建筑智能視頻監控報警系統設計

湯曉芳，侯茜，陳偉鋒，元東杰

（浙江省城鄉規劃設計研究院）

1 引言

隨著現代人對安全要求的提高，以視頻為核心的安防系統應用越來越廣泛，也成為智能建筑不可或缺的一部分。傳統的建筑監控系統功能比較單一，早期僅作為一種報警復核手段，需要值班人員實時在崗監測，效率較低。本文提出的智能監控及報警方案，使用智能服務器集中分析視頻流，發現異常及時推送報警，無需人工干預，實現視頻數據的智能化分析和報警的自動化處理，提高了報警的實時性和有效性。

2 建筑智能視頻監控報警系統總體架構

視頻數據信息具有實時性、直觀性、完整性，通過攝像機構建的監控系統，可以有效管理各種場所，提供報警與事后追溯功能。視頻監控是安全防范的重要組成部分[1]。但目前的建筑監控系統主要依賴人工監控，容易出現遺漏報警事件的情況，且需要安排專人值班，造成資源的浪費。本文設計的建筑智能監控報警系統，發揮了視頻監控系統實時報警和事后查詢的作用，系統架構如圖1所示。

圖1 智能監控報警框架圖

整個系統按功能可分為數據采集端、數據處理端及數據輸出端三個模塊，完成信息采集、分析與輸出。在系統運行前，需要錄入一些常見的報警類型與應急預案。當系統檢測到異常情況時，會自動通知值班人員，并推送相應的預案，便于第一時間做出正確的決策。同時系統自動啟動視頻錄制，保留現場證據。

視頻采集使用數字化高清攝像機（DVR），前端即可完成視頻數字化與壓縮編碼[1]。視頻圖像在攝像機端壓縮編碼后經網絡傳至本地服務器，視頻信號輸出一般采用RTSP協議。

本地服務器部署在建筑的監控機房。服務器視頻接入網關接收攝像機上傳的視頻流，抽取關鍵幀，調用視頻算法模塊對圖片進行分析處理，識別到異常事件后將報警信息傳輸至邊緣設備接入網關。

云端服務器設備接入層接收邊緣設備接入網關發送的報警信息，調用中控模塊給相關人員推送故障信息，通知盡快維修或更換設備。云端視頻轉發模塊接收本地RTSP視頻流數據，并轉發給相應的管理人員，可以實時查看現場動態，了解異常事件情況。報警事件可在云端做持久化存儲，便于后續查詢。系統客戶端采用C/S架構，包含視頻直播、設備控制、報警消息、系統配置等模塊。

此外，邊緣設備接入網關可協同云服務器設備接入模塊按照平臺協議格式進行數據打包，對信息做統一的身份管理和服務封裝，便于標準化管理，完成不同建筑設備的標準接入。因此邊緣設備接入網關可同時接收其余建筑設備的信息，集成建筑設備管理系統、火災自動報警系統等。

3 關鍵技術

3.1 設備接入

本地服務器接入公網需要充分考慮安全性，保證設備身份安全、設備歸屬信息安全、資源訪問安全等。考慮到GB/T28181、ONVIF等視頻設備接入協議的復雜性，本地設備接入服務提供了可視化的配置界面，為用戶提供便利的接入方式。本地接入的視頻設備會分配唯一的設備ID和密鑰，并為不同用戶配置添加、訪問、修改、刪除等權限，防止用戶非法越權訪問設備。設備接入模塊與云服務通信鏈路通過TLS加密，可以有效防止中間人攻擊，所有通信報文均通過密鑰加簽，防止設備身份偽造。

除了設備主動上報信息外，云端服務可主動給設備下發指令。比如，當有用戶發起播放請求時，云端服務下發推流指令，觸發本地視頻網關上傳視頻數據。為保證指令的有效性，所有下發指令均有確認重發機制。

3.2 視頻接入

目前建筑系統中的大部分攝像機都支持RTSP協議。傳統建筑網絡環境通常比較封閉，在局域網內部視頻數據可直接使用裸碼流傳輸。當這部分視頻數據需要上傳到云端時，會面臨嚴峻的安全挑戰，有數據泄露的風險。同時，局域網內部傳輸層一般采用UDP協議，在公網環境下容易出現丟包、亂序的情況，需要考慮亂序重傳機制。因此，需在局域網內部架設視頻網關適配層，將未加密的UDP視頻數據轉換成加密的TCP協議數據。

當視頻數據上傳到云端后，視頻轉發服務器負責把視頻流轉發給指定用戶，同時負責檢測用戶與視頻的關聯關系，防止數據外泄。用戶側的客戶端接收到視頻數據后，經過解密、解碼、渲染等步驟，即可實現視頻播放功能。

3.3 視頻內容理解技術

基于視頻內容的理解技術是智能視頻監控系統最核心的部分：即通過對視頻圖像通過背景建模、目標檢測、目標識別和跟蹤等一系列算法，根據預先設定的規則，分析視頻中的目標或事件是否存在異常，若有則及時發出報警信號[1-2]。

視頻實時上云對帶寬要求高，代價太大，故對視頻流的分析判斷需要在本地服務器中實現。視頻流用于實時報警和視頻分析具有巨大的計算量，目前可采用高密度GPU模塊進行硬件支持，減少服務器數量需求。

視頻接入網關將獲取的視頻流進行關鍵幀抽取，利用圖像處理技術和模式識別方法從視頻序列圖像中提取特征，并做實時判斷和報警。攝像機在圖像采集過程中由于光照、環境、角度、距離等原因，造成圖像質量參差不齊，在提取特征和目標識別時會引入很多的噪聲和干擾。因而需要對視頻圖像進行預處理，以提高識別度減少計算量。圖像識別算法可以為傳統的模式識別算法，也可以是基于機器學習和深度學習的算法[3-5]。隨著算法的不斷更新，智能視頻監控系統可根據軟件系統的更新迭代完成優化。

3.4 云端服務

云端設備接入層收到來自傳感器設備或攝像機的報警信號時，云端中控模塊立即通過各手機廠商推送服務（APNS、HMS等）向管理人員發送報警信息。管理人員收到報警信息可登錄管理APP界面，調取報警點處攝像機視頻觀看，確認異常信息后通知相關部門，減少報警延時。系統報警服務還提供了報警查詢、報警分析等功能，便于報警的可視化管理。此外，平臺采用公共云方式部署，可將不同區域的報警信息進行整合，實現建筑跨區域綜合管理，建立統一的消防管理平臺。

4 小結及展望

本文設計的基于云平臺的建筑智能監控報警系統，利用云服務器進行綜合決策。跟傳統方法相比，將獲取的視頻流利用計算機圖像識別技術，向管理人員主動推送報警信息，可提高報警的實時性，將以往的監控系統事后分析變成事中分析和預警，提高了效率和安全性。

目前智能視頻監控技術大規模應用的核心技術尚不夠成熟，基于視頻監控的探測技術只能作為常規報警系統的輔助。隨著目前建筑各系統的高度集成化，監控范圍擴大使得監控對象的種類不斷擴大，從不同視頻監控場景下分析出各種目標的行為、目標之間內在聯系以及群體目標之間的事件級演變是面臨的一大難題[1]。此外，現階段的視頻監控系統多為有線網絡，有線網絡的實時報警系統具有安裝費用高、維護困難，建設及擴建困難，誤報率、漏報率高等缺陷。無線智能監控系統網是未來的發展方向。未來智能報警系統將向分布式智能系統發展，即前端攝像機具備智能分析功能，基于嵌入式芯片的發展及計算資源成本的降低，相信前端智能的攝像機的大規模應用即將到來。