CN107465656A - 一种基于云计算的安防监控大数据处理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云计算的安防监控大数据处理方法及系统，方法包括：获取物联网节点的安防监控数据；根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据；将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理；将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。本发明将安全度要求相对较低的第二安防监控数据交给云平台进行数据处理，保证了安防监控大数据的处理效率；同时将安全度要求相对较高的第一安防监控数据交给区块链平台进行数据处理，利用区块链技术公开、透明和不可篡改的特点来防御DDOS攻击，消除了DDOS攻击给云平台以及分布式物联网节点造成的安全隐患，更安全。本发明可广泛应用于安防领域。

Description

一种基于云计算的安防监控大数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及安防领域，尤其是一种基于云计算的安防监控大数据处理方法及系统。
背景技术
在安防领域，信息孤岛问题十分突出。在一座城市内，既有公安部门安装的摄像监控设备，也有各个单位安装的摄像监控设备。这些设备或系统产生的监控数据难于实现互联互通，造成信息孤岛现象，“只见树木，不见森林”。近年来，以云计算和物联网为核心的智慧城市建设提出大安防概念，试图将这些孤立的监控信息集成在一起，从而实现联网和共享。然而，安防监控数据量巨大，造成通信带宽的巨大消耗。
在安防监控领域，随着全方位和多层次监控时代的到来，产生了越来越多的安防监控数据，是一种典型的大数据。如何以较小的通信代价实现安防大数据的互联互通，并具有较高的扩展弹性和易于实施的特点，是目前安防监控大数据要挑战的难题。安防监控数据具有2个明显的特点：1)数据规模海量化：2)数据类型非结构化。数据规模海量化造成数据传输和存储的困难，数据类型非结构化为数据利用带来了极大的挑战，为了解决这些难题需要用到大数据。IDC将大数据视为一个融合的体系：具备大规模的体量(Volumes)、多样化的种类(Variety)的数据集以及对这种数据集进行高速(Velocity)采集、处理与分析以提取价值(Value)的技术架构与技术过程。
Hadoop技术正是在此背景下诞生，历经数年的积累，Hadoop已成长为一个强大的生态系统，成为IT领域广泛采用的大数据模型框架。Hadoop主要由分布式文件系统(HDFS)、并行计算架构(MapReduce)和分布式数据库(HBase)组成。其中，HDFS是针对大规模数据的高容错性和高吞吐的分布式文件系统，它可以构建从几台到几千台由常规服务器组成的集群中，并提供高聚合输入输出的文件读写访问。HBase是一个分布式的、按列存储的、多维表结构的实时分布式数据库，它可以提供大数据量架构化和非结构化数据高速读写操作，为高速在线数据服务而设计。MapReduce适用于大数据量处理的分布式框架，是为离线数据分析而设计，利用数据的并行性进行分布运算，而后汇总结果的计算框架。
目前基于Hadoop的云计算技术已经在安防监控大数据领域初步得到了成功的应用，极大地提升了安防监控大数据的处理效率，但其本质属于分布式处理方式，难以抵御DDOS攻击(分布式拒绝服务攻击)，不够安全。此外，在安防监控领域，安防监控大数据大多来源于分布式物联网节点(如摄像头节点等)，而当前的分布式物联网节点也难以抵御DDOS攻击，同样存在着安全隐患。
综上所述，如何在保证安防监控大数据高处理效率的同时，最大限度地满足安全性要求，就成了业内亟需解决的技术难题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种能同时满足高处理效率和安全性要求的，基于云计算的安防监控大数据处理方法。
本发明的另一目的在于：提供一种能同时满足高处理效率和安全性要求的，基于云计算的安防监控大数据处理系统。
本发明所采取的技术方案是：
一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，包括以下步骤：
获取物联网节点的安防监控数据；
根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据，其中，第一安防监控数据的安全度值大于设定的安全度阈值，第二安防监控数据的安全度值小于等于设定的安全度阈值；
将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理；
将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。
进一步，所述物联网节点的安防监控数据包括视频监控数据、音频监控数据、位置定位数据和有偿监控服务请求数据。
进一步，所述根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据这一步骤，其包括：
对获取的安防监控数据进行预处理，所述预处理包括解码处理和数据填充处理；
将预处理后的安防监控数据与设定的安全度阈值进行比较，并根据比较的结果将预处理后的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。
进一步，所述对获取的安防监控数据进行数据填充处理这一步骤，其包括：
