基于电力载波与云计算的视频监控系统设计

摘 要：针对目前视频监控系统不断升级改造存在的布线工作量大、布线成本高、无法存储及计算海量视频文件的问题，该文提出基于电力载波技术和云计算框架的视频监控系统。视频数据经过调制解调、振荡、放大、耦合等过程，利用电力线网络传输到各分控点，通过互联网传送到云端，利用云端强大的存储、计算能对视频数据进行各种处理。设计中硬件部分的ARM11微处理器主要负责视频数据的采集、编码并封包传送到PLC调制解调模块，完成数据收发控制和系统任务调度。软件部分主要包括开发系统搭建、USB摄像头驱动、视频数据采集、LCD实时显示、网络传输和双核数据处理等。该文的设计充分结合电力载波和云计算的特点，在视频监控领域中具有较高的应用价值。

关键词：电力载波;云计算;视频监控；数据收发控制；系统任务调度

中图分类号：TP277 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2024）31-0126-04

Abstract： Aiming at the problems of heavy wiring workload， high wiring cost， and inability to store and calculate massive video files due to the continuous upgrading and transformation of video surveillance systems， this paper proposes a video surveillance system based on power carrier technology and cloud computing framework. Video data goes through processes such as modulation， demodulation， oscillation， amplification， and coupling， and is transmitted to each branch control point using the power line network and transmitted to the cloud through the Internet. The powerful storage and computing capabilities of the cloud are used to perform various processing of video data. The ARM11 microprocessor in the hardware part of the design is mainly responsible for collecting， encoding and transmitting video data in packets to the PLC modulation and demodulation module to complete data transceiver control and system task scheduling. The software part mainly includes development system construction， USB camera driving， video data collection， LCD roeQY8TSBTq3ihlI2PQm/2w==eal-time display， network transmission， dual-core data processing， etc. The design in this paper fully combines the characteristics of power carrier and cloud computing， and has high application value in the field of video surveillance.

Keywords： power carrier; cloud computing; video surveillance; data transceiver control; system task scheduling

随着社会的发展，人们的安全防范意识不断加强，视频监控系统已广泛应用于各行各业，在小区、校园、煤矿生产、宾馆和交通等领域发挥了重要作用。视频数据的传输可以采取2种方式：无线和有线，无线传输由于在传输路径上有墙体等各种障碍物的阻隔，数据传输不可靠；目前市面上的视频监控系统主要以以太网作为传输媒介，需要单独的传输线路，而且后期的扩容、改造需要重新布线，成本高、工程量大。采用电力载波技术，利用电力线作为视频信号传输线路，可以大大减少网络的投资，降低成本，在小范围内具有较大优势。

随着视频监控系统技术的不断发展，视频监控正朝着数字化、网络化、高清化、高速化和智能化方向高速前进[1]，在此前提下，大量的运算需要处理，海量的监控录像需要记录和存储，传统的VCR模拟存储和DVR数字数据存储由于其不可靠性、扩展能力弱及共享性差等特点已不能适应监控技术的发展，在此情形下云存储应运而生[2]。基于云计算的监控储备具有虚拟化、高计算、高可靠、高扩展及低成本的特点，已成为当下时代最为合适的监控储备[1]。

本文提出了一种基于电力载波技术和云计算的视频监控系统，系统前端为视频采集端，采集上来的视频信号通过电力线网络传输到监控节点，然后利用互联网传输到云端供监控中心使用。

1 研究现状

基于电力载波和云计算的视频监控系统是现代智能监控领域的一个重要方向，结合了电力线通信（PLC， Power Line Communication）技术和先进的云计算能力，旨在提升监控系统的灵活性、覆盖范围以及数据分析能力。

首先，电力载波技术作为一种新型的通信方式，在视频监控系统中具有独特的优势。通过电力线传输视频数据，可以实现无需额外布线、低成本、易部署等特点，特别适用于一些布线困难或成本敏感的场景。然而，电力载波技术也面临着一些挑战，如信号衰减、干扰等问题，需要通过技术创新和算法优化来解决。

