運用算法與數據融合技術強化城鎮安全監管研究

摘要：隨著城鎮化進程加速，城鎮安全監管成為城市治理中的重要環節。本文聚焦算法與數據融合技術在城鎮安全監管中的應用，通過智能分析多源數據，精準識別安全隱患，提升監管效率與應急響應速度，為城鎮安全管理提供科學依據和技術支撐，有效增強公共安全水平。

關鍵詞：城鎮安全；智能算法；數據融合；強化監管

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.018

中圖分類號：C 912；TP 3" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）01-00-03

Research on Strengthening Urban Safety Supervision through Algorithms and Data Fusion Techniques

ZHANG Mingwei1， DUAN Xiaoyu2， YU Liang1

（1. CAS Smart City Research and Design Institute Co.， Ltd.， Beijing 100160， China;

2. China Tower Corporation Dali Branch， Dali 671000， China）

Abstract： With the acceleration of urbanization， urban safety supervision has become a crucial aspect of city governance. This paper focuses on the application of algorithms and data fusion techniques in urban safety supervision， utilizing intelligent analysis of multi-source data to precisely identify potential safety hazards， thereby enhancing regulatory efficiency and emergency response speed. It provides scientific evidence and technical support for urban safety management， effectively boosting public safety levels.

Keywords： urban safety; intelligent algorithms; data fusion; enhanced supervision

1" "研究背景

隨著科技的飛速發展，城市規模不斷擴張，人口密集度增加，這直接導致了城市安全問題日益復雜化和多元化[1]。算法和數據融合技術因其強大的數據處理和分析能力，逐漸成為提升城鎮安全管理水平的重要手段[2]。大數據技術能夠收集、整合和分析來自各類傳感器、監控設備、社交媒體等多源異構數據，為安全管理提供全面的信息支持[3]。而先進的算法技術，如機器學習、深度學習等，則能夠對這些海量數據進行深度挖掘和智能分析，揭示出隱藏在數據背后的規律和模式，為城市綜合管理提供科學依據。

2" "基于算法和數據融合技術的城鎮安全

監管方法

2.1 系統邏輯

城鎮安全監管包含兩個層面，分別是人和事的管理，在現代媒體技術背景下這一工作可通過特征識別來實現，通過識別數據信息中的某些特征來達到對人的行為、物體狀態的檢測、定位、匹配以及軌跡追蹤，對事的管理則通過事件中特征的識別、匹配、判定、預警進行實現。因此其在原理上與智能技術中的“人臉識別”具有一定的相似性，核心技術包括圖像采集、圖像預處理、圖像比對、特征提取、人或事件識別、結果輸出幾個部分，通過完善這些中間環節，聯合前端的衛星、高低視頻監控、無人機收集到的信息，同時為了便于使用、實現數據融合，在進行圖像處理和特征提取的同時還需要進行尺寸歸一處理，以便統一存儲和傳輸。

2.2 圖像處理

2.2.1 灰度變換

灰度變換指的是改變原圖像灰度值來提高畫質，使圖像更加清晰，以便系統比對或操作員檢視，其是圖像預處理的前端工作。在本系統中使用一般灰度調節函數rgb2gray來自動將無人機、監控、衛星等前段設備拍攝到的圖像轉化為灰度圖像，具體代碼如下：

# 讀取圖像

image_path = 'path_to_image.jpg'

image = Image.open（image_path）

# 轉換為灰度圖像

gray_image = image.convert（'L'）

# 顯示圖像（可選）

gray_image.show（）

2.2.2 圖像增強

圖像增強的目的是提高圖像清晰度和技術適應性，便于計算機程序對圖像信息進行后續處理，減輕處理器運行負載，提高系統運行效率，這里使用Matlab環境中的fspecial函數來創建濾波算子，然后再使用imfilter函數進行濾波，具體代碼如下：

#讀取圖像并轉換為雙精度浮點數

originalRGB = imread（'peppers.png'）;

f = im2double（originalRGB）;

# 創建一個濾波器

h = fspecial（'motion'， 50， 45）; % 創建一個運動模糊濾波器

#使用imfilter函數進行濾波處理

filteredRGB = imfilter（f， h）;