对获取的安防监控数据进行噪声清洗，得到噪声清洗后的数据；
按照数据是否完整将噪声清洗后的数据分别划分到完整数据集C和不完整数据集I中；
对I中的任一数据i在C中进行N近邻数据查找，并判断是否能在C中找出与数据i最相似的N个邻居数据，若是，则以这N个邻居数据的均值作为数据i填充完整后的数据；反之，则计算I中的数据i与完整数据集C中所有数据的距离之和D，并判断D是否小于设定的门限Th，若是，则以C中所有数据的均值作为数据i填充完整后的数据，反之，则将数据i从I中删除，其中，N为设定的最近邻数据总个数。
进一步，所述将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理这一步骤，其包括：
调用区块链平台的写入接口接收第一安防监控数据的写入请求；
区块链平台根据接收的写入请求对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的数据指纹；
区块链平台将生成的数据指纹嵌入到第一安防监控数据中，得到嵌入数据指纹后的数据；
区块链平台判断嵌入数据指纹后的数据是否需要加密，若是，则在对嵌入数据指纹后的数据进行加密后，按照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库；反之，则对嵌入数据指纹后的数据直接照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库。
进一步，所述云平台为基于Hadoop的云计算平台，所述基于Hadoop的云计算平台构建了由基础设施层、平台层和软件应用层组成的智能监控架构，其中，基础设施层通过互联网获取物联网节点的第二安防监控数据，且基础设施层采用了服务器集群并借助虚拟机进行虚拟化，还采用了分布式存储系统以及大数据管理系统来存储和管理数据，以为平台层提供具有硬件支撑能力的IaaS服务；平台层提供PaaS服务，并为软件应用层提供一个供调用的应用程序编程接口，所述PaaS服务包括基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务、用户身份统一认证服务、复合加密服务、备份容灾服务、负载均衡服务和接口服务；软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理，所述智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导。
本发明所采取的另一技术方案是：
一种基于云计算的安防监控大数据处理系统，包括：
数据获取模块，用于获取物联网节点的安防监控数据；
数据划分模块，用于根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据，其中，第一安防监控数据的安全度值大于设定的安全度阈值，第二安防监控数据的安全度值小于等于设定的安全度阈值；
区块链平台处理模块，用于将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理；
云平台处理模块，用于将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。
进一步，所述数据划分模块包括：
预处理单元，用于对获取的安防监控数据进行预处理，所述预处理包括解码处理和数据填充处理；
比较划分单元，用于将预处理后的安防监控数据与设定的安全度阈值进行比较，并根据比较的结果将预处理后的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。
进一步，所述区块链平台处理模块包括：
接收单元，用于调用区块链平台的写入接口接收第一安防监控数据的写入请求；
哈希运算单元，用于区块链平台根据接收的写入请求对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的数据指纹；
嵌入单元，用于区块链平台将生成的数据指纹嵌入到第一安防监控数据中，得到嵌入数据指纹后的数据；
加密与数据转换单元，用于区块链平台判断嵌入数据指纹后的数据是否需要加密，若是，则在对嵌入数据指纹后的数据进行加密后，按照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库；反之，则对嵌入数据指纹后的数据直接照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库。
进一步，所述云平台为基于Hadoop的云计算平台，所述基于Hadoop的云计算平台构建了由基础设施层、平台层和软件应用层组成的智能监控架构，其中，基础设施层通过互联网获取物联网节点的第二安防监控数据，且基础设施层采用了服务器集群并借助虚拟机进行虚拟化，还采用了分布式存储系统以及大数据管理系统来存储和管理数据，以为平台层提供具有硬件支撑能力的IaaS服务；平台层提供PaaS服务，并为软件应用层提供一个供调用的应用程序编程接口，所述PaaS服务包括基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务、用户身份统一认证服务、复合加密服务、备份容灾服务、负载均衡服务和接口服务；软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理，所述智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导。
