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评估视频监控解决方案的五大标准
时间：2009-07-27 来源：互联网 作者：本站编辑 浏览次数：
视频监控曾经是物理安全的唯一部分。操作人员坐在多个录像机屏幕前，每个屏幕相应展示一台摄像机的视野，人们通过这些来检测特定区域内有无安全突发事件产生。但是随着时间的推移，越来越多的人表明，要想更好地保障一个集体的安全就需要安装更多的摄像头，而且视频信息必须具备多观察角度。
当人们在视频监控系统中加入更多的摄像头，从无数的视频录像中找到潜在的威胁就需要借助IT技术的分析工具来实现。鉴于此，CSO们发现他们十分需要整合一个重要的物理安全解决方案，并将视频监控系统纳入总体的IT安全之内。人们需要认清视频监控系统到底可以做什么，哪些又是它不能完成的。同时也暴露出来了一些问题，人们需要了解对视频监控解决方案的评估标准，还有，怎么做才能有助于改进现有的系统。
抛弃算法开始学习
现在，视频分析软件的出现对用户来说读取摄像机的输出信息成为可能，同时，当发现异常行为被检测到时还会自动发出警告。最早的系统往往有10到12个摄像头。运作时间为6个月，一旦安装后就意味着不可以进行升级和扩展。因此，对此投入更多的资金也是毫无意义，因为它们仅仅是作为一种对特定行为的警报的工具存在。举例来说，某组织部署了一个系统来检测一个停车场在夜晚是否有偷窃行为发生。18个月内系统通报发生了一起偷车行为（警官停下来检查这个停车场）。如果是这样，对于人们来说，一个在18个月内只提供了一两条有价值信息的系统是否过于昂贵呢？
如果要为单个的异常活动制定规范，作为视频监控系统，这样的系统不得不要面临挑战。一般来说，面对这样的情况，相关组织就会寻找与现有的产品在运作差不多，同时还能借助IT部门帮助的办法，他们可以用网络视频流检测异常行为。目前市场上出现了各种各样的工具可供选择。在功能上，他们都不仅支持更好地观看录像、更支持对摄像机的数字化输出信息进行分析，以便实时了解和判断异常行为，同时，在没有任何人力投入的情况下对所有异常活动进行检测和警报。
不知不觉，人们看到了从算法和有规可循的系统到learningtechnology这一转变，这有助于改进视频监控系统。好的监控系统关键在于它们可以learning正常的行为，所以能够发现可疑的行为并帮助预测和预防未来的威胁。通过将每天的活动进行过滤，learningtechnology可以为安全人员减负，让他们的全部精力集中在对异常活动的检测上。这可以帮助提高相关组织的对威胁的意识，同时缩短对潜在威胁的反应时间。
可扩展性是关键
视频分析技术具备learning的能力，取决于计算能力。这就需要相关组织确保系统能够满足更大视频监控业务发展的需要。因此，可扩展性至关重要。在一个城市部署相当数量的视频监控系统是很令人惊叹的事情。2007年6月，有人估计伦敦整个城市拥有420万个闭路电视照相机。
手动操作不仅昂贵，还限制了系统的有效扩展性。如果视频监控系统不能达到一定功能，在确定检测区域时就可能需要纯手动来校准每个相机。支持扩展的系统将允许视频监控系统随着发展需要增加照相机的数量和扩大录像机的视野。因此，一个组织规模扩大的同时，相应的视频监控系统也能随之升级。逐渐地，为了对更大区域进行检测相关组织扩展了视频监控设备，相对于对手动操作来说，他们希望能提供自我调整的解决办法。部署视频监控系统也需要企业级别的架构，以便更好地分析视频时能满足所有的硬件和服务器的扩展。
从照相机到视频集线器设备或到网络视频存储，供应商可以多重发送所有类型的数字视频流。多数的解决方案都提供记录和集中控制，以限制视频监控设备所使用的大部分电子实际财产。
兼容多种视频技术
但是，一旦视频流被集中或是储存起来，将会发生什么呢？如果进行视频分析时需要将视频流传输给分析引擎（analyticengine），那么兼容性就变得尤为必要，可保证不同类型的应用程序可以用来处理视频。在扩展性上表现更好的视频监控系统还应满足开放的非专利的视频标准（如实时流协议，RTSP），便于向尽可能多的人发布视频信息。
将视频流经过开放标准进行分配是不容易做到的。每个照相机制造商都有对移动数据进行格式化或者拟定协议书的权利。对于传统的封闭式视频监控系统来说这并不是问题，因为在整个过程中只涉及一个厂商。今天，基于分析的解决方案的出现，监控系统向更开放的方向发展，使IT行业可以选择最佳的分析技术。并且也许面临在多个制造商产品间运行分析技术的情况，以满足不断增长的业务需求。同时，视频处理设备可能需要与视频浏览设备和视频存储设备同时使用。所以，如果之前没有长远性的计划就可以导致设备购买的重复。所以购买符合开放标准的视频处理设备很必要，满足让它们在一个设备上并行运作。
