安防云计算核心技术探讨

    安防行业的主要用户公安、交警都有着需要对海量图片和视频文件进行安全有效的数据存储、高性能并行计算、智能化的数据分析挖掘后进行实战方面的强烈需求，这些都与云计算特性非常吻合。提供海量存储的同时，如何快速有效的定位多维度数据，挖掘出各类孤岛数据在多维度的潜在关联关系，一直是我们致力于解决的问题。云计算、大数据等技术正在慢慢渗入安防行业，随着这些技术的发展成熟，将对安防行业带来革命性的影响。云计算技术以大系统、大数据为最显著的特征，而安防行业是一个非常典型的大数据应用场景，安防行业中的卡口监控系统、视频监控系统由大量的设备组成（包括大量的前端采集设备、后端平台和云计算服务器集群等），每天产生呈几何级增长的数据，随着智慧城市大型项目的不断成功落地，整个安防平台呈现出数据量超大、数据类型多样、数据处理逻辑复杂、数据清洗、数据共享、数据挖掘难度高等处理难题，对安防厂商提出了巨大的挑战。其中主要表现在智能交通行业领域中海量的交通流信息和卡口过车抓拍图片、智慧城市行业领域中的海量视频录像文件等非结构化数据。 　

统一资源管理技术 　　

监控系统产生的主要数据就是视频和图像数据，原始数据经过处理后，会产生更丰富的数据，处理的方式也会有很大不同。比如对于历史视频数据可以在后台处理的视频数据检索，对于卡口的车牌和人脸特征数据需要实时布控，对历史卡口信息需要做到实时检索。这些数据都需要不同的计算框架进行处理，通过引入统一的资源管理平台，可以在同一个资源池里运行不同的计算框架，大幅提高资源的利用率，同时在资源被某种业务独占时，又能最大限度的发挥系统的性能。 　

分布式对象存储技术 　　

安防云在系统架构和设计上，充分考虑大规模集群环境下软硬件发生故障的现实，采用先进的管理思想和软件系统，实现对大量普通存储服务器存储空间资源进行虚拟化整合，实现软硬件故障高度容错，搭建高度稳定可靠的存储集群。

大规模混合计算技术 　　

监控系统产生的大量视频图像数据如果只靠人工来进行处理，效率会非常低，借助于视频智能化处理算法，已经可以从视频图像数据中获取一些简单的特征进行比对，或者进行模式匹配产生报警事件，提高了处理的效率。这种方式能够处理的数据量，数据组合的程度，数据的类型等等都还处于较低的水平，无法应对海量数据和日益增长的需求。大规模计算技术的目的就是为了提供一种统一的数据处理平台，上面可以集成各种智能化算法和计算模型，综合处理海量监控数据，以更快的速度得到更有价值的数据。　　

系统将控制流与数据流分离，以及充分优化元数据节点控制系统，使得系统具备极高的性能和良好的线性扩展能力。系统整体为应用提供统一命名空间，使得系统具备极好的数据共享能力。系统将负载均衡到集群内的各节点上，充分利用集群各节点性能，以获得很好的性能聚合能力以保证系统的稳定。集群采用高度灵活自组网技术，提供简易部署和维护功能。系统在数据可靠方面，采用智能冗余重建技术，保证较高磁盘利用率的前提下，提供最佳冗余策略。另外，系统在节点软硬件故障容错方面，也进行充分考虑，具备屏蔽所有可屏蔽错误能力。 　　

欣广安一键紧急联网报警系统是欣广安基于云计算、物联网技术、移动互联网技术为一体的专门适用于校园，医院，小区，楼宇，工厂紧急求救的视频联网报警平台。此平台集视频报警、语音报警、联网报警、报警定位、网络报警、电话线报警为一体，具有报警及时性、方便性、隐蔽性、自动弹出报警定位等功能，极大的解决了现有报警系统的问题缺陷，实时满足了不同的报警需求。