本发明的方法的有益效果是：包括获取物联网节点的安防监控数据，根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据，将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理以及将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理的步骤，将安全度要求相对较低的第二安防监控数据交给云平台进行数据处理，保证了安防监控大数据的处理效率；同时将安全度要求相对较高的第一安防监控数据交给区块链平台进行数据处理，利用区块链技术公开、透明和不可篡改的特点来防御DDOS攻击，消除了DDOS攻击给云平台以及分布式物联网节点造成的安全隐患，更加安全。进一步，在将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理这一步骤中增加了生成数据指纹和加密的过程，通过数据指纹和加密来防止第一安防监控数据被篡改，进一步提升了安全性。
本发明的系统的有益效果是：包括数据获取模块、数据划分模块、区块链平台处理模块和云平台处理模块，将安全度要求相对较低的第二安防监控数据交给云平台处理模块进行数据处理，保证了安防监控大数据的处理效率；同时将安全度要求相对较高的第一安防监控数据交给区块链平台处理模块进行数据处理，利用区块链技术公开、透明和不可篡改的特点来防御DDOS攻击，消除了DDOS攻击给云平台以及分布式物联网节点造成的安全隐患，更加安全。进一步，在区块链平台处理模块中增加了哈希运算单元和加密与数据转换单元，通过数据指纹和加密来防止第一安防监控数据被篡改，进一步提升了安全性。
附图说明
图1为本发明一种基于云计算的安防监控大数据处理方法的整体流程图；
图2为本发明基于Hadoop的云计算平台的智能监控架构图。
具体实施方式
参照图1，一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，包括以下步骤：
获取物联网节点的安防监控数据；
根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据，其中，第一安防监控数据的安全度值大于设定的安全度阈值，第二安防监控数据的安全度值小于等于设定的安全度阈值；
将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理；
将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。
进一步作为优选的实施方式，所述物联网节点的安防监控数据包括视频监控数据、音频监控数据、位置定位数据和有偿监控服务请求数据。
进一步作为优选的实施方式，所述根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据这一步骤，其包括：
对获取的安防监控数据进行预处理，所述预处理包括解码处理和数据填充处理；
将预处理后的安防监控数据与设定的安全度阈值进行比较，并根据比较的结果将预处理后的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。
进一步作为优选的实施方式，所述对获取的安防监控数据进行数据填充处理这一步骤，其包括：
对获取的安防监控数据进行噪声清洗，得到噪声清洗后的数据；
按照数据是否完整将噪声清洗后的数据分别划分到完整数据集C和不完整数据集I中；
对I中的任一数据i在C中进行N近邻数据查找，并判断是否能在C中找出与数据i最相似的N个邻居数据，若是，则以这N个邻居数据的均值作为数据i填充完整后的数据；反之，则计算I中的数据i与完整数据集C中所有数据的距离之和D，并判断D是否小于设定的门限Th，若是，则以C中所有数据的均值作为数据i填充完整后的数据，反之，则将数据i从I中删除，其中，N为设定的最近邻数据总个数。
进一步作为优选的实施方式，所述将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理这一步骤，其包括：
调用区块链平台的写入接口接收第一安防监控数据的写入请求；
区块链平台根据接收的写入请求对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的数据指纹；
区块链平台将生成的数据指纹嵌入到第一安防监控数据中，得到嵌入数据指纹后的数据；
区块链平台判断嵌入数据指纹后的数据是否需要加密，若是，则在对嵌入数据指纹后的数据进行加密后，按照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库；反之，则对嵌入数据指纹后的数据直接照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库。
参照图2，进一步作为优选的实施方式，所述云平台为基于Hadoop的云计算平台，所述基于Hadoop的云计算平台构建了由基础设施层、平台层和软件应用层组成的智能监控架构，其中，基础设施层通过互联网获取物联网节点的第二安防监控数据，且基础设施层采用了服务器集群并借助虚拟机进行虚拟化，还采用了分布式存储系统以及大数据管理系统来存储和管理数据，以为平台层提供具有硬件支撑能力的IaaS服务；平台层提供PaaS服务，并为软件应用层提供一个供调用的应用程序编程接口，所述PaaS服务包括基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务、用户身份统一认证服务、复合加密服务、备份容灾服务、负载均衡服务和接口服务；软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理，所述智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导。
