劉春林 張立祥

摘要：由于分布式攝像機(jī)智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)運行時會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，如果搭建真實的智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試，成本非常高而且操作困難。iFogSim模擬器作為物聯(lián)網(wǎng)仿真測試平臺，能模擬預(yù)期規(guī)模的智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，從而大大降低了智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的測試成本。文章使用iFogSim模擬器對智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬驗證，旨在測量和分析資源管理技術(shù)在延遲、網(wǎng)絡(luò)擁塞、能耗方面的影響，從而降低測試成本。

關(guān)鍵詞：iFogSim；智能監(jiān)控；網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP311? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

近年來，分布式攝像機(jī)智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于公共安全、制造、運輸、醫(yī)療保健等領(lǐng)域。但智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序不堪重負(fù)。實踐證明，手動監(jiān)視來自攝像機(jī)系統(tǒng)的視頻流數(shù)據(jù)是不切實際的，對這類智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析是十分困難的。因此，需要用模擬器工具來仿真物聯(lián)網(wǎng)的運行環(huán)境，自動分析來自攝像機(jī)的數(shù)據(jù)。

1 iFogSim模擬器

1.1 模擬器的重要性

模擬器是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計過程中必不可少的工具。搭建真實的物聯(lián)網(wǎng)試驗臺雖然是理想的，但在許多情況下成本太高，并且無法提供可重復(fù)和可控的環(huán)境。因此，模擬器被視為具有成本效益的研究物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的重要手段。但是，目前很少有模擬器可以模擬物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。

1.2 iFogSim簡介

1.2.1 iFogSim是什么

iFogSim是物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算和霧計算環(huán)境中資源管理技術(shù)建模和仿真工具包，是在大型云計算仿真軟件CloudSim的框架下開發(fā)的。iFogSim擴(kuò)展了CloudSim類，提供了模擬大量霧節(jié)點和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備仿真自定義的霧計算環(huán)境，用戶可以運用iFogSim輕松定義霧計算的基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)部署和資源分配策略［1］。

1.2.2 iFogSim的組成

iFogSim由3個基本組件組成。

（1）物理組件。物理組件包括霧設(shè)備也稱作霧節(jié)點。最低層次的霧設(shè)備直接連通傳感器（senser）和驅(qū)動器（actuator），包括FogDevice類、Sensor類、Actuator類、PhysicalTopology類。

（2）邏輯組件。應(yīng)用模塊（AppModules）和應(yīng)用邊緣（AppEdges）在ifogSim中是邏輯組件，包括Application類、AppModule類、AppEdge類、AppLoop類。

（3）管理組件。在iFogSim中管理組件關(guān)聯(lián)著控制和模塊映射對象，包括Controller類、ModuleMapping類、MoudulePlacement類、ModulePlacementMapping類。

1.2.3 iFogSim的實現(xiàn)

iFogSim的實現(xiàn)由模擬實體和模擬服務(wù)組成。

（1）模擬實體。

在iFogSim程序中，模擬實體的物理拓?fù)洌ò▊鞲衅鳌⒕W(wǎng)關(guān)、云虛擬機(jī)及其連接）既可以通過GUI構(gòu)建，也可以通過Java API以編程方式構(gòu)建。

（2）模擬服務(wù)包括兩類服務(wù)。

第一類是電源監(jiān)控服務(wù)。每個霧設(shè)備都與電源模型相關(guān)聯(lián)，F(xiàn)ogDevice類中包含元組處理邏輯，其中相關(guān)的功率模型用于根據(jù)資源利用率的變化更新設(shè)備功耗。

第二類是資源管理服務(wù)。iFogSim為應(yīng)用程序提供了兩個級別的資源管理：放置和調(diào)度。它們被抽象為單獨的策略，以便于擴(kuò)展和定制。

2 基于iFogSim技術(shù)的智能監(jiān)控應(yīng)用程序

2.1 智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的要求

一個典型的分布式攝像機(jī)智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)有如下要求。

（1）低延遲通信。為了有效覆蓋目標(biāo)，需要根據(jù)捕獲的圖像實時調(diào)整多個攝像機(jī)的云臺參數(shù)，這需要攝像機(jī)和攝像機(jī)控制策略組之間的低延遲通信。

（2）處理大量數(shù)據(jù)。攝像機(jī)不斷發(fā)送捕獲的視頻幀進(jìn)行處理，會導(dǎo)致巨大的流量產(chǎn)生，尤其是在考慮到系統(tǒng)中所有攝像機(jī)的情況下。因此，處理大量的數(shù)據(jù)而不使網(wǎng)絡(luò)陷入擁塞很有必要。

（3）繁重的長期處理。攝像機(jī)控制策略需要不斷更新，以便學(xué)習(xí)最佳的云臺參數(shù)計算策略。這需要在很長一段時間內(nèi)對控制策略所采取的決策進(jìn)行分析，這使得該分析在計算上是密集的［2］。

