隨著新興技術出現在視頻監(jiān)控行業(yè)的數字化轉型各個階段，視頻監(jiān)控基礎架構也在持續(xù)演進之中。 技術進步的背后意味著視頻監(jiān)控系統(tǒng)所產生的數據也在持續(xù)增長。 數據的爆發(fā)意味著傳統(tǒng)視頻監(jiān)控的架構已經不再適用新的形勢， 尤其是對于大型項目。 一種結合了人工智能、云、大數據以及物聯網技術的新型架構正在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中大規(guī)模落地，尤其是在中國的平安城市項目中。

　　傳統(tǒng)視頻監(jiān)控基礎架構

　　傳統(tǒng)基礎架構是模擬和網絡視頻監(jiān)控時代中最常見的部署模式。它在滿足中小型系統(tǒng)( 上限100臺路攝像頭)需求的同時，也具有從基礎到高級視頻管理功能和中低級別的數據存儲能力。但是，此拓撲結構不限于小型系統(tǒng)。 有一系列預置視頻管理的錄像設備涵蓋從基于Linux的低通道數系統(tǒng)到更大的搭載DAS的機架式Windows系統(tǒng)的服務器，以滿足中型系統(tǒng)的存儲要求。

　　通常通道數量增加到100多個攝像頭時，就需要用到高級視頻管理服務器和外部企業(yè)級存儲并行。傳統(tǒng)架構在單站點而無需處理跨域多站點視頻信息的場景下非常適用。然而，因為分布式高清智能相機的廣泛部署和數據量的持續(xù)增加，傳統(tǒng)架構的弱點逐漸顯露，在最新的中到大型系統(tǒng)中的應用也有所不足。

　　傳統(tǒng)基礎架構面臨的挑戰(zhàn)

　　不斷增加的視頻量

　　盡管壓縮技術正不斷提高，但隨著每年越來越多的高分辨率攝像頭問世，錄像設備和企業(yè)存儲設備所需的存儲空間仍在不斷提升。據IHS Markit估計， 2018年全球用于視頻監(jiān)控的存儲出貨達81EB，相當9200萬小時的視頻(1080p@ 2Mbps) 。這些存儲通常分布在錄像機( DVR或者NVR)，內部存儲以及外部存儲系統(tǒng)中。

　　對于超負荷的操作人員來說不可避免的盲視

　　毫無疑問，實時監(jiān)控是一項繁瑣而又艱巨的任務。實時監(jiān)控面臨的主要挑戰(zhàn)是如何保持監(jiān)控人員的注意力集中。因為持續(xù)觀測視頻監(jiān)控的人員很快就會變成“視頻盲”。發(fā)表在Security OzMagazine上的一項研究發(fā)現，經過12分鐘的連續(xù)視頻監(jiān)控后，監(jiān)控人員通常會錯過高達45%的屏幕內容; 在觀看22分鐘后，忽略率將會高達95%。而且這項研究僅是基于少量的攝像頭和顯示器。因此，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中攝像頭數量的急增是無法確保安防能力的提高的，而丟失的信息可能會帶來嚴重的后果。即使在警方事后調查取證中， 查閱錄像也是困難且耗時的。實際上，人工瀏覽1小時的視頻可能需要2到2.5個小時，因此絕大部分視頻監(jiān)控攝像頭中的視頻都不會實時或錄制后觀看。

　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)孤島

　　如今大型項目中基礎架構的難點在整合現有子系統(tǒng)，因為子系統(tǒng)中構成基礎架構的關鍵設備通常來自不同供應商，例如用于視頻管理，視頻存儲及分析處理的算力，用于存儲錄像和視頻分析數據庫的存儲，以及網絡基礎設備等。此外，多數情況下，一些大型項目是分階段構建的，不同階段有不同的供應商參與其中。這可能意味著基礎架構的每個孤島都可以擁有自己的一套硬件、軟件、數據庫。傳統(tǒng)視頻監(jiān)控基礎架構使得整合現有孤島、集成額外第三方產品和效率提升變得異常困難。

　　物聯網框架下的新型基礎架構

　　傳統(tǒng)基礎架構在解決大型跨域視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求方面也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。隨著AI、云、大數據和IoT等變革性技術越發(fā)滲透于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，出現了不同的方法來滿足將這些技術集成到現代系統(tǒng)的需求。諸如安全城市等的大型項目需要從全局了解公共安全狀況，簡化視頻監(jiān)控并自動化視頻處理和分析過程。

　　云邊端(在國外也稱為云霧邊)是基于物聯網概念的三層架構，在許多中國公共安全項目中被廣泛使用。從傳統(tǒng)的集中式數據中心演變而來的該體系結構通過添加霧層作為云和端的中間層，而傳統(tǒng)的架構正在被這種新型的分布式架構所取代。不同于傳統(tǒng)的架構，云中心將計算、存儲和網絡資源整合在一起并對這些資源進行集中管理。同樣，邊側也在各個節(jié)點提供統(tǒng)一的平臺管理并整合來自不同廠商的IT基礎設施部件以及端側設備。

　　云管理整個視頻監(jiān)控系統(tǒng)的ICT資源，包括計算、存儲和網絡。它還為用戶界面應用程序提供了一個平臺，例如應用程序使用的算法和數據庫和用以開發(fā)這些應用程序的操作系統(tǒng)等。云中心還負責處理器密集型應用程序，執(zhí)行大量并行計算任務。

　　邊作為連接中心和邊的中介，減輕了云中心的帶寬壓力。它靠近邊緣前端設備。對于視頻監(jiān)控設備，可以在霧節(jié)點而不是云數據中心處理來自不同類型攝像機發(fā)送的小規(guī)模視頻分析和搜索。

　　端是一個前端設備網絡，包括攝像頭、傳感器和其他物聯網設備?，F有設備和下一代智能設備都會連接到系統(tǒng)之中。一些智能設備可以將包括視頻和圖像在內的非結構化數據轉換為結構化數據，從而減輕后端系統(tǒng)的計算和帶寬壓力。

　　盡管在海外市場正著力開展這種基礎設施的部署， 中國卻已廣泛地采用這一概念， 尤其是安全城市項目方面。 然而，中國與全球其他地區(qū)的云部署模式有所不同。由于受監(jiān)控視頻的保密性要求和對新建項目投資規(guī)模經濟性的影響，中國傾向于利用私有云來提供更高級別的安全性和隱私，而全球其他地區(qū)則認為公有云是最具成本效益的選擇。

      ※本文節(jié)選自IHS Markit 安防科技研究執(zhí)行總監(jiān)Thomas Lynch在2019年安博會上關于《智能視頻監(jiān)控發(fā)展趨勢》的主題報告。

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