機(jī)場視頻圖像智能運(yùn)維平臺構(gòu)建研究

王連斌

(上海國際機(jī)場股份有限公司,上海 200336)

0 引言

隨著民航局的《四型機(jī)場》建設(shè)綱要的實(shí)施以及智慧機(jī)場的建設(shè),機(jī)場視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)規(guī)模日益龐大,智能監(jiān)控設(shè)備的大量布設(shè)為智能化視頻圖像應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)支撐,但同時(shí)也對視頻監(jiān)控系統(tǒng)和設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行提出了更高、更嚴(yán)的要求。除了常規(guī)的安全防范,事后溯源、聯(lián)網(wǎng)監(jiān)督、區(qū)域協(xié)同等整合視頻能力的深度業(yè)務(wù)應(yīng)用均需構(gòu)建在健康、高效運(yùn)行的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在故障或故障未及時(shí)處理,關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺的功效就會大大減弱,甚至誤導(dǎo)了決策。因此,智慧運(yùn)維平臺的構(gòu)建和應(yīng)用,顯得尤為重要。

1 需求分析

機(jī)場的監(jiān)控系統(tǒng)一般主要由前端高清智能攝像機(jī)、傳輸網(wǎng)絡(luò)、存儲系統(tǒng)、后端視頻管理平臺等組成,隨著《四型機(jī)場》建設(shè)的深入開展,前端智能攝像機(jī)的應(yīng)用會越來越多、越來越廣,保障監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效運(yùn)行也顯得愈發(fā)困難。原有的視頻圖像運(yùn)維手段已經(jīng)無法匹配當(dāng)下的視頻圖像應(yīng)用體系,這對視頻圖像監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)維工作提出了新的要求[1]。目前的機(jī)場視頻圖像運(yùn)維工作存在如下難點(diǎn),具體而言:

1.1 故障事后發(fā)現(xiàn),監(jiān)控形同虛設(shè)

相比較別的領(lǐng)域和行業(yè),有一些視頻管理平臺是帶有視頻質(zhì)量檢測模塊,能夠半自動地進(jìn)行圖像質(zhì)量的檢測,進(jìn)行預(yù)警、提示等,然后進(jìn)行人工的二次復(fù)核,減少人員的查驗(yàn)強(qiáng)度和工作量。但是目前針對我們所在機(jī)場的視頻管理平臺,并沒有視頻質(zhì)量檢測模塊,而且也沒有專人對圖像質(zhì)量進(jìn)行查驗(yàn),基本上是依靠最終使用單位或其他管理平臺調(diào)用視頻的時(shí)候,才發(fā)現(xiàn)圖像質(zhì)量不符合要求,不具備使用價(jià)值,或者一直處于故障狀態(tài),視頻監(jiān)控系統(tǒng)形同虛設(shè)。

1.2 建設(shè)跨度漫長,運(yùn)維涉及面廣

機(jī)場的視頻監(jiān)控系統(tǒng)是分期、分批進(jìn)行規(guī)劃和建設(shè)的,從三到五年前開始的數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)到近二年的高清監(jiān)控建設(shè)再到目前的高清智能監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè),不同階段的監(jiān)控建設(shè)使用了不用的前端產(chǎn)品、視頻管理平臺以及視頻流轉(zhuǎn)發(fā)的方式,為現(xiàn)在的一體化運(yùn)維帶來了困惑,運(yùn)維人員必須要能夠全面掌握這些跨時(shí)間、跨系統(tǒng)、跨平臺的不同系統(tǒng),對問題做出準(zhǔn)確的判斷,進(jìn)而進(jìn)行處置,保障系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。

1.3 報(bào)修機(jī)制不全,責(zé)任無法落實(shí)

