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IP视频监控承载网络面临的挑战


IP 视频监控承载网络面临的挑战

IP 视频监控承载网络面临的挑战

关键词:单播、组播、视频监控 摘 要: IP视频监控系统作为综合性多媒体应用系统,包含了视频、音频、数据多种数据类型, 并同时运行实时音视频编码/传输、音视频存储、历史视频回放以及实施音视频解码/观 看等业务, 在提供客户更直观的交流及监控手段的同时, 也给承载网络带来

了巨大压力。 我们在考虑整个IP视频监控系统建设的初期,就要去了解IP视频监控的流量特征,明白 监控业务对IP承载网的压力所在, 并通过合理的网络规划、 系统设计来减小网络的负载, 让承载网络更好的保障其承载的多媒体业务正常运行。

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目 录
1.? 前言..................................................................................................................................... 1? 2.? 理解视频监控流量模型 ........................................................................................................ 1?
1.1 IP 视频监控的数据流向 ......................................................................................................... 2? 1.1.1 实时视频查看 .............................................................................................................. 2? 1.1.2 视频图像远程存储 ...................................................................................................... 3? 1.1.3 存储视频回放 .............................................................................................................. 4? 1.2 IP 视频监控组件的部署 ......................................................................................................... 5? 1.2.1 视频编码器 ................................................................................................................. 5? 1.2.2 视频解码器 ................................................................................................................. 7? 1.2.3 监控客户端 ................................................................................................................. 9? 1.2.4 媒体交换 ................................................................................................................... 10? 1.2.5 数据管理 ................................................................................................................... 10? 1.2.6 中心存储 ................................................................................................................... 11?

3.? IP 承载网络面临的压力 ..................................................................................................... 12?
3.1 高带宽 ................................................................................................................................. 13? 3.2 流量突发.............................................................................................................................. 15? 3.3 时延和抖动 .......................................................................................................................... 18? 3.4 高可靠性.............................................................................................................................. 20? 3.5 流量热点的局部压力 ........................................................................................................... 22? 3.6 业务优先级和 QoS 保障 ...................................................................................................... 23?

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1. 前言
IP 视频监控系统作为综合性多媒体应用系统,包含了视频、音频、数据多种数据类型,并 同时运行实时音视频编码/传输、音视频存储、历史视频回放以及实施音视频解码/观看等业务, 在提供客户更直观的交流及监控手段的同时,也给承载网络带来了巨大压力。 我们在考虑整个 IP 视频监控系统建设的初期,就要去了解 IP 视频监控的流量特征,明白 监控业务对 IP 承载网的压力所在,并通过合理的网络规划、系统设计来减小网络的负载,让承 载网络更好的保障其承载的多媒体业务正常运行。

2. 理解视频监控流量模型
IP 视频监控集成了音视频多种业务,不同业务对于承载网络的需求也各不一样,在业务流 量的方向、模型以及特征上区别较大。比如对于视频存储而言,数据安全性是第一位的,在数据 传输过程中首要保障的是可靠性,而实时视频查看业务,用户的感官体验是首要考虑的,数据传 输要优先考虑实时性,低延时的网络对实时视频业务来说是最重要的。 要完成 IP 视频监控承载网络的设计,还需要考虑以下问题: (1)多媒体业务的分布 当前 IP 视频监控系统中启用了哪些业务?视频数据是满足实时查看还是事后查询?视频数 据的存储策略(集中存储或分布存储)? (2)多媒体数据的流向 IP 视频监控各种业务的数据流向如何,流量大小? (3)多媒体数据的生产和消费者 视频源(编码器/摄像头)部署在哪里?实时视频在哪里查看?视频源数据存储在哪里? (4)承载网络的压力所在 音视频数据在 IP 承载网中的路由方向、汇聚点。 (5)多媒体业务的网络服务水平指标 考虑多媒体数据的带宽需求,确定视频源的数量、音视频码率大小、以及为可能的数据突 发考虑带宽冗余度。
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考虑其他网络服务水平指标,包括丢包率、抖动、时延、乱序。 (6)系统的扩展需求 需要了解整个视频监控系统可能的扩展需求,在网络接入端口扩容、核心网扩展以及存储 系统扩展等方面留下必要的弹性空间。