一种基于云计算的安防监控大数据处理系统，包括：
数据获取模块，用于获取物联网节点的安防监控数据；
数据划分模块，用于根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据，其中，第一安防监控数据的安全度值大于设定的安全度阈值，第二安防监控数据的安全度值小于等于设定的安全度阈值；
区块链平台处理模块，用于将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理；
云平台处理模块，用于将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。
进一步作为优选的实施方式，所述数据划分模块包括：
预处理单元，用于对获取的安防监控数据进行预处理，所述预处理包括解码处理和数据填充处理；
比较划分单元，用于将预处理后的安防监控数据与设定的安全度阈值进行比较，并根据比较的结果将预处理后的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。
进一步作为优选的实施方式，所述区块链平台处理模块包括：
接收单元，用于调用区块链平台的写入接口接收第一安防监控数据的写入请求；
哈希运算单元，用于区块链平台根据接收的写入请求对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的数据指纹；
嵌入单元，用于区块链平台将生成的数据指纹嵌入到第一安防监控数据中，得到嵌入数据指纹后的数据；
加密与数据转换单元，用于区块链平台判断嵌入数据指纹后的数据是否需要加密，若是，则在对嵌入数据指纹后的数据进行加密后，按照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库；反之，则对嵌入数据指纹后的数据直接照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库。
参照图2，进一步作为优选的实施方式，所述云平台为基于Hadoop的云计算平台，所述基于Hadoop的云计算平台构建了由基础设施层、平台层和软件应用层组成的智能监控架构，其中，基础设施层通过互联网获取物联网节点的第二安防监控数据，且基础设施层采用了服务器集群并借助虚拟机进行虚拟化，还采用了分布式存储系统以及大数据管理系统来存储和管理数据，以为平台层提供具有硬件支撑能力的IaaS服务；平台层提供PaaS服务，并为软件应用层提供一个供调用的应用程序编程接口，所述PaaS服务包括基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务、用户身份统一认证服务、复合加密服务、备份容灾服务、负载均衡服务和接口服务；软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理，所述智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导。
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。
实施例一
针对现有安防监控大数据处理方法难以同时满足高处理效率和安全性要求的缺陷，本发明提出了一种新的安防监控大数据处理方法及系统。
如图1所示，该安防监控大数据处理方法具体包括以下步骤：
(一)获取物联网节点的安防监控数据。
其中，本发明的物联网节点在小区、交通干道等位置设有摄像头、音频采集设备和定位装置等，以方便地获取视频监控数据、音频监控数据和位置定位数据等数据。此外，安防监控数据还包括各个物联网节点的有偿监控服务请求数据，用于向有偿监控服务提供者请求有偿监控服务。
(二)根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。
此过程可进一步细分为：
(1)对获取的安防监控数据进行预处理，所述预处理包括解码处理和数据填充处理。其中，解码处理用于从安防监控数据中解码出安全度值(一般位于安防监控数据的最末端，并设有可供识别的安全度值标志位)等信息，其可沿用现有的解码处理方法来实现。而数据填充处理用于对安防监控数据中不完整的数据进行填充处理，具体包括以下过程：
1)对获取的安防监控数据进行噪声清洗，得到噪声清洗后的数据；
2)按照数据是否完整将噪声清洗后的数据分别划分到完整数据集C和不完整数据集I中；
3)对I中的任一数据i在C中进行N近邻数据查找，并判断是否能在C中找出与数据i最相似的N个邻居数据，若是，则以这N个邻居数据的均值作为数据i填充完整后的数据；反之，则计算I中的数据i与完整数据集C中所有数据的距离之和D，并判断D是否小于设定的门限Th，若是，则以C中所有数据的均值作为数据i填充完整后的数据，反之，则将数据i从I中删除。
噪声清洗是为了去除原始的互联网流量监测数据中的偏差、冗余和随机错误。噪声清洗的方法包括平滑、去重等。本发明采用了融合N近邻填充算法和门限填充算法的不完整数据填充算法进行数据填充处理，更加合理和科学。
