一、视频监控正在经历一场“云化”和“智能化”的革命

随着产业互联网的发展, 越来越多的传统企业在做数字化、智能化转型。视频监控是其中一个核心的要素，因为视频能直观的记录完整场景、保留所有的信息，是单纯的传感器所不可比拟的。即使因为当前的技术限制、业务关注点等原因没有提取所有的相关信息，只要保存原始的监控视频数据，在未来还是可以完成追溯和提取分析的功能。

国家推进的天网工程、雪亮工程让公众场所、特定的地点都安装上了监控摄像头；传统的制造业企业、连锁商铺、供应链物流等企业基本都会安装视频监控系统；随着智能家居的普及，普通的家用摄像头也越来越普及，逐步渗透到普通的家庭、幼儿园、小店商铺等场景。硬件设备的普及完成视频信息的采集和存储，但目前还只停留在本地化的应用阶段，还未完成上云化和智能化。设备的上云化除了能解决数据的收集和存储问题，另外还能解决本地设备损坏、被盗抢等问题，提升应对突发事件的安全性和灵活性.

二、360智汇云视频监控平台（小安）

基于360智汇云的智能视频监控平台-小安（https://zyun.360.cn/enterprise/znjk），能解决监控视频上云化的需求，让用户能随时、随地的访问实时监控、历史录像以及对摄像头进行实时的云台操作(控制对焦、方位和角度旋转)，也把数据能大规模的存储到云端，成为大数据分析处理的一部分。

在智能化方面，当前通用的 AI 能力并不能很好的满足场景化需求，需要依据场景迭代 AI 的能力。这就需要打通传统监控平台和机器学习平台，形成一个联动的闭环系统。视频监控平台积累的用户场景下的数据成为机器学习的原料，而学习后的结果则能第一时间的应用到具体的线上系统。

1）联网访问：云化的视频监控

传统的视频监控系统一般部署在专网或者本地的局域网，一组摄像头配合着一个NVR来使用。NVR上连接显示器，通过4宫格、9宫格之类的方式显示成视频监控墙。当发生了某个事情，需要去翻录像时，再从NVR里查找和观看。小安是联网化的视频监控，可以在任何时间、任何地方通过手机、电脑就可以实时的查看监控内容。更重要的是，小安可以自动分析视频画面，提取出有价值的信息。当发生特定的事件的时候，可以主动告警给用户。随着告警事件一起推送的，还有一段已经截取好了的录像视频，省去了用户再去费劲的翻录像的操作。

2）场景技能： 实现智能化的手段

业务场景的智能是通过“技能”来体现的，一个技能对应解决场景下的一个业务问题，具备的“技能”越多就越智能。相对于传统的结构化数据，基于视频监控产生的数据都是非结构化数据。对这些非结构化数据的理解, 决定了业务数字化、智能化的质量。对视频数据的理解应用到的技术主要就是计算机视觉，它通过技术的手段，把原始的 RGB 数据组成的画面转化为人能理解的场景、人物、对象、行为等等。当前最主流的计算机视觉是依赖图像卷积网络的深度学习算法，在物体检测与跟踪、场景分类、语义分割等诸多领域已经取得了非凡的成果。

根据基本的检测到的信息，再结合一些判决的策略，就可以形成一些特定的技能。比如我们可以用人形检测来包装出区域入侵、电子围栏等技能。在用户划定的一个围栏区域，如果检测到人形就触发报警(电子围栏）；如果发现没有人形超过5分钟，就触发离岗报警（离岗检测）。一个完整的业务技能涵盖感知、认知、决策与行动全部的流程。技能 = 感知 + 认知 + 决策 + 行动。如下图所示

