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安防監控管理平臺軟件兩極分化趨勢

責任編輯:editor004

2015-03-19 13:43:09

摘自:中關村在線

安防監控管理平臺不但要支持大容量數據并發和存儲,還要支撐更專業的業務應用,這就要求平臺架構支持模塊化擴展。高速網絡的普及和高質量視頻壓縮算法,使輕量化應用的運行環境更寬松,可以滿足較好的響應時間和操作體驗。

市場現狀

重要性日益突顯

近年來,國內視頻監控市場每年都在以超過20%的速度增長,隨著平安城市等大型聯網監控項目的普遍建設,高清IP監控產品得到廣泛應用,系統點位容量和行業需求不斷激增,越來越多的用戶認識到安防監控平臺軟件是整個系統綜合實力的重要表現。

功能上,絕大多數平臺軟件都具備視頻預覽、錄像回放、設備管理、地圖顯示等功能。

標準上,主流平臺軟件均支持業界成熟標準,除了通過私有協議兼容多種主流品牌的設備接入外,ONVIF和GB/T28181已經成為平臺兼容前端以及不同品牌平臺互聯的主要依據。

規模上,雖然大多宣稱支持上萬路攝像頭的大型組網,但由于各家軟件內部底層設計和存儲轉發轉碼等技術水平差異,還需要實際應用案例和運營狀況的事實支撐。

毋庸置疑,監控管理平臺軟件已經樹立了在系統中的核心價值,并得到從用戶、工程商到廠商的廣泛認可,特別是以IP監控和行業解決方案為市場戰略的今天,很多硬件生產廠商紛紛開始重視平臺軟件產品的配套,或合作或自研,以提高前后端產品的一致性和完整性。

面臨的主要問題

監控管理平臺軟件除了要具備最基本的音視頻操作功能,面臨的主要問題就是如何構建面向應用服務的綜合管理平臺軟件,包括:對大型網絡環境下分散場所的視頻監控設備統一管理,對統一系統不同類型的視頻采集設備、報警設備和門禁設備統一管理,對不同部門不同權限用戶不同業務需求統一管理。雖然近年來平臺軟件也有較大發展,但跟整個行業市場相比,還存在一定差距—要么功能貌似很多但不實用,要么架構復雜,成本居高不下,要么運行所需環境簡單,無法提供健壯的擴展性,要么操作復雜難以上手。雖然平臺軟件的重要性不言而喻,但在國內安防行業中卻存在著認知度不足、市場規模不大、價值難以體現等窠臼。

其中,攝像頭數量多、監控區域范圍大、系統架構復雜、業務面寬等是軟件平臺面臨的主要技術問題,可歸納為如下幾點:

一、聯網共享。不僅是單一系統內的攝像機頭數量激增,而且多個系統之間的圖像信息也需要互通復用。特別是隨著監控系統規模的擴大,用戶業務需求日趨復雜,典型的如平安城市項目,要實現城市級的信息聯網共享,將治安、卡口、電警和社會面監控等視頻點統一接入管理,其聯網需求、數據存儲、業務應用都對管理平臺提出了更高要求。

二、兼容開放。平臺軟件與監控設備特別是攝像頭的兼容性是長期存在的矛盾,由于沒有統一標準,現有的產品專用或是軟硬件被綁定,不能實現兼容。為了解決這個問題,平臺軟件廠商要么通過集成設備商產品的私有SDK、要么支持國際通用的標準協議onvif或pisa,要么支持行業標準協議,如GB/T28181和SIP517。

三、應急聯動。從自控聯動和降低安保壓力的角度看,處理緊急事件僅靠視頻監控是遠遠不夠的。因此,視頻監控需要與報警、門禁、對講等設備或系統根據預設的策略進行聯動,實現及時響應,發現隱患、降低危害,從而提升安保水平。

四、智能應用。隨著高清視頻技術的成熟和網絡鏈路建設的加速,視頻監控已經從看得發展到看得清,下一步就是看得懂。采用智能分析技術對圖像進行檢測,使監控從被動走向主動成為可能,智能分析技術可實現對可疑目標和異常事件的主動預警,從而啟動預案,準確處置。現階段,智能分析算法的準確性和效率還不是很高,需要輔助人工判斷,是未來技術攻關的方向。

發展趨勢

安防管理平臺軟件的發展歷史是隨著網絡化的進程呈現爆發性增長。將傳統的視頻信息通過IP的方式進行互聯互通,使得原先分離的信息孤島連接起來,形成視頻數據的資源池,與其他業務信息融合貫通,才使得安防管理平臺煥發出更具價值的生命力。但移動互聯網和高清視頻的快速應用和發展,縮短了安防管理平臺進行普及推廣和市場積淀的過程,使得兩極化成為未來的發展趨勢。

兩極化—中大型軟件平臺向行業化應用垂直深入,整合的功能和業務越來越豐富;中小型軟件平臺向輕量化應用演變,界面功能和交互操作越來越簡捷。這兩個看似矛盾的方向,根本上是為解決不同用戶的需求,本質上都是依托先進強大的底層架構。

行業應用垂直深入

在安防系統廣泛建設的帶動下,管理平臺軟件的作用也在重新定位,不但要實現安保監控系統內部的橫向集成,將視頻監控、報警處理、門禁控制、地理信息等系統資源統一管理,而且要實現安保系統與用戶其他業務系統的縱向集成,擴大監控在安全生產、社會治安等各個層面的應用,提高安全管理業務的水平。除了原先傳統的巡視錄像回放,以及對音視頻報警等數據統一處理,還要向用戶提供針對管理和業務的應用服務,以提高安全管理的效率,推動流程透明化和機制創新,這就是所謂的安防行業化,它使得安防系統朝著業務部門多元化、需求多樣化、管理機構的多層次,以及運行環境的復雜化和系統規模向不斷擴大的方向轉變,一個大規模的視頻監控系統中,普通的聯網軟件已經遠遠不能滿足現在市場的需要,必須選用支持多業務應用、靈活的系統架構、易于管理維護的管理平臺軟件來運行和操作,不同的行業其應用軟件也有較大的區別。

