摘要：电力视频监控是一种动态过程，面对的是海量图像数据智能分析，基础设备多，网络利用率高，需要强大的计算能力和存储能力，十分适合采用云计算方法，从而实现资源共享、实时访问和存储。本文在研究云计算方法的基础上，结合电力系统网络架构，利用分布式计算机群，构建了私有云平台，对海量视频监控数据进行快速处理和分析，实现了远程定位视频故障原因和状态智能检测，为云用户提供实时可靠的服务。
关键词：基于云计算；电力视频故障；智能检测技术
1 远程视频故障及状态智能检测技术
远程视频故障检测技术是利用监控系统自身采集到的图像进行处理和分析，将故障状态进行分类(包括图像丢失、图像失真、云台损坏不可靠、镜头抖动)，能够有效解决由于各前端设备在不同时期、采用不同厂家设备、不同编码格式等造成的视频设备差异化的问题。
常见的数字图像处理和分析方法包括:灰度直方图、小波变换、块运动估计(BMV)、Houng变换、傅里叶变换等等。为减少计算量和提高检测速度，应选择相应的处理方法。对电力视频监控系统常见故障的特征进行分析可知:
(1)图像丢失:表现为视频输出为全黑或全蓝，其灰度直方图数值为常数；
(2)图像失真:表现为图像存在杂色或扭曲变形。与正常图像同时进行傅里叶变换后对比，其幅度相位均产生变化。
(3)云台损坏不可靠:云台无法控制，只能对某一恒定位置进行监控，图像输出不随控制信号变化；
(4)镜头抖动:表现为图像整体存在周期性的小幅抖动。根据位移定理，只要目标本身的特征信息没有变化，经傅里叶变换后的幅值虽然不变，但其相位将产生变化。
因此可以采用灰度直方图法和傅里叶变换方法相互补充，对获得的视频图像进行处理。其流程见图1。
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图1 视频故障检测流程图
经过智能分析，可以实时获得监控系统的状态并保存在服务器中供用户查阅。对于发生视频故障的监控单元，将其位置信息以及故障原因以报警方式发送至管理员以便维修。
2 基于电力视频监控网络的云平台架构
现有省级电力监控系统的架构一般分为3层:(1)为省电网公司提供监控、管理、调度服务的省级主站系统；(2)为地区供电局提供相关管理服务的地区级主站系统；(3)为主站提供实时图像信息的变电站站端系统。电网管理人员不需要离开工作站，即可利用辖区变电站视频监控图像进行电力调度和巡检。但是目前视频监控数据网络以本地应用为主，均采用不能互相联通的独立组网方式，在大量占用网络资源的情况下形成了许多独立的“信息孤岛”，并且存在组网结构多样、标准不统一和管理混乱等问题，导致系统运维难度大，缺乏从全网层面支撑设备可靠运行的技术手段。一旦发生视频监控故障，无法及时共享信息，影响正常电力调度。各分系统都需要监控巡检人员，没有实现真正意义上的无人值守。本文利用云计算技术，充分整合省、区、变电站的设备资源，为上述系统提供了统一的视频分析平台服务，自动24小时在线检测各监控设备的工作状态。一旦检测到视频监控故障，自动判断故障类型通知管理员，并将结果存储至云服务器供用户查询。维护人员在已知故障类型和地点的情况下，做到有的放矢，提高了维修速度，保证了设备的利用率和可靠性。
基于电力视频监控网络的云计算主要思路是利用基础资源获得虚拟化的资源池，由主服务器进行统一的资源分配和调度管理。为用户由下至上提供三种服务:基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和监控软件即服务(VSaaS)。以此为基础，将云平台网络架构划分为4层，见图2。
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图2 基于电力视频监控网络的云平台架构 图3 电力视频监控系统私有云平台结构
最底层是采集层，用于监控视频图像的采集和初步处理。利用标准化管理体系克服硬件设备品牌质量不同的问题，将不同格式的实时数据转化为统一的标准。第2层是传输层，用于视频图像数据的汇集、交换与传输，需要强大的网络资源。第3层是支撑层，它将物理资源抽象化为虚拟资源，实现基础资源管理、信息分类、视频数据分布式存储和智能分析等功能，能够对外提供基础设施即服务IaaS和平台即服务PaaS，使底层硬件资源能够被访问和管理。第4层是应用层，针对电力系统中的不同业务，提供相对应的服务，即视频监控即服务VSaaS。它是一个能够满足用户需求的完整子系统。
利用该云平台架构，能够有效地最大化资源利用率，将大运算量的视频故障及状态智能分析融入云计算方法:电力用户使用视频监控信息时，并不需要在自己的电脑里安装一套视频处理分析软件，只要具备信息管控权限，系统就会依据已有协议和服务清单，通过电力数据通信网络获取相应的监控视频数据，采用云计算方法对其进行处理、分析和存储，仅将最终结果提交给用户。这个过程中，用户无需直接面对原始资源，不需要高性能的电脑设备，使用Web接口方式就能获得实时、统一的监控信息。
云计算平台消除了硬件设备带来的差异，为电力系统提供了易于扩展管理、高性能、安全可靠的应用保障，降低了基础设施部署、运行和维护的成本。
3 私有云平台的构建
电力视频监控系统是国家电力调度的重要手段，影响着我国电力系统乃至各行业的经济脉搏，其数据安全性、系统可靠性非常重要。就云计算的发展趋势来看，虽然公有云受到广泛关注，但是发展速度却明显没有私有云快，究其原因，主要是其数据安全性和服务质量都存在问题。私有云系统可以由企业或行业自行建立，部署在企业内部，由单位IT部门监管，因此具有良好的可控性。本文设计的云平台也采用私有云方式运作，构建的云平台结构见图3。
其中，核心控制器位于云计算的最顶层，主要负责对云平台的资源均衡化管理、实时监控和统计；对具有权限的用户所提交的任务进行响应和调度;管理云存储服务器、定时备份系统重要数据。云服务器采用高可靠、可扩展、易维护的计算机硬件设备，部署在省级电力单位，安装LINUX系统，采用基于集群的开源Hadoop软件框架，使用Map-Ｒeduce的编程模型。集群控制器受云控制器的管理，在结构和功能上均实现分布式部署(位于区、市)，同时作为Hadoop的主节点管理着集群中的所有从节点。节点控制器直接利用已有的电力视频监控站端系统，包括管理服务器、流媒体服务器、存储单元和网络设备等，不仅真实运行视频监控设备，还作为云计算中虚拟资源的重要组成部分。
4 结语
提出了基于云计算方法的电力视频故障及状态智能检测的新技术架构，根据电力视频监控系统中的设备数量庞大、地域性广等特点，有效利用现有硬件设备资源实现全网的视频设备故障诊断及状态查询，支持多路视频并发和自动化周期性巡检。未来，云平台将不局限于视频故障分析和状态监测，能够扩大到调度优化、经济运营和运行安全等各方面，为电网运维管理提供可靠的保障。
参考文献:
[1]王昂千，陈航．视频监控系统故障检测探究[J]．警察技术，2011(4):66-69．
[2]李万才．浅析云计算在视频监控系统中的应用[J]．中国安防，2011(7):44-46．