2.2 智能監(jiān)控系統(tǒng)的工作原理

用于分析攝像機(jī)生成的數(shù)據(jù)的集中式工具并不理想，主要是因為需要將大量數(shù)據(jù)發(fā)送到中央處理機(jī)。這不僅會導(dǎo)致系統(tǒng)的高延遲，還會消耗少量的可用帶寬。因此，以分散的方式處理視頻流是更可取的分析方法。

智能監(jiān)控系統(tǒng)旨在協(xié)調(diào)具有不同視野的多個攝像機(jī)來監(jiān)視給定區(qū)域。攝像機(jī)之間的協(xié)調(diào)涉及云臺參數(shù)的協(xié)調(diào)調(diào)整，以便可以獲得該區(qū)域的最佳視圖。此外，系統(tǒng)還會在發(fā)生異常事件時向用戶發(fā)出警報，這些事件會引起安全部門的注意。

智能攝像機(jī)檢測其視野中的運動對象，并開始向智能監(jiān)控應(yīng)用程序發(fā)送視頻流。智能監(jiān)控應(yīng)用程序在發(fā)送的視頻流中定位移動對象并啟動跟蹤。移動對象的跟蹤是通過不斷調(diào)整該位置的攝像機(jī)的云臺參數(shù)來完成的，以便獲得所有被跟蹤對象的最佳視圖。此外，在檢測到感興趣的事件的情況下，應(yīng)用程序通知系統(tǒng)用戶，并通過互聯(lián)網(wǎng)將捕獲的視頻流發(fā)送給它。

2.3 應(yīng)用程序的組成和各模塊的功能

基于iFogSim技術(shù)的智能監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用模型如圖1所示。多個CCTV（Closed-Circuit Television）攝像機(jī)充當(dāng)傳感器，向應(yīng)用程序提供實時視頻流，并且每個攝像機(jī)中的云臺控制不斷調(diào)整云臺參數(shù)。

智能監(jiān)控應(yīng)用程序主要由5個執(zhí)行處理的模塊組成：運動檢測器、對象檢測器、對象跟蹤器、云臺控制和用戶界面。

（1）運動檢測器。該模塊嵌入在智能攝像機(jī)中，不斷讀取攝像機(jī)捕獲的原始視頻流，以查找對象的運動。在檢測到攝像機(jī)視野中有運動對象的情況下，視頻流被向上轉(zhuǎn)發(fā)到對象檢測模塊以進(jìn)行進(jìn)一步處理。

（2）對象檢測器。對象檢測模塊接收視頻流，其中智能攝像機(jī)檢測對象的運動。該模塊從視頻流中提取運動對象，并將其與先前在該區(qū)域中活動的對象進(jìn)行比較。如果檢測到的對象之前不在該區(qū)域中，則激活對該對象的跟蹤。此外，還可計算物體的坐標(biāo)。

（3）對象跟蹤器。對象跟蹤器模塊接收當(dāng)前跟蹤對象的最后計算的坐標(biāo)，并計算覆蓋該區(qū)域的所有攝像機(jī)的最佳云臺配置，以便能夠以最有效的方式捕獲跟蹤對象。該云臺信息被周期性地傳送到攝像機(jī)的云臺控制。

（4）云臺控制。該模塊在每個智能攝像機(jī)上運行，并調(diào)整物理攝像機(jī)以符合對象跟蹤器模塊發(fā)送的最佳云臺參數(shù)。該模塊用作系統(tǒng)的執(zhí)行器，并嵌入在智能攝像機(jī)中。

（5）用戶界面。應(yīng)用程序通過將包含每個被跟蹤對象的部分視頻流發(fā)送到用戶設(shè)備來呈現(xiàn)用戶界面，它需要來自對象檢測器模塊的經(jīng)過濾的視頻流。

在智能監(jiān)控系統(tǒng)中，應(yīng)用程序模塊、數(shù)據(jù)依賴關(guān)系、控制循環(huán)分別使用 AppModule類、AppEdge類和AppLoop類進(jìn)行建模。物理拓?fù)渫ㄟ^FogDevice類、Sensor類、PhysicalTopology類和Actuator類在iFogSim中進(jìn)行建模［3］。

3 效能評估

3.1 對驗證進(jìn)行設(shè)計

運用基于iFogSim技術(shù)的智能監(jiān)控應(yīng)用程序在多個攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施配置上進(jìn)行了驗證。為了驗證的合理和全面，設(shè)置具有1，2，4，8，16個監(jiān)視區(qū)域的5種情況，每個監(jiān)控區(qū)域都有4個智能攝像機(jī)監(jiān)控該區(qū)域，這些攝像機(jī)連接到區(qū)域網(wǎng)關(guān)，該網(wǎng)關(guān)負(fù)責(zé)為它們提供互聯(lián)網(wǎng)接入。

