平安城市二期視頻監(jiān)控平臺(tái)方案

1、平安城市二期視頻監(jiān)控解決方案目錄1.需求簡(jiǎn)析32.架構(gòu)概述42.1 方案綜合構(gòu)架圖42.2 cVideo云平臺(tái)構(gòu)架53 方案涉及技術(shù)分析63.1 cVideo智能識(shí)別63.1.1 簡(jiǎn)介63.1.2 應(yīng)用案例63.2 cVideo云端轉(zhuǎn)碼83.2.1 cVideo簡(jiǎn)介83.2.2 cVideo主要優(yōu)勢(shì)93.3 cDispath云調(diào)度103.3.1 cDispath簡(jiǎn)介103.3.2 cDispath主要優(yōu)勢(shì)103.3.3 cDispath架構(gòu)113.4 cProc云處理143.4.1 cProc簡(jiǎn)介143.4.2 cProc主要優(yōu)勢(shì)143.5 cStor 云存儲(chǔ)153.5.1 cStor簡(jiǎn)介15

2、3.5.2 cStor主要優(yōu)勢(shì)163.5.3 cStor系統(tǒng)構(gòu)架174 系統(tǒng)參數(shù)和報(bào)價(jià)174.1 系統(tǒng)性能參數(shù)174.2 規(guī)劃分析184.2.1 流量分析184.2.2 處理分析184.2.3 規(guī)劃綜述194.2設(shè)備清單報(bào)價(jià)215. 聯(lián)系方式261.需求簡(jiǎn)析 平安城市二期視頻監(jiān)控項(xiàng)目，要求對(duì)現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行整合，并對(duì)視頻內(nèi)容提供智能識(shí)別及轉(zhuǎn)碼服務(wù)，以滿(mǎn)足智慧城市和多終端訪問(wèn)需求。此方案的目標(biāo)為，整合已有平臺(tái)，兼容新增設(shè)備，基于云架構(gòu)綜合調(diào)度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)碼、多終端監(jiān)控、內(nèi)容識(shí)別、智能分析等需求，最終構(gòu)建一個(gè)多級(jí)化分布式的綜合視頻監(jiān)控管理平臺(tái)。（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“平臺(tái)”）Ø 視頻接入 傳統(tǒng)

3、視頻監(jiān)控和防范報(bào)警系統(tǒng)建設(shè)具有投資大、技術(shù)要求高、涉及用戶(hù)廣、鏈接環(huán)節(jié)多等特點(diǎn)。同時(shí)，不同廠商間的設(shè)備對(duì)視頻接入要求不同，因此要整合現(xiàn)有平臺(tái)，同時(shí)需要兼容新增設(shè)備，并提供標(biāo)準(zhǔn)輸出接口。Ø 智能分析、識(shí)別數(shù)字網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)控將成為安防系統(tǒng)的主流，智能化是安防技術(shù)發(fā)展的目標(biāo)。在大規(guī)模視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，由于顯示屏數(shù)量有限，對(duì)治安事件無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警。長(zhǎng)期觀察監(jiān)控視頻容易引起工作人員疲勞，從而不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)治安隱患。解決以上問(wèn)題的一個(gè)最有效的方法就是對(duì)視頻進(jìn)行自動(dòng)智能分析。Ø 實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼 不同廠家的編碼格式、手持終端不同，同時(shí)低帶寬的條件下處理不了大量高清的監(jiān)控信息。針對(duì)上述現(xiàn)存弊端，需要有

4、針對(duì)性的解決。根據(jù)用戶(hù)客戶(hù)端的不同需求，瞬時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整視頻分辨率，從而在滿(mǎn)足用戶(hù)需求的同時(shí)降低對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗，從而支持更高的系統(tǒng)規(guī)模和多種平臺(tái)的終端。Ø 流媒體輸出以標(biāo)準(zhǔn)RTSP視頻流輸出，支持多終端監(jiān)控，包括電視墻、PC、移動(dòng)終端等等。并提高并發(fā)訪問(wèn)量。Ø 數(shù)據(jù)大集中在鏈路帶寬可以承載的前提下，使前端設(shè)備的數(shù)據(jù)相對(duì)集中化，在其之上進(jìn)行大規(guī)模的智能分析，數(shù)據(jù)挖掘，以呈現(xiàn)更多的精彩應(yīng)用。2.架構(gòu)概述2.1 方案綜合構(gòu)架圖 圖2-4 cVideo總體描述圖 cVideo云視頻平臺(tái)主要由七個(gè)模塊組成：前端設(shè)備、接入服務(wù)器、處理服務(wù)器集群、存儲(chǔ)服務(wù)器集群、流媒體服務(wù)器、中心服務(wù)器

5、和客戶(hù)端。依托cStor云存儲(chǔ)平臺(tái)，以及cProc云處理平臺(tái)，使得cVideo構(gòu)架下的綜合調(diào)度和云端轉(zhuǎn)碼可以完美地滿(mǎn)足超大規(guī)模視頻監(jiān)控、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、以及遠(yuǎn)距離監(jiān)控的要求。同時(shí)，cVideo研發(fā)了國(guó)際領(lǐng)先的智能圖像識(shí)別算法，采用大規(guī)模分布式云處理，使得計(jì)算機(jī)對(duì)視頻數(shù)據(jù)達(dá)到了空前的識(shí)別和認(rèn)知水平。（1）模塊功能描述：l 前端設(shè)備：前端設(shè)備在中心服務(wù)器的調(diào)度下進(jìn)行信息采集編碼，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸。媒體數(shù)據(jù)流以RTSP的形式傳輸給存處理服務(wù)器，或者以SDK的形式傳輸給接入服務(wù)器、處理服務(wù)器；同時(shí)SDK提供設(shè)備參數(shù)、狀態(tài)、云臺(tái)控制等信令控制接口。(前端設(shè)備包括：模擬攝像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、卡口設(shè)備、第三方平臺(tái)

