基于多技術融合的高校實驗設備安全管理系統設計與實現

雷川成 郭陽勇

摘要：該文針對高校實驗室設備、器材等財物容易丟失、管理混亂等現象，通過物聯網技術，以視頻監控與分析技術為主，融合RFID、二維碼、條形碼等終端技術，以及云技術，構建實驗室安全系統。詳細分析了視頻分析與其他技術融合方法，設計了實驗室安全管理系統。結果表明，系統能夠有效地實時識別實驗室的異常情況，提升實驗室的安全與管理效率。

關鍵詞：多技術融合;視頻分析;實驗設備;安全管理

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）15-0197-02

1 背景

實驗室是高校實踐教學的重要場所。近年來，隨著國家對實驗實踐設備及耗材的持續投入，高校的實驗實踐環境及設備得到極大的改善，滿足了教學與科研需求。但實驗環境與設備的持續增加也帶來了實驗室設備、器材等財物容易丟失、管理混亂等問題[1]。一般高校通過增加實驗室管理人員，并制定嚴格的實驗室管理制度，或者通過信息化管理軟件等途徑來提高管理效率，但還是不能從根本上解決實驗設備及器材丟失、損壞而找不到直接責任人等情況。通過視頻監控是實驗室安全管理的有效途徑，而傳統的視頻監控需要管理人員長時間盯屏，由于疲勞等情況，常常出現錯報、漏報等現象，在視頻監控的基礎上，通過自動的視頻分析實現實驗室安全管理與預警，提升管理的效率。通過多種技術的融合，實現高校實驗室安全管理具有重要意義[2]。

本文針對單一物聯網技術難以高效地完成實驗室設備安全管理，提出通過多種物聯網終端采集識別技術，結合云技術實現高校實驗室安全管理，提出了實現方案，并設計了系統。

2 系統技術

多融合技術是指通過視頻監控分析、RFID、條形碼、二維碼等終端采集分析技術與云服務技術融合，構建實驗室安全管理系統，為高校實驗室教學與科研服務。根據實驗室儀器設備以及其他物件的特點，結合現有技術，實現實驗室安全預警、防范等安全管理，采取以下三種融合。

1）多終端采集識別技術的融合。視頻監控分析通過圖像的處理能夠實時分析實驗室場景的變化情況，RFID技術能夠通過無接觸識別實驗室的物件，條形碼利用反射光通過掃描器對橫向條形碼進行識別進而識別物件，二維碼通過攝像頭對二維碼的識別進而識別物件。通過視頻監控分析、RFID、條形碼、二維碼等多終端技術的融合，能夠提高實驗室安全管理的終端物件的識別率。

2）與云技術的融合。終端識別技術與本地服務器的結合保障用戶通過互聯網實現實驗室安全管理。通過本地服務器加入私有云以及第三方公有云模式，實現實驗室互聯網跨平臺、多終端應用實現實驗室安全管理，提升用戶的使用體驗。

3）識別目標與識別技術分類融合。根據識別目標的大小、種類等特點，采用不同的終端識別技術，保障實驗場所所有物件至少采用一種識別技術，主要的物件采用兩種以上的識別技術。視頻監控與分析技術主要應用在實驗場所，通過攝像頭實時監控實驗場所目標，目標主要包括大中型實驗儀器與設備、實驗場所柜體桌椅、窗體、門等物件與區域。無線射頻技術RFID主要應用于門的開關控制、大中型實驗儀器與設備的標識管理等。條形碼技術主要應用于小型實驗設備、實驗耗材等標識管理。二維碼技術主要應用于大中型設備、實驗場所柜體桌椅等的安全管理。

3 系統設計

3.1 系統總體框架

多技術融合高校實驗設備安全管理系統包括四大部分，如圖1所示。一是物聯網終端模塊，該部分是本系統采集終端，通過本模塊實現對實驗室場景、設備、耗材等信息的采集，并轉換成數字信息;二是主機系統，即主控制處理器，實現對終端采集信息進行計算、分析、處理及存儲，并實現對終端采集設備的控制;三是服務器系統，包括私有云與公有云，私有云服務器系統實現主要的系統管理數據服務，包括管理數據、終端設備采集數據等，公有云服務器系統實現視頻網絡直播等功能;四是用戶應用軟件，包括手機App、桌面WEB，教師、學生及管理員等用戶通過手機App或者瀏覽器實現對實驗室的安全管理。

3.2 系統功能模塊

系統主要包括安全監控與處理、安全預警、直播點播及用戶與權限等四個功能單元。

3.2.1 安全監控單元

安全監控與處理單元是本系統的核心模塊，本單元包括視頻監控與處理、RFID采集與處理、二維碼采集與處理及條形碼采集與處理等子模塊。使用視頻監控，實時采集實驗室視頻圖像， 通過YOLO目標檢測等技術[3-4]，識別場景物件，分析實驗室場景，對場景變化預警，同時也是作為實驗室視頻直播的采集終端。RFID采集與處理模塊通過對中大型儀器設備等目標進行非接觸式身份識別，實現對儀器設備的出入實驗室及使用進行管理，同時，在實驗室進出入口安裝超高頻RFID，能夠實現短距離的自動身份識別。利用二維碼技術，二維碼采集與處理模塊實現對實驗室大中型儀器設備等進行身份識別，對儀器設備的出入實驗室及使用進行管理。條形碼采集與處理模塊能夠實現對實驗耗材、小型實驗儀器設備等的身份識別。