(2)将预处理后的安防监控数据与设定的安全度阈值进行比较，并根据比较的结果将预处理后的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。其中，第一安防监控数据的安全度值大于设定的安全度阈值，如有偿监控服务请求数据等含有交易或付费信息的安防监控数据。第二安防监控数据的安全度值小于等于设定的安全度阈值，如普通的视频监控数据等安防监控数据。
(三)将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理。
此过程可进一步细分为：
1)调用区块链平台的写入接口接收第一安防监控数据的写入请求。
2)区块链平台根据接收的写入请求对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的数据指纹。具体地，可以使用shasum命令对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的哈希值，并以生成的哈希值作为第一安防监控数据的数据指纹。另外，第一安防监控数据的数据指纹可以为64字节的数据。
3)区块链平台将生成的数据指纹嵌入到第一安防监控数据中，得到嵌入数据指纹后的数据。
4)区块链平台判断嵌入数据指纹后的数据是否需要加密，若是，则在对嵌入数据指纹后的数据进行加密后，按照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库；反之，则对嵌入数据指纹后的数据直接照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库。
其中，加密的方法包括AES算法等。按照相应的预设转换规则转换后的数据符合数据库中的存储结构规则。数据库为分布式数据库，具有多个数据节点，可以适应大并发的数据存取。该数据库中的数据还可同步至第三方区块链平台，供第三方区块链平台使用。第三方区块链平台可以是公用区块链平台或私有区块链平台等。
本发明的区块链平台，具有高安全性、高稳定性、高效率和高共享性，其公开、透明、不可篡改的分布式数据存取及数据加密等独有的特性可作为与其它安防监控服务提供者合作的良好信用基础，还可以提供存储在私有区块链平台上的安防监控服务消费记录给第三方专业的数据分析/挖掘单位进行大数据分析/挖掘。
(四)将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。
此过程可进一步细分为：
(1)通过互联网将第二安防监控数据发送给云平台。
本发明的云平台为基于Hadoop的云计算平台，该云平台构建了由基础设施层、平台层和软件应用层组成的智能监控架构并通过基础设施层来获取第二安防监控数据。
本发明的智能监控架构如图2所示，其由基础设施层、平台层和软件应用层组成。
其中，基础设施层是经虚拟化后的硬件资源和相关管理功能的集合，通过虚拟化技术对计算机、存储设备与网络设备等硬件资源进行抽象，从而向外部提供动态、灵活的IaaS智能监控数据服务以及为上层(即平台层和软件应用层)提供硬件能力的支撑。在进行智能监控时，基础设施层可采用服务器集群(如Hadoop服务器集群)，借助虚拟机(如Linux操作系统的Xen虚拟机)实现资源的虚拟化，并采用分布式的冗余存储系统(如HDFS存储系统)以及基于列存储的大数据管理模式(如HBase数据管理系统的大数据管理模式)来存储和管理数据，保证了智能监控底层数据的可靠性和高效管理。基础设施层利用云计算的虚拟化和通用性，将硬件资源虚拟化对上层透明，使上层无需关心底层硬件资源的地址位置和异构问题，以轻松使用底层提供的IaaS智能监控数据服务。
平台层构建在基础设施层之上，是具有通用性和可重用性的软件资源的集合，主要提供平台应用软件或应用程序编程接口(API)等开发测试环境服务，包括基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务(由图2的基于MapReduce的安防监控数据并行处理平台提供)、用户身份统一认证服务(由图2的用户身份统一认证平台提供)、复合加密服务(由图2的复合加密平台提供)、备份容灾服务、负载均衡服务和接口服务。这些服务都向上层的软件应用层暴露出一个能够通过Web等方式进行调用的API，以隐藏底层具体实现细节、故障处理等，使应用在开发时更关注用户的智能监控服务需求。所有的接口调用都以一种服务化的形式提供，接口服务亦可作为第三方开发人员和应用的入口。如图2所示，基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务提供计算服务和数据服务，用户身份统一认证平台提供用户认证服务以及单点登录服务，复合加密服务提供对称加密服务和非对称加密服务。
软件应用层构建在平台层之上，是智能安防监控数据处理应用软件的集合。用户可以直接访问该层的智能安防监控数据处理应用软件，不需要在本地安装。软件应用层的智能安防监控数据处理应用软件通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理，而智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导。其中，安防监测与报警，用于监测安防监控数据是否有异常并在异常时进行报警。安防监控权限分配，可根据实际的需要为不同的用户(如区级安防监控中心、市级安防监控中心和省级安防监控中心等)提供不同的访问权限，以增加系统的安全性。可视化展示，用于将安防监控数据和数据处理结果数据通过图表等方式实时展示出来。安防监控服务计费，用于在用户请求有偿安防监控服务时进行智能计费。车辆跟踪，用于对可疑车辆进行跟踪定位。交通拥堵疏导，用于对交通拥堵的路段或交叉口进行智能引导和交通分流，以缓解交通压力。