6、等)l 接入服務(wù)器：整合各種前端設(shè)備，將不同廠家不同平臺(tái)的前端設(shè)備通過(guò)RTSP、SDK的方式接入本“平臺(tái)”，以實(shí)現(xiàn)多種前端攝像機(jī)、已有平臺(tái)的統(tǒng)一接入，供本平臺(tái)內(nèi)其他模塊統(tǒng)一調(diào)用，并以輪詢(xún)的方式監(jiān)聽(tīng)前端設(shè)備，如有異常測(cè)產(chǎn)生報(bào)警信號(hào)。Ø 獲取設(shè)備參數(shù)信息：接收中心服務(wù)器發(fā)來(lái)的請(qǐng)求，通過(guò)前端設(shè)備廠家的協(xié)議獲取設(shè)備參數(shù)信息，反饋給中心服務(wù)器。Ø 狀態(tài)信息輪詢(xún)：輪詢(xún)前端設(shè)備的狀態(tài)，及時(shí)獲取前端設(shè)備是否掉線，反饋給中心服務(wù)器，由中心服務(wù)器告警、記錄、顯示。Ø 云臺(tái)控制協(xié)議轉(zhuǎn)換：將系統(tǒng)接收的用戶(hù)控制信令轉(zhuǎn)換為設(shè)備廠家對(duì)應(yīng)的協(xié)議，并發(fā)送給前端設(shè)備，從而使用戶(hù)實(shí)現(xiàn)云臺(tái)方向控制。&#

7、216; 接入第三方平臺(tái)：提供系統(tǒng)與第三方平臺(tái)的協(xié)議轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫對(duì)接。通過(guò)接入第三方平臺(tái)的前端監(jiān)控設(shè)備，實(shí)現(xiàn)云臺(tái)控制。獲取視頻數(shù)據(jù)流的地址，以及第三方平臺(tái)設(shè)備的列表、信息、狀態(tài)。Ø 對(duì)少量的不支持標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議且不提供linux SDK的前端設(shè)備，有針對(duì)性的接入，采用SDK接收流并轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的數(shù)據(jù)流。l 中心服務(wù)器: 平臺(tái)的核心控制部分，實(shí)現(xiàn)了與客戶(hù)端的信令交互、通過(guò)JobKeeper云調(diào)度系統(tǒng)來(lái)調(diào)度云集群節(jié)點(diǎn)處理各項(xiàng)任務(wù)、并實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)平臺(tái)的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。Ø 用戶(hù)管理功能：根據(jù)用戶(hù)信息表，管理用戶(hù)登錄、用戶(hù)的權(quán)限，可以管理用戶(hù)信息、增刪用戶(hù)等。Ø 前端信息采集設(shè)

8、備管理功能：根據(jù)攝像機(jī)和用戶(hù)的權(quán)限，管理當(dāng)前用戶(hù)所能涉及的前端設(shè)備狀態(tài)、節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新。Ø 與用戶(hù)和前端設(shè)備的信息交互功能：更新前端信息，并根據(jù)客戶(hù)需求進(jìn)行對(duì)前端設(shè)備調(diào)度，以及對(duì)JobKeeper的任務(wù)分發(fā)。同時(shí)，進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的處理，以完成整個(gè)平臺(tái)的調(diào)度工作。Ø 對(duì)服務(wù)器集群進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)度管理，獲取每臺(tái)機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)。根據(jù)機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)度和部署，負(fù)載均衡，提高機(jī)器的使用率，進(jìn)而提高服務(wù)器的梳理效率。Ø 解決服務(wù)器集群信息處理的冗余狀態(tài)，查錯(cuò)排錯(cuò)，保證系統(tǒng)的無(wú)人值守、自動(dòng)生長(zhǎng)的高效性。l 云存儲(chǔ)系統(tǒng)：使用cStor云存儲(chǔ)系統(tǒng)，提供統(tǒng)一的存儲(chǔ)

9、資源池，用以存儲(chǔ)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，提供歷史視頻的回看以及相關(guān)數(shù)據(jù)的下載服務(wù)。同時(shí)，作為分布式文件系統(tǒng)，提供其他模塊的支持，如流媒體服務(wù)器集群的支持。l 處理服務(wù)器集群：大致可以分為接入分析、數(shù)據(jù)處理和結(jié)果分發(fā)三個(gè)子模塊，主要負(fù)責(zé)對(duì)完成對(duì)接入視頻的各項(xiàng)處理任務(wù)。Ø 內(nèi)容識(shí)別：利用計(jì)算機(jī)通過(guò)圖像處理和分析理解畫(huà)面內(nèi)容將安保人員從繁重的監(jiān)控任務(wù)中解脫出來(lái)。Ø 實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼：將視頻轉(zhuǎn)碼計(jì)算放大云端，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)碼，以滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)不同分辨率，不同碼流，不同終端的使用需求。Ø 視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將處理后的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)存儲(chǔ)，方便日后回調(diào)查看。Ø 狀態(tài)監(jiān)控：監(jiān)控各個(gè)處理

