基于圖像識別的校園安全監(jiān)測系統(tǒng)

李正南 胡曉彤 朱玉倩 楊朝陽 丁昂 天津科技大學(xué)

基于圖像識別的校園安全監(jiān)測系統(tǒng)

李正南 胡曉彤 朱玉倩 楊朝陽 丁昂 天津科技大學(xué)

智能視頻監(jiān)控是通過計算機(jī)視覺技術(shù)處理、分析和理解視頻信號，無需人為干預(yù)，通過自動分析定位和監(jiān)控變化在場景識別和跟蹤中的圖像序列，并基于分析判斷目標(biāo)在異常情況下的行為，及時報警或提供有用信息，有效幫助安全人員應(yīng)對危機(jī)，最大限度地減少誤報和漏報。

校園安全 視頻監(jiān)控 智能識別

1 校園智能安全監(jiān)控與報警系統(tǒng)的研究背景及開發(fā)意義

在實(shí)施多種安全措施中，最有效的是將視頻監(jiān)控系統(tǒng)覆蓋學(xué)校的各個點(diǎn)位。利用大量攝像機(jī)監(jiān)控關(guān)鍵區(qū)域。但是傳統(tǒng)視頻監(jiān)控方案無法實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控場景進(jìn)行自動化的智能分析，只能通過監(jiān)控工作人員對監(jiān)控視頻進(jìn)行排查監(jiān)視。很多時候這些視頻只能作為事后查證的一種手段，這種方式往往已不能有效地阻止危險事件的發(fā)生。

視頻中運(yùn)動的對象，包括車輛、行人以及其他物體都是基于運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的智能視頻監(jiān)控技術(shù)的主要焦點(diǎn)。通過對監(jiān)控視頻中運(yùn)動對象的分析，系統(tǒng)可以具有智能功能，自動區(qū)分視頻中的冗余信息和有效信息，并為異常事件的預(yù)警做好準(zhǔn)備。

2 系統(tǒng)需求分析與概要設(shè)計

2.1 校園視頻安防軟件的需求分析

本系統(tǒng)功能范圍：

視頻數(shù)據(jù)處理與分析采用來自本地視頻文件或攝像頭實(shí)時捕捉到的畫面作為視頻分析數(shù)據(jù)，使用OpenCV函數(shù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與視頻背景的建模。

我們對從攝像頭或者本地視頻文件中獲取的視頻數(shù)據(jù)幀進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過利用Opencv函數(shù)庫分別從以下幾個方面對視頻進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理：背景建模、景提取、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤。

2.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

本系統(tǒng)使用 MFC框架開發(fā)，視頻數(shù)據(jù)分析的技術(shù)來自O(shè)penCV視覺函數(shù)庫，通過對視頻數(shù)據(jù)的運(yùn)算分析，判斷計算出監(jiān)控點(diǎn)位實(shí)時的情況等，比如說深夜中異常出現(xiàn)的行人與白天正常上課的學(xué)生的區(qū)分方法，還有異常目標(biāo)對監(jiān)控探頭等進(jìn)行的破壞活動等各個方面的計算與分析，系統(tǒng)的功能如圖2-1所示。

圖2 -1 校園安防視頻監(jiān)控與報警系統(tǒng)整體設(shè)計框架

該系統(tǒng)視頻數(shù)據(jù)分析算法主要用于研究和統(tǒng)計建模，視頻分析結(jié)果顯示界面顯示給通用系統(tǒng)用戶——主要是提供給保安等安全人員作分析。

圖2 -2 校園安防視頻監(jiān)控與報警系統(tǒng)視頻處理流程圖

2.3 系統(tǒng)功能模塊介紹

2．3．1 系統(tǒng)功能模塊介紹

本系統(tǒng)主要由兩部分構(gòu)成，即系統(tǒng)管理模塊和視頻數(shù)據(jù)分析模塊。每個模塊的主要介紹如下：

（1）系統(tǒng)管理

系統(tǒng)管理包括安全人員賬戶管理和異常信息的管理。

用戶管理：由于本系統(tǒng)涉及到攝像監(jiān)控等數(shù)據(jù)，所以要對操作人員進(jìn)行身份驗(yàn)證，避免泄露隱私數(shù)據(jù)。

本系統(tǒng)的用戶管理包括：賬號信息的修改操作，例如密碼的變更等操作。 安全人員登陸：系統(tǒng)中的安全人員擁有自己的帳戶號碼和密碼，所有擁有權(quán)限的安全人都可以登錄到系統(tǒng)中。