目前機(jī)場的視頻監(jiān)控系統(tǒng)報(bào)修,采用微信工作群、電話等方式,微信群里面有用戶、運(yùn)維單位、監(jiān)管單位、設(shè)備廠商、建設(shè)單位等,沒有有效的報(bào)修機(jī)制和后期的跟蹤管理,維修臺賬記錄不清,責(zé)任難以落實(shí),維修的時(shí)效性難以把控。報(bào)修用戶無法了解維修的進(jìn)度情況,時(shí)常出現(xiàn)反復(fù)報(bào)修、反復(fù)催促的情況,降低了運(yùn)維的效率。

綜上所述,面對高速發(fā)展的視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展,現(xiàn)有運(yùn)維體系的建設(shè)滯后程度比較嚴(yán)重,迫切需要一套高效統(tǒng)一的圖像智能運(yùn)維平臺,監(jiān)測圖像系統(tǒng)的良好運(yùn)行、智能預(yù)判系統(tǒng)運(yùn)行態(tài)勢、實(shí)現(xiàn)智能資源分配,形成一套高效的故障處置電子流,為機(jī)場的圖像系統(tǒng)的大規(guī)模賦能使用保駕護(hù)航。系統(tǒng)為適應(yīng)匹配智能監(jiān)控時(shí)代的發(fā)展,預(yù)留相關(guān)大數(shù)據(jù)和算法平臺的接口,為人工智能時(shí)代的智能運(yùn)維提供后續(xù)開發(fā)空間。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.1 System architecture diagram

2 運(yùn)維平臺結(jié)構(gòu)

鑒于智能運(yùn)維平臺需要融合底層各個(gè)數(shù)據(jù),通過多種服務(wù)接口對上層提供支持,因此,設(shè)計(jì)采用面向?qū)ο蟮腟OA思想開發(fā)平臺系統(tǒng),使平臺本身就能夠混合搭配各種執(zhí)行環(huán)境、令服務(wù)接口與服務(wù)實(shí)現(xiàn)、傳輸協(xié)議的明確分離。使運(yùn)維平臺中涉及的各個(gè)子系統(tǒng)能夠松散的集成運(yùn)作,達(dá)到共同完成業(yè)務(wù)的要求。

如圖1所示,以面向?qū)ο蟮腟OA思想開發(fā)的運(yùn)維平臺系統(tǒng),從上到下可以劃分為:匯聚資源層、協(xié)議接入層、采集數(shù)據(jù)層、算法服務(wù)層、交互應(yīng)用層。其中:第一、第二層作為數(shù)據(jù)鏈路底層;第三、第四層作為中間數(shù)據(jù)采集及算法服務(wù);第五層作為應(yīng)用系統(tǒng)的交互功能。

(1)數(shù)據(jù)鏈路底層。主要是利用協(xié)議接入層的各類通用協(xié)議(如NETSDK、SNMP、HTTP等),將匯聚資源層中各類資源(如服務(wù)器等硬件設(shè)施、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)等)進(jìn)行匯聚和互聯(lián),為中間層提供資源和鏈路支持。(2)中間數(shù)據(jù)采集及算法服務(wù)。主要是通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)鏈路采集到的數(shù)據(jù),按照功能應(yīng)用的不同進(jìn)行數(shù)據(jù)歸類。并通過平臺的各類服務(wù)算法(如智能預(yù)警服務(wù)、智能檢測服務(wù)、智能流程服務(wù)和智能巡檢服務(wù))等,為上層提供支持框架和服務(wù)結(jié)果。(3)應(yīng)用交互。以數(shù)據(jù)鏈路底層和采集、處理的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過面向各類部門、用戶等,提供相關(guān)的定制化的應(yīng)用功能,包括維修管理、智能報(bào)表統(tǒng)計(jì)、地圖管理、日志管理等。