10、節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，負(fù)載均衡，高效工作。l 流媒體服務(wù)器集群：以集群的形式對(duì)外提供負(fù)載均衡的標(biāo)準(zhǔn)RTSP流媒體并發(fā)推流服務(wù)，用戶(hù)根據(jù)相應(yīng)的流媒體RTSP地址，即可實(shí)時(shí)地獲取系統(tǒng)處理完后的實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)的歷史視頻數(shù)據(jù)，以供監(jiān)控和遠(yuǎn)程訪問(wèn)。Ø 負(fù)載均衡、高并發(fā)訪問(wèn)：通過(guò)負(fù)載均衡各節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)，提高系統(tǒng)工作效率，滿(mǎn)足系統(tǒng)的高并發(fā)訪問(wèn)需求。Ø 監(jiān)控視頻流實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)：前端視頻數(shù)據(jù)經(jīng)處理系統(tǒng)處理后，流媒體服務(wù)器將處理后的監(jiān)控視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)給用戶(hù)，滿(mǎn)足各種客戶(hù)端需求Ø 歷史視頻數(shù)據(jù)流化推送：Ø 服務(wù)器狀態(tài)（負(fù)載、鏈接數(shù)）等信息獲取：l 客戶(hù)端支持windows、li

11、nux、ios、android等主流操作系統(tǒng)，提供B/S架構(gòu)客戶(hù)端等，實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)的直接交互。（2）工作流程描述：1) 客戶(hù)端發(fā)送命令：客戶(hù)端向中心服務(wù)器發(fā)送命令，中心服務(wù)器根據(jù)客戶(hù)端信息進(jìn)行分析判斷，得知用戶(hù)的客戶(hù)端類(lèi)型、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、信息要求等，從而根據(jù)需求對(duì)前端設(shè)備、JobKeeper等進(jìn)行調(diào)度控制。2) 中心服務(wù)器調(diào)度：中心服務(wù)器響應(yīng)客戶(hù)端命令，對(duì)前端設(shè)備進(jìn)行調(diào)度控制。根據(jù)用戶(hù)的指令，把客戶(hù)需求的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，同時(shí)使用JobKeeper進(jìn)行對(duì)集群的任務(wù)分發(fā)，完成對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)、處理或監(jiān)控等請(qǐng)求。3) 中心服務(wù)器調(diào)度存儲(chǔ)/處理集群：a) 存儲(chǔ)服務(wù)器集群接收命令工作中心服務(wù)器響應(yīng)客戶(hù)端命令，向J

12、obKeeper發(fā)送命令。JobKeeper根據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器集群的工作狀態(tài)，選擇負(fù)載較小的服務(wù)器進(jìn)行高清存儲(chǔ)。b) 處理服務(wù)器集群接收命令工作中心服務(wù)器響應(yīng)客戶(hù)端命令，向JobKeeper發(fā)送命令。JobKeeper根據(jù)處理服務(wù)器集群的工作狀態(tài)，選擇負(fù)載較小的處理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理、識(shí)別轉(zhuǎn)碼，并根據(jù)用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的流媒體服務(wù)器。進(jìn)而，流媒體服務(wù)器將客戶(hù)所需的處理過(guò)后的實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻傳遞給客戶(hù)端。2.2 cVideo云平臺(tái)構(gòu)架cVideo云視頻轉(zhuǎn)碼、識(shí)別系統(tǒng)，是在服務(wù)器集群上部署一整套基于云架構(gòu)的視頻處理軟件，包括接入層、處理層、資源層、調(diào)度控制模塊。上圖為簡(jiǎn)化的cVideo云平臺(tái)結(jié)構(gòu)圖，其

13、核心內(nèi)容是對(duì)接入視頻的實(shí)時(shí)處理分析?；谠朴?jì)算的模式，采取海量分布式cDispath云調(diào)度架構(gòu)，以集群的形式共同對(duì)外服務(wù)。以實(shí)現(xiàn)諸如視頻內(nèi)容識(shí)別、云端轉(zhuǎn)碼、智能分析等等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)伸縮等需求。最后將處理好的圖像信息以流媒體的形式輸出，并提供給上層各類(lèi)應(yīng)用對(duì)應(yīng)的接口。其中接入層作為接入服務(wù)器呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的接入和信令流的轉(zhuǎn)換，提供系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源并接受中心服務(wù)器的信令控制；處理服務(wù)器使用cProc分布式處理架構(gòu)，工作在數(shù)據(jù)處理層，提供大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的能力，使實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)碼和智能識(shí)別得以實(shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層使用cStor云存儲(chǔ)技術(shù)，提供對(duì)長(zhǎng)時(shí)間海量視頻歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的支持，同時(shí)，用戶(hù)數(shù)據(jù)、設(shè)備信息、操作配

14、置記錄、運(yùn)行狀態(tài)等系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)；系統(tǒng)通過(guò)API層提供應(yīng)用程序的支撐，以支持如GIS地圖等應(yīng)用；工作在調(diào)度控制層的中心服務(wù)器使用cDispath技術(shù)將任務(wù)分配給處理服務(wù)器，并提供負(fù)載均衡和可靠性保障，處理后的數(shù)據(jù)分發(fā)給流媒體服務(wù)器提供給不同終端的用戶(hù)調(diào)閱。2.3 cVideo規(guī)劃綜述整體方案規(guī)劃圖如上圖所示。為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，降低視頻流從接入系統(tǒng)到輸出的時(shí)延，我們充分利用云調(diào)度技術(shù)，將接入服務(wù)器和處理服務(wù)器、分發(fā)服務(wù)器進(jìn)一步整合，將其作為不同模塊部署在一臺(tái)服務(wù)器上（多臺(tái)服務(wù)器都這樣部署），模塊間使用共享內(nèi)存方式代替網(wǎng)絡(luò)傳輸方式，這樣從接入視頻到處理完輸出共減少了2次網(wǎng)絡(luò)收發(fā)流，

