张宁
【摘 要】铁路综合视频监控系统是铁路安全保障的重要组成部分,以视频技术为核心的信息化系统在确保安全运输生产方面的作用越来越重要.视频资源为铁路业务管理提供了重要的可视化数据,大数据分析技术的发展推动了铁路行业综合视频深化应用的需求,视频大数据云服务应用模式逐渐成为行业技术发展的趋势.重点对铁路综合视频监控系统云架构建设阶段规划、建设要素与模式,以及构建铁路物联大数据等关键技术进行探讨. 【期刊名称】《中国铁路》
【年(卷),期】2019(000)001
【总页数】7页(P115-121)
【关键词】两票系统铁路综合视频监控;云架构;云存储;视频数据结构化;物联大数据
【作 者】张宁
【作者单位】浙江大华技术股份有限公司,浙江杭州310053
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391;U298
1 铁路综合视频监控系统信息化建设现状
lrx随着铁路提速、高速铁路（客运专线）的大力建设，我国铁路行业进入高速发展阶段，同时对铁路运输安全提出更高要求。当前铁路综合视频监控系统信息化建设面临以下问题：
（1）系统数据采集方面：视频监控系统以铁路局集团公司电务、工务、供电、客运、货运、机务、车辆、车务、公安等业务部门重点区域监控建设为主。主要实现对安全防护监控管理，辅助其他生产业务正常运营。目前视频采集设备存在分辨率低、存储分散、管理低效等问题，急需对重要部位、重要场所的视频监控进行增补和高清升级改造建设。
（2）系统多级联网规范方面：根据中国铁路总公司相关综合视频技术规范以及其他部门的建设要求，只有电务部门实现视频监控三级联网，沿线视频资源向上级推送。其他业务部
门视频应用仍是独立系统，造成信息孤岛化，资源没有共享，未形成一个整体的安全防护管理体系。
超前止水后浇带（3）系统业务融合方面：视频资源目前处于大量存储的初级阶段，已经产生多维数据，需要整合实现综合业务数据化分析评估。亟待进行“烟囱”建设，以解决数据无法打通、业务无法联动等问题。同时，视频动态数据和其他业务静态数据缺少关键数据挖掘和相关性融合。
综上所述，传统安全防范建设比较落后，亟待高清化升级、补强；信息数据孤立，缺乏统一管理，急需开展视频资源整合；面对海量视频数据，无法快速锁定价值信息，需要多维数据融合。
2 建设铁路综合视频监控系统云架构的意义
在系统前端建设层面，改善基础视频采集点建设落后情况，进行高清化、智能化升级；在系统联网建设层面，在满足中国铁路总公司Q/CR 575—2017《铁路综合视频监控系统技术规范》要求的基础上，进行多个业务化的资源整合；在业务应用方面，打破各专业管理
壁垒，实现区域节点资源数据池统一建设，按权限进行视频资源共享。在海量视频数据基础上实现云化服务，进行结构化特征提取，业务关键数据融合碰撞，构建智能化模型框架，最终实现深挖业务数据、行业深化应用的目标。
从基础的安全防范模式向业务管理模式转换，整合各业务部门已有的安防监控资源，建设综合视频为中心的统一管理应用。由传统的铁路视频监控建设升级为铁路局集团公司数据化视频资源服务建设阶段。
3 建设阶段规划与要素
3.1 建设阶段规划
围绕铁路“业务安全管理”这一核心，综合视频监控系统云架构可分基础级、专业级、综合级3个阶段进行建设（见图1）。
（1）第1阶段（基础级）：视频云平台资源建设。通过建立云平台和云存储[1-2]，将铁路局集团公司内既有监控以及辖区内客运专线监控资源统一到1个平台之下，实现监控最基本的“事后查询”，一旦发生事故，倒查问题时，确保基础视频数据能提供依据。
六足机器人（2）第2阶段（专业级）：视频结构化建设。通过视频结构化，能够对一些安全生产事故做出提前预警，实现防范于未然。如人脸识别系统对客运站人流进行实时比对分析；通过人数统计功能，当人员突然聚集时发出报警，以及时发现突发事件；通过车站站台智能划线、智能分析，实现安全运输、安全生产。同时，梳理不同专业视频数据和其他业务数据的关联关系，产生数据轨迹碰撞，提供生产效率提高的参考数据。
（3）第3阶段（综合级）：融合业务通信建设。在前2个阶段的基础上，融合各专业部门的其他通信系统（如各车站工务车务段、各车间、各通信机械室通信系统，调度室监控系统，语音对讲系统，视频会议系统和应急指挥系统），实现对铁路内部管理、业务操作、维修故障远程处理等工作的辅助。实现综合视频监控系统和铁路局集团公司内部业务的深度融合，成为提高管理水平、减员增效的有效手段和措施。
图1 综合视频监控系统云架构建设阶段规划
3.2 建设要素与模式
3.2.1 建设要素
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综合视频监控系统云架构系统见图2。其建设要素如下：
（1）云平台管理方面：新增局级视频云平台和局内补点资源，统一建设视频云存储做新增资源整合。新增视频云平台整合业务部门视频资源，实现一级业务管理。实现局级统一资源整合，进行直接业务分配管理。
（2）云架构数据方面：视频云存储业务必不可少。目前铁路局集团公司的视频采集点已达到上万路规模，原有传统安防存储系统的扩容难、硬盘损坏、数据读写能力差等问题日益凸显，各方面的不足已无法满足业务应用，新一代的视频云存储系统升级势在必行。视频云存储系统具备PB级别数据备份、节点级及硬盘容错、高达4 GB/s读写性能、无限弹性扩展等性能。同时，支持海量数据视频结构化分析。
图2 综合视频监控系统云架构系统
3.2.2 建设模式
（1）在云架构建设初级阶段采用“多云”模式（见图3），在Ⅰ/Ⅱ接入节点新建视频云存储系统，接入原有的综合视频平台（或新建的综合视频平台），完成节点部署。在区域节点部
署综合视频管理平台（或利用原有的综合视频平台）进行多级管理。
（2）云架构（云平台+云存储业务）融合模式（见图4）则采用“一朵云”模式，在Ⅰ/Ⅱ接入节点升级视频云存储系统，替代接入原有的综合视频平台，实现节点就近转发媒体流。在区域节点部署云平台，进行单级管理。
图3 综合视频监控系统云架构系统初级模式
图4 综合视频监控系统云架构系统融合模式
4 构建铁路物联大数据
随着铁路应用业务的信息化技术发展，基于视频感知数据和业务数据融合的需求日益凸显，视频资源通过结构化处理提取铁路客运人像数据、货运运维数据、车辆数据及其他数据的关键特征，统一纳入云应用架构系统，逐渐形成铁路业务的物联大数据资源池，为各专业部门提供综合监测管理的基础数据。铁路物联大数据资源池示意见图5，旅客特征提取见图6，货运车厢号识别见图7，旅客行李安检特征识别见图8，供电环境监测数据提取见图9。
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