1.1 IP 视频监控的数据流向
IP 视频监控中不同业务的数据流向直接影响承载网络的设计,作为多媒体应用,IP 视频监 控的数据流向直接取决于多媒体数据生产者和数据消费者的部署位置。 IP 视频监控中的基础业务一般为实时视频查看、视频图像存储、存储视频回放以及语音对 讲/广播,其他业务多为基础业务的组合或包装。

1.1.1 实时视频查看
实时视频查看是指用户通过监控设备实时观看特定摄像头的监控内容,在此业务中,数据 生产者为前端编码器,负责把摄像机的图像数据转为 IP 数据包,通过 IP 网络发送到后端;数据 消费者为后端解码器, 负责把从前端传来的 IP 数据包还原为图像数据, 输出到图像显示设备上。 数据报文的传输模式通常有组播和单播 2 种形式。在组播模式下,路由交换设备承担了组 播数据的分发任务,视频解码器通过加入特定的组播组,即可接收对应摄像头的视频图像报文。 组播模式的数据流向见下图

图 1 实况业务-组播

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在单播模式下,通常利用媒体转发设备来完成单播数据报文的复制和分发任务,单播模式 的数据流向见下图

图 2 实况业务-单播

1.1.2 视频图像远程存储
视频图像远程存储是指在特定事件触发、 用户规划存储、 或者 24*7 不间断等策略设定下, 特定摄像头的监控图像/声音通过 IP 网络存储在远程的存储设备上,以便事后查证使用。 在此业务中,数据生产者为前端编码器,负责把摄像机的图像数据转为 IP 数据包,通过 IP 网络发送到后端;数据消费者为后端存储设备,负责把从前端传来的 IP 数据包按照一定的格式 保存在磁盘中。视频图像远程存储的数据流向见下图。

图 3 存储业务
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1.1.3 存储视频回放
存储视频回放是指用户回放特定摄像头的视频存储信息,在此业务中,数据生产者为后端 存储设备,负责提供特定摄像头的视频存储信息;数据消费者为 VC 监控客户端,负责把视频存 储信息还原为图像数据,输出到图像显示设备上。 存储视频回放的数据流向见下图

图 4 回放业务

基于 IMOS 的 MPP V3 系统中,视频回放业务需要通过 DM 协助完成,DM 通过 iSCSI 协议访问 IP-SAN,获 取点播数据,再将到点播数据转发到 VC 客户端; MPP V1 系统中,视频回放业务是 VC 客户端通过 iSCSI 协议直接访问 IP-SAN 来获取点播数据。

视频监控各类业务的流量模型总结可见下表:
业务类型 流量方向 流量模型 流量特征 基于 UDP,无线及广域可选基于 TCP 实时视频 单向 编码器 → 解码器 点到点(单播) 点到多点(单播/组播) 传输 要求高质量的实时视频图像,带宽要求 高,当前主流应用的单路实时视频带宽

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IP 视频监控承载网络面临的挑战 要求在 1~8Mbps 基于 TCP,要求可靠性第一 全天候存储或分时段存储,流量稳定, 视频存储 单向 编码器 → 存储 多点汇聚 可事前规划,流量总量占监控业务总流 量一半以上 带宽要求高,当前主流应用的单路视频 存储带宽要求多为 2Mbps、4Mbps 点播流量模型为典型的发散模式,具有 单向 存储 → 解码器 突发性、分散性以及源集中性 点到多点 带宽要求取决于历史图像的存储码率 网络压力集中于存储的带宽及并发能力 以及存储子系统的接入层 视频语音业务多选用 G.711、G.729 或 点到点 G.723.1 等低码率编码方案 对时延敏感

历史图像回放

语音对讲

双向 编码器 ←→ 客户端

语音广播

单向 编码器 ← 客户端

点到多点

同上

1.2 IP 视频监控组件的部署
IP 视频监控的部署是一个系统工程,各个监控业务组件的部署位置直接决定了整个网络的 流量拓扑,因此对于组件接入的链路情况需要额外关注。 IP 视频监控系统组件可划分为 5 大类,前端编码器、解码器和客户端、中心存储接入、媒 体交换接入以及信令服务器,其中前 4 类为多媒体数据的生产和消费者。

