摘要：智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)，能對可疑動態(tài)物體以及靜態(tài)物體進行定位、檢測以及跟蹤，避免監(jiān)控編程過程中出現(xiàn)機器運行停滯問題。另外，為了確保敏感區(qū)域智能監(jiān)控運行數(shù)據(jù)信息的安全性，通過區(qū)塊鏈技術(shù)，可實現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的儲存與分析，使用共識算法完成數(shù)據(jù)的刪除與利用，并對其中的技術(shù)難點進行綜合分析。為此，文章通過敏感區(qū)域的智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫功能設(shè)計需求以及設(shè)計結(jié)構(gòu)的分析，完成功能設(shè)計工作技術(shù)難點的解決，以此確保敏感區(qū)域的智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫運行功能以及相關(guān)技術(shù)得到優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：敏感區(qū)域；智能監(jiān)控；預(yù)警數(shù)據(jù)庫；功能設(shè)計；技術(shù)難點

中圖分類號：TP311文獻標志碼：A

0 引言

隨著智能監(jiān)控的研究發(fā)展，實現(xiàn)了多種技術(shù)以及方案，并在遠程監(jiān)控、智能交通以及智能實驗室監(jiān)控等領(lǐng)域中得到了廣泛運用，但在敏感區(qū)域的智能監(jiān)控依舊存在許多技術(shù)難題，實際應(yīng)用效果難以達到預(yù)期目標。本文在當前計算機網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展背景下，通過敏感區(qū)域智能監(jiān)控以及預(yù)警數(shù)據(jù)庫的功能設(shè)計，并對存在的技術(shù)難點進行綜合分析，確保智能監(jiān)控系統(tǒng)以及預(yù)警數(shù)據(jù)庫的功能得到有效優(yōu)化，促使在更多領(lǐng)域中得到有效運用。

1 功能需求與總體結(jié)構(gòu)

在敏感區(qū)域智能監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)功能設(shè)計工作開展的過程中，通過對幀差法的有效利用，可以對動態(tài)物體以及可疑物體進行檢測與跟蹤，或者利用背景差分法以及時間累積法，實現(xiàn)對靜態(tài)物體的定位與檢測。在本次研究設(shè)計工作中，通過對媒體數(shù)據(jù)庫的有效利用，實現(xiàn)對物體的查看與管理，同時采取SMTP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)對物體的動態(tài)監(jiān)督與靜態(tài)監(jiān)督，將系統(tǒng)模塊嵌入MFC框架，利用Open CV實現(xiàn)完整的智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其功能主要包含以下幾方面［1］。（1）開啟攝像頭。通過攝像完成視頻拍攝，掌握動態(tài)物體的運動情況，并對其進行定位與跟蹤，同時將圖像保存到數(shù)據(jù)庫中。（2）查詢刪改數(shù)據(jù)庫。結(jié)合預(yù)警記錄，及時對數(shù)據(jù)庫中的異常物體圖像進行查詢與分析。（3）及時做好預(yù)警信息發(fā)送工作。在圖像查看工作后，及時將圖像發(fā)送到相關(guān)郵箱中或者給相關(guān)工作人員，對圖像畫面進行分析，并對敏感區(qū)域進行24 h監(jiān)控。（4）解決系統(tǒng)信息儲存安全問題。為了避免監(jiān)控數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)丟失或者被惡意刪除，在功能設(shè)計中加強了刪除操作的控制功能，對系統(tǒng)查詢進行放行處理。在功能模塊設(shè)計中，將信息加入?yún)^(qū)塊鏈，對于信息的管理進行二次控制。智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)流如圖1所示。

智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖2所示［2］。智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)由界面模塊、視頻捕捉模塊、核心監(jiān)控模塊、處理模塊以及數(shù)據(jù)庫操作模塊等組成。

2 功能設(shè)計與技術(shù)難點對策

2.1 UI設(shè)計

2.1.1 界面結(jié)構(gòu)

界面結(jié)構(gòu)主要包含了5個不同的區(qū)域，使用2個不同的監(jiān)控模塊。其中，模塊一包含了視頻監(jiān)控區(qū)域、郵箱區(qū)域、監(jiān)控異常的預(yù)警區(qū)域；模塊二包含了數(shù)據(jù)庫查詢模塊、歷史查詢模塊。系統(tǒng)運行模塊布置如圖3所示。

