[發明專利]基于大數據的安防監控系統

在審

• 申請號: 201910622268.1
• 申請日: 2019-07-10
• 公開（公告）號: CN110505444A
• 公開（公告）日: 2019-11-26
• 發明（設計）人: 謝世逸;郭德雄;楊慧萍
• 申請（專利權）人: 廣西盛源行電子信息股份有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;H04N21/845;H04N21/8549;H04N21/234;H04N21/231;H04N21/2743;H04L29/08;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于大數據的安防監控系統，包括數據源層、Hadoop集群服務層；所述數據源層將實時數據通過接入網關發送至所述Hadoop集群服務層；所述Hadoop集群服務層包括若干個集群節點以及分布式計算單元；所述實時數據分布保存在集群節點內；所述分布式計算單元對分布存儲在不同集群節點的實時數據進行分解，以就近原則進行并行計算得到數據元，發送至客戶端。本發明采用分布式存儲架構、利用節點分布式計算架構，可以并行進行大量視頻分析計算利用節點分布式計算架構，可以并行進行大量視頻分析計算，對于安防監控的大數據存儲與處理更加高效。

技術領域

本發明涉及安防監控技術領域，特別涉及一種基于大數據的安防監控系統。

背景技術

安防視頻監控數據有兩個典型的特征——海量和非結構化。視頻監控數據量規模龐大，并且隨著超高清化的趨勢加強，視頻監控數據規模將以更快的指數級別增長。與結構化數據不同，視頻監控業務產生的數據絕大多數以非結構化的視音頻及圖片類數據為主，這給傳統的數據管理和使用機制帶來了極大的挑戰。高清視頻安防監控目前存在如下問題：

1、海量數據存儲和擴展問題。高清視頻監控系統視頻數據流量更大，傳統集中存儲模式下，需要基于現狀并考慮未來一段時間擴展需求進行部署，這樣的結果是前期投入空置資源較多，而后期擴展需求不定，導致系統規劃設計困難。

2、海量數據智能計算和分析問題。海量視頻數據智能分析的有效性將是未來大型安防監控系統的重要指標。對于地鐵、機場及平安城市等公共安全監控系統，一旦發生事故，成千上萬的攝像機錄像需要檢索或者回放，即使常態下未發生事故時，也需要對視頻數據進行分析、提取及信息挖掘。傳統集中存儲及串行分析的模式下，效率較低，耗時較多而無法滿足事故發生后快速調研判斷的需求。

3、系統高可靠性和冗余問題。海量視頻存儲，尤其是金融及其他重要應用，存儲周期較長，而一旦發生事故，要求視頻錄像數據保證可用，這要求視頻數據的存儲備份具有高可靠性。傳統視頻存儲利用DVR或NVR進行存儲，并利用存儲備份服務器進行二次備份，系統架構復雜，錄像回放操作效率較低。

因此，如何提供一種基于大數據的系統架構簡單、計算效率高的安防監控系統是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

本發明針對現有技術的缺點，提供了一種基于大數據的安防監控系統，采用分布式存儲架構、利用節點分布式計算架構，可以并行進行大量視頻分析計算利用節點分布式計算架構，可以并行進行大量視頻分析計算。具體方案如下：

一種基于大數據的安防監控系統，包括數據源層、Hadoop集群服務層；

所述數據源層將實時數據通過接入網關發送至所述Hadoop集群服務層；

所述Hadoop集群服務層包括若干個集群節點以及分布式計算單元；所述實時數據分布保存在集群節點內；所述分布式計算單元對分布存儲在不同集群節點的實時數據進行分解，以就近原則進行并行計算得到數據元，發送至客戶端。

優選的，所述數據源層包括攝像機和傳感器，用于采集實時流媒體數據。

優選的，所述數據源層包括對外數據接口，用于采集非實時流媒體數據，包括從DVR、NVR或第三方系統導入的媒體數據。

優選的，所述分布式計算單元連接有HDFS存儲節點，所述分布式計算單元將計算得到的數據元存儲至所述HDFS存儲節點。

優選的，所述分布式計算單元包括任務標簽單元、特征圖片提取單元、特征文本生成單元；

所述任務標簽單元用于對實時數據添加標簽，所述標簽包括車牌數據、人臉數據、行為數據、違章事件；并根據所述客戶端提交的任務篩選對應的標簽數據；