1.2.1 视频编码器
前端接入为典型的汇聚型接入,常用的接入模式有以下几种, 1、EPON 接入,包括 EPON 卡模式和 ONU 模式

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接入线路为无源光网络(EPON)技术,视频编码器通过内置 EPON 接口卡或通过 ONU 接入模式连入 EPON 网络 2、光纤接入,主要为 SFP 光口 点到点模式的光纤接入。 3、LAN 接入 典型的局域网接入模式,包括接入、汇聚、核心三层。 4、WAN 接入 典型的广域网接入模式,利用路由器做广域接入设备。 5、Wi-Fi 接入 使用点到点、点的多点或者网桥模式,利用无线接入点 AP 完成编码器的远程接入。

图 5 前端接入 前端编码器接入模型的特点 (1)业务流量模型 前端编码器存在实时视频查看和视频存储 2 种业务流量 下行流量(接收)无

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上行流量 (发送) 包括实况数据流 (基于 UDP 的 TS 数据流) 存储数据流 、 (编码器的 iSCSI 存储) (2)网络流量模型 视频编码器的网络接口一般为百兆(FE,以下均简称 FE)接口和千兆(GE,以下均简称 GE)接口,单端口视频编码器多为 FE 接口,多端口视频编码器则多为 GE 接口。 对于接入层的网络设备来说,网络流量模型为典型的汇聚模式,体现为多 FE 到 GE 上行或 多 GE 到 GE 上行 对于汇聚层的网络设备来说,网络流量模型为典型的汇聚模式,体现为多 GE 到 GE 上行或 多 GE 到万兆(10GE,以下均简称 10GE)上行 对于核心层的网络设备来说,网络流量模型为典型的汇聚模式,体现为多 GE 到 GE 上行或 多 GE 到 10GE 上行或多 10GE 到 10GE 上行

H3C 目前提供的视频编码器, EC2004-HF、 EC1004-HC、 EC1001、 EC1001-HF、 ECR3308-HD、 EC2016-HC、 ECR3316-HC、EC1501-HF、EC1101-HF、EC1102-HF、EC1801-HH 1)
2)

具备 100M 上行能力的视频解码器为 EC1001、EC1001-HF、EC1101-HF、EC1102-HF(以太)、 EC1004-HC 、EC1501-HF、EC1801-HH(EPON)、EC2004-HF 具备 1000M 上行能力的视频解码器为 EC1102-HF(SFP)、EC1801-HH(SFP/以太)、EC2016-HC、 ECR3308-HD 、ECR3316-HC?

1.2.2 视频解码器
视频解码器为典型的下行分发接入模型,解码器的入口流量取决于其输出端口数量、设定 的视频码率。 (1)业务流量模型 下行流量(接收)包括实况数据流(基于 UDP 的 TS 数据流) 上行流量(发送)无

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图 6 解码器接入

(2)网络流量模型 单端口视频解码器多为 FE 接口,多端口视频解码器则多为 GE 接口。 视频解码器一般用于大屏输出,常见电视墙屏幕或监视器的规模: 2*2,2*3,2*4,2*8,3*3,3*6,3*8,4*6,4*8,4*12,4*16 等模式 对应图像的路数为 2,4,6,8,12,16,20,24,36,48,64 核心/汇聚交换机到接入交换机通常为 GE,接入设备到 DC 为 FE/GE,网络流量模型为典 型的下行分发模式,体现为 GE 到多 FE 或 GE 到多 GE 下行。

H3C 目前提供 4 款视频解码器,DC1001、DC1001-FF、DC1801-FH、DC2004-FF 视频解码器 其中配置 10M/100M 自适应网卡的视频解码器为 DC1001、DC1001-FF 配置 10M/100M/1000M 自适应网卡的视频解码器为 DC1801-FH、DC2004-FF

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1.2.3 监控客户端
VC 监控客户端同时具备软件解码和管理任务,不但是 IP 视频监控多种业务的发起者,同 时也是多种媒体数据的消费者,VC 监控客户端所在 PC 的流量也是最为复杂和多样的。 (1)业务流量模型 VC 监控客户端存在实时视频查看、视频回放、语音等多种业务流量 下行流量(接收)包括实况数据流(基于 UDP 的 TS 数据流)、视频回放数据流 上行流量(发送)包括语音对讲数据流、语音广播数据流

图 7 VC 客户端接入 (2)网络流量模型 VC 解码路数按最高性能配置的情况下解码规格如下 VC 解码路数 视频编码格式 软件解码路数 H.264 9 4Mbps/2Mbps 16 路 1Mbps
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MPEG-4 路 9 4Mbps/2Mbps 16 路 2Mbps 路

