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AOI大數據在智慧城市安防管理中的應用研究

2019-03-18 04:48:08李軍英
城市建設理論研究(電子版) 2019年4期
關鍵詞:模式識別管理工作檢測

李軍英

北京中色測繪院有限公司 北京 101300

引言:傳統(tǒng)的數據價值具有時效性,對數據進行分析的越早問題越容易得到反饋與響應。早期的AOI檢測結果只可通過人工記錄,進行更新過的AOI可以被錄入電腦進行研究與分析,如今已經被應用于社會各個領域。其中在城市的安防管理系統(tǒng)中的應用較為廣泛,能夠凸顯大數據本身具有的多維度安全功能。

1.智慧城市安防管理現狀

基于此前的智慧城市安防管理工作現狀來講,大數據技術作為城市安防管理工作的核心基礎,各大城市已經積極開展雪亮工程、天網工程等建設項目,在網絡安全性上也有一定程度的進步,比如從常規(guī)的安全網絡互聯轉向物聯網大數據建設,引入了人臉識別系統(tǒng),越發(fā)體現人工智能化。新技術的初步應用,會受到諸多因素的影響,導致安防管理工作中出現疑難。不同來源的數據將獨立儲存于各自的系統(tǒng)中,數據的無法統(tǒng)一使各個行業(yè)領域的識別模式出現障礙,數據無法進行集中,難以找到數據之間的關系,進行有價值數據的挖掘。在安防系統(tǒng)中,對重要視頻進行分析和挖掘、人臉識別以及軟件算法還未呈現大規(guī)模的商業(yè)化水平,一定程度上約束了安防管理工作的實施。在智慧城市的安防管理工作中,對于信息時效性具有較高的要求,實效性直接決定了安防數據的運算與寬帶傳輸要求。此外,用戶的信息與隱私問題需要安防管理工作加強建設,應用相應技術與計算,將信息的安全級別明確劃分。

2.在智慧城市安防管理中AOI大數據的應用

2.1 模式識別技術的應用

AOI大數據技術在模式識別技術中主要是進行數據識別與圖像處理,能夠對文字文字、指紋、人臉以及車牌實行精確識別,在當前的大多數城市中已經得到了廣泛的應用。相比之下視頻識別技術雖然發(fā)展較為先進,但終究屬于模式識別技術中的部分分支。此種視頻識別技術擁有連續(xù)動態(tài)的特征,能夠區(qū)分出事物的行為特征,此優(yōu)勢應用了AOI大數據技術的特點。圖像識別往往與動態(tài)視頻識別具有共同特征,在二者的比較之下,視頻幀圖像需要大量的視頻信號來組成,所以在分析視頻時,需要將多幀圖像信息進行綜合考慮,“圖像流”的定義也因此而來。視頻識別技術的應用很大程度上輔助了安防管理工作進行,具有重要意義。視頻模式識別經常將檢測目標看做一個整體,通過捕捉物體在運動區(qū)域中的運行軌跡,以此來輔助安防監(jiān)控工作的進行。在此模式識別技術下,人們的手語與步態(tài)能夠被識別為肢體動作,將正在運動的物體看成肢體運動性質。對于一些可以動作,比如偷盜行為與打架現象,可以將運行模式設置為小視野特寫鏡頭,從而對可疑動作進行仔細觀察,為安防管理工作提供可靠視頻依據。

2.2 治安卡口系統(tǒng)的應用

陳舊的治安卡口主要是利用檢測機動車的運行軌跡,使用高清攝像機進行抓拍,經常被用來管制超速車輛,但是此種攝像機無法清楚拍攝車輛前排人員與車輛的詳細特征,致使安防管理工作受到一定程度上的阻礙。隨著科學技術的不斷發(fā)展,在卡口系統(tǒng)中通過應用AOI大數據技術與高清攝像頭,能夠實現對人員與車輛特征的清晰拍攝,目前該種技術已經成為智慧城市的監(jiān)控工作的核心力量。廣泛應用于治安監(jiān)測、機動車監(jiān)測以及行人監(jiān)測。高清卡口系統(tǒng)雖然研發(fā)的時期較早,但是在晚期才呈現出較好的應用效果。

2.3 目標檢測技術的應用

AOI大數據技術除了在目標監(jiān)測技術中應用,在線圈監(jiān)測技術與視頻虛擬線圈中也較為常用。線圈監(jiān)測技術為目標監(jiān)測技術中的一種,并且在車輛的監(jiān)控工作應用的十分純熟,其利用了電磁感應原理,當車輛接觸時,線圈電感值混迅速下降,檢測器的振蕩頻率也隨之發(fā)生改變。AOI大數與線圈有據技術的作用則是將有效數據及時上傳至系統(tǒng)內,保障數據的時效性,此種數據的檢測結果的準確性可高達99%。但是線圈檢測也存在與一些局限性,比如無法對行人與非機動車進行監(jiān)測,在堵車的過程中容易發(fā)生疏漏。而連續(xù)視頻流檢測跟蹤技術能夠對行人與非機動車進行有效監(jiān)控,同樣的視頻虛擬線圈也有此效果,這兩種方法是通過對背景差利用分算法進行計算,隨后將背景影響剔除,進而得到所需的前景目標區(qū)域,并對圖像更新并保存。當通過噪聲無法判定車輛所在位置,則需要進行下一幀圖像的檢測。對于連續(xù)視頻流監(jiān)測跟蹤技術的適應使用較為復雜,并且管理難度較大,需要運用多種分類方法進行區(qū)分,才能達到跟蹤車輛軌跡的目的。AOI大數據技術在目標檢測技術中的應用較為繁雜,具有使用情況需要根據道路行車實際情況來決定,有效輔助了城市安防管理工作的進行。

2.4 應用于軟件算法

AOI大數據技術在軟件算法中涉及的知識面較寬,比如,數據庫知識、技術機構知識、圖像分類知識、網絡通訊知識等多個領域。在軟件算法技術中,一般情況下常用的有視頻檢測技術與特征識別技術,以及事件檢測技術。AOI大數據技術在視頻監(jiān)測技術中能夠將捕獲目標進行跟蹤,將數據完好保存后上傳于系統(tǒng),此種技術能夠適應于惡劣的天氣情況中,硬件性能的支撐力較強。但是在識別技術上,步驟較為復雜。比如對車牌的定位需要將圖像二值化,隨后將字符切割,將比較結果輸出,而車身與車型的識別步驟將更為復雜。軟件技術作為治安卡口系統(tǒng)的核心部分,隨著AOI大數據技術的持續(xù)更新,芯片處理速度將更加快捷,將提升安防管理工作的高效性。

結論:綜上所訴,AOI大數據技術是智慧城市安防管理工作進行的核心。通過應用模式識別技術可在人流的統(tǒng)計問題得以解決,使監(jiān)控區(qū)的空間進行分流導航,從而實現了精確的信息指導。隨著AOI大數據的不斷改進和完善,指揮城市將獲得更長遠的發(fā)展,該技術的應用價值將會不斷增加。

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