在安防領域，信息孤島問題突出。在一座城市，有公安部門安裝的攝像監(jiān)控設備，也有各個單位安裝的攝像監(jiān)控設備。這些設備或系統(tǒng)產(chǎn)生的監(jiān)控數(shù)據(jù)難于實現(xiàn)互聯(lián)互通，造成信息孤島現(xiàn)象，“只見樹木，不見森林”。近年來，以云計算和物聯(lián)網(wǎng)為核心的智慧城市建設提出大安防概念，試圖將這些孤立的視頻信息集成在一起，從而實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)和共享。然而，視頻信息數(shù)據(jù)量巨大，造成通信帶寬的巨大消耗。
在安防視頻監(jiān)控領域，隨著高清監(jiān)控時代的到來，產(chǎn)生了越來越多的海量視頻數(shù)據(jù)，是一種典型的大數(shù)據(jù)。如何以較小的通信代價實現(xiàn)安防大數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，并具有較高的擴展彈性和易于實施的特點，是目前安防大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)難題。針對這一挑戰(zhàn)難題，本文提出一種基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型。
1、安防大數(shù)據(jù)
安防大數(shù)據(jù)具有2個明顯的特點：1)數(shù)據(jù)規(guī)模海量化：2)數(shù)據(jù)類型非結構化。數(shù)據(jù)規(guī)模海量化造成數(shù)據(jù)傳輸和存儲的困難，數(shù)據(jù)類型非結構化為數(shù)據(jù)利用帶來了極大的挑戰(zhàn)，為了解決這些難題需要大數(shù)據(jù)。IDC將大數(shù)據(jù)視為一個融合的體系：具備大規(guī)模的體量(Volumes)、多樣化的種類(Variety)的數(shù)據(jù)集以及對這種數(shù)據(jù)集進行高速(Velocity)采集、處理與分析以提取價值(Value)的技術架構與技術過程。
Hadoop技術正是在此背景下誕生，歷經(jīng)數(shù)年的積累，Hadoop已成長為一個強大的生態(tài)系統(tǒng)，成為IT領域廣泛采用的大數(shù)據(jù)模型框架。Hadoop主要由分布式文件系統(tǒng)(HDFS)、并行計算架構(MapReduce)和分布式數(shù)據(jù)庫(HBase)組成。其中，HDFS是針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高容錯性和高吞吐的分布式文件系統(tǒng)，它可以構建從幾臺到幾千臺由常規(guī)服務器組成的集群中，并提供高聚合輸入輸出的文件讀寫訪問。HBase是一個分布式的、按列存儲的、多維表結構的實時分布式數(shù)據(jù)庫，它可以提供大數(shù)據(jù)量架構化和非結構化數(shù)據(jù)高速讀寫操作，為高速在線數(shù)據(jù)服務而設計。MapReduce適用于大數(shù)據(jù)量處理的分布式框架，是為離線數(shù)據(jù)分析而設計，利用數(shù)據(jù)的并行性進行分布運算，而后匯總結果的計算框架。
2、基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型
大數(shù)據(jù)己在安防領域初步取得成功的應用，例如紐約市警察局與微軟合作推出了基于大數(shù)據(jù)的犯罪預防與反恐技術：領域感知系統(tǒng)(Domain Awareness System，簡稱DAS)。該系統(tǒng)能快速混合與分析從約三干臺閉路攝像機、9·ll呼叫記錄、車牌識別器、輻射傳感器以及歷史犯罪記錄中獲取的實時數(shù)據(jù)。目前紐約市警察局已能追蹤機動車，并確定此車在過去幾天甚至幾個星期的所到之處；還能快速訪問犯罪嫌疑人的逮捕記錄以及所有特定案件的9·11呼叫記錄，將犯罪記錄以時間先后順序按地理空間技術映射出來，以揭示犯罪模式。
雖然大數(shù)據(jù)在DAS中得到成功應用，但是DAS的范圍還很有限。首先，存在信息孤島現(xiàn)象，各個單位和小區(qū)獨立的攝像系統(tǒng)還有充分利用，造成感知出現(xiàn)死角。其次，集中式的計算和存儲造成通信成本高、難于管理。為此，本文提出一種基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型，其示意模型如圖1所示。
