彭朝榮 長江師范學院

鑒于突發(fā)事件具有事發(fā)突然、不確定性高、發(fā)展演變情境復雜、社會危害大等特點，因此，及時、有效的對突發(fā)事件做出反應并采取有效措施來減少突發(fā)事件造成的損失成為公共安全工作的重要前提。傳統的視頻監(jiān)測系統，只是能對現場實行監(jiān)視，以及簡單的報警信息傳送，很難確定事件，系統的穩(wěn)定性和可靠性降低。故傳統的安全監(jiān)測系統由于技術水平的局限，不能最大程度地滿足安防應急的要求。

一、系統總體設計方案

如圖1 所示，本項目主要采用STM32F7 單片機作為處理器，信息的采集主要分為兩種，一是通過紅外攝像頭對人流行為信息的采集。二是通過傳感器對異常信息的采集、語音傳感器對語音信息的采集、火焰?zhèn)鞲衅鲗馂男畔⒌牟杉⒒瘜W傳感器對易燃易爆等揮發(fā)氣體信息的采集。無線通信采用互聯網技術與各類通信設備連接。

1.研究背景及意義

對于傳統視頻監(jiān)控系統其關鍵問題在于視頻需要人員觀察，通過人眼識別視頻圖像，通過人腦對視頻信息做出反應和判斷，這樣就會帶來以下問題：

(1）監(jiān)控的實時性差。監(jiān)控視頻都是實時播放的，監(jiān)控范圍的擴大，這樣就會造成大量的監(jiān)控視頻無法在安全威脅發(fā)生的早期做出預警；

(2）監(jiān)控的實時性差。監(jiān)控視頻都是實時播放的，監(jiān)控范圍的擴大，這樣就會造成大量的監(jiān)控視頻無法在安全威脅發(fā)生的早期做出預警；

(3）威脅的漏報和誤報。監(jiān)控視頻中出現的安全威脅需要由安全人員來判斷，這樣就容易造成有的威脅未能及時發(fā)現或有些不是威脅的情況被誤判，造成處理不當。

針對這些問題，此報警系統能夠通過人體運動識別和傳感器對各種危險氣體進行全方位的實時監(jiān)測，對采集到的圖像、氣味等信息進行處理和計算，以此來判斷是否存在安全威脅，并可以通過預案進行提前預警處理，通過計算分析事故等級并語音警示，時刻將信息發(fā)送給相應工作人員做出處理。

2.研究內容

鑒于突發(fā)事件具有事發(fā)突然、不確定性高、發(fā)展演變情境復雜、社會危害大等特點，傳統的安全監(jiān)測系統由于技術水平的局限，不能最大程度地滿足安防應急的要求。針對目前存在的問題，主要研究內容分為：

(1）硬件系統的設計

針對傳統視頻監(jiān)測系統的不足，首先設計一套前端信息獲取設備，包括圖像采集設備，語音傳感設備，傳感器陣列（包括易燃易爆氣體傳感器，乙醚、硫酸等危險氣體傳感器，煙霧、火焰?zhèn)鞲械龋?。實現如圖像、語音、環(huán)境指標等信息的采集，為事件預判提供全方位、立體化的信息。

系統還包括智能信息處理系統、預測預警評估系統，利用stm32與前端信息獲取設備直接相連，對采集到的信息進行處理，再進行傳輸，以便預判事件類別、嚴重程度和及時反應。

信息上報及處理中心主要由主機、服務器組成。

(2）智能信息處理算法、技術和模型的選擇與設計

該系統需要實時收集信息，利用智能信息處理技術進行預判、處理，預防和減少突發(fā)事件的發(fā)生，控制、減輕和消除突發(fā)事件引起的嚴重社會危害。相關信息處理算法、技術和模型包括：

01 圖像處理和數據挖掘相關算法

對于群體，首先,對視頻中的人群前景進行檢測,結合YUV 空間碼本模型和基于HOG 特征行人檢測算法。其次,在檢測到的人群前景目標基礎上提取人群特征點,采用金字塔LK 光流法對人群特征點進行跟蹤并計算光流信息,減少了直接使用光流法的計算量。同時,再使用基于HOG 特征檢測行人方法,檢測到的行人區(qū)域結果將用于對人群分組。再次,將跟蹤到的人群特征點進行分組。第一次先使用k-means 聚類算法對檢測出的行人區(qū)域中心點進行聚類,得到人群總體粗分組情況。在此基礎上,將第一次聚類得到的人群粗分組的各中心,作為再次使用k-means 聚類算法初始時的聚類中心,對所有人群特征點進行細劃分組。并結合基于HOG 特征檢測行人的結果對分組結果加以調整,得到最終的人群特征點分組。最后,對每個群組的人群特征點提取運動特征和密度特征。

對于個體，主要提取分析個體之間的距離、互動特征。

02 語音識別及分析算法

識別與突發(fā)事件或危險事件密切相關敏感詞匯；分析并提取緊急、危險狀態(tài)下語音特點，包括頻域和時域特征等。

03 傳感陣列信號處理算法

監(jiān)測各種傳感器的數據變化情況，分析并提取異常信號特征。

04 預測預警評估算法及模型

在不同情形下訓練系統，確定預測預警評估模型。綜合圖像、語音和傳感信號的特征，給出實際使用時事件類別、危險程度等特征。

3.技術路線

本系統著眼于公共場所突發(fā)事件監(jiān)測、分析、預警處理這一富有挑戰(zhàn)性的研究領域。通過確定開展工作所需的知識領域，從系統模型、關鍵技術、應用特征分析、測試驗證等層面對項目開展研究。技術路線如圖2 所示。

圖2 技術路線圖

4.創(chuàng)新點

（1）提出復合式監(jiān)測系統，實現如圖像、語音、環(huán)境指標等多種信息的采集，為事件預判提供全方位、立體化的信息。

（2）利用智能信息處理算法，建立全天候運作的突發(fā)事件監(jiān)測預警系統，可以及時收集信息，進行預判、處理，對突發(fā)事件進行預測預警評估。

二、結語

改革開放以來,隨著我國社會加速轉型,經濟飛速發(fā)展，但是各種利益矛盾日益凸顯,各類群體性或個體性突發(fā)事件也呈高發(fā)態(tài)勢。突發(fā)事件很可能會造成重大人員傷亡、財產損失、害危及公共安全。針對目前監(jiān)控系統的不足，此套系統目前通過理論研究以及相關實驗表明，讓其在公共場所發(fā)揮監(jiān)測預警的功能成為可能。