李正南 胡曉彤 朱玉倩 楊朝陽(yáng) 丁昂 天津科技大學(xué)
基于圖像識(shí)別的校園安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
李正南 胡曉彤 朱玉倩 楊朝陽(yáng) 丁昂 天津科技大學(xué)
智能視頻監(jiān)控是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)處理、分析和理解視頻信號(hào),無(wú)需人為干預(yù),通過(guò)自動(dòng)分析定位和監(jiān)控變化在場(chǎng)景識(shí)別和跟蹤中的圖像序列,并基于分析判斷目標(biāo)在異常情況下的行為,及時(shí)報(bào)警或提供有用信息,有效幫助安全人員應(yīng)對(duì)危機(jī),最大限度地減少誤報(bào)和漏報(bào)。
校園安全 視頻監(jiān)控 智能識(shí)別
在實(shí)施多種安全措施中,最有效的是將視頻監(jiān)控系統(tǒng)覆蓋學(xué)校的各個(gè)點(diǎn)位。利用大量攝像機(jī)監(jiān)控關(guān)鍵區(qū)域。但是傳統(tǒng)視頻監(jiān)控方案無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景進(jìn)行自動(dòng)化的智能分析,只能通過(guò)監(jiān)控工作人員對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行排查監(jiān)視。很多時(shí)候這些視頻只能作為事后查證的一種手段,這種方式往往已不能有效地阻止危險(xiǎn)事件的發(fā)生。
視頻中運(yùn)動(dòng)的對(duì)象,包括車輛、行人以及其他物體都是基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的智能視頻監(jiān)控技術(shù)的主要焦點(diǎn)。通過(guò)對(duì)監(jiān)控視頻中運(yùn)動(dòng)對(duì)象的分析,系統(tǒng)可以具有智能功能,自動(dòng)區(qū)分視頻中的冗余信息和有效信息,并為異常事件的預(yù)警做好準(zhǔn)備。
本系統(tǒng)功能范圍:
視頻數(shù)據(jù)處理與分析采用來(lái)自本地視頻文件或攝像頭實(shí)時(shí)捕捉到的畫面作為視頻分析數(shù)據(jù),使用OpenCV函數(shù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與視頻背景的建模。
我們對(duì)從攝像頭或者本地視頻文件中獲取的視頻數(shù)據(jù)幀進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,通過(guò)利用Opencv函數(shù)庫(kù)分別從以下幾個(gè)方面對(duì)視頻進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理:背景建模、景提取、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤。
本系統(tǒng)使用 MFC框架開發(fā),視頻數(shù)據(jù)分析的技術(shù)來(lái)自O(shè)penCV視覺(jué)函數(shù)庫(kù),通過(guò)對(duì)視頻數(shù)據(jù)的運(yùn)算分析,判斷計(jì)算出監(jiān)控點(diǎn)位實(shí)時(shí)的情況等,比如說(shuō)深夜中異常出現(xiàn)的行人與白天正常上課的學(xué)生的區(qū)分方法,還有異常目標(biāo)對(duì)監(jiān)控探頭等進(jìn)行的破壞活動(dòng)等各個(gè)方面的計(jì)算與分析,系統(tǒng)的功能如圖2-1所示。
圖2 -1 校園安防視頻監(jiān)控與報(bào)警系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)框架
該系統(tǒng)視頻數(shù)據(jù)分析算法主要用于研究和統(tǒng)計(jì)建模,視頻分析結(jié)果顯示界面顯示給通用系統(tǒng)用戶——主要是提供給保安等安全人員作分析。
圖2 -2 校園安防視頻監(jiān)控與報(bào)警系統(tǒng)視頻處理流程圖
2.3.1 系統(tǒng)功能模塊介紹
本系統(tǒng)主要由兩部分構(gòu)成,即系統(tǒng)管理模塊和視頻數(shù)據(jù)分析模塊。每個(gè)模塊的主要介紹如下:
(1)系統(tǒng)管理
系統(tǒng)管理包括安全人員賬戶管理和異常信息的管理。
