視頻云+邊緣計算架構在新型智慧城市中的建設模式

劉博斐 朱雨豪 劉偉 廖光文

（中電科新型智慧城市研究院有限公司 廣東省深圳市 518000）

1 引言

1.1 海量視頻、圖像數據的分析與應用之路充滿挑戰

在新型智慧城市建設進程中，純粹的視頻監控平臺早已無法滿足公共安全業務場景的應用，其更多以視頻、圖像信息的接入、轉發、存儲為主，應用與數據間處于松散狀態，然而，成百上千萬的視頻應用與分析系統逐步演變成剛性需求，如圖1所示視頻、圖像應用平臺在不斷呈現井噴式發展，因此如何筑造PB 乃至ZB 級海量視頻數據的視頻云基礎設施架構體系，如何從海量視頻數據快速抽取、定位圖像信息，如何保證視圖應用系統能夠彈性調度、架構合理、靈活調配、建設最經濟當前最急迫的問題。

1.2 異構數據的融合充滿挑戰

在新型智慧城市快速建設中，視頻、圖片數據的采集同時伴隨著復雜多元異構視圖數據的融合，如人像抓拍機、視頻門禁設備、視頻流人像檢測、安全門、車載人像抓拍機（含公交）、移動執法儀、通用閘機等，如圖2所示，海量多維非結構化數據中涉及大量人、車、物的信息記錄，這些非結構化數據深度融合的前提是要進行快速的清洗和存儲，只有充分利用這些深度融合的數據才能發揮出真正的價值。因此如何在優化原有一類點視圖應用系統架構上，對接數以億計的非一類海量視圖數據的存儲和分析，如何快速定位和多維分析也是當前需要解決的核心問題。

1.3 智能視頻大規模應用充滿挑戰

近年來，視頻監控系統呈現井噴式增長，后端傳輸、網絡、存儲規模不斷增加。目前，通過建設以人像識別、ReID、步態識別等智能監控應用系統，實現了對重點場所（學校、醫院、車站、機場等）、重要卡口的人員采集人像信息和體外特征信息等，為智能監控應用提供基礎，并提高了人員布控的覆蓋面，整體提高系統的檢索、布控和數據挖掘的范圍，應用在嫌疑人身份查詢，重大活動安保及公安業務辦理中的人證核驗工作，恐怖分子等重點人員進出的實時預警、布控、軌跡查詢等，大幅度提高系統的實戰能力。如圖3所示，智能視頻的應用從 “事后研判”向“事前預警”發生重要轉變。

目前，相關部門已儲備了大量的視頻圖像資源和大量的有數據價值的圖像信息，但是針對人員偵查，身份確認、車輛識別、物件識別等主要是通過技偵或網偵手段，導致這些價值信息無法充分發揮其效能。即使出動大量警力，采用“人海戰術”也無法發揮視圖數據的效能，再加上人工排查效率不足，視頻圖像受前端點位的角度、光照強度等系列復雜環境因素的影響，導致查找的準確性和時效性無法保證，尤其出現突發緊急案件時，往往會貽誤最佳破案時機。如何在實戰中快速應對這些突發場景，提供更加豐富以及實用的“視頻防控”應用，變“事后被動偵查”為“事前主動預警”是新型智慧城市建設的關鍵。

2 探討視頻云+邊緣計算助力新型智慧城市建設模式

圖1：視頻云基礎架構體系

目前新型智慧城市已全面跨入海量視圖大數據分析處理的應用和建設階段。這一階段，單一的視頻基礎體系架構逐步向視頻云體系架構轉移，從而解決大規模視頻和復雜業務場景帶來的系列挑戰，傳統的云體系架構已無法滿足視頻云體系架構的需求，主要在于傳統的結構化數據云體系架構無法滿足視頻圖片等非結構化數據體系架構，海量視頻流媒體需要高帶寬保證實時調取、分布式多節點智能解析處理、實時布控與告警、動態實時智能追蹤、海量視頻與圖像的定位、暴力檢索等特性，因此傳統的云架構體系無法解決大規模業務的實時分析和處理，相反會造成大量資源的損耗。

未來，隨著視頻、圖像業務應用的不斷深入，視頻云平臺的運行需要大量的異構CPU/GPU/FPGA 等計算和存儲資源做支撐，以支撐視圖結構化解析、視圖數據庫建設以及視頻資源共享與開放，為了更充分的利用計算、存儲、網絡等大量異構資源，這將在一定程度上需要視頻云管平臺對異構資源的統一管理與調度能力。從而實現大規模視圖智能解析、存儲轉發、高速共享交換等關鍵海量視頻大數據挖掘和應用。

與此同時，處于分局/派出所的邊緣計算節點也能夠實時處理邊緣節點的分析處理和應用需求，一方面可有效減輕邊緣端到數據中心端的網絡帶寬和應用請求帶來的資源占用，并能滿足邊緣節點對本端的人臉比對、布控告警等實時業務的需求，另一方面計算和存儲資源的邊緣化，極大的降低了海量視頻、圖片數據在傳輸、存儲、應用等方面對數據中心嚴重依賴。如圖4所示邊緣計算節點能夠及時有效的處理邊緣端的數據請求，提升邊緣端的信息處理效率。

視頻云+邊緣計算的結合可充分支撐海量高性能視頻、圖片的存儲和大數據系統，從而實現以圖搜圖、大數據檢索、布控、挖掘等智能應用，并為能大幅度提供系統的應用實戰能力。

3 應用案例

圖2：海量多維非結構化數據的清洗

圖3：快速布控告警

圖4：邊緣計算部署

進一步落實科技強警戰略部署，著力打造治安立體化防控體系，實現視頻監控系統的“全覆蓋、全高清、全聯網、全智能”，近年來，一些地市公安局加大對智能前端、后端的大力投入，實現對人、車、路、物體等數據的系統化采集和智能解析，真正實現對重點人員和車輛、重大安保活動的觸網感知、預測預警。目前建設成果已初具成效，如以某地區公安局為例，其通過視頻信息（含智能視頻識別）協助破獲各類刑事案件20500 多宗，占總破案數的63%，抓獲犯罪嫌疑人26000 多人，利用視頻協破犯罪團伙640 多個。

一些地市公安局基于視頻云+邊緣計算的技術架構體系建設，深耕智能視頻數據，以行為分析、人臉識別、智能視頻追蹤等技術為支撐，打造一個支持決策、智能研判治安態勢、支持個性化辦案、走訪、管理、服務等全業務的智能視頻圖像應用平臺。進一步打造轄區內的“人、車、路、物體”多維數據體系，實現數據庫間的碰撞和建模，快速定位案件相關信息，極大地提升系統的實戰能力。

4 結語

當前，新型智慧城市的物聯感知架構體系在智能應用領域不斷的變化，但視頻云+邊緣計算的協同模式將是未來重點轉型的方向，這一模式將是實現全覆蓋、全高清、全聯網、全智能的科技強警的重要目標。