2.1.2 多線程設(shè)計

本次研究采取多線程編程方式。由于系統(tǒng)在運行中，視頻監(jiān)控與數(shù)據(jù)庫查詢運行耗費時間相對較長，因此構(gòu)建了子線程。在用戶點擊“Start”按鍵后，主線程會自動完成子線程創(chuàng)建工作，并將其利用到場景圖像捕捉工作中，通過智能化分析完成數(shù)據(jù)庫信息查詢［3］。其中主線程負責界面的控制調(diào)度與修改，避免系統(tǒng)在運行中出現(xiàn)“死機”問題。

2.1.3 消息響應(yīng)機制

系統(tǒng)通過多現(xiàn)場的方式完成編碼工作時，需要運用消息響應(yīng)機制，完成主線程信息發(fā)送功能，并對界面完成更新操作。其中，消息響應(yīng)機制主要包含同步和異步兩種方式。由于子線程在運行過程中，需要連續(xù)捕捉場景，為此在實際信息發(fā)送過程中采取了異步方式，在子線程向主線程發(fā)送信息后，依舊保持穩(wěn)定性，不需要等待主線程系統(tǒng)發(fā)出反饋信息。

2.2 預(yù)警數(shù)據(jù)庫設(shè)計

2.2.1 數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)

在預(yù)警數(shù)據(jù)庫設(shè)計工作中，主要包括存放監(jiān)控信息的Exception Image表、存放用戶信息的User表。在智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計中，為了能夠?qū)⒁曨l監(jiān)控分析所保存的異常圖形資料進行有效儲存，需要建立媒體數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)預(yù)定文件夾可以將拍攝的原始圖形進行保存，并將其更新保存到SQL Sever數(shù)據(jù)庫中，由Exception Image表格進行記錄，并對圖形資料進行編號Image Name作為異常圖片名稱，在實際圖片分析的過程中，需要將圖形時間信息進行儲存，以此方便圖形信息查閱［4］。Address系統(tǒng)路徑可以儲存異常圖像，并對其構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，在每次查詢圖像或者圖形更新的過程中，由于圖像資源信息量相對較多，容易導致操作緩慢。為此，可以將圖形資料保存到文件夾中，并根據(jù)圖形儲存路徑構(gòu)建媒體數(shù)據(jù)庫，減少系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫圖形信息容量，提高數(shù)據(jù)庫查詢速度與更新速度［5］。

2.2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)置

在系統(tǒng)設(shè)計中，通過SQL Server建立媒體數(shù)據(jù)庫，在系統(tǒng)訪問數(shù)據(jù)庫的過程中，直接與SQL Server連接即可［6］。在本次系統(tǒng)運行的過程中，可以通過數(shù)據(jù)源的建設(shè)，將其作為默認的系統(tǒng)訪問數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)源建立完成后，用戶在打開初始系統(tǒng)的過程中，通過ODBC程序與SQL Server數(shù)據(jù)庫進行連接，為程序中的數(shù)據(jù)庫操作提供一定的幫助。在智能監(jiān)控工作全面開展的過程中，將異常圖片儲存到文件夾，并將異常物體的屬性編入SQL語句，通過數(shù)據(jù)庫生成條目插入作業(yè)。在用戶對數(shù)據(jù)庫進行查詢的過程中，通過編寫SQL語句，可以對數(shù)據(jù)庫的所有信息進行全面查詢，并調(diào)閱歷史訪問信息。在條目信息編入SQL語句的情況下，可以直接進入數(shù)據(jù)庫完成查詢工作，從而顯示歷史異常圖片。在用戶選擇性地刪除圖像條目的過程中，可以通過SQL語句，完成數(shù)據(jù)庫圖形信息刪除作業(yè)，系統(tǒng)文件中的歷史圖片也會同時刪除。用戶在退出系統(tǒng)后，DBC程序與SQL Sever數(shù)據(jù)庫之間的連接會自動切斷。