用戶管理:由于本系統(tǒng)涉及到攝像監(jiān)控等數(shù)據(jù),所以要對(duì)操作人員進(jìn)行身份驗(yàn)證,避免泄露隱私數(shù)據(jù)。
本系統(tǒng)的用戶管理包括:賬號(hào)信息的修改操作,例如密碼的變更等操作。 安全人員登陸:系統(tǒng)中的安全人員擁有自己的帳戶號(hào)碼和密碼,所有擁有權(quán)限的安全人都可以登錄到系統(tǒng)中。
(2)視頻分析模塊
運(yùn)動(dòng)檢測(cè):運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在視頻序列中的位置可以由相鄰幀之間的關(guān)系分析得到。
行人識(shí)別:通過(guò)將視頻與背景進(jìn)行差運(yùn)算,得到所加載視頻中的前景目標(biāo),并利用其形狀特征(例如: 長(zhǎng)寬比、面積)初步篩選出視頻中的目標(biāo)。
異常記錄:當(dāng)系統(tǒng)在設(shè)定時(shí)間段檢測(cè)到異常目標(biāo),對(duì)視頻畫面進(jìn)行截圖并保存,同時(shí)將異常記錄存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。
異常歷史查詢:使用設(shè)定的日期對(duì)異常記錄進(jìn)行查詢,方便安全人員事后排查。
在本系統(tǒng)中,通過(guò)調(diào)用cvThreshold 函數(shù)對(duì)單通道數(shù)組進(jìn)行閾值固定操作。進(jìn)行二值化處理的最常見的方法,就是使用這個(gè)函數(shù)對(duì)灰度化的圖像進(jìn)行閾值運(yùn)算。(cvcmps也能做到這一點(diǎn)。)或消除噪音,例如過(guò)濾小或非常大的像素值。本函數(shù)可以使用對(duì)應(yīng)參數(shù)來(lái)確定取閾值的方法。實(shí)現(xiàn)代碼如下:
cvThreshold(silh, silh,30,255,CV_THRESH_BINARY);
通過(guò)調(diào)用 cvSmooth 函數(shù)可以使用很多種平滑圖像的方法。每一種方法都有自己的特點(diǎn)以及應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)面對(duì)沒(méi)有經(jīng)過(guò)縮放的圖像時(shí),只能對(duì)圖像進(jìn)行單通道平滑操作,支持8位,16位,32位,和32位浮點(diǎn)等多種格式。
無(wú)論是單通道還是3通道,又或是8比特和32比特的浮點(diǎn)圖像,簡(jiǎn)單濾波和高斯濾波都可以進(jìn)行運(yùn)算。并且這兩種濾波方法都可以在源數(shù)據(jù)上處理圖像。
cvSmooth(dst, dst,CV_MEDIAN,3,0,0,0);// 中值濾波,消除小的噪聲
形態(tài)學(xué)濾波理論在20世紀(jì)90年代被提出,用于離散圖形的分析和處理。
cvDilate(pyr,pyr,0,1);
3.2.1 ODBC 鏈接 MySql
打開ODBC,在用戶DSN中點(diǎn)擊添加,選擇mysql odbc unicode driver。在Data Source Name中為數(shù)據(jù)源命名CamLogin,Deccription框內(nèi)為描述;TCP/IP Sever 填寫localhost;User填寫mysql用戶名,Password填寫mysql密碼。當(dāng)以上均填寫準(zhǔn)確時(shí),Database就能夠有獲取到數(shù)據(jù)供你操作了。而后點(diǎn)擊Test,顯示successful則成功。
3.2.2 MFC 鏈接 ODBC
通過(guò)使用類向?qū)?,點(diǎn)擊添加類中的MFC ODBC使用者,選擇數(shù)據(jù)源選項(xiàng),并新建Cuserinfo類。
3.3.1 網(wǎng)絡(luò)攝像頭介紹
網(wǎng)絡(luò)攝像頭一種由傳統(tǒng)相機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)物,它可以在有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生并傳送數(shù)字視頻流。
3.3.2 網(wǎng)絡(luò)攝像頭的連接
本系統(tǒng)測(cè)試階段使用的攝像頭為沃仕達(dá)T7866WIP,攝像頭與電腦直接的數(shù)據(jù)連接采用的是CGI協(xié)議。
界面控件設(shè)置
設(shè)置主界面上的控件屬性,添加控件的觸發(fā)事件,
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項(xiàng)目編號(hào):201610057025。