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高清监控平台围绕综合业务和智能化发展
摘要: 当前,随着高清技术的越来越成熟,高清监控的应用范围也越来越广,几乎已经在所有的行业中或多或少都有渗透,因此,高清监控平台的用户也渗透在各个行业中。比较典型的用户有平安城市建设中的公安用户、智能交通领域的交警用户、金融监控中的银行用户、还有教育系统用户等等。
Abstract:
Key words :

      当前,随着高清技术的越来越成熟,高清监控的应用范围也越来越广,几乎已经在所有的行业中或多或少都有渗透,因此,高清监控平台的用户也渗透在各个行业中。比较典型的用户有平安城市建设中的公安用户、智能交通领域的交警用户、金融监控中的银行用户、还有教育系统用户等等。

  不同的用户,对高清监控平台的需求也呈现出很大的不同。像公安和交警,虽然都是一个系统的,但是他们对高清的应用要求也很不一样。公安高清应用的目的主要集中在指导案件侦破;交警则更多的希望能够帮助违章处罚,以提升民众遵守交通规则的意识。金融领域的用户使用差异就更大了。因此,在整个高清监控平台的建设中,各行各业最关注的并不是高清的分辨率,而是项目的实用性,行业的结合度等。

  高清技术跟标清技术,它的对比还是非常明显的,用户对其使用效果有非常直接的观感,因此,对产品的选择性也相对非常明确。在推广上面,很多地方都想上高清,但最终可能因为网络传输条件或者是投入预算等方面的考虑,而部署一高清标清混合的系统。

  总体来说,高清监控平台的应用方案相对成熟稳定,技术上来说,已经适于大范围的推广使用。众所周知,高清监控最大的优势就是让大家都能看得更加清楚,让监控系统除了威慑和事后查证之外,能发挥更多地实际应用的效果。但同时,他也带来了一个很大的问题:系统数据量大大地上升了。标清时代,单路D1分辨率的码流率大约是1.5~2Mbps,但高清200万像素的码流率就增加到了8Mbps,一下子增加了3倍多。

  高清监控平台迈向智能化发展

  高清的大数据量对网络提出挑战的同时,对监控平台的中心处理能力也提出了巨大的挑战。监控平台除了需要有更加强大的编解码及显示输出能力外,对其数据转发和存储能力也提出了新的要求。因此,为了适应各种应用环境,整个平台的架构要更加的灵活稳定。支持多级级联、动态集群、分布部署等功能,如果在标清时代是系统的增色功能的话,那么到了高清的时代,就是整个高清系统架设的必备功能了。业务功能上来看,有了高清的数据之后,随后更大的一块工作量将集中在高清的数据应用一块,也可以理解是数据挖掘、分析、智能应用等的功能,这些都是在标清时代不具备实现能力的。

  平台的分类按照不同的维度可以有很多种不同的分类,比如定制化和固定化的话,是按照平台的满足需求程度来分的。那其实现有监控领域的平台,更多地还是定制和固定结合的模式。

  混合模式的高清监控平台是指,现有平台对用户的需求大部分是满足的,但是还有小部分,比如涉及业务的或者是用户的特性需求等,还需要有一定的定制开发工作量的。对于高清监控平台,其最核心最大量的需求自然还是围绕高清监控的,因此监控必须是平台的核心组成要素,包括高清数据的实时监视、数据回放、报警管理、视频联动等等功能模块在业界很多监控领域的厂家来说都是成熟稳定的模块。因此,其基本70%左右的工作都是已经实现了的。

  另外,现在监控平台最多的还是按照行业来分类,比如平安城市行业监控平台、智能交通监控平台、数字监狱监控平台、智慧金融监控平台等等。

  监控平台,早期有不同的参与厂家(比如有从监控起家的、有从集成起家的、也有从通信起家的),其平台的实现各有优缺、各具特色。其中平台最核心的技术还在于网络和编解码技术,那么一些掌握有核心技术的大厂家融会贯通业界平台的优势,成为监控平台的集大成者。

  对于高清,最核心的其实就两方面的业务处理能力和处理方式。前者指的是对高清数据的处理效率,后者指的是高清数据的良好应用。高清数据的处理效率体现在三个方面:网络传输性能、服务器转发能力和客户端解码显示能力;高清数据的应用,除了当前监控、录像、检索等方面外,目前还在突破智能化方面的业务,会关注支持哪些智能化应用?比如智能活体跟踪、轨迹判断、统计、越界、遗留物等等;设备的智能分析效率,即但设备能同时分析几路智能业务;还有智能分析的准确率等等;

  高清监控平台未来的建设方向一个是围绕综合业务展开,另外一个就是智能化应用建设。

  综合业务的建设方向在于监控平台集成行业化的业务应用,比如说智能交通的高清监控平台,将来会跟非现场处罚、机动车信息库、公共数据共享平台、PGIS等等多系统融合在一起,处理更多交警工作业务流上的内容。

  智能化建设的话,主要是因为对于高清数据的应用跟传统标清数据相比,最大的差异在智能化的应用方面。智能化在高清监控平台方面的实现,首先,是要做好对智能设备的支持,辅助、配合、提升设备的智能化实现;其次,对前端不支持智能化应用的环境,要做好平台智能应用的实现;再则,解决设备智能不能解决的一些大型复杂智能的应用;最后,还有就是提升系统能力、评估系统状态等方面的系统智能化的应用支持。
 

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