安防系统运营维护进入人工智能阶段

安防系统运营维护已经经历了人工观察发现故障派人检修到通过系统自动巡检接收到的显示图像数据异常派人检修的两个阶段。面对视图数据的爆发式增长,通过人工发现图像数据质量问题、处理故障的方式已经显得不切实际,必须结合有效的技术手段和工具进行支撑,才能实现从人工手段为主的被动式管理向智能化、自动化为核心的主动治理的转变。

安防系统运营维护已经经历了人工观察发现故障派人检修到通过系统自动巡检接收到的显示图像数据异常派人检修的两个阶段。面对视图数据的爆发式增长,通过人工发现图像数据质量问题、处理故障的方式已经显得不切实际,必须结合有效的技术手段和工具进行支撑,才能实现从人工手段为主的被动式管理向智能化、自动化为核心的主动治理的转变。随着大型监控系统越来越多和对系统稳定运行的高要求,原有的运营维护检测手段已经不能满足实际的需要。

视图数据治理工作的重点,首先需要建立一套质量问题发现和质量问题评估的机制,对现有数据的质量情况进行充分评价,为数据质量治理提供参考依据和预期目标。针对质量评估后发现的问题,需要有针对性的解决方法,通过技术手段修正和排除数据质量问题,同时结合人工方式来达到预期目标。根据每类问题要通过技术分析背后的原因,同时配套系列技术工具和软件逐步解决。

安防行业公安领域的视频图像数据治理刚刚起步时,过去没有针对性的标准规范和体系化的经验指导,无法满足公安机关对视频图像数据治理智能化的需求,现已建立一套公安行业自己的针对视频图像数据治理的指导性文件《公安视频图像智能化建设应用指南》,结合公安大数据规范性文件汇编和相关标准,明确视频图像数据治理的体系框架和技术规范,为全国公安机关开展视频图像数据治理提供自上而下的指导,同时建立自下而上的反馈机制,通过数据和服务打通各警种之间的沟通渠道,实现视频图像数据治理管理、技术、业务闭环。

安防系统运营维护进入人工智能阶段

图源:pixabay

从北京市市场监督管理局网站获悉,北京市地方标准DB11/T 779—2022 《安全防范系统运行检验规范》已于去年年底发布,将于2023年4月1日实施。该标准规定了安全防范系统运行检验的基本要求、检验准备、抽样要求、检验项目、检验内容、检验要求及方法和检验报告。适用于建(构)筑物和公共安全视频监控联网及应用安全防范系统的运行检验及监督管理。

目前人工运维存在系统复杂、耦合度高、数据来源多种多样、人工维护风险度高、修复间隔时间较长、人员培养难度大等现状,导致性能相关告警不明确、无效告警等故障只能被动解决,影响项目运维的效率和成本。未来智能化运维服务,基于人工智能(AI)的运维解决方案旨在强调实现以维护为中心,依托大数据挖掘技术与深度学习算法,实现早发现问题,由被动解决问题改成积极预防发现问题,从而提高整体资源的利用率和维护效率。

视频监控运维服务经历人工运维的初级阶段之后,如今迎来了智能化升级,利用智能运维管理平台工具,实现对平安城市、雪亮工程等大型应用场景下的摄像机和存储设备的智能化检测,智能生成数据分析报告,提供系统运行分析、故障分析、预警模型、系统升级建议等相关分析报告,有利于用户全面提高整体运维管理水平。

近些年安防视频监控行业运维服务发展已由普通运维升级为大数据智能运维。例如“雪亮工程”项目不单单注重前端摄像机建设,多源异构的数据整合、大数据平台应用等的建设逐年增量,大数据管控治理技术服务也越来越受重视,并对运维服务要求不断提升,包括对人员能力、技术手段、平台软件等,通过大数据管理治理平台可对数据进行接入、处理、组织、服务提供全方位的质量管控与保障。

围绕公安部视频图像数据治理专项要求,行业企业在智能运维服务和视频图像数据治理平台研发和推广过程中,根据安防项目实际使用过程中存在的数据问题,打造了运维 + 数据治理一体化平台,提供数据质量检测、治理、评价、考核、运维全方位的质量保证体系,围绕视频图像设备资产数据、视频数据、视图数据等数据开展全方位的检测治理,提升智能化运维能力,更专业地为用户服务。视频图像数据治理平台成为智能运维的基础工具。

视频图像数据治理平台(大数据视图治理平台)是指对视频图像数据资源全生命周期的规划设计、过程控制和质量监督,通过规范化的数据治理,对视频图像信息系统相关数据的接入、处理、组织、服务提供全方位的质量管控与保障。主要包括数据资产管理、数据质量管理、数据安全管理和数据开发管理。数据资产管理是指对视频图像数据元数据、数据血缘、数据目录的全生命周期的资产化管理。数据质量管理是指对视频图像数据和感知设备基础数据进行检验与清洗、数据转换、关系属性治理、数据质量评估等操作。数据安全管理是指通过对视频图像数据进行分级分类、标识,配合数据授权、数据鉴权等,确保数据安全使用。数据开发管理是指对视频图像数据开发的相关标签、模型的管理,辅助知识库的构建。

大数据视图治理平台包括数据接入、数据处理、数据组织、数据服务和数据治理等功能,具备支持海量数据的接入、标准化处理、精细化治理、规范化组织、全维度融合、精准可控等相关要求,并遵循高内聚、松耦合的设计原则和组件式开发模式。通过对视频图像数据进行智能处理、有效组织和综合治理,提升从海量视频图像信息中提取价值信息的能力,实现视频图像数据全生命周期管理,建立健全包含视频图像数据的公安大数据资源体系,面向视频图像应用提供视频图像数据管理与服务能力。

云智慧(北京)科技有限公司以数据为基础、以算法为支撑、以场景为导向,应用先进的实时大数据处理和机器学习技术,运维行业经验的深度实践,打通后台IT支撑系统与前台业务应用之间的信息断层和管理断层,提升业务与IT管理效能。这种技术完全可以用于安防系统的运营维护。这也标志着安防系统运营维护目前已经开始进入了人工智能阶段。

安防系统的运营维护的未来发展趋势:

(1)基于自动化的智能运维

在可预见的未来,运维角色在整个安防系统运行体系中将变得越来越重要。将运维人员从以往简单的追查故障、分析故障、保障服务的人工运维工作中解放出来。随着自动化运维技术的发展,运维人员将会有更多精力、时间和条件,投入到整个服务架构的设计中,甚至可以通过系统提供基础组件的方式让运维人员参与到研发过程中,使运维产品上线就带有较高的运维性。实现运维自动化是指将运维中日常的、大量的重复性工作自动化。

(2)基于 AI 的大数据运维

通过深度学习、机器视觉学习模型,结合研发与运维等操作过程中的元数据,自动化创建数据质量规则,提供问题精准定位、监控预警等能力,从而免去许多手动任务操作过程。

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