MPEG-2 9 路 4Mbps 16 路 2Mbps

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核心/汇聚交换机到接入交换机通常为 GE,接入设备到 VC 客户端所在 PC 为 FE 或 GE, 该端口上最多会出现 9 路或 16 路图像 网络流量模型为典型的下行分发模式,体现为 GE 到多 FE 或 GE 到多 GE 下行。

1.2.4 媒体交换
媒体交换 MS 承担单播复制分发、组播到单播的转换任务,在部署上一般在网络核心或汇 聚层。 (1)业务流量模型 下行流量(接收)包括组播/单播的实况数据流(基于 UDP 的 TS 数据流) 上行流量(发送)包括复制后的单播实况数据流(基于 UDP 的 TS 数据流) (2)网络流量模型 数据流方向以单向(从数据源到显示)为主,MS 通过 1/2 GE 连接交换机 上行模型:多个 GE 到 1 个 GE 下行模型:1 个 GE 到 1 个或多个 GE

图 8 媒体交换 MS 接入

1.2.5 数据管理
数据管理 DM 承担 IP-SAN 的管理以及视频点播的转发任务,在部署上一般在网络核心或 汇聚层。
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(1)业务流量模型 下行流量(接收)以点播数据流为主,主要包括 iSCSI 点播请求所返回的点播数据 上行流量(发送)包括复制后的单播点播数据流(基于 UDP 的 TS 数据流) (2)网络流量模型 数据流方向以单向(从数据源到显示)为主,DM 通过 1/2 GE 连接交换机 上行模型:多个 GE 到 1 个 GE 下行模型:1 个 GE 到 1 个或多个 GE

图 9 数据管理 DM 接入

1.2.6 中心存储
中心存储作为数据保存的中心,承担前端编码器视频保存、提供点播数据源的任务。 (1)业务流量模型 下行流量(接收)以存储数据流为主,主要包括编码器的 iSCSI 存储 上行流量(发送)以点播数据流为主,主要包括 DM 的 iSCSI 点播请求

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图 10 中心存储接入 (2)网络流量模型 主要为单链路模型、聚合链路模型 汇聚流量(接收)为存储子系统的主要流量,存储流量从核心交换机的多个 GE 口到 1 个 GE 口

3. IP 承载网络面临的压力
对于处于底层的 IP 承载网来说, 视频监控系统承载说带来的压力和需求主要集中在以下 IP 几点:

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图 11 IP 视频 频监控对承载 载网络的压力 力

3.1 高带宽
高带宽的压力 高 力来至 2 个方 方面,一方面 面是单路视频 频的分辨率和 和码率在不断 断提高,另一 一方面是 IP 视频 频监控的监控 控网络在不断 断扩张,同时 时接入网络的摄像机数量呈 呈现大幅度增 增长趋势。 早期视频监控 早 控系统由于 于显示系统以 以及模拟传输 输系统的限制 制,多为 CI 分辨率( IF (352× 288@ @PAL),随着 着数字编解码 码和显示系统 统技术的发展 展,高分辨率 率编解码和显 显示已经逐渐 渐普及, 4CIF(704×576@ @PAL)、D1 1(720×576 6@PAL)分辨 辨率已经成为 为主流,而更 更高的 720P(1280 ×720)和 1080P P(1920×10 080)分辨率 率也在逐步使 使用中,在这 这种背景下,对单路视频 频来说, 2Mbp 码率下的图 ps 图像清晰度已 已经不能满足 足客户的需求 求,4Mbps、 、8Mbps、1 15Mbps 码率的视 频应用 用逐渐成为主 主流应用。