15、而每次網(wǎng)絡(luò)接收流和發(fā)送流都要cache 200ms以上。這樣系統(tǒng)大幅提高了實(shí)時(shí)性。3 方案涉及技術(shù)分析根據(jù)以上方案架構(gòu)，涉及到的具體技術(shù)包括了cVideo的智能識(shí)別技術(shù)、cVideo的云端轉(zhuǎn)碼技術(shù)、JobKeeper云調(diào)度方法、以及cProc云處理框架。其中cVideo的智能識(shí)別和云端轉(zhuǎn)碼技術(shù)負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)單臺(tái)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)上述功能，而JobKeeper和cProc負(fù)責(zé)綜合管理和統(tǒng)一調(diào)度，實(shí)現(xiàn)云內(nèi)計(jì)算機(jī)的聯(lián)動(dòng)和各類(lèi)保障，共同對(duì)外提供服務(wù)。3.1 cVideo智能識(shí)別3.1.1 簡(jiǎn)介隨著平安城市的建設(shè)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)建設(shè)已經(jīng)初具規(guī)模并且仍在迅速擴(kuò)大，幾十萬(wàn)甚至幾百萬(wàn)個(gè)攝像頭所得到的視頻監(jiān)控影像資料是龐

16、大的，要從中獲取事件相關(guān)的信息需要花費(fèi)巨大的時(shí)間和人力。cVideo的智能圖像檢索采用國(guó)際先進(jìn)的圖像處理技術(shù)并結(jié)合模式識(shí)別技術(shù)對(duì)已有的海量視頻進(jìn)行事件檢索，實(shí)現(xiàn)了對(duì)事件發(fā)生視頻的切片回放、運(yùn)動(dòng)幀提取和對(duì)象跟蹤。3.1.2 應(yīng)用案例3.1.2.1 特定人物視頻檢索cVideo自行研發(fā)的視頻DNA算法，應(yīng)用在犯罪嫌疑人識(shí)別問(wèn)題中，首先分析監(jiān)控視頻中目標(biāo)人物的運(yùn)動(dòng)模式，建立運(yùn)動(dòng)DNA序列，為后續(xù)分析處理提供基礎(chǔ)。后續(xù)分析包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)優(yōu)化、運(yùn)動(dòng)軌跡分析、運(yùn)動(dòng)特征提取、步態(tài)建模等等。目標(biāo)運(yùn)動(dòng)DNA序列 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)圖譜目標(biāo)運(yùn)動(dòng)DNA序列 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)圖譜3.1.2.2 人流/車(chē)流統(tǒng)計(jì)由于車(chē)輛的急劇增加，雖然道路

17、基礎(chǔ)設(shè)施得到了很大程度的改善，但是交通擁擠的現(xiàn)象日趨嚴(yán)重，簡(jiǎn)單的道路視頻監(jiān)控已經(jīng)不能滿(mǎn)足當(dāng)前的需要。為了改善這種局面，為道路狀況提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的信息成為更加迫切的需求，推廣實(shí)施各重要交通道口區(qū)域?qū)崟r(shí)交通狀況圖像監(jiān)控是非常必要的。即在城市各重要交通道口安裝一套智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)圖像傳輸通道將路面交通狀況實(shí)時(shí)上傳到道路監(jiān)控指揮中心，中心值班人員可以據(jù)此及時(shí)了解各區(qū)域路面狀況，并據(jù)此調(diào)整各路口車(chē)輛流量，保持道路通暢。這項(xiàng)技術(shù)同樣可以應(yīng)用于人流統(tǒng)計(jì)、以及對(duì)旅游景點(diǎn)、鬧市區(qū)和大型展會(huì)的人員密度分析等。視頻分析的結(jié)果受到監(jiān)控視頻圖像質(zhì)量的影響，雨雪等惡劣天氣條件下得到的監(jiān)控視頻圖像質(zhì)量要比晴朗天氣條件

18、下的圖像質(zhì)量要差很多。于是，如何消除霧雨雪等惡劣天氣的影響是至關(guān)重要的。3.1.2.3事件檢測(cè)事件檢測(cè)是cVideo智能視頻分析的又一個(gè)成功例子。事件檢測(cè)包括禁區(qū)檢測(cè)、過(guò)線檢測(cè)、遺留物檢測(cè)、物品丟失檢測(cè)、打架/徘徊檢測(cè)等，事件的成功檢測(cè)能夠大大降低危險(xiǎn)事件的發(fā)生率，將犯罪扼殺在搖籃里。我們采用的事件檢測(cè)方法具有參數(shù)自適應(yīng)且錯(cuò)檢率低的優(yōu)點(diǎn)。3.2 cVideo云端轉(zhuǎn)碼3.2.1 cVideo簡(jiǎn)介隨著前端攝像機(jī)的清晰度不斷提升，其碼流和數(shù)據(jù)量成倍增長(zhǎng)。然而一些終端的處理能力有限，無(wú)法支持高清的分辨率；或者需要用到公網(wǎng)傳輸，帶寬無(wú)法滿(mǎn)足高清的碼流的需求等。視頻的編碼格式主要的有MPEG、H264、D

19、ivX、WMA、RM等，封裝格式主要有avi、ps、ts、mov、mkv、mpg等，而不同的播放器對(duì)格式的支持也不同，因此不同終端對(duì)視頻流格式也有著特殊的需求。面對(duì)以上這些因素，為了滿(mǎn)足多終端的監(jiān)控需求，cVideo研發(fā)了云端轉(zhuǎn)碼技術(shù)，以滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)不同分辨率，不同碼流，不同終端的使用需求。 轉(zhuǎn)碼前 轉(zhuǎn)碼后 3.2.2 cVideo主要優(yōu)勢(shì)Ø 極高的性?xún)r(jià)比cVideo構(gòu)建于cStor云存儲(chǔ)、cProc云計(jì)算平臺(tái)之上，有著低廉、高可靠性的海量存儲(chǔ)能力和無(wú)限可擴(kuò)展能力，當(dāng)用戶(hù)存儲(chǔ)需求增長(zhǎng)時(shí)，也僅需添加與硬盤(pán)價(jià)格相仿的cStor存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)即可，這將大幅降低用戶(hù)的投資及升級(jí)維護(hù)費(fèi)用，監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)模