安防監控管理平臺不但要支持大容量數據并發和存儲,還要支撐更專業的業務應用,這就要求平臺架構支持模塊化擴展。為解決上層復雜應用和底層穩定接入的矛盾,需要更先進的中間件技術作為技術支撐。中間件屏蔽了操作系統底層的復雜性和異構平臺的差異性,提供不同形式的通訊服務,通過對外提供統一的接口,使開發人員可以不必關心系統平臺的移植性,用戶程序不必關心框架結構、執行流程、對系統級API的調用等,而把更多的精力放在上層應用的業務邏輯實現上,從而可以在一定程度上縮短開發周期、降低技術難度、減輕程序員的負擔。不管底層的計算機硬件和系統軟件怎樣更新換代,只要保持中間件對外的接口定義不變,應用軟件的接入部分幾乎不需任何修改,從而保護了聯網平臺在設計實施和運營維護的投資成本。基于中間件,不但軟件廠商自己可以統籌資源,統一架構,第三方廠商也可以根據協議接口快速應用部署。中間件使得以業務為導向,快速構建差異化的軟件應用平臺成為可能。

輕量化應用拓展基礎市場

安防監控軟件面對的是許多不熟悉軟件甚至不太懂計算機的安保人員,對專業術語、界面結構及菜單布置的熟悉掌握有一定難度,設計不合理的軟件操作不符合用戶習慣,影響使用情緒,難以得到用戶認同。只有最簡潔實用的功能才能最有效地滿足用戶的需求。應用越簡單,用戶越喜歡,才能持續保持用戶黏性。

隨著安防產品技術的推陳出新,我們總會為管理平臺軟件添加更多的特色與功能以應付激烈的競爭。事實上,大量用戶最需要或更喜歡的其實只有某幾種功能而已。太多的特點反而讓產品變得臃腫、很難使用,混淆了自己的核心功能。特別是在相對簡單的基礎應用市場,受系統預算和使用場景等限制,目標用戶完全不同,在使用習慣、方式、心態、時間上都有很大差異,直接照搬或者從行業平臺軟件裁剪功能將很難出彩,甚至造成用戶體驗的下降。

輕量化應用的產生背景

輕量化應用的興起不只是中小型的基礎市場的易用性訴求,也來自更大規模的行業用戶的反饋。

一、聯網平臺重復建設帶來的使用煩惱,催生了用戶對應用輕量化的旺盛需求。原先是一種軟件解決一個問題或一類問題,面對不斷增長的各種需求,用戶迫切需要一站式的解決方案,不會再三部署不同的平臺軟件,而是通過統一的后端數據平臺適配不同的應用程序,構建整個安防系統的信息生態圈。

二、高速網絡的普及和高質量視頻壓縮算法,使輕量化應用的運行環境更寬松,可以滿足較好的響應時間和操作體驗。

三、數據信息的標準化使得輕量化應用有了支撐基礎。在安防監控管理平臺中有兩類數據結構化數據和非結構化數據。前者是平臺自身運行過程中產生的符合數據結構設計要求的數據,后者就是音視頻和圖片。對結構化數據的處理,常規的工具策略是數據統計分析及篩選比對。對非結構化數據的處理,目前的方法是使用智能分析工具,例如車牌智能識別、行為分析等、人臉識別比對、智能檢索、模糊處理,通過工具處理后的數據經過清洗歸檔就可以和結構化數據一樣建庫使用,這就是所謂的圖像結構化語義。

輕量化應用的發展趨勢

以視頻結構化語義為核心,打造一個適合更便利存儲和傳播的信息和服務的分發入口是輕量化應用的技術基礎。

一、依托統一的應用開發技術規范,輕量化應用將實現更加全面的兼容和普及。對于行業應用軟件開發商來說,基于統一規范的開發標準和工具以及接入方式,能讓輕應用可以方便地同時接入各大聯網共享平臺,從而擴大進而服務于更加龐大的目標用戶群。目前,國標GB/T28181的強制實施就提供了相對比較成熟的技術標準和測試工具,隨著越來越多的廠商參與標準的修訂和開發工具的研發,更具價值的重磅級產品將會出現,比如信息和服務類輕應用產品以及基于研判分析類輕應用產品。

二、圍繞輕量化應用的產品創新有可能改變現有數據中心的硬件架構。目前的標準方案是服務器和存儲集群+分布式運算,用戶通過客戶端PC進行界面交互和展示,由于輕量化應用會影響用戶的使用習慣,軟硬件系統也會出現一些新的變化。比如,英特爾近期開發了一系列基于物聯網平臺的軟硬件相結合產品,包括應用程序接口管理和服務創建軟件、智能網間連接設備以及可升級IA處理器等。英特爾認為物聯網平臺旨在統一并簡化物聯網的連接性和安全性,提供一個可重復的軟硬件構建單元基礎,將有助于將物聯網試驗項目推向大規模部署。

三、與輕量化應用協同,云計算和大數據也將面臨新的挑戰和機會。

輕量化運行,不需要下載客戶端至本地設備,一切的運算都可以大量依靠云來進行,當輕應用產品和用戶規模化以后,隨之而來的就是運算需求的暴增。云計算領域的商業進程將有可能會大大的縮短,而更加先進的技術實現方案如機器學習和大數據,也會加速創新。

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