网络视频的监控系统应用架构与实现研究

任泽彬 欧双庆 李成武

（新疆和静69225部队 新疆 841300）

0 引言

上个世纪80年代，视频监控系统正式投入使用，模拟视频监控系统主要应用在政府、公安等机关单位，作用集中表现在侦察、取证、数据处理等。进入90年代，以PC为主的数字化监控系统研发完成，该平台不仅拓展了监控技术的应用范围，也为数字化设备在监控系统中的应用提供了必要的保障。信号形式的变化也最大限度的拓宽了视频监控系统的应用范围，以网络为主，信号处理系统为辅的监控体系不仅其图像、视频处理技术提高了，其数据运输速度也大大提升了。

1 网络视频系统应用架构

1.1 系统结构

网络视频监控系统具有高度集成化和智能化，资源越多，监控系统采用的应用架构越复杂。影响网络视频系统应用架构的元素有很多，如：系统缩放功能、各功能模块配置、异构设备互联情况、硬盘储存等，监控系统应具备的元素不同，其应用架构结构也各不相同。

1.1.1 点对点

这种系统结构在家庭、办公场所的应用次数最多，通常采用单孔摄像头。嵌入式系统是点对点网络视频监控系统的一大亮点，以应用为中心的网络系统和摄像头相连，并将视频数据进行压缩、储存、传输，在传输过程中还可以通过权限设置判断其是否支持网络实时浏览。

1.1.2 中间服务器

监控系统可以通过中间服务器确定服务类型，并提供必要的分析依据，这种监控系统在操作流程上更为严谨，其数据传输效率和质量都很高。中间服务器在为系统提供监控服务时会主动将各阶段视频数据进行整合处理，通过目标检测和访问请求信息将不同数据信息分发到各网络系统中。

1.1.3 分布式系统

分布式网络视频监控系统是综合应用性能非常好的监控系统，实现分级管理，网络信息传输速度的增长，推动了远距离信息传输的发展。分布式监控系统可以跨区域进行网络数据传送，并且还能将文件进行分级部署，管理者按照需求来判定传输数据的时间范围和区域范围。在IP网络上建立的分布式监控系统能支持多种数据传输方式，可将文字、音频、视频等数据进行统一处理，并将重要信息进行扩容处理，保证数据的真实性和使用性。模块功能化的管理模式会将多余数据和重要数据进行分级管理，依照用户的需求处理数据会增加系统信息处理的针对性和高效性。

1.2 网络视频监控系统工作模式

1.2.1 C/S模式

C/S系统模式在网络视频监控系统中的应用范围很窄，网络客户端在接收到用户访问请求信息之后，会随即向系统服务器发出通信请求，并将访问请求结果通过显示器传送给用户。虽然这种工作模式的运行结构很稳定，但是其升级维护却非常困难，如果在跨区域、时间的监控平台中应用，其多画面监控、移动设备接入都会存在一定的危险性。

1.2.2 B/S模式

相较于C/S工作模式，B/S的使用范围和工作效率更广、更高，可以从多角度传输信息、处理信息。用户可以将请求信息传送到网络客户端的中间层，中间层会利用信息处理技术和识别技术。在互联网平台下，B/S可以有效降低客户端结构的复杂程度，将所有数据集中在一层完成，这种操作形式对服务器的更新、保护、拓展都有很大帮助。

2 网络视频的监控系统实现研究

2.1 视频服务器的实现

在网络视频监控系统中嵌入式设备是最重要的视频服务单元，要想构建相对稳定的监控平台必须建立拓展空间很大的监控系统，以实现对视频数据的有效压缩。后台程序和网络服务器对用户数据传输和控制的影响作用最大，所以系统应提供相应的编码服务，利用反馈模块增加对数据的控制功能。

2.2 动态域名解析服务的实现

监控系统在网络中应用时，系统会自动对用户的访问请求进行翻译，在这个翻译过程中动态域名和IP地址是绑定的。目前，由于IP地址资源匮乏，所以很多监控系统设备都无法通过固定的IP地址实现动态数据分配。动态域名解析可以最大限度的稳定监控系统的域名和IP地址，使用户可以顺利的从网络客户端和服务器中找到解析工具，同时通过申请解析服务，得到信息。

2.3 本地数据储存与管理实现

网络视频监控系统的数据库是系统管理中的关键部分，数据库是储存视频信息的客户端，所以要想保证数据库处在最佳运行状态，必须实时调整数据库的组成结构，定期删减或压缩多余信息。将数据按照时间顺序进行编号，系统会自动调节本地内存空间，对最早储存的信息进行定期清理，为新数据争取更大的储存空间。本地数据储存和管理不仅优化了监控系统数据库设计，还提高了整个监控平台的整体性，有效的节省了视频信息的储存空间，更有利于日后对网络视频监控系统的维护和升级。

3 结语

本文通过对网络视频监控系统架构的实现进行深入研究可知，应用场合和性能要求是影响系统架构设计的两点重要因素，在设计系统架构时应以视频服务器在互联网环境下的信息传输情况为基础，增设一些具有灵活性、伸缩性、拓展性的嵌入式设备。同时还用从用户使用角度出发，提高系统各功能模块的应用价值，建立QOE质量模型，并根据系统在网络的工作情况进行拥塞控制。

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