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      智能監(jiān)控系統(tǒng)在武警執(zhí)勤中的應(yīng)用

      2017-04-15 16:48李煒
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年34期
      關(guān)鍵詞:智能監(jiān)控

      李煒

      摘要:了解??低曋悄軘z像頭的相關(guān)功能,聯(lián)合指紋儀、聲光四色報(bào)警系統(tǒng)結(jié)合武警某中隊(duì)需求開發(fā)了一套視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了各安防子系統(tǒng)設(shè)備參數(shù)配置的統(tǒng)一管理、聯(lián)動(dòng)報(bào)警、和智能入侵檢測(cè)等功能,該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了各安防子系統(tǒng)的統(tǒng)一管理與設(shè)備參數(shù)配置、聯(lián)動(dòng)報(bào)警、和智能入侵檢測(cè)等功能,后對(duì)智能視頻監(jiān)控技術(shù)做了研究。

      關(guān)鍵詞:HIKVSION;指紋儀;智能監(jiān)控;勤務(wù)系統(tǒng)

      中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)34-0214-02

      1概述

      隨著信息化的發(fā)展,對(duì)于武警在傳統(tǒng)執(zhí)勤時(shí)的效率低下、危險(xiǎn)性高等不利因素提供了便利,智能視頻監(jiān)控技術(shù)在武警勤務(wù)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用可以有效地防止襲警、越獄事件的發(fā)生,同時(shí)可以解放執(zhí)勤士兵的工作量,提高對(duì)突發(fā)情況的處置響應(yīng)。本次應(yīng)武警某中隊(duì)要求參與開發(fā)武警勤務(wù)視頻監(jiān)控平臺(tái)的開發(fā),實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)聯(lián)合報(bào)警功能[1]。并且,對(duì)智能視頻技術(shù)做了相關(guān)研究。

      2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      根據(jù)武警勤務(wù)條例規(guī)定以及系統(tǒng)的內(nèi)在需求,除了常規(guī)的防區(qū)視頻監(jiān)控外,需要把哨位臺(tái)上的正、反向監(jiān)控、指紋考勤、電話報(bào)警、對(duì)講分機(jī)、武器箱等設(shè)備納入到整個(gè)安防系統(tǒng)中來,以實(shí)現(xiàn)對(duì)其統(tǒng)一管理。此系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D1所示:

      3 開發(fā)環(huán)境

      系統(tǒng)在WindowsXP操作系統(tǒng)上運(yùn)行,軟件開發(fā)所采用??稻W(wǎng)絡(luò)設(shè)備的軟件SDK二次開發(fā)包。使用Microsoft SQLServer2008, Microsoft Visual Studio 2008 R2 、軟件開發(fā)工具。視頻模塊功能的實(shí)現(xiàn)參考HIKVISION提供的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備SDK 開發(fā)包,開發(fā)包包含了設(shè)備功能二次開發(fā)的接口,接口定義等及具有流媒體轉(zhuǎn)發(fā)、編解碼、網(wǎng)絡(luò)通訊的DLL庫文件等內(nèi)容[2],在開發(fā)前需要將這些DLL庫文件加載到項(xiàng)目工程中,具體的加載在工程文件→bin→Debug文件中庫文件如下:

      4軟件實(shí)現(xiàn)

      4.1抓拍效果圖

      4.2參數(shù)設(shè)置實(shí)現(xiàn)

      4.3 報(bào)警的實(shí)現(xiàn)與信息處理

      緊急處理:1)兵及能攝像機(jī)觸發(fā)身邊的哨位報(bào)警臺(tái)向值班室報(bào)告。2)將接收到報(bào)警信息的通信代碼,并將其解析出來,并彈出相應(yīng)的提示信息。3)執(zhí)勤人員擊哨位圖標(biāo)進(jìn)行處理,選擇警情的上報(bào)和查看報(bào)警預(yù)案動(dòng)畫模擬等相關(guān)功能。功能演示界面如圖4所示:

      5 常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

      總的來說常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法有[3-5]:背景差分法、幀間差分法、光流法。

      1)背景差分法[3]

      背景差分的核心是把當(dāng)前的輸入序列圖像與訓(xùn)練的背景模型進(jìn)行比對(duì),通過對(duì)比灰度、色度等特征的變化來確定運(yùn)動(dòng)物體。

      背景像素點(diǎn)集合為W,當(dāng)前幀像素點(diǎn)集合為V,q代表差分處理后圖像的像素點(diǎn)集合,則它們之間存在如下關(guān)系:

      q=|v-w| (1)

      提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后有噪聲存在,這時(shí)需要對(duì)其進(jìn)行處理如:腐蝕、連通域檢測(cè)、膨脹等操作,從而得到較為準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

      2)幀間差分法

      幀間差分法的實(shí)質(zhì)是利用相鄰兩個(gè)幀圖像的色度、灰度或亮度差值,判斷場(chǎng)景中是否有物體運(yùn)動(dòng)出現(xiàn)。其較容易編程實(shí)現(xiàn),而且可以保證檢測(cè)的實(shí)時(shí)性,在穩(wěn)定的場(chǎng)景能夠較好實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與背景的分離[4]。但是,這種方法對(duì)噪聲敏感度高,容易將如光照等,引起畫面灰度的變化誤檢成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

      3)光流法

      光流是在1950年由Gibson提出來,利用圖像同一像素灰度分布的變化來表征平面圖像場(chǎng)景的變化[5]。假設(shè)以圖像亮度來說,相鄰兩幀圖像有差異時(shí),會(huì)有 I ( x+ Δx,y+Δy,t+1)?I(x ,y, t)=0,其中 I 是亮度,泰勒展開去掉二階及以上項(xiàng)得到

      (2)

      令(u ,v ) = ,則此(u ,v)表示二維圖像的光流矢量 ,v 、u分別是兩個(gè)未知參數(shù),需要找到一個(gè)新的約束條件,文獻(xiàn)[6]先采用 GMM 獲得精確目標(biāo)后建立光流運(yùn)動(dòng)方程。

      光流法對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)信息需要花費(fèi)大量的時(shí)間來計(jì)算,在實(shí)時(shí)要求較強(qiáng)的系統(tǒng)中不建議使用。

      6 總結(jié)

      本次系統(tǒng)開發(fā)為了方便武警某中隊(duì)及時(shí)有效的應(yīng)對(duì)各類突發(fā)事件的發(fā)生,科學(xué)高效的處理日常的勤務(wù)管理工作,實(shí)現(xiàn)信息的共享。該視頻監(jiān)控平臺(tái)已經(jīng)交付使用,滿足武警某部日常勤務(wù)需求。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 西剎子.安防天下—智能網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控技術(shù)詳解與實(shí)踐[M].北京:清華大學(xué)出版社,2010.

      [2] Mohamed S S,TahirN M,Adnan R. Background Modeling and Background Subtraction Performance for Object Detection[C].2010 6th International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA), 2010:236-241.

      [3] Kuchuk S, Sadykhov. Background Substraction in Grayscale Images Algorythm[J].The 7th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications , 2013, 12(14):425-428.

      [4] 王栓,艾海舟,何克忠.基于差分圖象的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),1999, 4(6). 470-474.

      [5] Senst T, Evangelio R H, Sikora T. Detecting people carrying objects based on an optical flow motion model[C]. 2011 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision.IEEE,2011: 301-306.

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