智能视频分析技术方案
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智能视频分析技术方案
一、概述
随着视频监控行业发展,AI 技术的不断提升,在智能楼宇,智慧办公领域需求不断增加,传统视频监控手段已无法满足需求,泓涵智联基于“云-边-端”相结合,打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案,遵循GA/T 1400 标准体系,高兼容、易对接。
二、功能描述
1.视频流直播
通过云端流媒体技术,可以在异地实时查看IPC 设备视频,通过自适应编解码技术,视频播放低延时,占用带宽小。直播视频按需推拉流播放,不观看时不会占用带宽。
2.视频回放存储
监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中,通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储
到云端,云端采用对象存储技术,异地多副本,保证数据高可用,可实时会看溯源。
3.边缘计算快速响应
在本地放置边缘计算设备,边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流,可进行多路\按需智能分析,通知边缘设备和云端进行交互,做到“边缘快响应,云端轻压力”。
全面兼容GB 国标/ONVIF 协议,无缝对接主流IPC 摄像头。
通过边缘函数计算技术,可以实时下放规则,在本地快速响应时间,发送通知和报警。
4.视频智能分析
人脸识别:通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸,转化成AI 结构化数据,能够及时识别监控中人员的身份信息。
人员黑名单\关键人员:边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息,当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。
人员统计:可以统计监控设备中的人员数量,身份等信息。
区域\绊线闯入监控:在监控区域可以设定“特殊区域”,有人员闯入会触发相关事件,可以结
合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。
三、系统展示
四、架构设计
视频云架构设计:跨区域多中心部署,存储,边缘将视频和AI 结构化数据上传至云端,云端使用大数据技术进行存储和深度分析,云端统一下放配置到边缘,管理边缘设备,控制规则和行为。
1.边-云结合采用长连接通讯技术,使用MQTT,REST API 等标准协议,信令传输高可靠,低延时。
2.云端流媒体播放/存储采用就近调度,CDN 加速等技术,降低播放时延,提高存储效率。
3.云端做到跨地域\多数据中心统一管控,多地点统一规范和标准。
边缘端架构设计:边缘计算侧采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
1.采用分层框架技术,南向监控主流视频协议,北向采用标准协议对接云端。
2.内部部署使用微服务\容器化技术,每个子服务可独立部署更新。
3.边缘侧底层具有完善的监控和高可靠技术保障,出现问题能够快速修复,及时通知。
五、部署方案
本技术方案可完全独立私有部署也可使用公有服务部署方式。
公有服务部署方式:
使用边缘计算设备部署在就近地点即可,周边设备及环境要求:
1.I PC 设备要求:参见六。
2.网络要求:能够接入IPC 网路及internet 共有网络,带宽视项目情况而定。
私有服务部署方式:
本服务可以使用私有方式部署,依赖相关软件服务我方都可提供,硬件及软件环境要求:
1.硬件服务器:24 核64G 500GSATAx4(raid 5)centos7.2 x86
2.软件环境:kafka、mysql、mqttserver
六、视频解析摄像头规格及施工建议
摄像头规格:
需用于安防标准网络摄像头(IPC),分辨率支持1080p/720p,编码格式支持H.264/H.26,传输协议支持RTSP,支持GB 国标/onvif 协议。
安装环境:
1.需选择具有标准的人员通道或者出入口的安装环境,以规范人员具有唯一的通行方向,确
保摄像机能够抓拍到该方向上所有进入或者离开人员的正脸。
2.需选择具有稳定、充足的光照环境,在背光条件及光线不足条件下能够补光,确保人脸特
征的清晰可见。
3.摄像机镜头至人员通道出入口中间空旷、无遮挡。
摄像头安装角度:
1.摄像机宜安装在监视目标附近不易受外界损伤的地方,安装位置不应影响现场设备运行和
人员正常活动。
2.摄像机设在通道正前方,正对人脸抓拍,水平方向偏转角度<15°,越小越好;
3.摄像机安装需具有一定俯视角度,避免一前一后人员经过通道时后方人脸被遮挡,垂直方
向俯视角度α=10°± 3°;
4.镜头架设高度为:H=1.5+0.18*D (H 为摄像头高度,D 为监控距离,1.5 为人头部以下平均高度,俯视角度为10°,tan10°≈0.18)
假设监控距离为3-5m,摄像头安装高度为 2.04-2.4m
5.摄像头识别宽度为2.5m 左右(基于人脸抓拍瞳距40+,分辨率1080p 估算)