2.2.3 尺寸歸一

尺寸調整在圖像處理中扮演著至關重要的角色，其核心目的可歸納為三大方面。首先，確保圖像在傳輸過程中，其分辨率、清晰度等關鍵參數能夠保持穩定，從而便于各個部門準確、高效地讀取并利用這些圖像資源。其次，通過調整圖像尺寸，可有效減少系統在提取圖像特征時的計算量，進而減輕處理器的運行負擔，提升整體演算效率。最后，尺寸調整還有助于促進不同部門及系統間的數據兼容與共享，為數據融合提供有力支持，推動信息的無縫流通與整合，加速決策過程，提升工作效率。基于Matlab環境，本系統使用resize函數來實現自動化的尺寸歸一，具體代碼如下。

?圖像尺寸歸一化的代碼實現可以通過多種編程語言和庫來完成，以下是一些常見的實現方法?：使用OpenCV進行圖像尺寸歸一化。

在OpenCV中，可以使用cv2.resize（）函數來調整圖像的尺寸。以下是一個使用OpenCV進行圖像尺寸歸一化的示例代碼：

# 讀取圖像

image = cv2.imread（'path_to_image.jpg'）

# 設置目標尺寸

target_width = 200" # 目標寬度

target_height = 150" # 目標高度

# 調整圖像尺寸

resized_image=cv2.resize（image，（target_width，target_height），interpolation=cv2.INTER_AREA）

# 顯示原圖和調整后的圖像

cv2.imshow（'Original Image'， image）

cv2.imshow（'Resized Image'， resized_image）

cv2.waitKey（0）

cv2.destroyAllWindows（）

2.3 圖像特征提取

圖像識別的本質是圖像特征的提取與比對。比如，在人臉識別中，若是監測圖像中存在人臉，則自動截取人臉部分圖像信息，并對人臉特征進行提取與分析，將提取到的信息與信息庫中的已知人臉特征進行比對，當匹配度達到一定程度時，則人臉識別通過，這一邏輯可以延伸至圖像特征提取、識別與匹配的各個領域，實現定位追蹤各類對社會治理有用的信息。

2.3.1 事件信息監測

從現有技術來說，事件信息檢測算法有很多種，但目前為止仍未有一種算法可以做到完全準確，或許當AI訓練數量足夠大、系統算力足夠高時才能夠接近完全準確。當前常用的事件信息檢測方法有特征空間匹配、事件規則匹配、模板匹配等模糊檢測方法，當發現圖像中存在或可能存在某些事件信息時便將圖像標記，然后進入精確識別與匹配程序。通過應用模糊檢測，可以篩除部分不具備價值的圖像信息，從而節約系統空間和演算負荷，提高系統運行效率。

2.3.2 精確檢測前圖像預處理

想要精準提取圖像中的特征信息、判斷圖像中所包含事件，在圖像通過模糊檢測后必須要進行去噪、銳化、平滑等預處理，使圖像特征更加清晰，以便提高系統智能提取特征效率、縮短響應時間。在Matlab環境下，可通過以下代碼實現這一功能（以降噪為例）：

image_path = 'path/to/image.jpg'

kernel_size = （3，3）

filtered_image = median_filter（image_path， kernel_size）

filtered_image.show（）

# 顯示降噪后的圖像

2.3.3 特征篩選與標記

在圖像特征識別中，可能存在“假特征”問題，比如，周圍環境與圖像特征區域相連，若不進行處理，系統很可能將環境數據也計算入特征數據一并處理，從而產生識別錯誤問題，在Matlab環境下，可通過strel和imerode函數來剔除這一風險，進一步提高特征識別效率。

# 創建匹配器并進行特征匹配

matcher = cv2.BFMatcher（cv2.NORM_HAMMING， crossCheck=True）

matches = matcher.match（des1， des2）

# 按照距離排序匹配結果并篩選最佳匹配項

matches = sorted（matches， key=lambda x： x.distance）

threshold = 30

# 根據實際情況調整閾值

2.4 圖像特征結果判定

在圖像特征判定上采取PCA算法對處理后的圖像特征進行數據降維，將線性數據變換為一組各維度線性無關數據，然后再用這些數據進行AI模型訓練，提高AI訓練速度并降低系統運行所需算力，最終達到高效、智能、自動識別無人機、監控、衛星圖像所顯示人或事的關鍵特征信息。PCA具有良好的多邊形，能夠有效適應數據融合。在具體應用時可根據實際需要預設PCA投影矩陣，降低或升高維數，提升圖像獲取到圖像特征結果判定的響應速度，更好地服務于社會管理。

