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止于至善

有混凝土的地方,就会有我

 
 
 

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关于我

闻宝联,工学博士,教授级高工,天津市市政工程研究院副总工程师,同济大学、天津大学校外硕士导师,新加坡《urban transportation &construction》杂志副主编,中国土木工程学会混凝土质量专业委员会委员,中国土木工程学会混凝土耐久性专业委员会委员,中国建筑业协会混凝土分会专家组成员,中国腐蚀与防护学会建筑工程专业委员会委员,中国商品混凝土企业联合会专家委员会主任委员,中国硅酸盐学会混凝土与水泥制品协会理事,数十项国家重点工程混凝土专项技术指导。

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新型物联网模式 海计算助推智慧安防  

2015-08-29 06:40:17|  分类: 大数据 |  标签: |举报 |字号 订阅

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 信息产业经过多年的高速发展,经历了计算机、互联网与移动通信网两次浪潮,2000年后开始步入疲软阶段,在此背景下,物联网概念的提出立即得到全球的热捧,被称为世界信息产业第三次浪潮,代表了下一代信息发展技术。

  一、背景

  信息产业经过多年的高速发展,经历了计算机、互联网与移动通信网两次浪潮,2000年后开始步入疲软阶段,在此背景下,物联网概念的提出立即得到全球的热捧,被称为世界信息产业第三次浪潮,代表了下一代信息发展技术。

  物联网技术体系架构分为感知层、网络层、平台层、应用层四个层次。感知层由各种具有感知能力的设备组成,主要用于感知和采集物理世界中发生的物理事件和数据;网络层包括各种通信网与物联网形成的承载网络,可以将感知层采集的信息通过如2G/3G/4G网络、互联网等通信网络上传给平台层,完成物联网感知层和平台层之间的信息通信;平台层由服务器、存储等硬件设备以及数据库、中间件等第三方软件构成,完成信息处理,为应用层提供能力支撑;应用层通过智能算法实现各类智慧应用。

  物联网为智慧安防奠定了坚实的技术基础,为智慧安防提供了城市的感知能力,并使得这种感知更加深入、智能;通过图像、视频、红外、磁敏等多种传感手段对公共环境、社区环境、楼宇环境、家居环境等环境交互感知,实现安防的高度智能化、高效协同化。随着安防事件类型的丰富、范围的扩大、程度的加深、频率的提高,智慧安防对实时性、准确性、可靠性的要求越来越高。传统的利用前端设备采集信息、网络传输信息、平台处理信息的模式已逐渐不能满足海量信息及时获取和高效处理的要求,制约了智慧安防的进一步发展。

  针对这一趋势,运营商加大网络基础设施建设,旨在提高数据承载能力;设备商推出云计算技术,通过虚拟化、分布式计算等手段增强平台数据处理能力;高校、科研机构深入研究并提出多种智能算法满足行业应用需求,并通过降低算法复杂度减轻处理压力,这都在一定程度上缓解了海量信息的传输和处理负担。相较于网络层、平台层、应用层技术的持续发展和能力的不断增强,感知层技术的相关研究较少,进展缓慢。

  前端信息采集作为智慧安防的排头兵,对安防效果至关重要。传统模式下,前端信息采集设备仅扮演了数字化的角色,整个系统对前端设备的要求停留在信息获取的及时性和准确性上。

  随着DSP、ARM等微处理芯片处理能力的提高,前端智能化的呼声越来越高。2009年8月18日,通用汽车金融服务公司董事长兼首席执行官Molina在2009技术创新大会上所提出了海计算的概念。与云计算的后端处理相比,海计算指的是智能设备的前端处理。

  二、海计算

  (一)海计算的概念

  海计算是一种新型物联网计算模型,通过在物理世界的物体中融入计算、存储、通信能力和智能算法,实现物物互联,通过多层次组网、多层次处理将原始信息尽量留在前端,提高信息处理的实时性,缓解网络和平台压力。