2.3 智能監(jiān)控模塊設(shè)計

2.3.1 智能監(jiān)控區(qū)域

智能監(jiān)控模塊作為智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的主要核心工作模塊之一，可以對特定的場所完成實時智能監(jiān)控，掌握場景中所存在的可疑運動物體或者遺留物，同時完成圖形資料儲存工作，并在系統(tǒng)界面發(fā)出預(yù)警提示信息。在智能監(jiān)控模塊設(shè)計中，主要包括異常發(fā)布郵箱設(shè)置區(qū)域、視頻監(jiān)控區(qū)域以及監(jiān)控異常預(yù)警區(qū)域，甚至可以通過網(wǎng)絡(luò)完成遠程預(yù)警［7］。用戶可以結(jié)合預(yù)警接收郵箱以及郵箱設(shè)置，及時對郵箱信息進行提示，工作人員可以第一時間完成郵箱信息查詢作業(yè)，掌握智能監(jiān)控所拍攝的異常圖像動、靜屬性，及時對圖形的拍攝時間進行記錄。智能監(jiān)控流程如4所示。

2.3.2 幀差算法

（1）捕捉圖像。在設(shè)計工作全面實施的過程中，結(jié)合敏感區(qū)域智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫設(shè)計技術(shù)難點，通過建立CvCapture類型變量capture，在攝像頭完成圖像資料拍攝，并將其直接保存到全局變量global-gt;image中。對圖形畫面的異常情況進行綜合分析，同時建立8個不同的通道，以此完成圖形變量保存工作，對圖像的幀頻變化操作進行有效控制。

（2）幀差操作。為了能夠?qū)D像的二值化進行分析與操作，并能夠?qū)Σ噬珗D形完成分析作業(yè)，需要將智能監(jiān)控所拍攝的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，使用IplImage類型的數(shù)組buf完成前一幀灰度圖像保存工作。在每次拍攝的圖形灰度化處理后，可以及時保存到buf中，并對前一幀的圖像進行及時刪除，完成buf更新作業(yè)。在準備工作完成后即可對灰度圖像進行幀差操作。

（3）消除噪聲。在對智能監(jiān)控所拍攝的圖像前景與背景進行分離處理的過程中，由于圖像幀頻存在不穩(wěn)定性，會導致圖形區(qū)域出現(xiàn)噪聲問題。物體在移動過程中所產(chǎn)生的光影，會被認為是移動物體的前一部分。除此之外，物體體積較大的情況下，在移動拍攝的過程中會出現(xiàn)孔洞，從而產(chǎn)生噪聲。為此，在本次設(shè)計研究的過程中，采取了高斯濾波完成噪聲去除工作，同時對圖形完成采樣作業(yè)，并對噪聲消除的方法進行全面控制［8］。在高斯濾波方式應(yīng)用的過程中，可以對圖像中的任意點像素值完成加權(quán)平均工作，可以有效降低圖像中所產(chǎn)生的高斯噪聲。另外，通過圖像向下采樣，可以利用濾波器完成卷積作業(yè)，避免系統(tǒng)中儲存的圖像存在偶數(shù)行與偶數(shù)列。此外，還可以利用膨脹操作，將采集前景圖像區(qū)域進行相應(yīng)比例的擴大，及時消除圖像中存在的空洞問題與破碎問題。最終完成向上采樣作業(yè)，及時使用濾波器完成高斯卷積作業(yè)，從而恢復原有圖像的大小。

（4）框出異常。在對前景運動圖像處理作業(yè)完成后，需要完成圖像輪廓定位工作，使用變量store將圖像輪廓信息全部儲存，再完成輪廓編輯，對輪廓的面積進行綜合判斷。圖像輪廓面積較小的情況下，需要及時對其刪除；圖像輪廓面積大于預(yù)定面積的情況下，需要及時做好圖像輪廓信息分析工作，結(jié)合圖像幀對原始圖像進行矩形框勾勒，從而對運動物體進行檢測。另外，還要控制好時間，5 s內(nèi)完成圖像異常分析作業(yè)，并對移動的物體進行全面檢查。結(jié)合圖像前景，對移動或者動態(tài)物體進行行為分析、特征分析，以此判斷捕捉的圖像中的物體是否屬于人體，如果屬于人體，則對人體的行為動作進行判斷分析，對人體的異常行為進行檢測。為了確保智能監(jiān)控方便圖像查詢，或者在規(guī)定的時間內(nèi)完成時間統(tǒng)計與信息統(tǒng)計，需要通過數(shù)據(jù)庫，對所產(chǎn)生的異常圖像信息資料進行保存與分析［9］。

