智能社區智慧安防監控系統構成及運作研究

原宏達

中煤（西安）地下空間科技發展有限公司，中國·陜西 西安 710000

1 引言

隨著中國科學技術的不斷發展，社區監控系統無論是在設備還是技術等方面相較之前都得到了大幅度提升，充分發揮了社區安全的功能。但是，隨著城鎮化建設的不斷推進，智能社區、智能校園概念的提出，建立技術廣泛、標準統一、系統完善的智能化安防系統成為重點，因此需要從智能社區安防監控系統的設計、安裝、應用等方面出發，并結合實際情況，推動智能社區安防監控系統逐步走向成熟。

2 智慧社區安防視頻監控系統設計的原則

由于社區的特殊性，在對安防監控系統進行設計時，需要遵循與實際相結合、統一化管理、公平開放、標準化和經濟型原則。在社區中實行安防監控系統時，需要考慮到每個社區的實際情況，每一項技術的最終目的是為了應用，不可以脫離實際。由于社區是一個集體性的場所，在設計智能社區的安防監控系統時需要作訓集中統一化管理原則，為保障現代化、智能化的社區管理提供方便。遵循開放性和標準化原則更有助于智能社區具有較好的兼容性和靈活性。同時，還要確保系統和設備的設計和選擇的規范性和國際性。此外，在設計智能社區安防監控系統時，需要在確保智能社區安防監控系統安全的前提下，還要具備系統糾錯和容錯技術，以便提升系統的安全性。為了滿足社區內大多數居民的需求，在設計智能社區智慧安防監控系統時，還要在不影響安防監控系統性能的基礎上盡可能地降低成本投入。

2.1 智能社區安防監控系統的構成

某社區的智慧安防系統采取的是三級構架結構，以分布式的部署方式進行，將互聯網、視頻網、公安內網形成一個有機的整體（如圖1所示），有效解決了該社區前端的數據采集和匯總問題。此外，還可以借助公安內網實現市局—分局—派出所三級之間的數據共享，突出派出所的作用。

圖1 某智能社區的建設圖示

①可以通過會聯網信息技術實現社區數據的采集，在將采集到的數據進行分類、匯總之后，通過公安局系統的移動警務通道將數據上傳到公安網內智能社區的智慧安防監控系統。

②智能社區的每個出入口采集到的前端視頻和人像資料，能夠直接上傳到視頻專網內，然后通過視頻專網將資料輸送到分局內，有需要的分局可以有選擇地將數據進行保存、分析、布控處理。如果分局不需要的話，那么數據將會通過視頻專網上傳至市局的圖偵技防總隊的人像比對系統中，在進行人像信息的對比和分析之后，還會對分析和對比結果進行結構化處理。最后，通過安全邊界上傳到公安網內智能社區的智慧安防監控系統中。

③借助互聯網信息技術將社區內所拍攝的視頻、車輛信息、智能門禁、人像信息等數據進行匯總處理，將所有數據借助安全邊界通道上傳至視頻專網，再進一步匯總后數據將直接上傳至市局圖偵技防總隊的人像比對系統，對人像信息進行分析和比對。對結果進行結構化處理之后，還要再次通過安全邊界上傳至智能社區的智慧安防監控系統中。

④市級的智能社區管理系統主要作用是，對全段采集到的數據和信息進行整合，并且還要對接公安其他的應用系統和數據庫，并且還具備了公開、分析和監督信息的功能。

⑤分局級的智能社區不僅具有分析該轄區內的數據統計、分析和監督的作用，還承擔著將預警信息傳送至派出所的重擔。

⑥派出所智能社區管理系統不僅要實現數據管理實際應用、分析和預警，還承擔著將預警信息傳送至民警移動警務終端處理的重擔。

2.2 智能社區安防監控系統的運作模式

2.2.1 人員信息采集模塊

智能社區安防監控系統還能進行人口管理，特別是對社區中的常住人口和流動人口的統計及管理，實行“一人一檔”的管理機制，錄入進出社區人員的一些基礎信息，如身份信息、戶口信息、居住信息等其他基礎信息。同時，還可以錄入標準地址、實有人口、房屋、單位等信息。另外，還會在個人基礎信息上有選擇地增加錄入親朋好友的相關信息，以便解決社區住戶和親朋好友的進出問題。