（2）視頻分析模塊

運(yùn)動檢測：運(yùn)動目標(biāo)在視頻序列中的位置可以由相鄰幀之間的關(guān)系分析得到。

行人識別：通過將視頻與背景進(jìn)行差運(yùn)算，得到所加載視頻中的前景目標(biāo)，并利用其形狀特征（例如： 長寬比、面積）初步篩選出視頻中的目標(biāo)。

異常記錄：當(dāng)系統(tǒng)在設(shè)定時間段檢測到異常目標(biāo)，對視頻畫面進(jìn)行截圖并保存，同時將異常記錄存入數(shù)據(jù)庫中。

異常歷史查詢：使用設(shè)定的日期對異常記錄進(jìn)行查詢，方便安全人員事后排查。

3 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

3.1 視頻圖像處理

在本系統(tǒng)中，通過調(diào)用cvThreshold 函數(shù)對單通道數(shù)組進(jìn)行閾值固定操作。進(jìn)行二值化處理的最常見的方法，就是使用這個函數(shù)對灰度化的圖像進(jìn)行閾值運(yùn)算。(cvcmps也能做到這一點(diǎn)。)或消除噪音，例如過濾小或非常大的像素值。本函數(shù)可以使用對應(yīng)參數(shù)來確定取閾值的方法。實(shí)現(xiàn)代碼如下：

cvThreshold(silh， silh，30，255，CV_THRESH_BINARY)；

通過調(diào)用 cvSmooth 函數(shù)可以使用很多種平滑圖像的方法。每一種方法都有自己的特點(diǎn)以及應(yīng)用場景。當(dāng)面對沒有經(jīng)過縮放的圖像時，只能對圖像進(jìn)行單通道平滑操作，支持8位，16位，32位，和32位浮點(diǎn)等多種格式。

無論是單通道還是3通道，又或是8比特和32比特的浮點(diǎn)圖像,簡單濾波和高斯濾波都可以進(jìn)行運(yùn)算。并且這兩種濾波方法都可以在源數(shù)據(jù)上處理圖像。

cvSmooth(dst, dst,CV_MEDIAN,3,0,0,0)；// 中值濾波，消除小的噪聲

形態(tài)學(xué)濾波理論在20世紀(jì)90年代被提出，用于離散圖形的分析和處理。

cvDilate(pyr,pyr,0,1)；

3.2 鏈接ODBC數(shù)據(jù)源

3．2．1 ODBC 鏈接 MySql

打開ODBC，在用戶DSN中點(diǎn)擊添加，選擇mysql odbc unicode driver。在Data Source Name中為數(shù)據(jù)源命名CamLogin，Deccription框內(nèi)為描述；TCP/IP Sever 填寫localhost；User填寫mysql用戶名，Password填寫mysql密碼。當(dāng)以上均填寫準(zhǔn)確時，Database就能夠有獲取到數(shù)據(jù)供你操作了。而后點(diǎn)擊Test，顯示successful則成功。

3．2．2 MFC 鏈接 ODBC

通過使用類向?qū)Вc(diǎn)擊添加類中的MFC ODBC使用者，選擇數(shù)據(jù)源選項(xiàng)，并新建Cuserinfo類。

3.3 網(wǎng)絡(luò)攝像頭的配置

3．3．1 網(wǎng)絡(luò)攝像頭介紹

網(wǎng)絡(luò)攝像頭一種由傳統(tǒng)相機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)物，它可以在有線或無線網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生并傳送數(shù)字視頻流。

3．3．2 網(wǎng)絡(luò)攝像頭的連接

本系統(tǒng)測試階段使用的攝像頭為沃仕達(dá)T7866WIP，攝像頭與電腦直接的數(shù)據(jù)連接采用的是CGI協(xié)議。

3．4 校園安全監(jiān)控與報警系統(tǒng)主界面設(shè)計

界面控件設(shè)置

設(shè)置主界面上的控件屬性，添加控件的觸發(fā)事件，

[1]張陽. 復(fù)雜交通場景中基于視頻的行人檢測與跟蹤若干關(guān)鍵問題研究[D].華南理工大學(xué),2013.

[2]劉永森. 行人檢測與跟蹤方法研究[D].電子科技大學(xué),2016.

[3]尹俊超,劉直芳. 基于OpenCV的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤[J]. 計算機(jī)工程與設(shè)計,2011,08:2817-2820.

[4]徐璇,姜明新,黃靜,徐晶,李敏. 基于MFC的工程軟件界面設(shè)計[J]. 電子設(shè)計工程,2011,21:11-13.

[5]夏紅麗. 中小學(xué)校視頻監(jiān)控中的行人檢測方法研究[D].蘇州大學(xué),2014.

項(xiàng)目編號:201610057025。