摘要:校園是一個(gè)相對(duì)開(kāi)放的場(chǎng)所,無(wú)論從教職員工、學(xué)生,還是后勤等人員構(gòu)成來(lái)看,其都相對(duì)復(fù)雜,存在一定的安全隱患。因此,構(gòu)筑牢固的校園安全網(wǎng),及時(shí)甄別并妥善處理可能出現(xiàn)的安全問(wèn)題至關(guān)重要。文章在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,依托不同學(xué)科類別的技術(shù)和方法,構(gòu)建了較為成熟可靠的智慧校園監(jiān)測(cè)系統(tǒng),以期為加強(qiáng)校園安全提供理論支持。
關(guān)鍵詞:云平臺(tái);校園監(jiān)控系統(tǒng);設(shè)計(jì);實(shí)現(xiàn)
中圖法分類號(hào):TP308
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
Design and implementation of campus monitoring system based oncloud Dlatform
DENG Youlin
( Hunnan Vocational Institute of Safety Technology,Changsha 410151 ,China)
Abstract: The campus is a relatively open place, and it is relatively complex in terms of thecomposition of faculty, staff, students, and logistics, so there are certain security risks. Therefore,it is very important to build a solid campus safety net to identify and properly handle possible safetyproblems in a timely manner. Based on the theoretical basis of the existing research results andrelying on the technologies and methods of different disciplines, this paper hopes to build a moremature and reliable smart campus monitoring system, and provide theoretical support forstrengthening campus security.
Key words : cloud platform , campus monitoring system , design , implementation
隨著科技迅猛發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍的進(jìn)一步擴(kuò)大,先進(jìn)成熟的信息技術(shù)將軟硬件部分穩(wěn)定、高效、安全、可靠地連接在一起,切實(shí)推動(dòng)了校園系統(tǒng)的全面升級(jí)和優(yōu)化。
1 基于云平臺(tái)的智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)概述
智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)建不是單一學(xué)科就能解決的問(wèn)題,需要從經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等多個(gè)方面進(jìn)行全面深入研究和融合,并從中選取較為合適的模塊進(jìn)行模擬演練,使智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)各個(gè)模塊之問(wèn)相互獨(dú)立、相互聯(lián)系,以此既能夠獲得穩(wěn)定的智慧校園監(jiān)控系統(tǒng),又有利于該系統(tǒng)后期的升級(jí)[1]?,F(xiàn)有的Web端監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)π?nèi)人員進(jìn)行全面高效管理,而智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)不單要實(shí)現(xiàn)對(duì)校內(nèi)人員的管理,還要增加多個(gè)不同功能的模塊,如注冊(cè)登錄模塊、后臺(tái)管理模塊等。
2 校園監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.1 校園監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)