2.2.2 人臉識別模塊

面貌檢測就是判斷在動態或復雜的場景或背景中有沒有面相的存在，并且能夠分析出該面相。面貌檢測的方法主要有參考模板法、人臉規則法、樣品學習法、膚色模型法和特征子臉法[1]。根據實際需要，設計一個或者多個標準的人臉模板，再根據計算對收集到的樣品進行測試，檢測樣品與模板之間的差異，經過特定的標準檢測人臉是否存在。由于人臉的特殊性，人臉規則法就是根據這些特殊性形成一套判斷標準，以此來檢驗人臉的存在。樣品學習法，主要是對人工神經網絡進行識別，通過將面相、非面相樣品集的學習生成分類器。膚色模型法，由于面貌的膚色在色彩空間中集中分布，通過這一規律來檢測。特征子臉法，也就是將所有面相集合為一個面相子空間，根據檢測樣品和其在子空間的投影距離來判斷面相的存在。

2.2.3 車牌識別模塊

社區可以通過高清攝像機對經過的車輛就行實時記錄和采集處理，影響車輛識別的準確性的關鍵因素就是對圖片的處理質量。因此，為了獲取準確性高，清晰度好的車輛信息，這就需要將攝像機抓拍主機拍攝到的原始圖像進行預處理，也就是要對噪聲進行過濾、自動進行白處理、自動進行曝光、伽馬校正、邊緣進行增強、調整對比度等[2]。安防監控系統對經過車輛車牌的定位是否正確將直接影響到后期字符的分割和識別效果，這也是決定車牌識別率的決定性因素之一。關鍵技術是紋理特征分析定位算法，通過對圖像進行簡單的預處理以后，對處理以后的灰度圖形行列掃描，行掃描能夠確定列方向上具有車牌線段的候選區域，再進行掃描確定每個區域具體的行列坐標、寬度和高度，從而確定車牌的區域范圍，該方法能夠將圖像中的每一個車牌進行準確定位。此外，還需要對車牌進行字符的分割和識別處理，通過圖像定位到車牌的所屬區域之后，要經過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化處理，對字符區域進行進一步的定位。然后，按照字符的尺寸使用動態模板法進行字符分割處理，再統一化處理字符的尺寸。分割處理后的字符在經過縮放、特征提取處理后，能夠得到特征字符的表達形式，經過分類判別函數和規則再與字符數據庫模板中所提供的標準字符進行比較、分析，能夠識別我們輸入的字符圖像[3]。最后，會將車牌識別信息以文本的形式提供給我們。

2.2.4 視頻結構化

視頻結構化就是自動將視頻中的內容特征和屬性進行提取的一種技術手段，將視頻中所包含的內容根據語義關系，對視頻中的信息進行目標分割、時序分析、對象辨別等方式處理，并對目標信息進一步的分析和標記，再將收集到的信息組織成計算機和人類所能處理的文本信息。從以上數據處理的方式和流程能夠看出，視頻結構化也就是將監控系統中的視頻、圖像信息轉變為計算機和人類所能理解的信息的一種媒介，并且處理后的信息還可以作為公安局的情報使用，該技術實現了視頻數據轉化為文本信息、情報信息。在實際的生活中，視頻結構化的目標信息主要是人員信息和車輛信息。

3 結語

綜上所述，傳統意義上的實時監控、事后調閱為主的安防監控系統已經不能滿足現代化社區的管理需求。因此，有必要借助先進的科學技術，進一步完善社區的安防監控系統，有效提升社區的智能化、現代化水平，提高社區事前和事中的應變處理、應急指揮能力，從而為社區居民和社會積極營造一個更加安全、穩定的省生活、工作環境。