随着视频监控系统变得日趋复杂化，选用好厂商生产的兼容产品更为重要。即使一些视频监控厂商试图做到一站式服务，用户对具有可扩展性和兼容性的需求也将推动制造商抛弃专用相机的生产，转而投奔符合开放标准的解决方案。因此，视频分析行业的革命很快就要发生了，创新变得至关重要。有了对视频监控如此之多的创新和需求，施行开放标准对实现最大程度的兼容性也变得很有利。
数字视频和安全
今天，一个全能的视频设备包括照相机、查看点（viewingstations）、视频存储和回放、视频分析和分析处理。人们也许会遇到这样的情况：对视频的远程监控，将本地视频信息发布到偏远地区，甚至还需要对视频流加密。视频已经不再是单纯意义的视频，它已经成为IT数据类型的一种。像所有其他类型的数据一样，也需要对数字化视频进行分析、分享、转移、归档、搜索，甚至更多。由于视频监控系统是从数据中获取最大价值的必要工具，因此符合开放标准变得更为重要。
视频监控既然可以作为一项数据技术，那么，安全人员就不得不像面对其他数据那样处理视频数据。视频数据也必须被整合到数据安全设备中，并且用电子签字技术（electronicallysigned）来保证数据没有被篡改过。现有的认证和安全系统在控制谁有权利查看数据和编码传输方面表现卓越。事件管理（Incidentmanagement）将会是处理安全事件的一个重要方面。在特殊情况下，举政府机构的事例来说，当视频监控系统发出警报后，安全人员需要输入相关注释，描述他们在化解危机或解决安全事件时采取了何种举措，并为之提供审计线索。所以理所当然地，视频数据如果要被整合到安全设施中就必须遵守行业标准。
在“标准”上共同努力
今天，视频数据标准方面的努力仍处于萌芽阶段。制造商们自发地组织了标准协会。制造商自身也已经开始制定策略，便于使不同技术的不同部分结合在一起：数据如何传输，视频流如何编码等等。但是，这方面的努力还相对分散。
实际上，要使视频监控系统达到具有互用性的特点，单凭制造商的引导是无法实现的。具备互用性和高扩展性的视频监控系统解决方案只有在最终用户的参与下才能实现。对标准的不断探索，遵守行业规则可以推动向视频监控解决方案的过渡，这对CSO和更大规模的安全局面来说，也将是有价值和易于进入的。
当人们在视频监控系统中加入更多的摄像头，从无数的视频录像中找到潜在的威胁就需要借助IT技术的分析工具来实现。鉴于此，CSO们发现他们十分需要整合一个重要的物理安全解决方案，并将视频监控系统纳入总体的IT安全之内。人们需要认清视频监控系统到底可以做什么，哪些又是它不能完成的。同时也暴露出来了一些问题，人们需要了解对视频监控解决方案的评估标准，还有，怎么做才能有助于改进现有的系统。
抛弃算法开始学习
现在，视频分析软件的出现对用户来说读取摄像机的输出信息成为可能，同时，当发现异常行为被检测到时还会自动发出警告。最早的系统往往有10到12个摄像头。运作时间为6个月，一旦安装后就意味着不可以进行升级和扩展。因此，对此投入更多的资金也是毫无意义，因为它们仅仅是作为一种对特定行为的警报的工具存在。举例来说，某组织部署了一个系统来检测一个停车场在夜晚是否有偷窃行为发生。18个月内系统通报发生了一起偷车行为（警官停下来检查这个停车场）。如果是这样，对于人们来说，一个在18个月内只提供了一两条有价值信息的系统是否过于昂贵呢？
如果要为单个的异常活动制定规范，作为视频监控系统，这样的系统不得不要面临挑战。一般来说，面对这样的情况，相关组织就会寻找与现有的产品在运作差不多，同时还能借助IT部门帮助的办法，他们可以用网络视频流检测异常行为。目前市场上出现了各种各样的工具可供选择。在功能上，他们都不仅支持更好地观看录像、更支持对摄像机的数字化输出信息进行分析，以便实时了解和判断异常行为，同时，在没有任何人力投入的情况下对所有异常活动进行检测和警报。
不知不觉，人们看到了从算法和有规可循的系统到learningtechnology这一转变，这有助于改进视频监控系统。好的监控系统关键在于它们可以learning正常的行为，所以能够发现可疑的行为并帮助预测和预防未来的威胁。通过将每天的活动进行过滤，learningtechnology可以为安全人员减负，让他们的全部精力集中在对异常活动的检测上。这可以帮助提高相关组织的对威胁的意识，同时缩短对潜在威胁的反应时间。