而对于一个技能比较重要的环节就是根据AI算法检测出来的结果进行“判决”，来确定是否触发告警事件。判决通常包含两个层面的东西，一个判决决策流程或结构，另外一个就是判决的门限设定。通常一个判决流程是一个决策树，树的结构决定判决的流程，权重参数决定判决的的阈值（判决节点是可以有状态的，比如记录某个值高于门限到现在的持续时长）。这两方面结合起来，再结合输入信息以就能形成一个认知判断，从而触发告警事件。小安平台提供可视化的配置方式，方便用户进行技能配置。

除此之外，用户还可以通过低代码的方式完全自定义技能。小安平台通过可视化的方式定义 AI 技能，根据自有的场景定义决策流程，以可视化的方式拖拽、连线、配置参数，就能定义出自己的场景技能，并自动化的应用到线上。

3）千机千面：场景化的在线学习

目前在深度学习方面，最重要的三要素是算法、算力和数据。目前的算法大部分都还是基于大样本的机器学习算法，不能做到像人类一样依据很少的样本就能很好的学习，迁移性也不够好。这样就导致当前的计算机视觉应用并不是万能通用的，一个场景下训练好的模型换到另外的场景，就会因为视角、光线等因素变得不可用。为了解决视觉 AI不能适用业务场景带来的问题，小安平台打通监控和机器学习平台，根据当前场景收集到的数据，反馈到机器学习平台，进行训练和优化。优化的结果以更新后的新模型的方式部署到线上形成闭环。这样，由于每个AI模型都是根据这个点位的摄像头拍摄到的画面训练优化的，从某种意义上讲真正实现了千机千面，准确度也会随着时间的累积而越来越高。

4）边缘计算：低成本算力解决方案

特定场景的自定义训练流程解决了数据的问题，还有算力问题需要解决。通常物联网的设备数量巨大，如果把全部的视频都送到云端来做 AI 分析，成本会非常高。小安利用边缘计算来解决这个问题。在边缘侧部署带有算力的边缘盒子或网关，对实时采集的数据第一时间就进行计算分析，即保障了业务的实时性和响应速度，又保护了用户的数据隐私问题。在网络不通畅或离线的场景也能正常工作，保障了服务的可用性。边缘计算还能实现分级存储，通过分析把信息的有效部分存储到云端，大大的节省了上到云端的数据量。

5）场景联动：数字空间、物理空间的协同

数字化不仅仅限于数字空间，数字化最重要的一个内涵就是要把传统物理空间的信息也数字化。而连接物理空间和数字空间的桥梁就是各类传感器、控制设备。不管是家庭场景还是工业场景，都安装了越来越多的IOT设备。这些设备也需要以标准的方式进行接入、管理、数据收集和分析。从而形成更丰富、更立体的业务数据湖。

小安监控平台除了能接入标准摄像头设备外，还能接入各种传感器设备。智能视频监控平台通过接入 IOT 云的方式来管理接入的设备，设备都被抽象成物模型来表述。添加新种类的设备只需要选择物模型种类或自定义新的物模型即可。接入了各类物联网设备后，就可以通过平台来管理设备、控制设备，处理设备产生的各种事件，还能实现各种设备间的场景联动。

6）极致安全：

监控平台本身就是为了安全而生，安全的重要性不言而喻。小安监控平台从以下几个方面来保障数据安全

灵活的权限管理

对于一个监控平台，既管理了大量的设备，又有不同角色的使用者，需要一套完善的权限管理和控制体系。权限本质上控制某个人是否允许访问某个资源（设备或数据）。我们可以建立一些访问控制规则（Access Rules），一个Rule规定了谁可以访问哪个设备或哪条数据。权限管理可以有不同的粒度，当设备或人员的数量增大到一定程度时，基于最小颗粒的权限管理就有些力不从心了。主要体现在两个方面：1. 粒度小导致访问规则（Rules）的数目增多，让系统性能下降；2. 操作起来不够方便。

小安平台的权限管理引入分组和角色。监控设备可以按照所部署的地点、空间位置或行政直属关系形成不同的分组，分组间还可以有层级，形成一个树状结构。人员方面也可以按角色、组织关系形成人员的分组和树状层级。基于分组和角色，就可以以较大的粒度来管理权限，灵活分配，即方便操作管理，又不至于导致性能下降。