2.3.3 背景差分算法

在本次設(shè)計中，通過對背景差分法與時間累積的有效運用，完成靜態(tài)遺留物體的檢測與分析?？紤]智能監(jiān)控系統(tǒng)在拍攝圖像的過程中，存在啟動延時的情況，需要刪除前兩幀圖像，以拍攝的第三幀圖像為背景圖像，并根據(jù)第三幀背景圖像對之后的每一幀圖像進行差分運算，以獲取第三幀的前景圖像，并及時消除前景圖像中的噪聲，時間檢測運動物體的方式完成之后的一系列操作。

2.4 預(yù)警數(shù)據(jù)庫應(yīng)用模塊設(shè)計

預(yù)警數(shù)據(jù)庫應(yīng)用模塊設(shè)計工作在實際開展的過程中，為了能夠有效查詢媒體數(shù)據(jù)庫所儲存的圖像信息，需要在界面中顯示最終的查詢結(jié)果，并對每一個查詢結(jié)果進行查詢與分析，同時對異?；蛘邿o價值的圖像進行逐條刪除。預(yù)警數(shù)據(jù)庫應(yīng)用模塊中包含了數(shù)據(jù)庫結(jié)果查詢、歷史異常查詢。在數(shù)據(jù)庫結(jié)果查詢中通過MFC中的List Control控件完成圖像查找［10］。對于預(yù)警數(shù)據(jù)庫而言，需要通過加密的方式備份，限定權(quán)限，避免出現(xiàn)圖像隨意增加或者刪減行為的事件發(fā)生，可以提高數(shù)據(jù)信息儲存安全。但該技術(shù)在實際運用的過程中，對于人的要求相對較高。而區(qū)塊鏈技術(shù)具備防篡改以及公開透明的特點，在使用過程中能使其在智能監(jiān)控領(lǐng)域中得到有效利用。由于敏感區(qū)域智能監(jiān)控數(shù)據(jù)信息量相對較多，需要選擇重要的圖像信息儲存到區(qū)塊鏈中，并由工作人員決定圖像信息的儲存與刪減。

3 系統(tǒng)測試及性能分析

3.1 系統(tǒng)測試

本次研究集成測試結(jié)果如表1所示，在測試完成后，智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)了預(yù)定功能，滿足實際應(yīng)用需求。為確保系統(tǒng)的應(yīng)用效果達到標準，選擇在燈光較暗的室內(nèi)完成系統(tǒng)驗證工作，如圖5所示。在監(jiān)測完成后，點擊“CheckDB”，可對數(shù)據(jù)庫記錄數(shù)據(jù)信息進項查看與刪除。

系統(tǒng)預(yù)警信息的發(fā)送，以郵件發(fā)送為例進行測試，利用數(shù)據(jù)庫的郵箱列表完成預(yù)警信息群發(fā)功能，工作人員可在第一時間收到預(yù)警信息，并結(jié)合預(yù)警數(shù)據(jù)做出決策，避免計算機決策落實存在不確定性。

3.2 性能分析

視頻監(jiān)控系統(tǒng)在運行中存在流暢度低等問題，主要是由于系統(tǒng)功能存在漏洞。在本次系統(tǒng)研究中，視頻流暢度方面的控制效果相對較低，但對系統(tǒng)的運用并未造成影響。對視頻監(jiān)控模塊進行分析，將子線程中的某一幀圖像進行捕捉與處理，將時間納入文件，如圖7所示，同時將主線程畫面輸入文件中。

