基于云平台架构的视频监视系统分析

基于云平台架构的视频监视系统分析

 , 贺世豪

中铁第一勘察设计院集团有限公司     陕西省西安市   710000

摘要：本文阐述了云平台架构的应用优势，通过对云计算与云存储的优势分析，转变传统地铁视频监视系统运行的不足，并根据现阶段地铁云平台建设的实际情况，阐述基于云平台架构的地铁视频监视系统运行的技术方案，从而提高系统运行的稳定性与安全性。

关键词：城市轨道交通；云平台；视频监视系统；运维保障

引言：视频监视系统是供地铁运营和管理人员监视车站实时客流、列车到发站、乘客上下车等情况的直接方式，也是实现地铁运营和管理现代化的重要系统。目前，全国各地市轨道公司建设智慧地铁的需求愈发强烈，云平台作为一种集约高效的技术，迅速成为了建设智慧地铁的标志。因此，建设基于云平台架构的视频监视系统是具有现实意义的。

1 云平台技术在视频监视系统中的应用优势

以往的视频监视系统提出的计算需求包含视频图像管理和流媒体转发两种功能，伴随系统智能化发展，系统内需要增加更多的应用功能。云平台的应用涵盖了云计算和云存储两部分内容，可以提高系统资源利用率，解决负载不均衡或者运维困难等一系列问题。大数据技术与AI技术的联合应用，凭借着技术的计算与存储能力，发挥了云平台在视频监视系统的应用优势。云存储转变了以往地铁视频监视系统的IPSAN模式，利用其纠删码技术实现对数据的有效保护。该技术可以将数据分割为不同的片段，无需单独设置备用的存储系统，甚至在部分硬件故障的情况下，通过存储资源的自动迁移来保证数据的完整性，由此保障视频存储云化后的可靠性。

2 视频监视系统中云平台技术应用方案

根据部分城市云平台建设需求分析，目前云平台架构的地铁视频监视系统主要有两种思路：（1）云平台仅对原控制中心级视频监视系统的计算资源进行虚拟化，视频图像的存储仍作为视频监视系统的内容保留，即由视频监视系统自身完成视频监视系统独立的“云存储”。（2）由云平台统一提供线网或线路级的计算资源和存储资源，视频监视系统在车站负责前端摄像机的布放和汇聚接入，视频数据分析和录像存储功能通过车站视频监视系统与云平台的接口实现。

2.1云计算与云存储平台方案

现阶段视频监视系统中的计算与存储以满足视频流的转发为主要功能，同时系统还要兼顾人脸识别和行为分析等AI功能。采用存储技术无法保持实时视频流存储效果，所以有必要立足于云平台采用云存储技术，在视频监视系统内设置相对独立的云计算和云存储平台。

云计算平台会将控制中心的视频服务器虚拟化为1个计算资源池，随后再部署视频监视、运维管理以及人脸视频等系统，平台组网方案内会设置云计算平台，车站内会设置云计算服务器，通过对服务器组、交换机等装置的应用，实现对视频监视业务的集中处理。云计算平台应用后，其功能大致如下：（1）应用管理，对系统内所有虚拟机进行统一管理；（2）应用部署上线，即对系统进行自动化部署；（3）运行监控，可实时监控系统运行状态，掌握资源使用情况，该项工作将会由运维平台进行统一管理；（4）资源调度与管理，按照系统业务需求完成资源的弹性计算；（5）运维保障，凭借着虚拟机的在线迁移功能维持系统运行效果。云计算平台中心机房架构情况如下图所示：云

图 1 中心机房组网架构

云存储平台方案中，主要是将车站中的存储设备虚拟化为存储资源池，按照系统算法生成元数据，完成对存储设备的状态监控。根据组网方案的实际情况，视频云存储主要包含“线路云方案”与“车站云+区域云方案”两部分。线路云方案内所有车站都作为一片云，车站内设置1套云节点设备，其中包含多个存储设备，监控中心会设置专门的服务器，负责对元数据的统一管理。车站云+区域云方案内，车站采用分布式存储方式，存储节点分布在车站内。

2.2云平台内资源迁移需求分析

按照地铁内视频监视系统的100％覆盖要求，车站节点必须设置至少200路IPC，如果按照1条线路中20座车站节点的规模和H.265编码格式进行考虑，根据以下公式进行计算，得知视频存储会对宽带网络提出了至少16Git/s的需求。具体公式如下所示：

上述公式当中，指的是传输带宽需求，单位为GBit/s；指的是车站内节点数量，单位为座；指的是单节点的IPC即网络摄像机的数量，单位为路；指的是IPC的编码速率，单位为Mb/s。按照地铁轨道交通中视频监视系统的100％覆盖要求，需创建三层路由将数据通路打通，以保障虚拟机IP地质、MAC地质参数的不变，将虚拟机迁移到二层网络内，要求云平台和站段云节点同时处于大二层网络内。大二层网络是基于车站级、控制中心级、云平台级三层架构下的概念，三层网络架构是采用层次化架构的三层网络。采用层次化模型设计，即将复杂的网络设计分成几个层次，每个层次着重于某些特定的功能，这样就能够使一个复杂的大问题变成许多简单的小问题。此时系统可应对各类故障场景，完成对云平台故障的处理，解决硬件故障或者资源不足的问题，具体如图2所示，线路属于非大二层架构，难以实现对虚拟机的迁移，所以节点之间的资源难以被合理应用

[1]。

图 2 云平台故障场景

2.3视频云平台关键技术应用

基于云平台的轨道交通视频监视系统在运行期间应用了以下关键技术：（1）虚拟化技术。云平台仅对原控制中心级视频监视系统的计算资源进行虚拟化，视频图像的存储仍作为视频监视系统的内容保留。实际上，虚拟化是一种资源管理技术，将计算机内的CPU、内存等实体资源进行抽象化处理与转换，再通过资源的分割与组合，使资源最终具备完整的硬件功能。（3）分布式存储，依靠网络应用集群内各个服务器的磁盘空间，再将分散的资源构建为虚拟化资源池，使其更好的供系统上层架构应用。从某种角度来讲，分布式存储方式可以对磁盘空间进行扩容，系统运行将会更灵活。由云平台统一提供线网或线路级的计算资源和存储资源，视频监视系统在车站负责前端摄像机的布放和汇聚接入，视频数据分析和录像存储功能通过车站视频监视系统与云平台的接口实现[2]。

总结：总而言之，伴随着通信技术与云计算的发展，云平台开始被广泛应用于轨道交通行业内，此时云平台方案更加成熟。为适应视频监视系统的使用需求，需充分的利用云平台技术，将技术逐渐向地铁综合监控、乘客信息系统以及自动售票检票等环节延伸，通过分布式存储与虚拟化技术的应用，推动视频监视系统的可持续化应用。

参考文献：

[1]赵泽宇.一体化综合视频监控系统应用研究[J].铁路工程技术与经济,2022,37(05):10-14.

[2]王鹏.地铁视频监控系统云平台承载方案浅析[J].城市轨道交通研究,2022,25(06):225-229.