端到端加密

通常保护信息的方式有两大类，一类是信源加密，另一类是信道加密。信源加密是把要发送的信息，通过加密算法把数据进行预先处理，然后再送给传输信道。信道加密则通常是指在传输信道上，对要传输的内容进行加密，防止第三方通过网络嗅探等技术手段来截取或修改信息。两种方式有啥本质区别呢？通常的传输层协议都是点对点的，数据从一个端点进去，再到另外一个端点出来，数据处于加密形态只在传输的过程中，防止的是第三方从网络上来截取和破坏。数据一旦从另外一个端点出来，就又变成了未加密状态。可以这么理解，你通过HTTPS把数据提交到服务器，传输过程中别人是无法截取到数据的，但是从服务端拿到的数据，却已经是未加密的了。一个复杂的系统有诸多环节，在数据的中间存储或处理环节，都有可能导致信息的泄露。而信源加密则可以避免这种中间环节带来的泄露风险，只在最终的消费终端进行数据解密。当然信源加密和信道加密可以同时使用，获得更好的安全性。

小安平台对于监控视频数据的传输与处理，采用的就是端到端的信源加密方式。边缘网关接入视频流时时未加密的数据，如果有需要此时可以做AI模型的推理计算，当需要上传到云端进行分发和存储时，小安平台会对数据进行信源加密，确保数据在中间环节也不会泄露。当终端需要消费时，再根据用户的权限获取到解密的秘钥，进行解密播放。

7）接入开放

在传统的视频监控行业，存在几个主流的行业标准。ONVIF是智能家居场景下的IP摄像头设备的国际接入和控制标准。GB28181则是安防监控的国家标准。ONVIF 是通过Soap格式的 WebService 来访问 ONVIF设备暴露的服务，GB28181则是通过修改过的SIP协议来做设备的信令控制指令。不管用何种信令控制方式，最终都是通过 RTSP/RTP的方式获取到摄像头的实时流或录像流。360 智能视频监控平台提供对 ONVIF 和 GB28181 标准的支持。只要符合标准的设备，都可以以标准的方式接入智能监控平台。接入的方式有两种，对于ONVIF或者局域网拉rtsp流的场合，由于必须在局域网访问，所以需要在本地局域网放置一个边缘侧的接入网关（如果有AI计算的需要，这个边缘侧的网关也可以承担AI算力设备的角色）。另一种像GB28181或有远程拉流SDK的设备，这个接入网关是可以放在云端的。

8) 可二次开发

小安平台提供了基本的远程视频监控能力和场景AI技能。但是实际的业务场景千差万别，小安平台通用的能力并不能完整的满足客户的需求。比如客户需要使用自己的品牌，或有自己其他的业务逻辑，或者需要在现有的业务技能上再做一层包装，形成业务平台自己的应用功能。小安提供开放的API和SDK供业务来做自己的业务前端展现层，同时还可以直接嵌入SDK来播放监控视频。除此之外，客户还可以订阅小安平台的告警事件，在更高一个层面来做客户自己的业务逻辑。举个汽修店的例子，汽修店特别关注维修工位的工位利用率，客户可以小安平台上开启车牌识别的技能。小安平台会对监控摄像头的画面进行车牌检测，并且配置当一个车牌号出现和消失的时候触发一个告警事件。那么汽修店就可以订阅这个事件，在他业务层来根据车牌出入的时间来计算工位利用率。

三、总结

互联网的发展经历了黄金的20年，但产业互联网、工业互联网才刚刚开始。数字化的趋势让网络从数字空间也逐步向物理空间延伸，智能化则承载了下一个生产力的方向。360智汇云智能视频监控平台“小安”以视频为核心、以联网云化方式来管理、以场景技能方式提供AI赋能，助力传统企业完成数字化、智能化转型，也为新基建大业添砖加瓦。