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图 12 1080P/720P P/4CIF/CIF 图像清晰度对 对比图 早期模拟视频 早 频监控系统多 多采用同轴电 电缆传输,由 由于模拟线路 路的衰减问题(阻抗 75Ω同轴电 缆传输 输,每 100m 大约衰减 3 m 3dB),超过 200 米的范 过 范围就要使用 用信号放大器 器来抵消信号 号衰减, 但信号 号放大器会带 带来图像质量 量的失真,一般 般也很少使用 2 级以上 用 上信号放大器 器。因此,早 早期模拟 视频监 监控系统的部 部署范围有很 很大限制。 同轴电缆传输 同 输带来的另一 一个问题是,每根同轴电 电缆只能传输 输一路视频信 信号,如果要 要部署多 台监控 控摄像机,必 必须为每台摄 摄像机单独布线 线,大规模监 监控的成本很 很高。 基于 基 IP 的视频 频监控系统则 则没有以上 2 个问题,短 短距离数据传 传输可直接使 使用以太线路 路,长距 离传输 输则可选数字 字光传输技术 同时, 要带宽允许, 术, 只要 一条 IP 线路 路可以同时传 传输多路视频 频图像, 这样就 就使得 IP 视频 频监控系统的 的使用范围不 不断扩大,以 H3C IVS 视频监控解 以 解决方案为例,基于 IMOS 的 MPP V3 系统最大可 3 可支持 10 万个 个摄像头,在 在此规模下, ,如果每路摄 摄像头按 4Mbps 存 储+4M Mbps 实况= =8Mbps 的设 设置,核心网 网络对应的流 流量就高达 8 800Gbps,对 IP 承载 对于 载网络的 压力可 可想而知。

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3.2 流量突发
视频压缩的主要原理是利用不同的压缩方式去除信息冗余,转换运动图像为图像序列,利 用帧内编码压缩去除空间冗余, 利用帧间编码压缩去除时间冗余, 利用采样压缩以量化手段去除 其他冗余。 MPEG 定义了 I、 B 三种图像格式, P、 分别简称为帧内图 (Intra Picture) 预测图(Predicted 、 Picture)及双向图(Bidirectional Picture),即 I 帧、P 帧及 B 帧,用于表示固定时间间隔的帧序 列画面。

图 13 I 帧、P 帧、B 帧 I 帧: 帧内编码图象, 在编解码时不需要参考信息。 主要由变换系数组成, 它不含运动矢量。 P 帧:帧间编码图象,来自前一图象的前向预测图象,前一图象可以是 I 图象或 P 图象。 由前一图象中用以描述每个宏块的矢量和宏块变换系数所组成。 帧本身是有误差的, P 如果 P 帧 的前一个基准帧也是 P 帧,就会造成误差传播。 B 帧:帧间编码图象,来自先前的和(或)随后的 I 或 P 帧而作出的双向预测图象。由描述先 前或随后的图象数据的矢量所组成,同时含有帧内编码数据以提供必要的校正。 在 MPEG 体系中, 图像序列由一个个 GOP 组成, 一个 GOP 由 I 为起始的一串 IBP 帧组成, GOP 的长度是前一个 I 帧到下一个 I 帧之前的 B 帧之间的间隔, 通常也认为是 I 帧间隔。 GOP 长 可以提供高的压缩比,但是会造成随机存取的延迟(必须等到下一个 I 帧)和误差的积累(P 帧 的误差传播) GOP 类型,即帧重复方式,可以是 IP、IB、IBP、IBBP,甚至是只有 I 帧。

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图 14 I 帧、P 帧、B 帧 MPEG 时间压缩的特性就意味着图象的传输顺序与图象的显示顺序并不一致。P 图象自然 要在 I 图象之后或作为预测参考的 P 图象之后,这里并没有特殊的要求。不过,在对双向编码的 B 图象解码之前,必须首先接收和解码它的两个参考图象。

图 15 帧序列和报文序列 见上图,上方是 GOP 图象的显示顺序,下方是 GOP 图象的传输顺序。须注意的是,在传 输顺序中,B 图象总是在它的两个预测参考图象之后。 由于 I、P、B 帧的特点及内容的不同,由此产生的 I、P、B 帧大小也不一样,但一般来说, I、P、B 帧的大小满足: I 帧尺寸 > P 帧尺寸 > B 帧尺寸 在传输视频数据时,出于处理上的考虑,如果采用固定报文大小的话,在单位时间内,用 于传输 I 帧的报文数量就会大于用于传输 P 帧、B 帧的报文数量,如果以报文数量及时间分别作 为纵横座标轴的话,视频码流传输就呈现如下图所示的波形。