20、越大越能體現(xiàn)出性?xún)r(jià)比。Ø 百萬(wàn)路高清視頻支持cVideo基于cTrans傳輸體系，能夠有效地支持公網(wǎng)高效傳輸，使得以超遠(yuǎn)距離異地高清視頻監(jiān)控，從而使需求成為了可能。同時(shí)優(yōu)良的架構(gòu)設(shè)計(jì)，擁有良好的擴(kuò)展性，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)不同規(guī)模等級(jí)的需求。并支持大規(guī)模的分級(jí)網(wǎng)絡(luò)，如街道級(jí)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，接入到區(qū)級(jí)的監(jiān)控系統(tǒng)中，然后可再接入到市級(jí)監(jiān)控中心，從而形成一個(gè)大規(guī)模分級(jí)網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控云平臺(tái)。Ø 云端轉(zhuǎn)碼技術(shù)為了盡可能優(yōu)化系統(tǒng)性能，cVideo將根據(jù)用戶(hù)客戶(hù)端的監(jiān)控需求瞬時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整視頻分辨率，從而在滿(mǎn)足用戶(hù)需求的同時(shí)降低對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗，因而支持更高的系統(tǒng)規(guī)模。對(duì)于攝像頭采集的高清視頻信號(hào)，c

21、Video將在cProc云計(jì)算平臺(tái)上采用高效實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼技術(shù)，將采集到的各路高清視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為符合監(jiān)控客戶(hù)端需求的信號(hào)，并實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)，這樣可以有效地減小監(jiān)控端處的解碼壓力，使得監(jiān)控更為流暢，并能有效地支持諸如手機(jī)等移動(dòng)終端的監(jiān)控需求。Ø 智能內(nèi)容識(shí)別cVideo的智能圖像檢索采用先進(jìn)的圖像處理技術(shù)并結(jié)合模式識(shí)別對(duì)已有的海量視頻進(jìn)行事件檢索，實(shí)現(xiàn)了對(duì)事件發(fā)生視頻的切片回放、運(yùn)動(dòng)幀提取和對(duì)象跟蹤。構(gòu)架于cProc云處理架構(gòu)上，使許多傳統(tǒng)模式下難以處理的識(shí)別應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)。諸如在犯罪嫌疑人識(shí)別問(wèn)題中，cVideo研發(fā)了國(guó)際領(lǐng)先的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)DNA算法，首先分析監(jiān)控視頻中目標(biāo)人物的運(yùn)動(dòng)模式，建立運(yùn)動(dòng)DN

22、A序列，為后續(xù)分析處理提供基礎(chǔ)。后續(xù)分析包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)優(yōu)化、運(yùn)動(dòng)軌跡分析、運(yùn)動(dòng)特征提取、步態(tài)建模等等。3.3 cDispath云調(diào)度3.3.1 cDispath簡(jiǎn)介如何保證在云計(jì)算平臺(tái)中部分硬件或軟件發(fā)生故障的情況下仍不影響系統(tǒng)的正常運(yùn)行；如何保證在云計(jì)算平臺(tái)中高效穩(wěn)定的合理化分配和執(zhí)行任務(wù)；如何設(shè)計(jì)一套無(wú)人值守，自動(dòng)生長(zhǎng)的高效系統(tǒng)。 這是云創(chuàng)團(tuán)隊(duì)在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)思考的問(wèn)題。最終在無(wú)數(shù)次失敗又無(wú)數(shù)次鉆研的過(guò)程中我們?cè)O(shè)計(jì)研發(fā)出了一套能夠完全解決系統(tǒng)單點(diǎn)故障問(wèn)題。負(fù)載均衡，自動(dòng)調(diào)度與部署的高效云調(diào)度平臺(tái)，這就是cDispath。3.3.2 cDispath主要優(yōu)勢(shì)Ø 高可靠性 平臺(tái)采用“

23、多主多備，負(fù)載均衡”的管理節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)模式，和“處理實(shí)時(shí)跟蹤”的處理節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)模式，從而保證無(wú)論管理節(jié)點(diǎn)還是處理節(jié)點(diǎn)都不存在任何單點(diǎn)故障問(wèn)題。Ø 低依賴(lài)性 平臺(tái)采用模塊化設(shè)計(jì)思想，通過(guò)統(tǒng)一化配置和API接口的方式向用戶(hù)提供服務(wù)。無(wú)論用戶(hù)應(yīng)用是用何種語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，何種處理方式，都可以交由平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)度管理。Ø 低干預(yù)性 平臺(tái)采用基于事件化的統(tǒng)一管理模式。無(wú)論是動(dòng)態(tài)擴(kuò)展集群處理系統(tǒng)能力，還是單點(diǎn)故障的任務(wù)轉(zhuǎn)移，又或者是任務(wù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和動(dòng)態(tài)分配，都將在系統(tǒng)無(wú)人值守的情況下自動(dòng)完成。Ø 高實(shí)時(shí)性 平臺(tái)在高效率并行分布式軟件的支撐下，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)的實(shí)時(shí)分配，實(shí)時(shí)調(diào)度，實(shí)時(shí)處理。

