1、2U超强服务器,运算能力强
大华股份的视频云摘要应用搭载在一款DH-CCS7064-A服务器中,与以往不同的是,该服务器无论是结构设计还是处理性能,均大大得到强化。DH-CCS7064-A采用镀锌不锈钢2U机型外壳(88mm×438mm×679mm),其正面板从左到右以竖插式共支持24块当前市面上最大容量的2.5英寸SATA硬盘(支持热插拔),以6个为一组,分别对应后面板的4个处理节点,这些硬盘不做常规视频录制,仅作为云摘要所分析和提取的结构化数据存储应用,大大节省了设备对存储空间的需求;在设备左右两侧的手把上,分别设计有4个运算节点的前控板,每个前控板上还分别设计了电源开关按键、UID指示灯开关按键(用于快速确认后面板相对应的节点)、系统故障指示灯、网卡指示灯,方便快速启用节点或了解各节点的运行状态。
后面板的设计也相对简洁,中间为两个互为冗余的电源,其左右两侧上下各有一个运算节点,这6个模块全采用插拔式设计,拆装方便。其中每个节点上,分别设计有两个可互为冗余的网络接口(千兆自适应,也可进行bond合并,此时传输速率提升一倍)、与前面板对应的UID按键、节点电源开机按键、USB接口×2、IPMI管理接口、VGA接口、RS232串行接口以及PCI-E扩展槽。
序号 | 名称 | 说明 |
---|---|---|
1 | 电源输入接口 | 连接电源线 |
2 | 节点C | 节点C(按住节点卡口,可向外抽出C 节点) |
3 | 节点A | 节点A(按住节点卡口,可向外抽出A 节点) |
4 | 节点B | 节点B(按住节点卡口,可向外抽出B 节点) |
5 | 节点D | 节点D(按住节点卡口,可向外抽出D 节点) |
6 | PCI-E 扩展槽 | 通过转接卡转出1 个 PCI-E3.0 ×16 插槽(×8速率) |
7 | 串行接口 | 连接串行接口设备 |
8 | 网卡1 接口 | 主板集成i350 网卡1 接口 可作为主板集成IPMI 复用管理接口 |
9 | UID 按键 | 节点UID 指示灯按键(同时集成UID 指示灯) 服务器连接电源后,按下此UID 按键,此灯蓝色点亮,用于识别机器,再按一次关闭。 |
10 | Power 按键 | 节点开关机按键(同时集成Power 指示灯) |
11 | BMC Reset 按键 | 重启BMC 按键 |
12 | USB 接口 | 连接USB 接口设备 |
13 | USB 接口 | 连接USB 接口设备 |
14 | IPMI 管理接口 | 主板集成IPMI 管理专用接口 |
15 | VGA 接口 | 连接VGA 接口显示设备 |
16 | 网卡2 接口 | 主板集成i350 网卡2 接口 |
该高度密集型集成服务器采用的是英特尔志强双路E5-2620v2处理器(6核×8=48核)和英特尔C600服务器专用芯片组,标配16条16GB DDR3 ECC内存。高性能的硬件配置,使得该机在数据处理和分析上,具有性能高效、处理快速、运算精准的特点。与此同时,该机4个运算节点均可独立运行,可同步分析4组不同数据,提升处理效率;即使某一节点出现故障,也不会影响其他节点的正常运行。据介绍,该服务器一个节点的处理性能相当于过去3台1U的运算能力,4个节点同步运算的话,相当于过去12台1U设备的处理能力,极大节约了设备的支出、机房空间的占用,同时更好地实现统一管理。
2、云架构,世界再大,游刃有余
目前推出视频摘要的设备商不少,但绝大部分为本地摘要,如果需要异地检索时,数据拷贝成了必不可少的环节。但大华股份DH-CCS7064-A则不再受此限制,其基于云计算架构(Spark/Hadoop)开发,提供通用云计算平台,并可部署分布式架构云存储;提供RESTful接口接入第三方平台,可以灵活使用系统提供的视频浓缩摘要、结构化数据搜索等功能,打包符合更多要求的业务来提供服务,是一款软硬一体化部署的云分析服务器。
△开放式平台架构设计△
同时,该服务器也提供了本地视频的上传(最大2TB)及摘要功能,满足云摘要、本地摘要的双应用需求,这也在本次测评中得到了验证。
特殊的云计算架构,也让该云摘要服务器与除大华股份外的非云摘要应用有着明显的区别:DH-CCS7064-A不以路数作为衡量标准。该机采用视频并发处理的方式进行云摘要分析,而非串行分析视频,其处理性能是以处理不同分辨率单位时间长度视频所需时间为准则:
△多视频处理时,1台云摘要服务器,累计多段30小时1080P高清视频1小时内完成浓缩摘要;
△多视频处理时,1台云摘要服务器,累计多段50小时720P高清视频1小时内完成浓缩摘要;
△单视频处理时,1台云摘要服务器,一段1小时1080P高清视频2分钟内完成浓缩摘要;
△单视频处理时,1台云摘要服务器,一段1小时720P高清视频1.5分钟内完成浓缩摘要。
以上均为端到端性能,包括视频数据下载、上传、分析和再存储。
△系统架构图△
△大华云摘要处理性能△
