随着室外场景的日益复杂,人们已无法通过传统的视频监控感知外场的详细状况,人们更迫切的需要一种集视频、音频和环境信息于一体的多信息源监控系统。因此,结合现有的网络环境,在应用层采用新技术,开发出一种可提供多种信息源的监控系统,已成为公路、场馆等应用场景的迫切需求。针对上述问题,本文基于Google开源的WebRTC音视频处理框架,设计了多信息源监控系统。系统分为采集终端节点、采集服务器、数据存储中心和Web服务器四大模块,实现了用户管理、信息采集、信息播放、设备管理和远程控制五种功能。本文主要从以下两方面展开论述:(1)基于WebRTC的多信息源监控系统软件实现。本文首先利用基于ARM架构的采集终端节点定时采集环境信息,通过TCP协议传输到服务器,存储于My SQL数据库,同时利用WebRTC技术采集音视频数据,传输到Kurento服务器,并将音视频数据转码成MP4格式存储,用于支持视频回放。接着设计了数据存储中心,封装了数据库中间层。然后利用Go语言设计了Web服务器应用程序,为前端界面提供后台支持。(2)基于Web RTC的多信息源监控系统实时性优化。首先提出了一种基于包组滤波反馈的网络带宽公平竞争模型,优化多信息源系统网络带宽占比。根据线性回归预测包组中帧率,利用反馈信息主动调整网络中两种数据帧的发送比率,经过仿真实验和实际测试,验证了此模型可以显著改善网络带宽竞争中处于弱势方的数据延时问题。此模型与数据帧类型和网络参数无关,具有普适性。目前论文所设计的实际项目已经完成上线,经过现场调研和用户反馈,甲方对此系统的界面、功能、性能等方面基本满意,系统运行稳定。