24、在機(jī)器性能允許的范圍內(nèi)，計(jì)算任務(wù)不會(huì)出現(xiàn)堆積的顯現(xiàn)，所有任務(wù)的控制工作基本都在秒級(jí)完成，具有前所未有的高效性。3.3.3 cDispath架構(gòu) 上圖為cDispath的基本架構(gòu)圖，下面對(duì)其各層作一定描述。Ø 應(yīng)用層：一組用于管理和結(jié)果反饋的顯示組件。用于顯示任務(wù)的處理情況以及集群中機(jī)器的活動(dòng)情況，同時(shí)其也是一個(gè)上層應(yīng)用和底層服務(wù)的對(duì)接平臺(tái)。是整個(gè)系統(tǒng)面向用戶(hù)和開(kāi)發(fā)人員的基礎(chǔ)承載。Ø 業(yè)務(wù)層：對(duì)于應(yīng)用層的相關(guān)功能的業(yè)務(wù)化，數(shù)字化處理，用于將應(yīng)用層的需求任務(wù)進(jìn)行規(guī)則化劃分，形成統(tǒng)一的處理化模式。Ø 數(shù)據(jù)處理層：獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理程序，是對(duì)不同需求數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理方案，他的運(yùn)

25、行與監(jiān)控的工作將由cDispath調(diào)度平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一的配置管理。Ø 存儲(chǔ)層：用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層的處理結(jié)果集或者其他中間結(jié)果集的單元。Ø 虛擬化資源層：將實(shí)體的機(jī)器進(jìn)行虛擬化，形成更大范圍的服務(wù)集群。 cDispath調(diào)度平臺(tái)是建立于虛擬化資源層之上，統(tǒng)一調(diào)度，統(tǒng)一配置的管理平臺(tái)，用于對(duì)集群中任務(wù)實(shí)時(shí)的處理調(diào)度，實(shí)時(shí)結(jié)果集的反饋，集群的負(fù)載均衡，失敗調(diào)度，集中管理，集中配置的平臺(tái)。用來(lái)保證整個(gè)集群的超低人員干預(yù)。同時(shí)，提供完善的集群伸縮機(jī)制為整個(gè)服務(wù)提供更高的可靠性。Ø cDispath調(diào)度平臺(tái)任務(wù)流程如上圖，它是由一組管理節(jié)點(diǎn)（Master Node）和一組處理節(jié)點(diǎn)

26、（Task Node）組成，管理節(jié)點(diǎn)組是一組基于Webserver的RPC（注：RPC采用客戶(hù)機(jī)/服務(wù)器模式。請(qǐng)求程序就是一個(gè)客戶(hù)機(jī)，而服務(wù)提供程序就是一個(gè)服務(wù)器。首先，客戶(hù)機(jī)調(diào)用進(jìn)程發(fā)送一個(gè)有進(jìn)程參數(shù)的調(diào)用信息到服務(wù)進(jìn)程，然后等待應(yīng)答信息。在服務(wù)器端，進(jìn)程保持睡眠狀態(tài)直到調(diào)用信息的到達(dá)為止。當(dāng)一個(gè)調(diào)用信息到達(dá)，服務(wù)器獲得進(jìn)程參數(shù)，計(jì)算結(jié)果，發(fā)送答復(fù)信息，然后等待下一個(gè)調(diào)用信息，最后，客戶(hù)端調(diào)用進(jìn)程接收答復(fù)信息，獲得進(jìn)程結(jié)果，然后調(diào)用執(zhí)行繼續(xù)進(jìn)行）。Ø 服務(wù)器節(jié)點(diǎn)組，負(fù)責(zé)對(duì)處理節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)信息以及任務(wù)處理信息進(jìn)行實(shí)時(shí)的跟蹤和保存，對(duì)應(yīng)的信息鏡像存儲(chǔ)在基于cStor或者NFS服務(wù)的存儲(chǔ)系

27、統(tǒng)上，保證每個(gè)管理節(jié)點(diǎn)中的鏡像信息的實(shí)時(shí)同步。同時(shí)架設(shè)在管理節(jié)點(diǎn)上的ZooKeeper服務(wù)（注：ZooKeeper是一個(gè)分布式的，開(kāi)放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，包含一個(gè)簡(jiǎn)單的原語(yǔ)集。分布式應(yīng)用可以使用它來(lái)實(shí)現(xiàn)諸如：統(tǒng)一命名服務(wù)、配置管理、分布式鎖服務(wù)、集群管理等功能），用于對(duì)整個(gè)管理節(jié)點(diǎn)組進(jìn)行統(tǒng)一的配置化管理。Ø 處理節(jié)點(diǎn)組通過(guò)RPC的遠(yuǎn)程調(diào)用獲取各自節(jié)點(diǎn)的任務(wù)處理目標(biāo)，并實(shí)時(shí)的和處理節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)處理目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，控制程序的執(zhí)行和結(jié)束。處理節(jié)點(diǎn)組會(huì)在一個(gè)設(shè)定的心跳間隔內(nèi)主動(dòng)的和管理節(jié)點(diǎn)組聯(lián)系一次，報(bào)告節(jié)點(diǎn)存活狀態(tài)。如果在若干個(gè)心跳間隔后管理節(jié)點(diǎn)組仍然沒(méi)有獲取到處理節(jié)點(diǎn)心跳報(bào)告，那

28、么該處理節(jié)點(diǎn)將會(huì)被踢出處理節(jié)點(diǎn)組，同時(shí)該節(jié)點(diǎn)處理的所有處理任務(wù)也會(huì)被重新調(diào)度。隨著集群處理數(shù)據(jù)量的不斷增大，處理節(jié)點(diǎn)組提供了簡(jiǎn)單高效的自動(dòng)化部署方案，當(dāng)新機(jī)器加入處理集群后，會(huì)主動(dòng)的與管理節(jié)點(diǎn)組同步心跳信息，從同一配置服務(wù)器ZooKeeper上獲取相關(guān)配置信息，通過(guò)WebServer服務(wù)獲取任務(wù)列表，開(kāi)始執(zhí)行數(shù)據(jù)處理工作。 cDispath調(diào)度平臺(tái)提供了一套基于Web的管理化界面，可以實(shí)時(shí)的觀察各個(gè)處理節(jié)點(diǎn)的任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)，以及任務(wù)列表的分配情況，機(jī)器的負(fù)載情況等。用戶(hù)在管理系統(tǒng)界面上可以完成所有的工作，如新任務(wù)的添加，任務(wù)的手動(dòng)調(diào)度以及集群日志的查看與分析等。 任務(wù)處理節(jié)點(diǎn)和管理節(jié)點(diǎn)之間維護(hù)一