  海计算可分为两个阶段,第一阶段重点发展智慧基础设施,实现个体智能化;第二阶段重点研究智慧基础设施间的协同联动,实现群体智能化。

  第一阶段:发展融入式智能采集设备,将智能采集设备隐形融入各类基础设施中,形成智慧基础设施,实现基础设施个体智能化。

  第二阶段:在实现基础设施个体智能化的基础上,通过智慧基础设施组网实现局部智能交互,充分发挥智慧基础设施的群体优势,利用相互间的分布式处理和信息融合,实现群体智能化。

  (二)海计算的价值

  海是一个拥有共享机制、协调机制的庞大网络,每一滴水都置身于海中,每一滴水都将自己的信息处理任务分担在海里,由其它海水分担;同时,每一滴水也将分担其它海水的信息处理任务。当海水无法完成信息处理任务时,就会蒸发成水汽流向天空,由云接收和容纳。在物联网传统计算模式下,所有基础信息不经海水处理直接蒸发,给云带来了巨大的压力,云可能承受不了从而通过雨水的方式又落回海里;在海计算模式下,大部分基础信息在海里处理,云只负责处理从海中蒸发的少量复杂信息,云的负担大大减轻,形成良性循环。海计算有效克服了前端采集设备处理、存储、传输等方面能力受限的天生缺陷,充分发挥了每个信息采集设备的能力,利用海量前端设备的个体智能化和群体智能化应对海量信息处理,为网络和平台提供了更大选择空间,为各类智慧应用的实现提供了更大可能。海计算改变了前端采集、中端传输、后端处理的传统模式,在成本、性能、网络、平台等方面均体现出明显优势,有利于提升业务实现效率和效果,延长系统寿命。

  成本:随着微电子技术和工艺的发展,前端采集设备的智能化并不会带来成本的显着增加,而海计算缓解了网络的传输压力以及后端平台的处理、存储压力,减少了网络和平台投资,整体建设成本降低。

  性能:海计算采用前端采集设备和后端平台相结合的层次处理模式,缩短信息融合和反馈路径,提高处理效率,降低能耗,提高业务实时性;通过分散式结构避免出现单一控制点、单一瓶颈、单一故障点,拓展性更好,鲁棒性更强。

  网络:海计算通过前端个体智能处理、群体智能融合以及存储本地化显着减少传输信息量,减轻网络负担。

  平台:海计算通过智能前端设备对原始信息的处理得到特征信息或决策信息,并利用底层网络融合完成大部分信息融合处理,并实现存储本地化,显着缓解平台的处理和存储压力。

  (三)海计算关键技术

  海计算涉及自组网、时间同步、短距离通信、协同处理、信息安全等多个技术领域。理论上,参与信息处理的节点数目越多、融合信息越多,效果就越好,但同时产生的系统开销(包括通信资源、计算资源、能耗等)也越大;节点间交换的信息层次(原始信息层次最低,特征信息次之,决策信息层次最高)越低,包含的信息量越多,需要的通信带宽也越大。如何通过海计算关键技术的研究,在满足系统性能要求的情况下尽量降低系统开销,是海计算有效落地面临的核心问题。

  1.自组网技术:某些特殊安防场景(如战场监控等)下前端采集设备随机部署,无法进行现场或远程组网配置,影响海计算群体智能的实现,需要设备能够在部署完毕、新设备加入网络、设备退出网络等场景下进行自组网。