3 運(yùn)維平臺核心功能

3.1 智能預(yù)警

智能預(yù)警則是在故障發(fā)生前,預(yù)測故障發(fā)生的概率,從而提醒或有針對性的對故障提前規(guī)避[2]。(1)指標(biāo)預(yù)警。指標(biāo)是用以衡量應(yīng)用系統(tǒng)各方面業(yè)務(wù)狀態(tài)(業(yè)務(wù)指標(biāo))和運(yùn)行狀態(tài)(技術(shù)指標(biāo))的自描述的標(biāo)準(zhǔn)或數(shù)據(jù),如存儲數(shù)據(jù)量、設(shè)備在線時(shí)長、圖像延遲、卡頓,服務(wù)響應(yīng)延遲時(shí)間等。指標(biāo)預(yù)警是針對某一可量化的系統(tǒng)或指標(biāo)。根據(jù)其歷史運(yùn)行積累的數(shù)據(jù)信息,以時(shí)間為軸,構(gòu)建其正常運(yùn)行的數(shù)據(jù)基線,結(jié)合該系統(tǒng)或指標(biāo)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)、采集的數(shù)值,判斷是否出現(xiàn)異常。更進(jìn)一步,可依據(jù)采集的系統(tǒng)組成或指標(biāo)的構(gòu)成因數(shù),獲取影響指標(biāo)的其他變量元素,通過人工智能的算法生成預(yù)測模型,預(yù)測未來一段時(shí)間該指標(biāo)的可能趨勢,提前獲取應(yīng)用或系統(tǒng)可能出現(xiàn)的狀態(tài)。(2)壽命預(yù)警。電子設(shè)備都具備設(shè)備的使用壽命,在壽命期內(nèi),能夠保持較好的穩(wěn)定性和可靠性,但是當(dāng)設(shè)備進(jìn)入臨界期后,其品質(zhì)和穩(wěn)定性就會有陡降,故障的可能性會增加數(shù)倍到十幾倍,為預(yù)警帶來了可能。當(dāng)然,電子設(shè)備的使用壽命,除了和時(shí)間有關(guān)外,和使用的環(huán)境、使用的方式、狀態(tài)等因素有關(guān)。根據(jù)同類設(shè)備、同樣環(huán)境下歷史運(yùn)行狀況的積累數(shù)據(jù),按照設(shè)備類型構(gòu)建使用時(shí)長和故障發(fā)生的標(biāo)注參考期,結(jié)合設(shè)備的重要程度,備件時(shí)間供應(yīng)等方式提出預(yù)警。為設(shè)備的動態(tài)更新、發(fā)揮可靠期內(nèi)設(shè)備的最大使用效能提供技術(shù)依據(jù)。

3.2 智能檢測

(1)視頻圖像質(zhì)量判斷。視頻圖像質(zhì)量判斷采用高清晰視頻截圖與高性能分析算法,對前端監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的無視頻信號、畫面遮擋、畫面卡頓、畫面干擾、亮度異常、圖像噪點(diǎn)、視頻圖像模糊、等前端設(shè)備常見的故障、信號干擾、視頻圖像質(zhì)量下降進(jìn)行細(xì)化分析、精確判斷的一種服務(wù)。(2)視頻質(zhì)量異常統(tǒng)計(jì)。分類(視頻丟失、條紋干擾、噪點(diǎn)干擾、亮度異常、圖像偏色、視頻凍結(jié)、視頻模糊、畫面抖動、畫面遮擋、標(biāo)簽異常、云臺控制故障等)統(tǒng)計(jì)每天的視頻異常點(diǎn)位數(shù)量。(3)視頻完好率。分類(常規(guī)監(jiān)控、智能監(jiān)控)統(tǒng)計(jì)每天的視頻完好點(diǎn)位數(shù)量與視頻點(diǎn)位總量的百分比。通過智能檢測,用戶能夠有效感知因前端視頻采集設(shè)備、中間視頻傳輸?shù)炔杉瘋鬏敪h(huán)節(jié)導(dǎo)致的視頻畫面質(zhì)量問題及可能帶來的損失,并能夠主動偵測破壞前端監(jiān)控系統(tǒng)的不法行為。在設(shè)備、傳輸發(fā)生問題后,可以迅速進(jìn)行處理,保障監(jiān)控系統(tǒng)有效運(yùn)行。