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图 16 I 帧突发 因此就单路视频流来说, 给网络带宽带来最大压力的时刻就是在传输 I 帧数据报文的时刻。 举例来说,一路 H.264 视频,设定 GOP 为 IP 模式,PAL 制式,25 帧/秒,这就意味着 1 秒钟 内有 1 个 I 帧、24 个 P 帧,每帧之间的时间间隔应该为 40ms,如果码率输出设定为 4Mbps, 也就是说 1 秒内的累计数据量应该有 4Mb,平均每 40ms 的数据量应该为 20KB(4×1000Kb ×40ms/8bit/1000ms=20KB),但实际上由于监控场景的运动复杂程度和编码器的算法等因 素, 4Mbps 输出码率并不是平均的分布在 25 个帧间隔内的, 即便 I 帧图像的大小仅比平均数据 量大 5KB,为 25KB 左右,也就是说如果 I 帧图像输出间隔内如果有 25KB 数据量的话,这时的 输出码率也应该相当于 5Mbps(25KB×8bit×1000ms/40ms/1000kb=5Mbps)。

图 17 突发流量 对于接入交换机来说,同时接入多台视频编码器,为汇聚上行模式,多路突发流量在接入 交换机的上行出口集中,对网络的压力远大于纸面计算的结果。如果接入交换机采用 GE 上行, 对于 4Mbps 的视频图像, 理论上应该是可以接入 250 路图像, 但由于突发流量的存在以及交换 机自身缓存报文的能力限制,实际上是无法达到的,就前文的例子来看,如果突发码率变为 5Mbps,GE 上行的交换机也仅可处理 200 路而已。

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图 18 突发流量压力 语音流的网络传输多采用 CBR 方式, 发包间隔多为固定时间间隔, 固定报文大小。 G.711 以 编解码为例,打包间隔 20ms,包长 200bytes。因此带宽要求 80Kbps,无突发流量。 视频流的网络传输多采用 CBR 方式,固定报文大小,固定帧间隔,由于 I、P、B 帧大小不 一,存在突发流量。以高清视频为例,带宽 2~15Mbps 不等(依编解码压缩比而不同)每秒 30 帧,每帧由长度不等的包组成,因此媒体流本身存在突发流量,一般为设定码率的 3~10% 上下浮动。如果 CBR 码率控制不佳的话,突发流量会更大,可达到设定码率的 2~3 倍或更多。 因此对于视频监控的 IP 承载网络,突发流量属于潜在的影响因素,一旦在网络规划及设计 时没有考虑此因素, 并为此留出设计余量的话, 势必会造成网络的拥塞以及视频数据报文的丢失。

3.3 时延和抖动
视觉实际上是靠眼睛的晶状体成像,感光细胞感光,并且将光信号转换为神经电流,传回 大脑引起人体视觉。 当一定强度的光突然作用于视网膜时,人眼并不能立即产生稳定的亮度感觉,而须经过一 个短暂的变化过程才能达到稳定的亮度感觉。在过渡过程中,亮度感觉先随时间变化由小到大, 达到最大值后,再回降到稳定的亮度感觉值,而当作用于人眼的光线突然消失后,亮度感觉并非 立即消失,亮度感觉并非立即消失,而是近似按指数规律下降而逐渐消失的。当光线消失后的视 觉残留现象称为视觉暂留或视觉残留。 人眼视觉的暂留时间,在日间视觉时约为 0.02 秒,中介视觉时为 0.1 秒,夜间视觉时为 0.2 秒,中介视觉是介于日视觉与夜视觉之间的状态。

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眼睛在周期性 眼 性的光脉冲刺 刺激下,如果 果频率不高,则会产生一 一明一暗的闪 闪烁感觉,长 长期观看 容易疲 疲劳。如果将 将光脉冲频率提 提高到某一定 定值以上,由 由于视觉惰性 性,则不会再 再感觉到闪烁 烁,不感 觉到闪 闪烁的最低频 频率称为临界 界闪烁频率( Critical flic cker freque ency ),它 它主要与光脉 脉冲的亮 度、相 相邻画面的亮 亮度、颜色的 的分布及其变化 化、观察者画 画面的距离和 和环境等有关 关。 人眼最敏感的 人 的闪烁频率在 10~15Hz 在 z,临界闪烁频 频率为 50Hz。大部分人 50Hz 就已经感 人在 就 觉不到 到闪烁,而超 120Hz 之 超过 之后,基本没 没有人可以感 感受到闪烁了 了。 电影、电视正 电 正是利用视觉 觉惰性原理产 产生活动图像 像的。在电影中 中每秒放 24 幅固定的画 4 画面,而 电视每 每秒传送 25 幅 幅(PAL)或 30 幅图像 或 像(NTSC), ,由于人眼的 的视学暂留特 特性,从而在 在大脑中 形成了 了连续活动的 的图像。同时,为了不产生 生闪烁感觉,在电影中每 每幅画面曝光 光两次,其闪烁频率 为 fv= =48Hz。电视 视中,采用隔 隔行扫描方式 式,每帧(幅 幅)画面用两场传送,使场 场频(fv=50 0Hz 或 60Hz)高于临界闪 闪烁频率,因 因此正常的电 电影和电视都 都不会出现闪 闪烁感觉,并 并能呈现较好 好连续活 动的图 图像。 基于 基 IP 网络的视频应用同 同样需要考虑 虑人眼的视学 学暂留特性, ,我们可知,如果需要感 感受不到 闪烁,每秒至少需 需要生成 25 帧 帧图像,那么 么每帧图像之 之间的时间间 间隔就为 40m ms。 根据 根 ITU-T G G.114 建议, , 音视频传输 输双向延时不超 300ms 即单向延时 超过 s, 时不超过 15 50ms。 而一旦 旦单向时延超 200ms, 超过 ,用户对于图 图像质量的满 满意度就直线 线下降。