  设备部署完毕:在所有设备首次部署完毕之后通过设备搜索、时间同步等技术实现设备间的网络互联,进行正常网络通信。

  新设备加入网络:当有新设备加入网络时,导致网络拓扑结构发生变化。新设备通过向附近设备发出加入请求以及信息交互,实现新设备的加入。

  设备退出网络:当有设备主动退出或因故障退出网络时,附近设备发现通过该退出设备的路由断掉,会通过与周围设备进行组网信息的交互实现重新组网。

  2.时间同步技术:信息采集设备之间的时间同步是保证设备间协同处理有效实现的前提。时间同步受到发送时间、访问时间、传送时间、传播时间、接收时间、接受时间等多种因素的影响,不同场景对时间同步的算法复杂度、算法精度等要求各异。目前,针对信息采集设备的时间同步机制研究主要包括集中式同步和分布式同步两种机制:集中式同步机制由根设备生成拓扑树,拓扑树的各级设备与上一级设备同步,不能越级同步,单跳偏差逐跳累积,整个网络的拓扑性差,全网同步收敛速度慢;分布式同步机制无需由根设备生成树,设备之间采用分布式广播同步,通过相邻设备间的信息交互,使设备时间同步到一个虚拟时间上,收敛速度快,扩展性好,鲁棒性强,不会因为根设备失效而导致全网重新同步。

  3.短距离通信技术:智能采集设备间距离较短,相互间通常采用无线方式进行通信。传统的无线技术功耗较高、时延较大,无法满足频繁的设备间交互需求。短距离通信技术包含物理层和链路层技术、无线通信技术两部分,该技术采用轻量级的通信协议,功耗、时延性能明显改善,是实现海计算模型下智能采集设备信息交互的关键。

  物理层和链路层技术:已有蓝牙(IEEE 802.15.1)、超宽带UWB(IEEE 802.15.3a)和低速低功耗通信(802.15.4)等一些技术,为无线通信的实现制定了底层规范,是无线通信有效实现的基础。

  无线通信技术:已有ZigBee、ISA100和Wireless HART等一些技术,建立在物理层和链路层技术之上,实现了在短距离情况下智能采集设备间的无线通信和信息交互,为感知层网络的协同信息处理奠定了基础。

  4.协同处理技术:由于计算、通信、存储等能力受限,单个智能设备采集的原始信息和经过处理的特征或决策信息存在片面性和零散性,无法满足智慧安防对信息完整性的要求,需要通过设备间以及设备与平台间的协同处理实现群体智能,从而获取更完整可靠的信息。协同处理的信息包括上传数据、下行数据、状态数据、控制数据、功能数据。

  上传数据:包含结果信息和过程反馈信息。

  下行数据:包含任务说明和服务质量需求。

  状态数据:包含设备性能、场景特征、状态更新等参数。

  控制数据:包含状态控制信息、角色控制信息和任务控制信息。

  功能数据:包含数据级信息、特征级信息和决策级信息。

  5.信息安全技术:传统的互联网信息安全多关注于提高算法鲁棒性,而降低算法复杂度的驱动力不强;物联网前端采集设备由于处理能力受限,需要轻量级的信息安全体系。为抵御拥塞攻击、耗尽攻击、黑洞攻击、泛洪攻击等常见攻击,海计算模型下的信息安全技术研究主要集中在密码算法、密钥管理、认证、安全路由、入侵检测、防DOS攻击、访问控制等方面。

  三、典型应用

  海计算基于前端设备的个体智能,通过设备间联动实现群体智能,全程贯穿智慧安防的事前布防、事中处理、事后追溯等各阶段。海康威视Smart IPC是基于海计算理念研制的新生代IPC,在智能编码、智能侦测、智能控制等个体智能的基础上组网联动,实现群体智能。在日常监控时,Smart IPC根据设定的监控方向和计划进行实时监控。

  出现突发事件时,事发区域的Smart IPC(红色)及时做出判断,并通知事发临近区域的Smart IPC(黄色)转向监控事发区域,以获取更全面的现场信息;外围区域的Smart IPC(蓝色)也进行适当转向,弥补由于临近区域Smart IPC转向而造成的监控盲区;在联动处理的同时,Smart IPC还将报警信号上报给iVMS-5000平台,进而通知附近的公安、交警等部门,便于相关部门及时出警。

  四、结语

  海计算将海量信息处理、存储从后端平台向前端采集设备转移,通过前端的个体智能化和群体智能化有效分担网络和平台的压力,提高系统的稳定性、可靠性、持久性,丰富智慧安防的应用场景,提升智慧安防的应用效果。随着自组网、时间同步、短距离通信、协同处理、信息安全等关键技术的不断发展,海计算将助推智慧安防达到新的高度。

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