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新型物聯網模式海計算助推智慧安防

發布日期: 2015-12-23

北京快乐十分计划 www.donxl.icu 一、背景

  信息產業經過多年的高速發展,經歷了計算機、互聯網與移動通信網兩次浪潮,2000年后開始步入疲軟階段,在此背景下,物聯網概念的提出立即得到全球的熱捧,被稱為世界信息產業第三次浪潮,代表了下一代信息發展技術。




   物聯網技術體系架構分為感知層、網絡層、平臺層、應用層四個層次。感知層由各種具有感知能力的設備組成,主要用于感知和采集物理世界中發生的物理事件和數據;網絡層包括各種通信網與物聯網形成的承載網絡,可以將感知層采集的信息通過如2G/3G/4G網絡、互聯網等通信網絡上傳給平臺層,完成物聯網感知層和平臺層之間的信息通信;平臺層由服務器、存儲等硬件設備以及數據庫、中間件等第三方軟件構成,完成信息處理,為應用層提供能力支撐;應用層通過智能算法實現各類智慧應用。

  物聯網為智慧安防奠定了堅實的技術基礎,為智慧安防提供了城市的感知能力,并使得這種感知更加深入、智能;通過圖像、視頻、紅外、磁敏等多種傳感手段對公共環境、社區環境、樓宇環境、家居環境等環境交互感知,實現安防的高度智能化、高效協同化。隨著安防事件類型的豐富、范圍的擴大、程度的加深、頻率的提高,智慧安防對實時性、準確性、可靠性的要求越來越高。傳統的利用前端設備采集信息、網絡傳輸信息、平臺處理信息的模式已逐漸不能滿足海量信息及時獲取和高效處理的要求,制約了智慧安防的進一步發展。

  針對這一趨勢,運營商加大網絡基礎設施建設,旨在提高數據承載能力;設備商推出云計算技術,通過虛擬化、分布式計算等手段增強平臺數據處理能力;高校、科研機構深入研究并提出多種智能算法滿足行業應用需求,并通過降低算法復雜度減輕處理壓力,這都在一定程度上緩解了海量信息的傳輸和處理負擔。相較于網絡層、平臺層、應用層技術的持續發展和能力的不斷增強,感知層技術的相關研究較少,進展緩慢。

  前端信息采集作為智慧安防的排頭兵,對安防效果至關重要。傳統模式下,前端信息采集設備僅扮演了數字化的角色,整個系統對前端設備的要求停留在信息獲取的及時性和準確性上。隨著DSP、ARM等微處理芯片處理能力的提高,前端智能化的呼聲越來越高。2009年8月18日,通用汽車金融服務公司董事長兼首席執行官Molina在2009技術創新大會上所提出了海計算的概念。與云計算的后端處理相比,海計算指的是智能設備的前端處理。

  二、海計算

  (一)海計算的概念

  海計算是一種新型物聯網計算模型,通過在物理世界的物體中融入計算、存儲、通信能力和智能算法,實現物物互聯,通過多層次組網、多層次處理將原始信息盡量留在前端,提高信息處理的實時性,緩解網絡和平臺壓力。

  海計算可分為兩個階段,第一階段重點發展智慧基礎設施,實現個體智能化;第二階段重點研究智慧基礎設施間的協同聯動,實現群體智能化。

  第一階段:發展融入式智能采集設備,將智能采集設備隱形融入各類基礎設施中,形成智慧基礎設施,實現基礎設施個體智能化。

  第二階段:在實現基礎設施個體智能化的基礎上,通過智慧基礎設施組網實現局部智能交互,充分發揮智慧基礎設施的群體優勢,利用相互間的分布式處理和信息融合,實現群體智能化。