本次研究結(jié)果顯示，現(xiàn)場圖像顯示時間間隔僅為0.12 s。從視頻觀察角度分析，人類肉眼每24幀圖像切換時間小于0.041 s；從監(jiān)控意義角度分析，任何監(jiān)控視角下的物體從出現(xiàn)到消失，時間應(yīng)超出0.06 s，而視頻畫面切換時間僅為0.12 s。所以，監(jiān)控影響具備一定的參考性，同時也說明智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)流系統(tǒng)功能與運行性能滿足實際標準化要求。

4 結(jié)語

綜上所述，敏感區(qū)域智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫功能設(shè)計工作的開展，存在一定的技術(shù)難點。由于功能需求相對較多，增加了設(shè)計難度。本文對其功能需求以及設(shè)計總體框架進行了闡述，完成了UI設(shè)計、預(yù)警數(shù)據(jù)庫設(shè)計以及智能監(jiān)控模塊設(shè)計，可以有效完善敏感區(qū)域智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫的功能，確保在實際運用中發(fā)揮出具體功能作用，為相關(guān)領(lǐng)域提供相應(yīng)的幫助。

參考文獻

［1］王文明，王全玉，王英豪，等.面向敏感區(qū)域的智能監(jiān)控與預(yù)警數(shù)據(jù)庫研究與設(shè)計［J］.信息網(wǎng)絡(luò)安全，2019（12）：1-9.

［2］張偉，宋昌舉，胡偉楠，等.基于智能監(jiān)控的預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)分析研究［J］.電力設(shè)備管理，2022（2）：115-116.

［3］張景河.煤礦用液壓支架的輕量化設(shè)計與研究分析［J］.中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（全文版）工程技術(shù)，2022（5）：92-95.

［4］翟愛國.廣播電視無線發(fā)射臺站智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與分布式技術(shù)運用分析探討［J］.科技資訊，2022（1）：10-12.

［5］張明鵬，曹連民，李鵬，等.沖擊地壓風險智能監(jiān)控預(yù)警平臺研究與應(yīng)用［J］.煤炭工程，2021（2）：137-140.

［6］袁曉平，劉慧慧.基于GPRS技術(shù)的光能發(fā)電智能監(jiān)控檢測系統(tǒng)的研究與設(shè)計［J］.蘭州文理學院學報（自然科學版），2021（6）：75-79.

［7］袁亮.煤礦典型動力災(zāi)害風險判識及監(jiān)控預(yù)警技術(shù)“十三五”研究進展［J］.礦業(yè)科學學報，2021（1）：1-8.

［8］胡皓，張瑋，黃震宇.基于省級突發(fā)事件預(yù)警數(shù)據(jù)庫的質(zhì)控系統(tǒng)設(shè)計［J］.現(xiàn)代信息科技，2023（5）：13-16.

［9］霍芳，楊帆，鐘飛，等.湖北省地質(zhì)災(zāi)害氣象風險精細化預(yù)警數(shù)據(jù)庫設(shè)計與應(yīng)用［J］.價值工程，2023（7）：155-158.

［10］張波.礦井通風機在線監(jiān)測及故障預(yù)警系統(tǒng)的分析與設(shè)計［J］.機械管理開發(fā)，2022（6）：139-140.

Functional design and technical difficulties analysis of intelligent monitoring and early

warning database in sensitive areas

TanYingliang1， ShaoWei2， HuangYu2

（1.Hangzhou Saiji Electronic Commerce Co.， Ltd.， Hangzhou 311100， China;

2.Hangzhou Yiliang Haoche Internet Technology Co.， Ltd.， Hangzhou 311200， China）

Abstract： The realization of intelligent monitoring and early warning database can locate， detect and track suspicious dynamic objects and static objects， so as to avoid the problem of machine running stagnation in the process of monitoring programming. In addition， in order to ensure the security of intelligent monitoring operation data information in sensitive areas， relevant data storage and analysis are realized by using blockchain technology， data deletion and data utilization are completed by using consensus algorithm， and the technical difficulties are comprehensively analyzed. Therefore， this paper analyzes the functional design requirements and structure of the intelligent monitoring and early warning database in dry areas， completes the functional design work and solves the technical difficulties， so as to ensure that the operating functions of the intelligent monitoring and early warning database in sensitive areas and related technologies are optimized.

Key words： sensitive area; intelligent monitoring; early warning database; functional design; technical difficulties