基于上述5種情況，分別設(shè)計了物理拓?fù)渑渲?，并分別對應(yīng)為配置1、配置2、配置3、配置4和配置5。拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在頂點有云數(shù)據(jù)中心，在網(wǎng)絡(luò)邊緣有智能攝像頭。智能攝像機(jī)以元組的形式饋送實時視頻流，用于執(zhí)行運動檢測，并且攝像機(jī)的云臺控制已經(jīng)被建模為執(zhí)行器。在物理網(wǎng)絡(luò)上放置應(yīng)用模塊時，使用了兩種放置策略，即Cloud-Only和EdgeWard。在Cloud-Only放置的情況下，除了運動檢測器模塊與智能攝像機(jī)綁定以外，應(yīng)用程序中的所有操作都放置在云數(shù)據(jù)中心上；在EdgeWard放置中，對象檢測器和對象跟蹤器模塊被放在監(jiān)視該區(qū)域的攝像機(jī)所連接到互聯(lián)網(wǎng)的WiFi網(wǎng)關(guān)。

3.2 評估結(jié)果

下面以控制環(huán)路的平均處理延遲、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況、能耗3個指標(biāo)對智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的運行效能進(jìn)行評估。

3.2.1 控制環(huán)路的平均處理延遲

在Cloud-Only放置策略的情況下，如圖2所示，云數(shù)據(jù)中心在執(zhí)行模塊時遇到瓶頸，導(dǎo)致延遲顯著增加。而EdgeWard放置策略成功地保持了低延遲，因其將控制環(huán)路的關(guān)鍵模塊放置在靠近網(wǎng)絡(luò)邊緣的位置。

3.2.2 網(wǎng)絡(luò)使用情況

如圖3所示，顯示了智能監(jiān)控應(yīng)用程序?qū)Σ季植呗缘木W(wǎng)絡(luò)使用情況。隨著連接到應(yīng)用程序的設(shè)備數(shù)量的增加，與EdgeWard部署相比，在Cloud-Only部署的情況下，網(wǎng)絡(luò)上的負(fù)載會顯著增加。這一觀察結(jié)? 果驗證了，在使用Edge-Ward部署的情況下，如對象檢測器和對象跟蹤器這樣的模塊被放置在邊緣設(shè)備上，大大減少了發(fā)送到集中式云數(shù)據(jù)中心的視頻數(shù)據(jù)量。即在“基于霧的執(zhí)行”中，大多數(shù)數(shù)據(jù)密集型通信都是通過低延遲鏈路進(jìn)行的。

3.2.3 能源消耗

如圖4所示，顯示了仿真中不同類別的器件所消耗的能量。在霧設(shè)備上部署應(yīng)用程序與僅在云數(shù)據(jù)中心上部署應(yīng)用程序進(jìn)行了比較，攝像機(jī)在捕獲的視頻幀中執(zhí)行運動檢測，消耗了大量的功率。因此，當(dāng)監(jiān)控區(qū)域增加時，攝像機(jī)的能耗也會大幅增加。另外，當(dāng)操作被放到霧設(shè)備時，云數(shù)據(jù)中心的能耗會降低。

4 結(jié)語

為了在分布式攝像機(jī)智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新地實現(xiàn)實時分析，需要一個評估環(huán)境來測試不同的資源管理和調(diào)度技術(shù)。使用真實的智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)作為測試平臺，雖然是可取的，但成本太高，并且不能提供可重復(fù)和可控的環(huán)境。本文介紹的iFogSim模擬器，能夠在不同場景下模擬智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的資源管理和應(yīng)用程序調(diào)度策略［4］。實驗研究并驗證了運用iFogSim在評估智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)方面的可行性和有效性，結(jié)果表明，iFogSim能夠支持智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中預(yù)期規(guī)模的模擬，大大降低了智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的測試成本。

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（編輯 沈 強(qiáng)）

Research on the application of intelligent monitoring network based on iFogSim simulator

Liu? Chunlin， Zhang? Lixiang

（Kaili University， Kaili 556011， China）

Abstract：? Due to the large amount of data generated during the operation of the distributed camera intelligent monitoring network， if a real intelligent monitoring network is built for testing， the cost is very high and the operation is difficult. The iFogSim simulator， as the Internet of Things simulation test platform， can simulate the expected scale of intelligent monitoring network environment， thus greatly reducing the test cost of intelligent monitoring network. This paper uses iFogSim simulator to simulate and verify the intelligent monitoring network， aiming to measure and analyze the impact of resource management technology on delay， network congestion and energy consumption， thus reducing the test cost.

Key words： iFogSim; intelligent monitoring; network