)大量普通存儲(chǔ)服務(wù)器存儲(chǔ)空間資源進(jìn)行虛擬化整合,實(shí)現(xiàn)軟硬件故障高度容錯(cuò),搭建高度穩(wěn)定可靠的存儲(chǔ)集群。
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