北京雪亮工程高清视频监控AI人工智能系统解决方案-凯源恒润北京监控安装工程公司

发布日期：2026-03-29      访问量：56

北京雪亮工程高清视频监控AI人工智能系统解决方案-凯源恒润北京监控安装工程公司

一、 总体架构

1.1 设计目标

凯源恒润北京监控安装工程公司构建 “一级汇聚、二级解析、三级应用”的市域视频AI智能中枢，从而实现从“看得见”到“看得懂、能预警、会思考”的跨越，提升城市治理现代化水平。

1.2 架构：云-边-端协同

端侧（Edge）：2267个前端监控点位，负责视频采集与基础编码。

边侧（Edge Computing）：在区级平台（5个）部署边缘AI算力，负责辖区内视频流的实时结构化分析（人、车、非机动车特征提取）。

云侧（Cloud）：在市级平台（1个）部署中心AI算力与大数据平台，负责全市数据的汇聚、二次深度分析、模型训练与跨区联动。

二、 指标计算

步骤一：视频流基础参数

这是所有后续计算的基石。

前提：

1.主流摄像机为 200万像素（1080P）。

2.采用 H.265 编码标准。

3.设定 主码流（用于存储与深度分析）码率为 2 Mbps。

4.设定 子码流（用于实时预览与轻量分析）码率为 0.5 Mbps。

步骤二：网络带宽需求计算

网络是视频数据的“血管”，分层规划。

1. 前端至区级平台（接入层）

公式：

单点位上行带宽 = 主码流码率 + 子码流码率 = 2 + 0.5 = 2.5 Mbps

总需求：

接入层总带宽 = 点位总数 × 单点带宽 = 2267 × 2.5 Mbps ≈5.67 Gbps

设计值：

考虑峰值、控制信令等，区级平台入口需预留 ≥ 10 Gbps带宽。

2. 区级平台至市级平台（骨干网）

逻辑：

AI升级后，骨干网传输的不再是原始视频流，而是结构化数据（特征值、文本）和按需调阅的视频流，流量大幅降低。

数据流量：

单路视频结构化数据流量 ≈ 10 Kbps（约为视频流的1/250）。
总结构化数据流量 = 2267 × 10 Kbps ≈ 22.67 Mbps

视频调阅流量：

按并发调阅 50路实时视频计算，调阅流量 = 50 × 2 Mbps = 100 Mbps。

总需求：

骨干网带宽 ≥ 22.67 + 100 + 冗余 ≈ 200 Mbps。为未来扩容，建议每个区到市的链路不低于 1 Gbps。

步骤三：存储容量需求计算

存储是视频数据的“仓库”，满足法规天数要求。

公式：

单路视频日存储量(GB) = [码流(Mbps) × 3600秒 × 24小时] / [8 × 1024]

计算：
单路日存储量 = (2 × 3600 × 24) / (8 × 1024) ≈21.1 GB
全市视频日总存储量 = 2267 × 21.1 GB ≈ 46.8 TB

法规要求：公共安全视频监控联网系统信息保存期限 ≥ 90天。
原始视频总存储容量 = 46.8 TB/天 × 90天 ≈ 4,212 TB ≈ 4.1 PB

AI数据存储：

结构化元数据（特征、标签）存储量极小，约为视频量的千分之一，可忽略不计。

设计值：

市级总存储池设计容量 ≥ 4.5 PB（RAID后可用容量），采用分布式云存储架构。

步骤四：AI算力需求计算

算力是AI系统的“大脑”，需分层部署。

1. 边缘侧算力（区级平台：实时视频结构化）

任务：

对辖区内所有视频流进行实时分析，提取人、车、非机动车的结构化信息。

算力公式：

单路视频实时结构化所需算力 ≈ 2 TOPS（基于TensorRT优化后的主流算法）。

计算：
单区平均路数 = 2267 / 5 ≈ 454路
单区边缘算力需求 = 454路 × 2 TOPS = 908 TOPS

设备配置：

每区配置 2台高性能AI服务器，每台搭载 4张算力为 130 TOPS 的GPU卡（如NVIDIA L4或同等级）。
单台服务器算力 = 4 × 130 = 520 TOPS
双服务器总算力 = 520 × 2 = 1040 TOPS > 908 TOPS，满足需求并留有冗余。

2. 中心侧算力（市级平台：大数据分析与模型训练）

任务：全市数据汇聚检索、跨镜追踪、行为事件二次分析、算法模型训练与优化。

算力估算：

分析算力：按10%的视频流进行二次深度分析，需求 = 2267 × 10% × 4 TOPS ≈ 907 TOPS。

训练算力：需配置独立训练集群，建议算力 ≥ 2 PFLOPS（FP16）。

设备配置：

分析服务器：

配置 4台 AI服务器，每台搭载 4张算力更高的GPU卡（如NVIDIA A100 80GB），提供充足分析算力。

训练服务器：配置 2台 8卡A100服务器，组成训练集群。

三、 设备配置清单

3.1 市级平台（1个）核心配置清单

3.2 区级平台（5个）标准配置清单

3.3 街道级平台（21个）轻量配置清单

3.4 前端点位（2267个）AI升级清单

四、预算控制点

1.算力成本：

GPU是最大单项成本。边缘侧采用高性价比推理卡（如L4），中心侧采用高性能训练卡（如A100），实现最优配置。

2.存储成本：

采用 视频云存储（支持纠删码）替代传统SAN/NAS，可降低30%-50%的存储硬件成本。

3.网络成本：

利用AI结构化后数据量极小的特点，可大幅降低区-市骨干网租用成本，将节省的费用投入到接入层网络质量提升。

4.算法成本：

采用“标准算法免费+定制算法按需采购”的模式，避免为用不上的算法功能付费。