2.5 系統延展與應用

本系統基于圖像特征識別具有兩個方向功能，即“什么人”在“什么時間”出現在“什么地點”的定位與識別，以及“什么事”在“什么時間”發生在“什么地點”的定位與判定。前段程序的這兩個功能可以根據實際需求鏈接不同數據庫來構成不同功能單元，以此來服務于社會管理工作：連接定位追蹤目標數據庫，通過“人物識別”來定位和追蹤目標；連接社會事件數據庫，通過“事件信息”檢測來判定是否發生惡性事件、交通事故、意外災害等；日常記錄車輛、人員的出現軌跡來組成出行軌跡，實現追蹤定位。

3" "基于算法和數據融合技術的城鎮安全

監管應用實踐

3.1 智能監控系統

智能攝像頭具備高清畫質，能夠捕捉到細膩入微的圖像信息，其內置有先進的圖像識別與行為分析算法，能夠實時分析攝像頭捕捉到的視頻流，自動識別異常行為模式。系統的傳感器負責收集環境數據。這些數據通過無線傳輸技術實時回傳至監控中心。中心通過數據分析與融合技術，將這些數據進行交叉比對與綜合分析，實現對潛在安全風險的全面感知與預判。系統的報警與應急響應功能，識別出異常行為或安全風險，能立即觸發報警機制，通過聲光、短信、郵件等多種方式發出預警信息，自動聯動周邊警力資源，實現快速響應與處置。

3.2 環境監測與預警

在環境監測方面，物聯網技術以其強大的數據采集和傳輸能力，為環境監測提供支持。在城鎮的各個角落部署傳感器，可實時獲取空氣質量、水質、噪聲等關鍵環境參數。物聯網技術還與氣象數據結合，對自然災害進行預測和預警。例如，在雨季來臨前，氣象部門運用物聯網技術收集的氣象數據，結合先進的算法模型，預測降雨強度、持續時間等關鍵信息，提前發布洪澇、泥石流等自然災害的預警信息，幫助居民提前做好防范準備，為城市管理者提供科學的決策依據，指導他們制定有效的應急響應措施。

3.3 數據融合與共享

在數據融合領域，物聯網技術憑借其強大的多源數據集成能力，以前端感知設備為關鍵入口，構建起一張覆蓋廣泛、節點密集的數據資源網絡。這一網絡為數據底座的搭建奠定了堅實基礎，還根據各領域個性化需求，靈活建立了算法倉庫，實現了算法與應用的精準對接。通過算法的高效賦能，物聯網技術打破了不同部門間的數據壁壘，促進了數據的深度整合與廣泛共享。借助可視化展示手段，使數據融合過程更加直觀透明，推動了資源的多次復用與價值挖掘。這提升了城市治理的智能化水平，增強了監管的精細化程度，為城市的可持續發展注入強勁動力。

4" "結束語

基于算法和數據融合技術的城鎮安全監管方法，是應對復雜城市環境、提升安全監管效能的重要途徑。該技術將在保障人民生命財產安全、促進社會和諧穩定方面發揮越來越重要的作用。隨著技術的不斷進步與應用場景的持續拓展，城鎮安全監管將迎來更加智能、高效、全面的新時代。■

參考文獻

[1] 張潔．基于信息技術的城鎮燃氣安全監管創新研究[J]．中國石油和化工標準與質量，2024，44（4）：69-71.

[2] 劉宇翔．城鎮燃氣管理中物聯網技術的應用[J]．價值工程，2022，41（4）：143-145．

[3] 陳永芳．城鎮燃氣管理中物聯網技術的應用研究[J]．網絡安全技術與應用，2022（12）：99-100．

作者簡介：張洺瑋（1990—），男，滿族，遼寧撫順人，碩士，副總經理，研究方向為系統集成、數字城市。

段曉瑜（1989—），女，白族，云南大理人，本科（雙學士），行業經理，研究方向為物聯網、系統集成、低空經濟。

俞" " 靚（1989—），男，漢族，湖南益陽人，碩士，工程師，研究方向為系統集成、物聯網、人工智能。