其次，云计算技术的引入为视频监控系统提供了强大的数据处理和存储能力。通过云计算平台，可以实现视频数据的集中存储、分析和处理，提高系统的可靠性和扩展性。同时，云计算还可以提供弹性的资源调度和按需服务，满足视频监控系统的不同需求。

在基于电力载波和云计算的视频监控系统设计方面，研究者们正在积极探索如何将这2种技术有效结合，实现更高效、更智能的视频监控。他们致力于解决电力载波通信的稳定性问题，提高视频数据的传输质量；同时，也在研究如何利用云计算平台进行视频数据的处理和分析，提取有用信息，为监控和管理提供决策支持。

此外，随着人工智能、大数据等技术的发展，基于电力载波和云计算的视频监控系统也在不断向智能化、自动化方向发展。通过引入智能分析和识别算法，系统可以自动检测异常事件、识别目标对象，提高监控的准确性和效率。

2 关键技术概述

2.1 电力线载波

电力线载波技术是一种特殊的通信方式，它利用电力线作为信息传输媒介进行语音或数据传输。在电力载波领域，电力线一般分为高中低三类：高压电力线指35 kV及以上电压等级，中压电力线指10 kV电压等级，低压配电线指380/220 V用户线。

电力线载波通信的原理是将高频载f2b0c09d0ab79f9ca67be2e3fb66298043c32aaf86c12fdddd219ad872a0da04波信号通过耦合器注入到电力线上，然后通过电力线传输到目标位置，最后通过相应的接收设备进行解调和处理。这种通信方式最大的特点是不需要重新架设网络，只要有电线就能进行数据传输。

电力线载波技术在电力系统通信中得到广泛应用，经历了从分立到集成，从功能单一到微机自动控制，从模拟到数字的发展历程。它利用高压输电线路作为高频信号传输通道，具有一定的经济性和可靠性。然而，电力线载波通信也存在一些缺点，例如配电变压器对电力载波信号有阻隔作用，电力载波信号只能在一个配电变压器管辖范围内传播；同时，三相电力线间有很大信号损失（10～30 dB），一般电力载波信号只能在单相电力线上传输；电力线对载波信号造成高削减，当电力线上负荷很重时，线路阻抗可达1 Ω以下，造成对载波信号的高削减。

尽管如此，随着数字电力线载波和电力线载波自身技术的新突破，以及一些新通信技术在其上的应用，电力线载波技术依然呈现出诱人的前景。近年来，电力载波技术在稳定性、数据传输速率及抗干扰能力方面有了显著提升，使得其在视频监控领域的应用更加可行。

电力线载波传输原理框图如图1所示[3]。

图1 电力线载波传输原理框图

2.2 云计算

云计算是一种基于网络的新型计算方式，它通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，并通过多部服务器组成的系统进行处理和分析，最终将结果返回给用户。云计算技术不仅仅是简单的分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。

云计算技术具有以下几个显著特点。

大规模：云计算系统通常具有相当大的规模，企业私有云一般拥有数百上千台服务器，能够为用户提供前所未有的计算能力。

虚拟化：云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务，这种虚拟化特性使得用户可以随时随地访问数据和应用程序。

高可靠性：云计算系统使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更为可靠。

通用性：云计算不针对特定的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

高可扩展性：云计算系统的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

按需服务：云计算系统就像一个庞大的资源池，用户可以根据需求购买相应的服务。

极其廉价：由于云计算的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，同时“云”的自动化集中式管理使得大量企业无需负担高昂的数据中心管理成本。

云计算技术已经广泛应用于各个领域，如金融、制造、教育和医疗等。在视频监控领域具有广阔的应用前景，云计算框架视频监控原理如图2所示。

图2 云计算框架视频监控原理图

3 系统设计与实现

3.1 系统架构

本系统总体结构框架如图3所示，前端为各种形式的视频采集摄像头，采集上来的视频信号通过电力线网络传输到各分监控点，然后利用互联网传输到云端记录、存储，供监控中心随时使用。