(二)云平台根据第二安防监控数据进行智能安防监控数据处理，以得到数据处理的结果数据。
该过程主要由软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务来完成的。软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理的主要过程包括：
(1)软件应用层通过应用程序编程接口直接从HBase数据管理系统读取所需的键值对，所述所需的键值对<key1，key2；value>中key1和key2合并为一个键值key，key1为第二安防监控数据的数据类型(包括视频监控数据、音频监控数据、位置定位数据和有偿监控服务请求数据等)，key2为智能安防监控数据处理类别(包括智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导)，值value为一个智能安防监控数据处理类别对应的数据处理结果数据。HBase数据管理系统采用键值对<key1，key2；value>这样的存储设计，能将不同的安防监控数据类型和不同的智能安防监控数据处理类别离散化，为层次化并行计算奠定了基础。
(2)根据读取的键值对，调用MapReduce函数进行并行处理，得到智能安防监控数据处理的结果数据。
为了进一步提高智能监控中安防监控数据的处理速度和处理效率，本发明沿用了传统的MapReduce编程机制来进行数据处理。而传统的MapReduce编程机制分为Map和Reduce这2个阶段。
为了降低智能安防监控数据处理系统的认证工作量，本发明还设计了基于单点登录和用户认证的用户身份统一认证服务，实现了用户一次认证即可登录所有应用系统的目标。单点登录服务和用户认证服务均基于WEB网络服务。其中，单点登录服务通过用户浏览器、应用系统服务器以及认证服务器来实现，而用户认证服务则通过认证管理器、缓存器和应用管理器来实现。在单点登录服务中，若用户已经登陆过该智能安防监控数据处理系统，直接进入；若未登陆过该智能安防监控数据处理系统，智能安防监控数据处理系统系统获得认证服务提供的凭据信息，判断是否有记录的用户名，没有则启动登录提示，有则直接进入，并由该成员系统记录该用户信息。而用户认证服务则通过根据用户提交的表单等代表身份的信息确定用户的身份。
而为了进一步提高智能安防监控数据处理系统的安全性，本发明还采用了复合加密通信的方式，需要同时输入正确的对称加密密钥和非对称加密密钥才能进行加密和解密处理。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取物联网节点的安防监控数据；
根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据，其中，第一安防监控数据的安全度值大于设定的安全度阈值，第二安防监控数据的安全度值小于等于设定的安全度阈值；
将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理；
将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，其特征在于：所述物联网节点的安防监控数据包括视频监控数据、音频监控数据、位置定位数据和有偿监控服务请求数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，其特征在于：所述根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据这一步骤，其包括：
对获取的安防监控数据进行预处理，所述预处理包括解码处理和数据填充处理；
将预处理后的安防监控数据与设定的安全度阈值进行比较，并根据比较的结果将预处理后的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，其特征在于：所述对获取的安防监控数据进行数据填充处理这一步骤，其包括：
对获取的安防监控数据进行噪声清洗，得到噪声清洗后的数据；
按照数据是否完整将噪声清洗后的数据分别划分到完整数据集C和不完整数据集I中；
对I中的任一数据i在C中进行N近邻数据查找，并判断是否能在C中找出与数据i最相似的N个邻居数据，若是，则以这N个邻居数据的均值作为数据i填充完整后的数据；反之，则计算I中的数据i与完整数据集C中所有数据的距离之和D，并判断D是否小于设定的门限Th，若是，则以C中所有数据的均值作为数据i填充完整后的数据，反之，则将数据i从I中删除，其中，N为设定的最近邻数据总个数。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，其特征在于：所述将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理这一步骤，其包括：
调用区块链平台的写入接口接收第一安防监控数据的写入请求；
区块链平台根据接收的写入请求对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的数据指纹；
区块链平台将生成的数据指纹嵌入到第一安防监控数据中，得到嵌入数据指纹后的数据；