图 19 ITU-T G.114 建议

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IP 视频监控 控承载网络面临 临的挑战

抖动(Jitter)是分组交换 抖 换的必然结果 果,在音视频 频数据的传输 输过程中,相 相邻数据包接 接收时刻 间隔不 不稳定,从而 而产生抖动。抖动的产生 生一般和网络的 的拥塞有关,但视频解码 码器/服务器 器性能变 化,网 网络线路出现 现拥挤,网络 络设备性能变化 化都可以导致 致视频流的抖 抖动变化。 实时性要求高 实 高的多媒体应 应用对于抖动 动极为敏感,在一个对时 时延敏感的网 网络中,最理 理想的情 况是抖 抖动为 0。观 观测视频流的抖 抖动变化可以 以提前发现视 视频传输质量 量恶化的趋势 势。 IP 视频监控的 的实时视频查 查看业务对于 于网络传输的 的抖动非常敏 敏感,在 IP 帧 帧结构、25 帧/秒、 I 帧间隔 25 隔为 (即每 1 个 I 帧 、 每秒 帧) 2M 码率 率的情况下, 帧大小约为 30KB, 帧大小约为 5KB, I 为 P 如果按 按每个数据包 包大小为 120 00byte 计算,I 帧需要 26 个报文、P 帧需要 5 个 P 个报文,1 秒内报文 秒 数目为 146 个,由 为 由于解码端需 需要完整的帧 帧信息才能解 解码,则解码 码端需要等待 待数据报文到达,如 果报文 文传输出现抖 抖动(前后报文 文到达时间间 间隔不一), 帧的 26 个 ,I 个报文每个都 都抖动几 ms 到达, 累计时 时间就比较可 可观了, 如果超 超过了缓存可 可以容纳的等 等待时间, 解码端就需要 解 要准备接纳下 下一帧数 据了,未完整到达 达的前一帧数 数据将被完全丢 丢弃,而造成 成丢帧。

图 20 抖动

3.4 高可靠性 性
视频存储数据 视 据一般要求可 可查证、可追 追溯,对可靠 靠性要求高,网络的震荡 荡、故障乃至 至中断都 对业务 务可用性、 据可靠性造成 数据 成威胁。 频业务的这种特点对 IP 承 视频 承载网络提出 出了高可靠性 性要求, IP 承载 载网络需要在 在报文传输保 保障、故障恢 恢复时间的保障上有更高的 的标准。