M32F103C8是校園監(jiān)控系統(tǒng)中最為重要的一個(gè)構(gòu)成部分,它包括眾多的傳感器,并且將這些傳感器與系統(tǒng)中不同的模塊進(jìn)行結(jié)合,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)校園環(huán)境的綜合、全面、持續(xù)觀測(cè),以確保所有的監(jiān)測(cè)值都在正常范圍內(nèi)。例如,當(dāng)遇到火情時(shí),系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)火情,通過(guò)傳感器精準(zhǔn)采集數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)傳送至云平臺(tái),然后云平臺(tái)會(huì)迅速做出進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析,從而將分析的數(shù)據(jù)清晰直觀地顯示出來(lái),以便相關(guān)人員及時(shí)采取解決措施;而當(dāng)人臉識(shí)別不匹配時(shí),系統(tǒng)也會(huì)自動(dòng)發(fā)出警告。
2.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)主要的主要功能包括監(jiān)測(cè)校園環(huán)境、進(jìn)行人員信息的采集、設(shè)置門禁控制等三個(gè)部分以及其他細(xì)化環(huán)節(jié)[2],具體如圖1所示。
2.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
軟件部分主要由以下三個(gè)方面構(gòu)成:(1)人員信息采集的軟件部分,其主要是針對(duì)學(xué)校內(nèi)的教職員工、學(xué)生等人員進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的信息采集,主要由體溫測(cè)量程序、88W8782 Wi-Fi模塊配置等構(gòu)成;(2)環(huán)境監(jiān)測(cè)軟件部分,其主要是對(duì)校園整體的環(huán)境,包括校園內(nèi)所有的建筑物進(jìn)行極其嚴(yán)格的全面監(jiān)控,并將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新上報(bào),通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)送程序發(fā)送到終端監(jiān)控系統(tǒng):(3)門禁監(jiān)控軟件部分,其主要是為了提高門禁效率,更加智能高效了解進(jìn)出人員,通過(guò)串口接收程序以及電磁所控制程序?qū)崟r(shí)掌握進(jìn)出人員的數(shù)量。
人員信息采集系統(tǒng)主要采集的是人臉信息以及體溫?cái)?shù)據(jù),在精準(zhǔn)采集數(shù)據(jù)之后將其傳輸至環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng),具體工作流程如圖2所示。
環(huán)境監(jiān)測(cè)軟件主要由主循環(huán)體、系統(tǒng)初始化構(gòu)成,其具體運(yùn)行流程如圖3所示。
門禁控制軟件主要由串口接收程序、電磁鎖控制構(gòu)成,其具體運(yùn)行流程如圖4所示。
3 基于云平臺(tái)的校園監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
像素?cái)?shù)量存在一定的正比例關(guān)系,通過(guò)該正比例關(guān)系就能夠進(jìn)一步估算出視頻監(jiān)控場(chǎng)景中的人數(shù)。但該方法對(duì)提取前景圖像的質(zhì)量要求較高,前景圖像的質(zhì)量也決定了其檢測(cè)的準(zhǔn)確性[3]。
3.1 前景檢測(cè)算法概述
前景檢測(cè),即把圖像中運(yùn)動(dòng)的像素點(diǎn)獨(dú)立出來(lái),搜集其中的重要信息。需要將目標(biāo)從圖像中分割出來(lái),我們可以通過(guò)以下幾種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)分割。
(1)閾值分割法,由于其主要操作是分割,因此為了保證不會(huì)出現(xiàn)較大誤差,需要在選擇操作對(duì)象時(shí),確保目標(biāo)和背景之間有著明顯的分界線。
(2)顏色分割法,其原理是利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)顏色,以顏色聚類為依據(jù)進(jìn)行分割。但當(dāng)背景與目標(biāo)顏色相近的情形下,還需要利用其他特征進(jìn)行分割,該方法適用于背景與前景顏色差異較大的情況。
上述分割方法的適用前提是目標(biāo)部分和背景圖可以清晰辨別,若背景比較復(fù)雜,則難以辨別,即上述分割方法不適用。因此,需要采用接下來(lái)介紹的方法。
3.2 幀間差分法
幀間差分法的理論依據(jù)是:若檢測(cè)范圍內(nèi)存在運(yùn)動(dòng)的物體,那么所收集到的圖像中,連續(xù)兩幀圖像一定有所區(qū)別,通過(guò)對(duì)連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行對(duì)比和計(jì)算,即可利用相關(guān)數(shù)學(xué)公式求出對(duì)應(yīng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況。