3、五大特色助摘要“云”游四海
一是海量视频接入、资源整合共享:采用hadoop架构的云摘要系统可将视频文件通过分布式计算框架进行并行计算,极大缩短计算任务的计算时间,提高系统的响应速度;系统整体计算性能可以通过增加集群的数量进行线性增加,从而可以满足随着非结构化数据规模的增大而不断提高的视频结构化分析的性能要求,最小规模系统即可实现-1080P高清视频1分钟端到端处理性能规格。
二是高性能、易扩展、高可靠的海量云存储性能:云摘要整体解决方案通用云存储技术和视频分析云计算技术有机结合,进而消除上传下载的性能瓶颈,实现正在端到端高性能的读写能力,以及面向未来更大容量的平滑扩展能力,并能充分满足视图大数据处理分析的读写性能要求。
△网络部署原则△
三是海量视频结构化分析、统一检索:该云摘要具备强大的视频智能分析功能以及数据处理能力,其能利用自主研发的先进的视频图像智能分析算法-包括视频摘要分析、视频浓缩等,实现对海量视图的结构化描述,形成目标影像片段+关键特征描述,并提供全局检索入口,可通过多个条件(人车分类、大小、速度、颜色、特征等)来检索人车等目标。
四是图侦业务集成、业务深度融合:系统支持与主流视频侦查系统融合和集成,基于云摘要视侦系统可快速构建丰富技战法应用和智能化平台、并将云摘要分析结果快速导入警务工作流程、和业务紧密融合,实现有价值结果视图信息的集中保存和应用。
五是灵活部署、能力共享、互联网+ :对外提供统一IP和通用RESTful接口。系统可以独立部署使用,也可以对接三方平台提供更为灵活的摘要业务服务;云摘要基础设施能够给上层各类视频应用以及其他系统提供各种平台接口服务,推动视频结构化分析能力在各类业务系统中的广泛共享和应用。进而最终改变用户处理海量视频的应用模式-从“看视频”到“搜目标”的转变。
4、精华高速浓缩:易、快、准
云摘要服务器直接分析云存储视频文件,数据无需经客户端中转,对网络内要检索的图像进行结构化处理,自动排除树叶扰动、OSD等非检索内容干扰源后,把有运动或变化的目标进行快速有效的浓缩摘要处理。
△大华云摘要平台要解决的核心问题△
易:服务器支持WEB客户端,条理化菜单设计下,操作轻松快捷,如对视频的搜索、摘要执行、浓缩视频回看、目标筛选、原始录像回放等。
△简捷、易用的平台设计△
快:一是浏览快,浓缩后的视频,可以在很短的时间内快速浏览完原来要数小时才能完成观看的视频,本次测试中,我们摘要了1小时的1080P视频,而该视频动态目标众多,但检索后的文件时长仅为1分39秒,时间得到大大缩短(目标795个);二是浓缩处理时间快,本次摘要的1小时单位时间1080P视频所需的处理时间在2分钟以内,处理快速;三是切换条件反应快:目标筛选是在完成摘要后的结构化数据中进行,而不是重新摘要录像,因此检索的时间反应快速,如本次测试员频繁切换各种类型、颜色、区域等筛选条件,系统都能快速地把结果反馈出来,基本做到了即筛即反馈的应用效果。
准:系统支持根据目标类型(人、车、物)、目标颜色等结构化数据进行检索,支持白、黑、红、黄、绿、青、蓝、紫多种颜色的辨别,包括车身颜色、人衣着颜色的检索,且能具体到目标的某处特征,如汽车驾驶位的某个放置物、人的上半身或下半身衣着颜色(通过该方式,结合该系统的全局检索、云检索功能,可将不同区域抓拍到的目标物,比如车检索出来,即便换车牌,也能检索),检索之后,会将匹配度高的目标显示;或是根据目标类型、颜色、大小、速度、时间、方向等维度搜索目标对象;同时也可以根据区域(检索区域内)屏蔽区域(区域内不检索)、绊线检索(如绊线所指向方向检索)、全局检索(从所有已摘要的数据中检索)等方式进行检索。其支持以浓缩视频或图片的方式进行展示,当选定目标后,将可以关联到原始视频,测试中,点击所有选中目标,都能精准的定位到原始录像,方便了解目标的原始轨迹。
产品特色
1、采用云架构,突破单机、局域网录像摘要局限;全局联网应用性强;
2、强大服务器处理性能,支持高效、高速、精准处理应用;
3、结构化数据处理,检索及分析更有针对性,展现了大华股份在大数据处理、云计算应用领域的显著成果;
4、应用广泛,满足公安领域的海量刑侦检索需求,业务纵深大;
5、灵活部署、能力共享、互联网+。
顾问点评
大华股份的该套解决方案集众多繁复的软、硬组件为一体,具有云计算、云存储、智能视图分析等功能。以视频图像为核心,进行结构化大数据处理,向用户提供简单、便捷的存储、分析和各种数据挖掘服务。其对海量视图数据的浓缩、摘要快速处理的能力强大先进。
提升空间
对运动目标属性分析的速度、精度和排查结果的过滤等算法处理上还有提升的空间。
更多精彩表现
△云摘要平台客户端首页△
△过滤白色△
△过滤车△
△过滤红色△
△过滤人△
△红色向上行驶△
△红色向下行驶△
△浓缩视频△
△摘要图片△
△摘要图片△
△夜晚视频摘要△
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