区块链平台判断嵌入数据指纹后的数据是否需要加密，若是，则在对嵌入数据指纹后的数据进行加密后，按照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库；反之，则对嵌入数据指纹后的数据直接照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库。
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理方法，其特征在于：所述云平台为基于Hadoop的云计算平台，所述基于Hadoop的云计算平台构建了由基础设施层、平台层和软件应用层组成的智能监控架构，其中，基础设施层通过互联网获取物联网节点的第二安防监控数据，且基础设施层采用了服务器集群并借助虚拟机进行虚拟化，还采用了分布式存储系统以及大数据管理系统来存储和管理数据，以为平台层提供具有硬件支撑能力的IaaS服务；平台层提供PaaS服务，并为软件应用层提供一个供调用的应用程序编程接口，所述PaaS服务包括基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务、用户身份统一认证服务、复合加密服务、备份容灾服务、负载均衡服务和接口服务；软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理，所述智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导。
7.一种基于云计算的安防监控大数据处理系统，其特征在于：包括：
数据获取模块，用于获取物联网节点的安防监控数据；
数据划分模块，用于根据设定的安全度阈值将获取的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据，其中，第一安防监控数据的安全度值大于设定的安全度阈值，
第二安防监控数据的安全度值小于等于设定的安全度阈值；
区块链平台处理模块，用于将第一安防监控数据发送给区块链平台进行数据处理；
云平台处理模块，用于将第二安防监控数据发送给云平台进行数据处理。
8.根据权利要求7所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理系统，其特征在于：所述数据划分模块包括：
预处理单元，用于对获取的安防监控数据进行预处理，所述预处理包括解码处理和数据填充处理；
比较划分单元，用于将预处理后的安防监控数据与设定的安全度阈值进行比较，并根据比较的结果将预处理后的安防监控数据划分为第一安防监控数据和第二安防监控数据。
9.根据权利要求7所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理系统，其特征在于：所述区块链平台处理模块包括：
接收单元，用于调用区块链平台的写入接口接收第一安防监控数据的写入请求；
哈希运算单元，用于区块链平台根据接收的写入请求对第一安防监控数据进行哈希运算，生成第一安防监控数据的数据指纹；
嵌入单元，用于区块链平台将生成的数据指纹嵌入到第一安防监控数据中，得到嵌入数据指纹后的数据；
加密与数据转换单元，用于区块链平台判断嵌入数据指纹后的数据是否需要加密，若是，则在对嵌入数据指纹后的数据进行加密后，按照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库；反之，则对嵌入数据指纹后的数据直接照相应的预设转换规则进行转换并写入数据库。
10.根据权利要求7、8或9所述的一种基于云计算的安防监控大数据处理系统，其特征在于：所述云平台为基于Hadoop的云计算平台，所述基于Hadoop的云计算平台构建了由基础设施层、平台层和软件应用层组成的智能监控架构，其中，基础设施层通过互联网获取物联网节点的第二安防监控数据，且基础设施层采用了服务器集群并借助虚拟机进行虚拟化，还采用了分布式存储系统以及大数据管理系统来存储和管理数据，以为平台层提供具有硬件支撑能力的IaaS服务；平台层提供PaaS服务，并为软件应用层提供一个供调用的应用程序编程接口，所述PaaS服务包括基于MapReduce的安防监控数据并行处理服务、用户身份统一认证服务、复合加密服务、备份容灾服务、负载均衡服务和接口服务；软件应用层通过应用程序编程接口调用平台层的PaaS服务进行智能安防监控数据处理，所述智能安防监控数据处理包括安防监测与报警、安防监控权限分配、可视化展示、安防监控服务计费、车辆跟踪和交通拥堵疏导。
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Denomination of invention: A big data processing method and system for security monitoring based on Cloud Computing

Effective date of registration: 20210818

Granted publication date: 20200911

Pledgee: Bank of China Limited Guangzhou Development Zone Branch

Pledgor: GUANGZHOU HONGHE NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Registration number: Y2021980007952

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