數(shù)學(xué)公式為:
Dij(x,y)
(l)其中,Dij(x,y)為連續(xù)兩幀圖像間的差分圖像,(x,y)和J(x,y)分別表示t時(shí)刻和t+l時(shí)刻的圖像,T為選取的閾值。當(dāng)Dij(x,y)值為1時(shí),則該點(diǎn)為前景;當(dāng)Dij(x,y)值為0時(shí),則該點(diǎn)為背景。
幀間差分法具有很大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì):首先,其原理比較簡(jiǎn)單,操作較為方便,因此分離目標(biāo)和背景圖效率比較高,適用范圍廣;其次,因?yàn)檫B續(xù)兩幀圖像之間差異很小,所以光線的改變基本不會(huì)對(duì)它們?cè)斐商笥绊憽5?,幀間差分法也具有一定的缺陷,即其處理的圖像內(nèi)部區(qū)別不大,因此在分離目標(biāo)時(shí),非常容易導(dǎo)致某個(gè)目標(biāo)部分丟失,同時(shí),不同的圖像范圍會(huì)出現(xiàn)不同的效果。
3.3 背景減除法
背景減除法的理論依據(jù)是:所監(jiān)控區(qū)域的某一個(gè)部分固定不變,即背景不變,把每一張圖像都和背景圖做比較,然后得到對(duì)應(yīng)的變化,從而分析出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)。背景減除法的應(yīng)用基礎(chǔ)是存在一個(gè)合適的背景,當(dāng)背景非常適合時(shí),就可以準(zhǔn)確高效地對(duì)圖像進(jìn)行處理。此外,光線和其他背景的變化也會(huì)對(duì)處理效果造成一定影響。
現(xiàn)階段,建立和更新背景模型的方法較多,主要可以分為兩種,即參數(shù)化背景建模和非參數(shù)化背景建模。
3.4 參數(shù)化背景建模法
參數(shù)化背景建模法的理論依據(jù)是:通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理,首先建立每個(gè)點(diǎn)的高斯或混合高斯函數(shù),然后采用一定的追蹤方式和多背景的函數(shù)模型對(duì)圖像隨時(shí)進(jìn)行修改。其中,較為典型的是Stauffer和Grimson方法,即自適應(yīng)的背景減除方法,解決了前景分割的問(wèn)題。目前,出現(xiàn)了很多針對(duì)該方法的改進(jìn)手段,但一直沒(méi)有實(shí)現(xiàn)突破性的發(fā)展。今后,隨著研究的不斷深入,對(duì)于圖像背景中一直存在的質(zhì)量缺陷,或許可以采用三層Wallflower方法進(jìn)行解決。
Haritaoglu等人在上述研究的基礎(chǔ)上,提出了新的W4方法,其是利用中值法在若下個(gè)初始化后的圖像中,分離得到背景圖像,并且得到相鄰兩個(gè)圖像背景間像素差的最大值,然后分析得到背景圖像像素的最值,最后把這些數(shù)據(jù)應(yīng)用到圖像的初始化中[4]。相對(duì)應(yīng)的,還有非參數(shù)化背景模型法,其是通過(guò)建立密度分布函數(shù)的方法對(duì)單個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行處理。非參數(shù)化的背景模型的魯棒性更強(qiáng),對(duì)背景不夠穩(wěn)定或下擾較多的復(fù)雜場(chǎng)景能夠有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
比較上述背景建模能夠發(fā)現(xiàn),在前景檢測(cè)過(guò)程中依然很容易出現(xiàn)誤差,能否實(shí)現(xiàn)最精確的檢測(cè),關(guān)鍵在于建立的模型是否能夠真正切合研究對(duì)象。只有模型準(zhǔn)確無(wú)誤,才能在分析模型時(shí)將誤差出現(xiàn)的概率降至最低。不僅如此,模型建立之后并不是一成不變的,對(duì)于不同的研究對(duì)象,我們也應(yīng)該根據(jù)它的具體情況進(jìn)行調(diào)整。若上述問(wèn)題能夠得到解決,分割后的前景圖像就會(huì)比較精確,反之則會(huì)出現(xiàn)很多噪點(diǎn)或空洞,甚至導(dǎo)致背景圖像被誤檢成前景,影響后續(xù)圖像處理的準(zhǔn)確度。
4 結(jié)論
本文設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)了基于OneNet云平臺(tái)和百度人工智能云平臺(tái)的智慧校園監(jiān)控系統(tǒng),探討了通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)改善校園安防狀況,以降低校園安全事件發(fā)生的可能性。
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作者簡(jiǎn)介:
鄧優(yōu)林(1982-),本科,副教授,研究方向:電子與通信工程。