3.3 智能流程

智能流程就是通過流程管理進(jìn)行工作故障事件閉環(huán)處置?？筛鶕?jù)自身運(yùn)維管理實(shí)際情況進(jìn)行流程調(diào)整與優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)工單管理、工單創(chuàng)建、工單接單、工單回退、工單改派、工單提交、工單跳轉(zhuǎn)、工單關(guān)閉、工單刪除、工單查詢與統(tǒng)計(jì)等功能。建立報(bào)修工單處置流程,對于設(shè)備故障,能夠派發(fā)到運(yùn)維單位的工單系統(tǒng),并在運(yùn)維單位修復(fù)完備后,獲取顯示修復(fù)信息。在流程管理中,配套基礎(chǔ)知識庫建立,能夠維護(hù)設(shè)備故障處置建議,在進(jìn)行故障處置時(shí)進(jìn)行推薦顯示,輔助故障快速定位和處置。知識庫是實(shí)現(xiàn)運(yùn)維知識的有效共享、維護(hù)使用貫穿于系統(tǒng)的各個(gè)層次,能夠維護(hù)設(shè)備故障處置建議,在進(jìn)行故障處置時(shí)進(jìn)行推薦顯示,輔助故障快速定位和處置。知識維護(hù)是通過錄入、采集、維護(hù)等方法獲取資料,并對資料的各種屬性進(jìn)行編輯的各種功能的集合。

3.4 智能巡檢

智能視頻故障自動巡檢是保證機(jī)場視頻監(jiān)控系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行,提高可靠性的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作。使用基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的智慧視頻故障檢測系統(tǒng),通過優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)工具,使檢測結(jié)果客觀、可重復(fù)性強(qiáng)。另外,由于系統(tǒng)具有很好的自學(xué)習(xí)能力,只要具備足夠的樣本重新訓(xùn)練檢測系統(tǒng),智能算法的性能將進(jìn)一步提高。智能視頻故障檢測系統(tǒng)若采用輪詢方式,可以處理較大數(shù)量的視頻源。在整體系統(tǒng)架構(gòu)上,采用大數(shù)據(jù)和“云”處理架構(gòu)很方便的可實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)容,可適應(yīng)不同數(shù)量視頻源的需求,方便今后因視頻數(shù)量增加而需要的系統(tǒng)能力擴(kuò)容。支持對前端攝像機(jī)的分組檢測;不同時(shí)間,可以制定不同的診斷計(jì)劃,對不同的前端攝像機(jī)進(jìn)行檢測。支持檢測項(xiàng)目設(shè)置,對不同的前端攝像機(jī),可設(shè)置不同的檢測項(xiàng)目。支持閾值參數(shù)設(shè)置,對不同的前端攝像機(jī),可設(shè)置不同的閾值。使用人工智能算法巡檢代替人工巡檢,對設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行全天候全自主檢測,可以有效地提高巡檢質(zhì)量、提升巡檢效率、降低人工勞動強(qiáng)度,減少人為的疏漏,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常,大大提高機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)安全運(yùn)行可靠性,為智能巡檢的最終目標(biāo)實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)手段。

4 實(shí)際價(jià)值體現(xiàn)

如何做到運(yùn)行故障的第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)、第一時(shí)間處置,如何提升系統(tǒng)運(yùn)維的效率,如何對運(yùn)維流程上各單位進(jìn)行考核成為亟待解決的問題。視頻圖像智能運(yùn)維通過可視化的拓?fù)鋱D直觀的為機(jī)場運(yùn)維管理提供流程化、自動化、規(guī)范化的支持,通過監(jiān)測前端設(shè)備及中心設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行情況,為運(yùn)維人員提供實(shí)時(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行信息,把控運(yùn)行態(tài)勢,當(dāng)故障發(fā)生時(shí),通過智能化的診斷方式準(zhǔn)確定位和排查,達(dá)到快速響應(yīng)、快速報(bào)警、快速解決的目的,將系統(tǒng)故障風(fēng)險(xiǎn)降至最低,避免重大損失。