山东省警务云计算平台视频资源整合规划方案（意见修改稿）

目录 ........................................................ 错误!未定义书签。 1 项目背景与必要性分析 (4) 1.1 城市安防与云计算 (4) 1.2 山东省安防现状分析 (5) 1.3 项目必要性 (5)

1.3.1 从信息孤岛到全局统筹的转变 (6) 1.3.2 从人工监控到智能安防的转变 (6) 1.3.3 从事后分析到事中追踪的转变 (7) 1.3.4 从独立应用到综合联动的转变 (7) 2 平台架构设计 (8) 2.1 网络架构 (8) 2.1.1 网络拓扑 (8)

2.1.2 社会资源接入的安全机制 (10) 2.2 软件架构 (12) 2.2.1 平台架构图 (12) 2.2.2 前端设备 (13) 2.2.3 接入服务器 (13) 2.2.4 中心服务器 (14) 2.2.5 存储服务器集群 (14) 2.2.6 处理服务器集群 (14) 2.2.7 流媒体服务器 (15) 2.2.8 客户端 (15) 2.3 平台联动调度 (15) 2.4 平台部署策略 (17)

2.4.1 区县未集中处理的视频 (17) 2.4.2 区县已集中管理的视频 (18) 2.5 与科达一期平台的关系 (18) 3 平台模块技术描述 (19)

3.1 IaaS层cStor云存储 (19) 3.1.1 cStor云存储系统 (19) 3.1.2 cStor系统构架 (24) 3.1.3 cStor架构描述 (24) 3.1.4 cStor部署示意图 (25) 3.1.5 cStor挂载接口 (26) 3.1.6 cStor读写数据工作原理 (27) 3.1.7 minicloud简介 (28) 3.1.8 minicloud产品优势 (29) 3.1.9 minicloud技术规格 (31) 3.1.10 cStor存储性能 (31) 3.2 PaaS层cProc云处理 (34) 3.2.1 JobKeeper云调度 (34) 3.2.2 cProc数据立方 (37) 3.2.3 cProc数据立方关键技术 (41) 3.2.4 cProc数据立方性能指标 (45) 3.2.5 与同类技术/产品对比分析 (46) 3.3 SaaS层cVideo云视频 (50) 3.3.1 cVideo系统逻框图 (50) 3.3.2 cVideo子系统描述 (52) 3.3.3 cVideo接口描述 (70) 3.3.4 cVideo总体性能 (72) 3.3.5 cVideo智能识别 (74) 4 图像资源库 (78)

4.1 图像资源库建设内容 (78) 4.2 图像资源库架构 (79) 4.3 关键技术 (80) 4.3.1 图像增强技术 (80) 4.3.2 目标识别技术 (81) 4.3.3 颜色特征提取技术 (82)

4.3.4 纹理特征提取技术 (83) 4.3.5 形状特征提取技术 (84) 4.3.6 大规模图像数据管理技术 (85) 4.3.7 人脸识别技术 (86) 4.4 图像数据库优势分析 (87) 4.4.1 图像优化可用性高 (87) 4.4.2 特征提取方便检阅 (87) 4.4.3 办案视频同步上传 (88) 4.4.4 高速索引秒级处理 (88) 4.5 案件审讯库 (88) 5应用实例 (90) 5.1 道路状况检测 (90) 5.2 车辆轨迹跟踪 (93) 5.3 GIS联动 (94)

5.4 重点区域智能监控 (95) 5.5 套牌车检索 (97) 5.6 移动终端监控 (98)

6 联系方式................................................... 错误!未定义书签。 1 项目背景与必要性分析 1.1 城市安防与云计算

城市公共场所往往有成千上万路监控摄像头遍布街头，昼夜不停地监视和录像，在改善社会治安的同时，也产生出海量的视频数据需要监控管理平台存储和处理。要对这些海量视频通过人工进行重点图像的抓拍，困难很大。

首先，需要对所有的视频录像进行逐帧浏览，才能发现重点图像，这无疑工作量巨大，甚至犹如大海捞针。其次，即使找到了重点图像，人工抓拍，并且要记录下对应的原始视频图像的时间点等，也是工作量很大，效率很低。由于人的生理特征所限，长时间观看视频录像，容易产生视觉疲劳，还有可能漏掉重要图像和线索。

理想情况是一旦有重要事件发生，系统就可在事后能快速查找到

线索。针对上述海量监控视频录像的事后分析，传统以人海战术为主的视频线索查找，显然不能满足高效查找，正面临巨大挑战，急需一种更为高效的、自动的、智能的系统实现上述需求。目前，基于云计算的大规模数据存储和处理技术以及视频图像智能处理分析技术可以解决这一问题。通过视频浓缩摘要，缩短视频事件的播放时间，通过目标内容识别、分类等实现快速查找事件线索，缩小查看范围的功能，这些都极大地减轻警方刑侦人员的工作负荷，海量视频分析功能的实现和应用将大大提高监控效率。

国内外很多公司以及机构都在这一领域投入了大量的研究，将云计算，智能识别等技术联系在一起，更好的为安防服务。充分利用云计算的海量数据计算能力和智能的处理能力，不仅能大大缩小了对于各类事件的事后取证所需要的时间，提高了取证效率，而且对于各种突发事件的预防、响应都起到了积极有效的作用。

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读万卷书行万里路 1.2 山东省安防现状分析

山东省公安厅贯彻执行“平安城市”方针，目前全省已先后建立了110余万台监控摄像机，为全省人民的安全提供着保障，但同时，如此庞大且分散的监控体系也带来了巨大的挑战。矛盾主要集中在：

海量视频需要存储，但现有存储空间严重不足； 视频码率清晰度不断提升，但传输网络带宽资源不足； 小块区域集中管理，但跨区域调用视频困难；

监控还未达到智能化程度，时效性不强，多用于事后回调； 在之前的建设与管理中，省厅已打造了一个视频资源共享平台，实现了将8万路视频资源的整合和统一管理，取得了很大的成功。但与全省110万的总量相比，仍有许多工作要做，并且还需要进一步将社会上的视频资源也纳入到整个监控体系中来。本次项目计划为二期方案，在一期已有工程的基础上，接入剩下的20万路公安网视频，同时，也为今后将全省其他社会资源上的摄像头进行规划和考虑。

1.3 项目必要性

公共区域视频监控系统的建设是平安城市建设必不可少的重要组成部分，其视频监控资源的整合、优化以及利用程度是城市信息化程度的重要标志之一，大部分的公共区域中已建成大量、属于各个部门、基于不同制式标准、不同设备、不同平台的视频监控系统，但目前这些资源并没有得到有效整合，无法跨平台、跨部门进行集中优化处理，这就造成了城市现有视频资源利用率低、重复建设、缺乏统一调度等不良现象，本项目基于这个现状旨在建设一个统一的、城市级的视频监控平台，将城市现有的视频监控资源有效整合起来，并在此基础上针对各类城市管理中的应用需求，实现高效实用的业务应用。通过构建cVideo综合视频监控云平台（以下简称“平台”），将城市可利用的全部视频资源经过优化、整合及智能处理后，透明地呈现给使用者，为城市管理提供有力支撑。

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