  (二)海計算的價值

  海是一個擁有共享機制、協調機制的龐大網絡,每一滴水都置身于海中,每一滴水都將自己的信息處理任務分擔在海里,由其它海水分擔;同時,每一滴水也將分擔其它海水的信息處理任務。當海水無法完成信息處理任務時,就會蒸發成水汽流向天空,由云接收和容納。在物聯網傳統計算模式下,所有基礎信息不經海水處理直接蒸發,給云帶來了巨大的壓力,云可能承受不了從而通過雨水的方式又落回海里;在海計算模式下,大部分基礎信息在海里處理,云只負責處理從海中蒸發的少量復雜信息,云的負擔大大減輕,形成良性循環。海計算有效克服了前端采集設備處理、存儲、傳輸等方面能力受限的天生缺陷,充分發揮了每個信息采集設備的能力,利用海量前端設備的個體智能化和群體智能化應對海量信息處理,為網絡和平臺提供了更大選擇空間,為各類智慧應用的實現提供了更大可能。海計算改變了前端采集、中端傳輸、后端處理的傳統模式,在成本、性能、網絡、平臺等方面均體現出明顯優勢,有利于提升業務實現效率和效果,延長系統壽命。

成本:隨著微電子技術和工藝的發展,前端采集設備的智能化并不會帶來成本的顯著增加,而海計算緩解了網絡的傳輸壓力以及后端平臺的處理、存儲壓力,減少了網絡和平臺投資,整體建設成本降低。

  性能:海計算采用前端采集設備和后端平臺相結合的層次處理模式,縮短信息融合和反饋路徑,提高處理效率,降低能耗,提高業務實時性;通過分散式結構避免出現單一控制點、單一瓶頸、單一故障點,拓展性更好,魯棒性更強。

  網絡:海計算通過前端個體智能處理、群體智能融合以及存儲本地化顯著減少傳輸信息量,減輕網絡負擔。

  平臺:海計算通過智能前端設備對原始信息的處理得到特征信息或決策信息,并利用底層網絡融合完成大部分信息融合處理,并實現存儲本地化,顯著緩解平臺的處理和存儲壓力。

  (三)海計算關鍵技術

  海計算涉及自組網、時間同步、短距離通信、協同處理、信息安全等多個技術領域。理論上,參與信息處理的節點數目越多、融合信息越多,效果就越好,但同時產生的系統開銷(包括通信資源、計算資源、能耗等)也越大;節點間交換的信息層次(原始信息層次最低,特征信息次之,決策信息層次最高)越低,包含的信息量越多,需要的通信帶寬也越大。如何通過海計算關鍵技術的研究,在滿足系統性能要求的情況下盡量降低系統開銷,是海計算有效落地面臨的核心問題。

  1.自組網技術:某些特殊安防場景(如戰場監控等)下前端采集設備隨機部署,無法進行現場或遠程組網配置,影響海計算群體智能的實現,需要設備能夠在部署完畢、新設備加入網絡、設備退出網絡等場景下進行自組網。

  設備部署完畢:在所有設備首次部署完畢之后通過設備搜索、時間同步等技術實現設備間的網絡互聯,進行正常網絡通信。

  新設備加入網絡:當有新設備加入網絡時,導致網絡拓撲結構發生變化。新設備通過向附近設備發出加入請求以及信息交互,實現新設備的加入。

  設備退出網絡:當有設備主動退出或因故障退出網絡時,附近設備發現通過該退出設備的路由斷掉,會通過與周圍設備進行組網信息的交互實現重新組網。

  2.時間同步技術:信息采集設備之間的時間同步是保證設備間協同處理有效實現的前提。時間同步受到發送時間、訪問時間、傳送時間、傳播時間、接收時間、接受時間等多種因素的影響,不同場景對時間同步的算法復雜度、算法精度等要求各異。目前,針對信息采集設備的時間同步機制研究主要包括集中式同步和分布式同步兩種機制:集中式同步機制由根設備生成拓撲樹,拓撲樹的各級設備與上一級設備同步,不能越級同步,單跳偏差逐跳累積,整個網絡的拓撲性差,全網同步收斂速度慢;分布式同步機制無需由根設備生成樹,設備之間采用分布式廣播同步,通過相鄰設備間的信息交互,使設備時間同步到一個虛擬時間上,收斂速度快,擴展性好,魯棒性強,不會因為根設備失效而導致全網重新同步。

