智能视频分析技术方案

智能视频分析技术方案
一、概述
随着视频监控行业发展，AI 技术的不断提升，在智能楼宇，智慧办公领域需求不断增加，传统视频监控手段已无法满足需求，泓涵智联基于“云-边-端”相结合，打造集多源数据接入、数据质量分级、视频/图像混合解析、全目标识别、多类型任务调度、高智能任务分配于一体的超融合计算解决方案，遵循GA/T 1400 标准体系，高兼容、易对接。

二、功能描述
1.视频流直播
通过云端流媒体技术，可以在异地实时查看IPC 设备视频，通过自适应编解码技术，视频播放低延时，占用带宽小。

直播视频按需推拉流播放，不观看时不会占用带宽。

2.视频回放存储
监控视频会默认存放在“边缘计算”设备中，通过智能分析和规则出发“按需”将关键视频存储
到云端，云端采用对象存储技术，异地多副本，保证数据高可用，可实时会看溯源。

3.边缘计算快速响应
在本地放置边缘计算设备，边缘计算设备可实时分析IPC 设备视频流，可进行多路\按需智能分析，通知边缘设备和云端进行交互，做到“边缘快响应，云端轻压力”。

全面兼容GB 国标/ONVIF 协议，无缝对接主流IPC 摄像头。

通过边缘函数计算技术，可以实时下放规则，在本地快速响应时间，发送通知和报警。

4.视频智能分析
人脸识别：通过AI 算法模型实时提取视频中的人脸，转化成AI 结构化数据，能够及时识别监控中人员的身份信息。

人员黑名单\关键人员：边缘设备可存储黑名单\关键人员人脸信息，当有人员进入通过规则引擎及时出发相关行为。

人员统计：可以统计监控设备中的人员数量，身份等信息。

区域\绊线闯入监控：在监控区域可以设定“特殊区域”，有人员闯入会触发相关事件，可以结
合人员黑名单\关键人员信息进一步处理。

三、系统展示
四、架构设计
视频云架构设计：跨区域多中心部署，存储，边缘将视频和AI 结构化数据上传至云端，云端使用大数据技术进行存储和深度分析，云端统一下放配置到边缘，管理边缘设备，控制规则和行为。

1.边-云结合采用长连接通讯技术，使用MQTT,REST API 等标准协议，信令传输高可靠，低延时。

2.云端流媒体播放/存储采用就近调度，CDN 加速等技术，降低播放时延，提高存储效率。

3.云端做到跨地域\多数据中心统一管控，多地点统一规范和标准。

边缘端架构设计：边缘计算侧采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。

其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

1.采用分层框架技术，南向监控主流视频协议，北向采用标准协议对接云端。

2.内部部署使用微服务\容器化技术，每个子服务可独立部署更新。

3.边缘侧底层具有完善的监控和高可靠技术保障，出现问题能够快速修复，及时通知。

五、部署方案
本技术方案可完全独立私有部署也可使用公有服务部署方式。

公有服务部署方式：
使用边缘计算设备部署在就近地点即可，周边设备及环境要求：
1.I PC 设备要求：参见六。

2.网络要求：能够接入IPC 网路及internet 共有网络，带宽视项目情况而定。

私有服务部署方式：
本服务可以使用私有方式部署，依赖相关软件服务我方都可提供，硬件及软件环境要求：
1.硬件服务器：24 核64G 500GSATAx4（raid 5）centos7.2 x86
2.软件环境：kafka、mysql、mqttserver
六、视频解析摄像头规格及施工建议
摄像头规格：
需用于安防标准网络摄像头（IPC），分辨率支持1080p/720p，编码格式支持H.264/H.26，传输协议支持RTSP，支持GB 国标/onvif 协议。

安装环境：
1.需选择具有标准的人员通道或者出入口的安装环境，以规范人员具有唯一的通行方向，确
保摄像机能够抓拍到该方向上所有进入或者离开人员的正脸。

2.需选择具有稳定、充足的光照环境，在背光条件及光线不足条件下能够补光，确保人脸特
征的清晰可见。

3.摄像机镜头至人员通道出入口中间空旷、无遮挡。

摄像头安装角度：
1.摄像机宜安装在监视目标附近不易受外界损伤的地方，安装位置不应影响现场设备运行和
人员正常活动。

2.摄像机设在通道正前方，正对人脸抓拍，水平方向偏转角度<15°，越小越好；
3.摄像机安装需具有一定俯视角度，避免一前一后人员经过通道时后方人脸被遮挡，垂直方
向俯视角度α=10°± 3°；
4.镜头架设高度为：H=1.5+0.18*D （H 为摄像头高度，D 为监控距离，1.5 为人头部以下平均高度，俯视角度为10°，tan10°≈0.18）
假设监控距离为3-5m，摄像头安装高度为 2.04-2.4m
5.摄像头识别宽度为2.5m 左右（基于人脸抓拍瞳距40+，分辨率1080p 估算）。