29、個(gè)心跳時(shí)間，實(shí)時(shí)向管理節(jié)點(diǎn)匯報(bào)任務(wù)處理信息，同時(shí)，任務(wù)處理節(jié)點(diǎn)在每個(gè)心跳時(shí)間內(nèi)向管理節(jié)點(diǎn)獲取該處理的任務(wù)列表，并和本機(jī)正在處理的任務(wù)列表進(jìn)行比對(duì)，完成相關(guān)的任務(wù)調(diào)度工作。若一個(gè)處理節(jié)點(diǎn)在多個(gè)心跳時(shí)間范圍內(nèi)仍然沒(méi)有主動(dòng)的和管理節(jié)點(diǎn)相互聯(lián)系，那么管理節(jié)點(diǎn)將會(huì)根據(jù)各機(jī)器的負(fù)載情況，將失去心跳連接的處理節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)進(jìn)行任務(wù)的重新分配和執(zhí)行。3.4 cProc云處理3.4.1 cProc簡(jiǎn)介cProc是一種處理海量數(shù)據(jù)的并行編程模型和計(jì)算框架，用于對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算。cProc通過(guò)把對(duì)數(shù)據(jù)集的大規(guī)模操作分發(fā)給網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理,每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)周期性的把完成的工作和狀態(tài)的更新報(bào)告回來(lái)。隨著節(jié)點(diǎn)

30、的增多，cProc的處理能力將成倍數(shù)增長(zhǎng)。圖 1 cProc 系統(tǒng)架構(gòu)3.4.2 cProc主要優(yōu)勢(shì)Ø 實(shí)時(shí)性 平臺(tái)在高效率并行分布式軟件的支撐下，可以實(shí)時(shí)完成數(shù)據(jù)計(jì)算和分析工作，如數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)查詢(xún)、和統(tǒng)計(jì)分析等。數(shù)據(jù)計(jì)算不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)堆積現(xiàn)象，各類(lèi)分析和查詢(xún)工作基本都在秒級(jí)完成，具有前所未有的高效性。Ø 高可靠性 基于對(duì)云計(jì)算可靠性深厚的研究積累，徹底解決了當(dāng)前分布式計(jì)算平臺(tái)易出現(xiàn)的單點(diǎn)故障問(wèn)題。任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，系統(tǒng)將自動(dòng)屏蔽，而且不會(huì)出現(xiàn)丟失數(shù)據(jù)的現(xiàn)象。Ø 可伸縮性 在不停機(jī)的情況下，增加節(jié)點(diǎn)，平臺(tái)的處理能力自動(dòng)增加；減少節(jié)點(diǎn)，平臺(tái)的處理能力自動(dòng)縮減。這

31、樣，可以做到與資源池的無(wú)縫對(duì)接，根據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)任務(wù)動(dòng)態(tài)地申請(qǐng)或釋放資源，最大限度地提高資源利用率。Ø 高性?xún)r(jià)比 采用X86架構(gòu)廉價(jià)計(jì)算機(jī)構(gòu)建云計(jì)算平臺(tái)，用軟件容錯(cuò)替代硬件容錯(cuò)，大大節(jié)省成本。在目標(biāo)性能和可靠性條件下，可比傳統(tǒng)的小型機(jī)加商用數(shù)據(jù)庫(kù)方案節(jié)省10倍左右的成本。Ø 全業(yè)務(wù)支持 采用NoSQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)混合模式，絕大部分海量數(shù)據(jù)存放于分布式平臺(tái)并進(jìn)行分布式處理，少量實(shí)時(shí)性要求很高的數(shù)據(jù)存放于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，可支撐各種類(lèi)型的業(yè)務(wù)。不僅支撐查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)、分析業(yè)務(wù)，還可支撐深度數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能分析業(yè)務(wù)。3.5 cStor 云存儲(chǔ)3.5.1 cStor簡(jiǎn)介cStor云存儲(chǔ)系統(tǒng)是9

32、年來(lái)不斷積累研發(fā)的高科技產(chǎn)品，是國(guó)內(nèi)最早實(shí)現(xiàn)并保持領(lǐng)先的云存儲(chǔ)系統(tǒng)，整套系統(tǒng)包括軟件與硬件，是一個(gè)海量的云存儲(chǔ)平臺(tái)。與傳統(tǒng)的大規(guī)模存儲(chǔ)系統(tǒng)相比，它具有構(gòu)建成本低、性能高效可靠、使用簡(jiǎn)單方便的特點(diǎn)。在需要存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)（如視頻數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等）的應(yīng)用場(chǎng)合，可以大幅提高存儲(chǔ)系統(tǒng)性?xún)r(jià)比。與目前國(guó)際上知名的Google、Amazon等云存儲(chǔ)相比，具有更高的性?xún)r(jià)比、更低的能耗、更加通用和更方便的使用模式。3.5.2 cStor主要優(yōu)勢(shì)Ø 超低成本系統(tǒng)中采用廉價(jià)的大容量存儲(chǔ)服務(wù)節(jié)點(diǎn)，通過(guò)cStor系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理和容錯(cuò)，提供高效、穩(wěn)定服務(wù)。與使用專(zhuān)用服務(wù)器相比，可以將系統(tǒng)構(gòu)建成本節(jié)省5-10倍