圖1 基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型
在基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型中，域結點是一個全局結點，負責任務的派發(fā)和信息的整合。子域結點為局部結點，負責從域結點接收任務。終端結點即為具體的攝像頭，負責實時傳送信息。以某城市為例，假如該城市欲將某高校納入其安防大數(shù)據(jù)范圍，而該高校又有三個校區(qū)。則域結點為該城市安防大數(shù)據(jù)的控制中心，第一層子域結點為該高校的主控中心，該高校三個校區(qū)的控制中心都為第二層子域結點，每個校區(qū)的監(jiān)控設備為終端結點。基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型具有以下優(yōu)勢：
(1)擴展彈性高。域結點與子域結點之間只需光纖連接起來，就可以實現(xiàn)對監(jiān)控范圍擴展。
(2)通信帶寬低。由于子域結點具有自己的計算和存儲能力，根據(jù)域結點的任務指令，子域結點只需將計算后的視頻信息片段發(fā)送到域結點，從而降低通信帶寬。
(3)易于實施。域結點與子域結點連接后，只需在子域結點處安裝相應的軟件系統(tǒng)，即可實現(xiàn)互聯(lián)互通，子域結點的現(xiàn)有系統(tǒng)結構無需改變，避免重復建設，節(jié)省建設成本。
3、域(子域)結點系統(tǒng)架構
域(子域)結點的系統(tǒng)架構采用Hadoop技術，由安防信息決策系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(MapReduce)、海量數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)處理結點組成，如圖2所示。域(子域)結點系統(tǒng)的功能主要包括：
(1)統(tǒng)一指揮布控。對接入系統(tǒng)分布式網(wǎng)絡的視頻數(shù)據(jù)監(jiān)控節(jié)點分層次集中統(tǒng)一管理。每個管理子節(jié)點都能夠有效監(jiān)控其管轄下的所有監(jiān)控視頻以進行分析處理預警，并能夠將相關處理后的特征信息反饋到上一級節(jié)點進行匯總，避免監(jiān)控數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。同時也能接受主節(jié)點下發(fā)的監(jiān)控指令，對視頻內(nèi)容進行在線處理，以識別出指令特征所描述的人物及場景進行預警并上報。
(2)物體追蹤。根據(jù)物體的運動情況，自動發(fā)送相應控制指令，控制攝像頭自動跟蹤物體。如果物體超出該攝像機監(jiān)控范圍，能自動通知物體所在區(qū)域其它攝像頭繼續(xù)進行追蹤。
(3)人的面相、步態(tài)等識別。自動對人臉和人的步態(tài)特征進行識別，可以用來幫助識別和驗證是否為指定人物的身份。
(4)車輛識別。識別車輛的形狀、顏色、車牌號碼等特征，可用于監(jiān)控指定車輛的追蹤。
(5)非法滯留的判別。對人或物體在敏感區(qū)域停留的時間超過了預定義的時問長度時產(chǎn)生報警。
(6)治安事件的監(jiān)測。指定范圍內(nèi)人的行為特征是否符合某一個性行為模式，用以實時監(jiān)控預警治安事件。
圖2 基于云計算的大數(shù)據(jù)安防監(jiān)控系統(tǒng)架構
4、討論
本文為解決安防領域中的信息孤島問題，提出一種分布式云計算模型，該模型具有擴展彈性高、通信帶寬低和易于實施等特點。應用是大數(shù)據(jù)的生命和價值所在，解決信息孤島問題是大數(shù)據(jù)應用的前提。在安防大數(shù)據(jù)領域，有眾多應用可以開發(fā)，例如犯罪嫌疑人跟蹤、犯罪和群體事件預防、老人小孩失蹤尋找、車輛跟蹤以及交通堵塞疏導等等。這些應用都與人們?nèi)粘Ｉ詈桶踩芮邢嚓P，安防大數(shù)據(jù)為解決這些問題提供了一種有效手段。但是，安防大數(shù)據(jù)的基礎應用理論尚需進一步的創(chuàng)新研究，特別是需在模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和智能決策等關鍵技術瓶頸上取得突破。只有這些根本性的問題得到解決，安防大數(shù)據(jù)才能真正得到應用。
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