  3.短距離通信技術:智能采集設備間距離較短,相互間通常采用無線方式進行通信。傳統的無線技術功耗較高、時延較大,無法滿足頻繁的設備間交互需求。短距離通信技術包含物理層和鏈路層技術、無線通信技術兩部分,該技術采用輕量級的通信協議,功耗、時延性能明顯改善,是實現海計算模型下智能采集設備信息交互的關鍵。

  物理層和鏈路層技術:已有藍牙(IEEE 802.15.1)、超寬帶UWB(IEEE 802.15.3a)和低速低功耗通信(802.15.4)等一些技術,為無線通信的實現制定了底層規范,是無線通信有效實現的基礎。

  無線通信技術:已有ZigBee、ISA100和Wireless HART等一些技術,建立在物理層和鏈路層技術之上,實現了在短距離情況下智能采集設備間的無線通信和信息交互,為感知層網絡的協同信息處理奠定了基礎。

  4.協同處理技術:由于計算、通信、存儲等能力受限,單個智能設備采集的原始信息和經過處理的特征或決策信息存在片面性和零散性,無法滿足智慧安防對信息完整性的要求,需要通過設備間以及設備與平臺間的協同處理實現群體智能,從而獲取更完整可靠的信息。協同處理的信息包括上傳數據、下行數據、狀態數據、控制數據、功能數據。

  上傳數據:包含結果信息和過程反饋信息。

  下行數據:包含任務說明和服務質量需求。

  狀態數據:包含設備性能、場景特征、狀態更新等參數。

  控制數據:包含狀態控制信息、角色控制信息和任務控制信息。

  功能數據:包含數據級信息、特征級信息和決策級信息。

  5.信息安全技術:傳統的互聯網信息安全多關注于提高算法魯棒性,而降低算法復雜度的驅動力不強;物聯網前端采集設備由于處理能力受限,需要輕量級的信息安全體系。為抵御擁塞攻擊、耗盡攻擊、黑洞攻擊、泛洪攻擊等常見攻擊,海計算模型下的信息安全技術研究主要集中在密碼算法、密鑰管理、認證、安全路由、入侵檢測、防DOS攻擊、訪問控制等方面。

  三、典型應用

  海計算基于前端設備的個體智能,通過設備間聯動實現群體智能,全程貫穿智慧安防的事前布防、事中處理、事后追溯等各階段。??低覵mart IPC是基于海計算理念研制的新生代IPC,在智能編碼、智能偵測、智能控制等個體智能的基礎上組網聯動,實現群體智能。在日常監控時,Smart IPC根據設定的監控方向和計劃進行實時監控。

  出現突發事件時,事發區域的Smart IPC(紅色)及時做出判斷,并通知事發臨近區域的Smart IPC(黃色)轉向監控事發區域,以獲取更全面的現場信息;外圍區域的Smart IPC(藍色)也進行適當轉向,彌補由于臨近區域Smart IPC轉向而造成的監控盲區;在聯動處理的同時,Smart IPC還將報警信號上報給iVMS-5000平臺,進而通知附近的公安、交警等部門,便于相關部門及時出警。

  海計算將海量信息處理、存儲從后端平臺向前端采集設備轉移,通過前端的個體智能化和群體智能化有效分擔網絡和平臺的壓力,提高系統的穩定性、可靠性、持久性,豐富智慧安防的應用場景,提升智慧安防的應用效果。隨著自組網、時間同步、短距離通信、協同處理、信息安全等關鍵技術的不斷發展,海計算將助推智慧安防達到新的高度。



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