根据视频监控系统的要求及实际情况，系统可以选择是否采用分控点，如果视频采集点少且整个监控区域较小，则可以不用分控点或者只用一个分控点。在系统中，摄像头采集到视频信号后，利用图1所示的电力线载波传输原理传送到各分控点，各分控点可以就各自对应的视频信号进行实时管理及短时存储，由于视频监控系统中，前段集合了众多的视频采集设备，同时需要存储的视频数据巨大，并且需要对大量的视频数据进行智能化的分析和搜索等繁多的计算，各分控点通过互联网把视频信号传送到云端记录、存储，监控中心根据自身需要调用云端的服务（视频处理软件、存储、数据挖掘、设备管理及数据分析等）和资源（物理资源、虚拟资源），用户只需要交付少量费用即可，不必另外布线、增加存储设备及软件。这样就构成了一个完整的应用系统[4-9]。

3.2 系统设计

系统设计包括硬件设计和软件设计。硬件部分设计主要包括视频采集模块、ARM11微处理器模块、PLC调制解调模块、USB控制器、摄像头和网路传输。其中作为核心的ARM11微处理器模块采用Samsung公司的s3c6410，主要负责视频数据的采集、对视频数据进行H.264格式编码并封包传送到PLC调制解调模块，同时还完成数据收发控制和系统任务调度工作。PLC调制解调模块由Intellon公司的INT6400和INT1400芯片组成，INT6400通过RJ45接口接收微处理器传递过来的视频信号，经过D/A转换，然后对其进行调制，之后经过INT1400放大处理后经过耦合电路传送到电力线上传输，这是一次发送过程。接收过程相反。

在云计算架构下，视频数据的存储和管理也是一个需要解决的重要问题。可以通过使用分布式存储技术来解决，例如采用HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件系统来存储和管理视频数据。

软件部分设计主要包括开发系统搭建、USB摄像头的驱动、视频数据的采集、LCD实时显示、网络传输和双核数据处理等。

1）数据采集模块。在监控节点控制器上运行，实时监测监控节点的状态，并按照预设的时间间隔或事件触发机制，通过电力载波将数据发送给微处理器模块。

2）通信模块。①电力载波通信协议栈：实现监控节点与微处理器模块之间的电力线数据传输，需支持信道编码、调制解调、错误检测与纠正和数据分包与重组等功能。②PLC调制解调模块通信接口：处理与前端节点的电力载波通信，以及与云端服务器的网络通信。可能包括协议转换、数据打包、安全加密等环节。

3）云平台接口与数据处理模块。云平台接入服务：设计API接口，实现PLC调制解调模块与云平台的无缝对接，确保数据安全、高效地上传到云端存储。

本设计中主要利用已开发好的软件进行简单的二次开发即可。监控系统设计框图如图4所示。

图4 视频监控系统设计框图

4 实验测试

编写单元测试、集成测试、端到端测试用例，利用持续集成/持续部署（CI/CD）工具进行自动化测试与部署。利用设计好的系统进行测试，显示的视频如图5所示，画面细节丰富，能准确再现真实场景的色彩信息，在低光照环境下画面纯净度好，画面主体的清晰度高。从效果上看，较好地满足了监控要求。

后期可以加入视频分析模块，可以对视频数据进行智能分析，例如人脸识别、行为分析等。在云计算架构下，可以使用云计算的并行计算和分布式计算能力来加速视频分析过程。

图5 监控测试画面

5 结束语

总之，基于电力载波和云计算的视频监控系统设计需要结合实际应用场景和用户需求，充分利用电力线载波和云计算技术的优势，实现高效、灵活、易用的视频监控系统。

文章提出了以云计算为视频数据记录、存储、处理方式，以电力载波为视频信号局部传输方式的视频监控系统，较好地将云计算和电力载波结合起来。随着视频监控系统高清化、智能化、高速化的进展，电力线网络的广泛覆盖、电力载波无需重新布线及安装方便的显著特点、云端强大的数据存储、处理能力，使得使用该系统的用户的建设成本大大降低，而且更方便快捷。随着云计算和电力载波通信技术的发展越来越成熟，该系统具有广泛的市场前景。

参考文献：

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