基于中位數的樓宇智慧預警系統設計與實現

李嘉禾　袁磊

摘 要：為了解決傳統安防系統耗費時間和人力、自動化程度較低、預警效果差等諸多問題，文章提出了構建基于中位數算法的樓宇智慧預警系統，并開發了相應的軟件系統來實現系統的功能。試驗結果表明：該系統設計合理，工作可靠穩定，各項統計數據都達到了技術指標，可以有效地實現危險情況下的預警，能滿足當下樓宇安保的智能化要求。

關鍵詞：樓宇預警；中位數算法；特征提取；目標檢測；智能安防系統

引言

隨著人民生活品質的日益提高，人們對生命和財產安全問題也日益關注，在大型商場、賓館、圖書館、辦公樓、居民住宅等樓宇安裝預警裝置成為重要的安保設施。這些安保設施保障著人民的生命財產安全。樓宇預警系統主要是針對樓宇出入口、內部過道以及一些重要場所進行監測，及時發現異常情況并向安保人員發出預警信息。特別是在無人值守的情況下，能夠自動監測人員進出樓宇等重要場所情況，是智慧預警系統的功能之一[1]。網絡化、便于操作和管理、系統成本低廉、能夠自動報警并且自動收集到相關的信息，是樓宇智慧預警系統的主要特征[2]。

傳統的安防系統存在耗費時間和人力、自動化程度較低、預警效果差等諸多問題。而隨著通信技術、電子技術和網絡技術的發展，樓宇的智慧預警系統變得易于實現。文章提出構造基于中位數原理的樓宇智慧預警系統，在既有計算機系統的支持下，通過改進軟件提高樓宇安保系統的智能化程度，設計并實現具有數據采集、數據分析、圖像顯示、預警決策和數據存儲的軟件系統，大大解放了人力，提高了效率和準確率。

1 系統的方法與理論

基于中位數原理的運動目標檢測技術：

（1）中位數的穩定性

中位數是統計分析中常用的一個非常重要的數值特征。在統計學中，通常利用樣本中位數，即次序統計量X1，…，Xn的中位數來表示隨機量的特征。當n=2k+1為奇數時，中位數為Xk+1；當n=2k為偶數時，中位數為（Xk+Xk+1）/2。與均值相比，中位數不易受到極端數據，即偏大或偏小數據的影響，有很好的主體數據（或稱大部分數據）的特性。因此基于中位數的抗差估計具有良好的穩健性[3]。

（2）利用中位數求背景圖像各像素點的顏色灰度值

2 系統的設計與實現

2.1 計算機系統配置

結合實際的樓宇建筑情況，文章中的樓宇智慧預警系統采用分布式結構，分為上位機和下位機[5]，該系統的結構圖如圖1所示。

上位機主要完成下位機各模塊的通信與控制，并負責接收下位機傳輸的數據，在本系統中，上位機通過網口與下位機進行通信。

下位機主要包括數據采集、數據分析、圖形顯示、預警決策和數據存儲等模塊，當下位機各模塊與上位機正常通信后就可以接收從上位機傳遞來的控制命令，下位機根據控制命令完成相關操作，實現下位機各模塊功能。

2.2 軟件實現

文章中樓宇智慧預警系統的核心是監控視頻文件的讀取和處理、視頻的幀處理和特征提取等功能的實現，下面詳細介紹這兩大核心功能的實現過程。

2.2.1 視頻文件的讀取

樓宇智慧預警系統首先要對原始監控視頻進行讀取和處理，這是數據采集的過程，以便于后續進行數據分析，從而為系統做出控制決策提供依據。

如圖2所示，系統首先選取了一個示例監控視頻文件，執行讀取操作后，每一幀的紅、綠、藍三元色的灰度值即可被儲存下來，進而可對該視頻文件進行數據分析并獲取相關信息。

2.2.2 圖像的特征提取

樓宇智慧預警系統讀取了視頻文件并獲取到相關信息后，開始對視頻進行幀處理和特征提取，如圖3所示，系統截取了監控視頻00：00：00時刻的圖像并開始提取圖片的特征值。

通過查看圖像大小可知該圖像上有240×360個像素點，文章中，系統采用中位數算法求得各像素點的顏色灰度值即可完成特征提取，幀處理軟件將按照用戶指定的路徑保存處理后的圖片。用同樣的方法可以得到背景圖像的相關顏色灰度值數據，再把每一幀與背景圖像作差，即可得到每一幀上的運動目標。

2.2.3 目標檢測的實現

圖4是原始圖片和經過特征提取并描邊后圖片的對比圖，從圖中可以看出，系統可以對運動目標進行較為精確的辨別，圖像區分效果達到預期的目標。

3 系統的試驗與驗證

文章所采用的實驗數據為從2015年1月1日至2015年1月7日一周的監控視頻。按照上面所闡述的處理方法，首先將監控視頻文件讀入系統中，并采用基于中位數的特征提取方法，實現目標檢測功能，進而根據不同的情景設定進行圖形顯示和預警決策。試驗過程中，文章定義和統計了相關測試指標，并根據測試指標得出樓宇智慧預警系統的正確率、誤報率、漏報率等定量數據來評價系統優劣。

測試中主要對如下數據進行記錄[6]：（1）開始時間：使用樓宇智能預警系統進行模擬報警的時間；（2）報警時間：系統接收到報警信號，開始把報警信號發送到預警平臺的時間；（3）發送時間：系統成功發送報警信號到網絡或電信平臺的時間。

按照預定情景測試后，開始時間與報警時間的平均時間間隔為0.4秒，開始時間與發送時間的平均時間間隔為5.1秒，說明該系統反應迅速，可以有效地對危險情景進行報警。此外，根據統計后的七日測試數據，該系統預警準確率為81%，誤報率為16%，漏報率3%。根據以上測試數據可以看出，系統的漏報率較低，可以有效地實現預警的功能。

經過分析相關的測試數據，我們發現測試環境對于預警的誤報率和漏報率有很大的影響，尤其是傍晚日光逐漸昏暗和早晨陽光逐漸強烈這兩個時間段，由于測試環境光線的強烈影響，測試結果出現一定偏差。從整體性能來看，智慧預警系統設計合理，信道傳輸準確，聯動報警響應迅速，信息反饋及時有效，報警信息處理平臺運行可靠穩定，各種統計數據都達到了技術指標。

4 結束語

文章重點介紹了支撐樓宇智慧預警系統的理論算法和軟件設計，經過試驗驗證該系統工作穩定可靠，可以有效地實現危險情況下的預警，有效解決了傳統樓宇安保系統存在的問題，能滿足當下樓宇安保的智能化要求。今后將繼續研究樓宇預警的實時性問題，使預警系統能更加及時、可靠地保障人民的生命財產安全。

參考文獻

[1]王建國，畢欣欣，呂增江.無線紅外樓宇檢測系統的設計與實現[J].西安工業大學學報，2013，33（5）：378-381.

[2]劉士興，鄧立瓊，何方，等.智能樓宇監測系統研究[J].合肥工業大學學報，2010，33（2）：215-218.

[3]吳靜.利用中位數的GPS衛星鐘跳探測方法[J].測繪科學，2015，40（6）：36-41.

[4]謝中華.MATLAB統計分析與應用[M].北京：北京航空航天大學出版社，2010.

[5]李鶯，羅毅，詹旭，等.LCN總線技術及在樓宇防盜系統中的應用[J].四川理工學院學報，2010，23（3）：337-340.

[6]楊益華.智能控制系統再樓宇火災預警系統中的應用[J].城市建筑，2012（17）：166-167.

作者簡介：李嘉禾，北方交通大學附屬中學。