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IP 视频监控承载网络面临的挑战

IP 网络的本质是存储转发,报文传输的可靠性可以通过丢包率、时延等指标来衡量,如何 尽可能降低丢包率、 如何尽可能快速的将报文转发到网络拓扑中的下一台设备, 是一个高可靠网 络的最基本要求。 对于主流的 D1(704×576)分辨率视频图像,在 H.264 编码、PAL 制式(25 帧/秒)、 4Mbps 码率的设定下,如果每个像素采用 24bit 保存(即 RGB 每种色彩 8bit),1 秒内的原始 图像信息应该为 243Mbps(704×576×3×8bit×25 帧/秒=243Mbps),和经过 H.264 编码压 缩后输出的 4Mbps 码率对比,压缩比应该在 98.4%左右。 如果考虑高清视频 1080P(1920×1080)分辨率的话,其他设定不变,1 秒内的原始图像 信息应该为 1.24Gbps(1920×1080×3×8bit×25 帧/秒=1.24Gbps),和经过 H.264 编码压 缩后输出的 4Mbps 码率对比,压缩比更是高达 99%左右。 高压缩比就意味着,经过编码压缩后的视频数据报文在网络上传输,即便是 0.01%的丢包 率造成个别数据报文的丢失,也会带来大量的原始视频信息丢失,在还原视频图像时,用户就能 感觉到明显的质量损伤。 IP 办公网络传统上是为数据业务设计的, 目标丢包率控制在 1~2%左右即可满足办公网络 要求,而视频业务(包括 IP 监控、视频会议等)由于输出数据的高压缩比,在报文丢失的影响 方面存在放大效应,视频业务在 1~2%的丢包率下相当于对于视频监控业务来说远远不够,而 需要考虑更严格的 0~0.05%网络端到端丢包率设计。 设计良好的 IP 网络在正常的网络运行状况下,是不会产生报文丢失的,丢包率的上升一般 都伴随着网络节点的故障、 路由震荡或者突发流量带来的带宽争用, 高可靠性网络要求在设计上 要考虑容错、冗余以及故障恢复时间。 我们已经知道,在音视频传输时,当单向时延超过 200ms,用户对于图像质量的满意度就 直线下降。在因网络节点故障引起网络中断的情况下,如果中断的时间超过 200ms,对视频业 务来说,会造成以下问题: (1)用户体验降低,长时间的时延会让用户感知到图像质量下降、音视频同步时延。 (2)关键事件丢失,长时间中断会造成关键事件点监控图像的丢失,比如高速公路监控, 如果网络中断超过 200ms,对于一辆以 150 公里/小时行驶的汽车来说,行驶的距离为 8.3 米 (0.2s×150km/h×1000m/3600s=8.3m),完全有可能离开监控范围。

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IP 视频监控承载网络面临的挑战

图 21 不同组网技术的收敛时间对比 因此对于承载视频应用的高可靠网络, 关键网络节点满足 200ms 的故障恢复时间应当作为 基本要求。对于局域网性质的园区网络、工业网络,承载网络多为自建,低故障恢复时间应当作 为设计要求来考虑,核心节点的故障恢复/切换时间要以 50ms 为设计目标;对于涉及运营商网 络的广域网络和高时延的无线网络,则应当考虑网络节点的备份切换时间。

3.5 流量热点的局部压力
视频存储和实时视频查看的需求同时存在,海量视频编码器的接入以及中心存储的流量汇 聚,形成了“两头大,中间小”的纺锤型流量分布,造成了流量的局部热点,整体网络流量分布 不均衡。

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IP 视频监控承载网络面临的挑战

图 22 视频监控系统数据流量的哑铃效应 IP 监控视频的基础业务中,存储业务流量比较稳定,可以控制,但实时视频查看业务和历 史视频点播业务受人的因素更多,存在一定的随机因素,这带来的问题就是,流量热点出现的时 机不可控。 如果按照流量可能出现的最大带宽设计,在网络设备选择上需要留出额外的冗余度,成本 过高;如果不考虑热点情况,一旦出现局部流量热点,网络设备很可能不能及时处理数据报文, 而造成网络拥塞或丢包。 需要均衡考虑各种流量的分布及流量波动范围, 按照用户业务的优先级 来选择能力适当的网络设备来完成承载网络的组建。

3.6 业务优先级和 QoS 保障
业务优先级在不同类型的承载网络都是需要的,对于 IP 视频监控而言,在专网部署模式下 需要考虑监控不同业务间的优先级设计问题, 比如视频存储对可靠性的要求就高于实时视频; 在 非专网模式下需要考虑监控业务和其他生产业务的优先级设计问题, 以免在数据传输中产生带宽 争用和拥塞的情况。

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IP 视频监控承载网络面临的挑战

视频编码器通常会同时运行多种 IP 监控业务,如实时视频查看和视频图像存储,由于业务 侧重点的不同,实时视频查看更看重视频播放的流畅性,要求视频数据报文能够及时的到达,对 于网络时延的敏感度更高; 而视频图像存储则更看重数据的安全性和传输的可靠性, 对于丢包率 的容忍度较低。因此在网络承载上,需要根据各自业务的特点提供不同的业务优先级保障。

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