33、以上，且規(guī)模越大，優(yōu)勢(shì)越明顯。Ø 高性能cStor采用了高效的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)技術(shù)和文件查詢(xún)技術(shù), 支持高并發(fā)、高帶寬， 數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行讀寫(xiě)，服務(wù)器自動(dòng)均衡負(fù)載，系統(tǒng)性能隨節(jié)點(diǎn)數(shù)增加而線性增長(zhǎng)。Ø 超高可靠性支持多重?cái)?shù)據(jù)保護(hù)，包括磁盤(pán)級(jí)的數(shù)據(jù)冗余，節(jié)點(diǎn)級(jí)的數(shù)據(jù)冗余等。 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)具有多個(gè)副本（默認(rèn)為3個(gè)，可設(shè)置）。任意節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)復(fù)制數(shù)據(jù)副本到新的節(jié)點(diǎn)上，不會(huì)丟失數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)管理節(jié)點(diǎn)采用雙機(jī)鏡像模式容錯(cuò)，如果有一節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，另一節(jié)點(diǎn)自動(dòng)接替之。Ø 綠色節(jié)能自主研發(fā)的超低功耗云存儲(chǔ)硬件節(jié)點(diǎn)，主板尺寸為20cm*20cm，功耗僅為10W左右（不含硬盤(pán)

34、），比業(yè)界的200W低10幾倍。Ø 超高集成度由于解決了能耗的問(wèn)題，散熱不成為集成度的瓶頸，因而可以在1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的42U機(jī)架上集成多達(dá)80個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，總?cè)萘扛哌_(dá)1024TB。Ø 易擴(kuò)展性可以在不停止服務(wù)的情況下，動(dòng)態(tài)加入新的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，無(wú)需任何操作，即實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)容量從TB級(jí)平滑擴(kuò)展到PB級(jí)；也可以摘下任意節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)自動(dòng)縮小規(guī)模而不丟失數(shù)據(jù)，并自動(dòng)將摘下的節(jié)點(diǎn)上得數(shù)據(jù)備份到其他節(jié)點(diǎn)上，保證整個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的冗余數(shù)。4 分級(jí)部署4.1 多級(jí)平臺(tái)整體規(guī)劃對(duì)于全省或者全市級(jí)別的平安城市二期監(jiān)控，不論是從網(wǎng)絡(luò)帶寬或者系統(tǒng)負(fù)載，單中心的模式勢(shì)必?zé)o法處理如此海量的視頻數(shù)據(jù)，因此分布式的多級(jí)部署勢(shì)在

35、必行，cVideo云視頻監(jiān)控平臺(tái)多級(jí)部署概要圖如下圖所示：根據(jù)行政區(qū)劃或者攝像機(jī)的數(shù)量，若干個(gè)街道級(jí)的監(jiān)控點(diǎn)匯聚到一個(gè)分區(qū)的監(jiān)控中心，街道級(jí)不部署本“平臺(tái)”，只是作為管理監(jiān)控點(diǎn)，在區(qū)級(jí)中心往上開(kāi)始部署相應(yīng)規(guī)模的cVideo監(jiān)控云平臺(tái)。市級(jí)監(jiān)控中心管理本市下屬所有區(qū)級(jí)中心，省級(jí)監(jiān)控中心則管理下屬各個(gè)市級(jí)中心。對(duì)于視頻的存儲(chǔ)和處理相對(duì)集中于每個(gè)區(qū)級(jí)中心，往上的市級(jí)和省級(jí)更側(cè)重資源的調(diào)控和任務(wù)的管理分發(fā)，在市級(jí)中存儲(chǔ)的大部分是又分局上傳的重要數(shù)據(jù)，省級(jí)則是備份關(guān)鍵數(shù)據(jù)，而其他在分區(qū)中的數(shù)據(jù)則是在需要時(shí)經(jīng)由分區(qū)的流媒體服務(wù)器推送至客戶(hù)端，如此可以大幅降低網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)的傳輸量。4.2 多級(jí)平臺(tái)聯(lián)動(dòng)調(diào)度按2.

36、1節(jié)中所說(shuō)的架構(gòu)，在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)跨級(jí)的聯(lián)動(dòng)調(diào)度問(wèn)題，下圖展示了cVideo云視頻監(jiān)控平臺(tái)多級(jí)聯(lián)動(dòng)調(diào)度的流程。上圖所示的為市級(jí)同分區(qū)間聯(lián)動(dòng)的示意圖，省級(jí)與市級(jí)類(lèi)似，只是多經(jīng)過(guò)市級(jí)這一分層而已。（一）前端設(shè)備注冊(cè)：1) 前端設(shè)備若要接入監(jiān)控系統(tǒng)，則需通過(guò)接入服務(wù)器的注冊(cè)，分中心控制器接收接入服務(wù)器發(fā)來(lái)的前端設(shè)備注冊(cè)請(qǐng)求同時(shí)在市局系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)注冊(cè)設(shè)備信息2) 在前端監(jiān)控設(shè)備本地注冊(cè)的同時(shí)，分中心控制器也向上級(jí)市中心控制器發(fā)送注冊(cè)請(qǐng)求，當(dāng)然市中心也會(huì)自動(dòng)向其上級(jí)省中心發(fā)送注冊(cè)信息，如此，在市級(jí)和省級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中也就同樣注冊(cè)了該設(shè)備的相關(guān)信息，用于聯(lián)動(dòng)調(diào)控。（二）聯(lián)動(dòng)調(diào)控：1) 如果是市級(jí)用戶(hù)想查看某前端攝像機(jī)的實(shí)時(shí)視頻，那么，該用戶(hù)首先通過(guò)客戶(hù)端或?yàn)g覽器登