1）視頻監控與處理：通過多紅外線高清攝像頭，實現視頻監控全區域、全天候，對實驗室進行實時監控。攝像頭通過有線網絡連接本地處理控制器，分析識別視頻監控中的實驗儀器設備等，并對實驗室場景的變化進行實時分析，監控實驗室的安全情況。

2）RFID采集與處理：系統的RFID標簽信息包含儀器設備等的名稱、ID號、規格型號、生產日期、入庫日期、所屬實驗室ID等屬性，通過RFID讀寫器識別RFID標簽，以實驗室為單位，在該實驗室的RFID讀寫器上存儲該實驗室所有RFID標簽信息。在大中型實驗室儀器設備等上安裝統一型號的RFID標簽，通過RFID讀寫器進行RFID標簽讀寫進而識別身份或者寫入信息，同時，RFID讀寫器連接本地處理控制器。

3）二維碼采集與處理：系統的二維碼信息包含儀器設備的名稱、ID號、規格型號、生產日期、入庫日期、所屬實驗室ID等屬性。在實驗室儀器設備等上粘貼大寫等屬性規格一致的QR二維碼，通過兩種方式識別二維碼，一種是通過手持式讀碼器進行讀碼識別;另一種是通過移動設備如手機、平板電腦等，進入本軟件系統的二維碼采集模塊，使用本機攝像頭識別二維碼信息。

4）條形碼采集與處理：主要面向無法使用二維碼的儀器設備、耗材等，系統的條形碼信息包含儀器設備的名稱、ID號、規格型號、生產日期、入庫日期、所屬實驗室ID等屬性。在采集目標上粘貼大寫等屬性規格一致的條形碼，通過手持式條形碼器進行讀碼識別，并連接本地處理控制器。

3.2.2 安全預警單元

安全預警是對實驗室的安全異常進行告知與提醒，本單元主要包括視頻分析預警、短信預警及軟件預警。通過視頻監控以及主控制處理器的分析處理，由于實驗室場景的變化，發出預警。視頻分析預警子模塊可以對視頻多級預警的閾值、預警模式、預警對象等進行設置。短信預警是通過手機短消息的方式對視頻監控分析異常，二維碼、條形碼、RFID方式身份識別異常，以及系統異常進行預警，直接發送到目標對象，便于及時處理。軟件預警子模塊與短信預警類似，對安全異常通過軟件終端以軟件消息、鈴聲等形式實時告知目標對象。

3.2.3 直播點播單元

直播點播單元通過第三方公有云向用戶直播實驗室實時視頻，用戶可以遠程在線監控實驗室的情況，主要應用在實驗室上課人多的情況，有利于監控實驗室的實時情況，避免安全事故的發生。通過視頻點播，查看實驗室的歷史視頻，追溯可能的安全事故責任等。本單元可以對點播直播參數進行設置，并接入第三方視頻直播點播管理。

3.2.4 用戶與權限單元

用戶與權限實現用戶等對象及權限的管理，包括實驗室管理、用戶管理及權限管理。實驗室管理包括實驗室場所、儀器設備、耗材、桌椅等財物的管理。用戶管理包括用戶種類、屬性等的管理。權限角色管理實現對不同權限的用戶分配不同的角色，保障每個用戶在系統中擁有的正確的角色，保障其訪問及操作系統的權限。

4 系統實現

4.1 系統主要工作流程

系統以視頻監控分析為主，結合二維碼、RFID及條形碼身份識別技術，實現實驗室場景分析，完成實驗室設備的安全監控與管理，主要安全監控處理流程如圖3所示。安全預警主要流程包括：1）系統啟動后，初始化視頻采集處理設備。如果初始化成功，視頻采集設備開始進行視頻采集，并在本地服務器存儲視頻信息，接收到視頻信息，主機系統對視頻進行持續分析處理，當實驗室場景發生變化，則通過短信等發生發出預警，由管理人員做安全異常處理。2）通過人為的視頻監控，發現實驗室安全異常，上報管理人員處理。3）通過對視頻的追溯查看，發現實驗室安全異常，上報管理人員處理。安全異常處理主要流程包括：系統啟動會，初始化其他采集處理設備，即RFID、二維碼、條形碼等終端采集及處理設備，初始化成功后，可以處理視頻自動、人為監控及視頻溯源等安全預警，首先識別處理目標的身份，然后開始安全異常處理，處理成功后，存儲安全信息。也可以通過RFID、二維碼、條形碼等查詢追溯處理實驗室儀器設備等財物丟失等異常。

4.2 軟件實現

系統服務器包括本地服務器與視頻云服務器。本地服務器端包括支持手機短信的GPRS網關、系統運行支撐程序，以及與本地物聯網終端的信息分析與處理程序插件。視頻直播采用騰訊直播云服務器，使用騰訊云直播 LVB 技術，視頻直播推流及播放 SDK 采用騰訊云直播提供的 API 開發包。視頻點播采用騰訊云點播 VOD 技術[5-6]。系統安全管理端采用 B/S架構，使用JSP編程及MySQL數據庫。為了保障安全預警與處理的實時性，開發了手機安卓版App。

5 結束語

根據高校實驗室設備、器材等財物容易丟失、管理混亂等現象需求，提出了以視頻監控與分析技術為主的多技術融合方式，設計了高校實驗室設備安全管理系統，為高校實驗室財物等安全管理提供了高效的管理平臺，提升了高校實驗室的管理效率。

參考文獻：

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[4] 張震，李浩方，李孟州.YOLO算法在安檢異常圖像中的研究[J].計算機工程與應用，2020，56（21）：187-193.

[5] 翁興鋼.計算機資源和實驗教學平臺建設[J].福建電腦，2017，33（1）：102-103.

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【通聯編輯：謝媛媛】