可扩展性是关键
视频分析技术具备learning的能力，取决于计算能力。这就需要相关组织确保系统能够满足更大视频监控业务发展的需要。因此，可扩展性至关重要。在一个城市部署相当数量的视频监控系统是很令人惊叹的事情。2007年6月，有人估计伦敦整个城市拥有420万个闭路电视照相机。
手动操作不仅昂贵，还限制了系统的有效扩展性。如果视频监控系统不能达到一定功能，在确定检测区域时就可能需要纯手动来校准每个相机。支持扩展的系统将允许视频监控系统随着发展需要增加照相机的数量和扩大录像机的视野。因此，一个组织规模扩大的同时，相应的视频监控系统也能随之升级。逐渐地，为了对更大区域进行检测相关组织扩展了视频监控设备，相对于对手动操作来说，他们希望能提供自我调整的解决办法。部署视频监控系统也需要企业级别的架构，以便更好地分析视频时能满足所有的硬件和服务器的扩展。
从照相机到视频集线器设备或到网络视频存储，供应商可以多重发送所有类型的数字视频流。多数的解决方案都提供记录和集中控制，以限制视频监控设备所使用的大部分电子实际财产。
兼容多种视频技术
但是，一旦视频流被集中或是储存起来，将会发生什么呢？如果进行视频分析时需要将视频流传输给分析引擎（analyticengine），那么兼容性就变得尤为必要，可保证不同类型的应用程序可以用来处理视频。在扩展性上表现更好的视频监控系统还应满足开放的非专利的视频标准（如实时流协议，RTSP），便于向尽可能多的人发布视频信息。
将视频流经过开放标准进行分配是不容易做到的。每个照相机制造商都有对移动数据进行格式化或者拟定协议书的权利。对于传统的封闭式视频监控系统来说这并不是问题，因为在整个过程中只涉及一个厂商。今天，基于分析的解决方案的出现，监控系统向更开放的方向发展，使IT行业可以选择最佳的分析技术。并且也许面临在多个制造商产品间运行分析技术的情况，以满足不断增长的业务需求。同时，视频处理设备可能需要与视频浏览设备和视频存储设备同时使用。所以，如果之前没有长远性的计划就可以导致设备购买的重复。所以购买符合开放标准的视频处理设备很必要，满足让它们在一个设备上并行运作。
随着视频监控系统变得日趋复杂化，选用好厂商生产的兼容产品更为重要。即使一些视频监控厂商试图做到一站式服务，用户对具有可扩展性和兼容性的需求也将推动制造商抛弃专用相机的生产，转而投奔符合开放标准的解决方案。因此，视频分析行业的革命很快就要发生了，创新变得至关重要。有了对视频监控如此之多的创新和需求，施行开放标准对实现最大程度的兼容性也变得很有利。
数字视频和安全
今天，一个全能的视频设备包括照相机、查看点（viewingstations）、视频存储和回放、视频分析和分析处理。人们也许会遇到这样的情况：对视频的远程监控，将本地视频信息发布到偏远地区，甚至还需要对视频流加密。视频已经不再是单纯意义的视频，它已经成为IT数据类型的一种。像所有其他类型的数据一样，也需要对数字化视频进行分析、分享、转移、归档、搜索，甚至更多。由于视频监控系统是从数据中获取最大价值的必要工具，因此符合开放标准变得更为重要。
视频监控既然可以作为一项数据技术，那么，安全人员就不得不像面对其他数据那样处理视频数据。视频数据也必须被整合到数据安全设备中，并且用电子签字技术（electronicallysigned）来保证数据没有被篡改过。现有的认证和安全系统在控制谁有权利查看数据和编码传输方面表现卓越。事件管理（Incidentmanagement）将会是处理安全事件的一个重要方面。在特殊情况下，举政府机构的事例来说，当视频监控系统发出警报后，安全人员需要输入相关注释，描述他们在化解危机或解决安全事件时采取了何种举措，并为之提供审计线索。所以理所当然地，视频数据如果要被整合到安全设施中就必须遵守行业标准。
在“标准”上共同努力
今天，视频数据标准方面的努力仍处于萌芽阶段。制造商们自发地组织了标准协会。制造商自身也已经开始制定策略，便于使不同技术的不同部分结合在一起：数据如何传输，视频流如何编码等等。但是，这方面的努力还相对分散。
实际上，要使视频监控系统达到具有互用性的特点，单凭制造商的引导是无法实现的。具备互用性和高扩展性的视频监控系统解决方案只有在最终用户的参与下才能实现。对标准的不断探索，遵守行业规则可以推动向视频监控解决方案的过渡，这对CSO和更大规模的安全局面来说，也将是有价值和易于进入的。
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