基于视频监控的火灾安全监测系统的设计.pdf

2 0 2 4年2期1 5 7 2 0 2 4年第4 6卷第2期基于视频监控的火灾安全监测系统的设计陈 毅1 吕 明1 李 鹏2作者简介:陈毅(1 9 9 5-),硕士生,研究方向为电子信息。(1.南京理工大学自动化学院 南京2 1 0 0 9 4;2.北京计算机技术及应用研究所 北京1 0 0 0 8 0)摘 要 文中旨在设计和实现一种基于视频监控的火灾安全监测系统,该系统利用火焰识别算法和人员疲劳检测算法,能实时监测火灾的发生并提前检测人员疲劳情况,为火灾安全管理提供有效的帮助。首先,针对火焰识别,文中提出了一种基于图像处理和机器学习的火焰识别算法,其能准确、快速地检测到火焰的存在。其次,针对人员疲劳检测,文中设计了一种基于计算机视觉和模式识别的人员疲劳检测算法,其能实时监测相关人员的眼睛状态和姿势,及时发现疲劳迹象。最后,通过将这两种算法与J a v a后端系统进行集成,实现了一个完整的火灾安全监测系统。实验结果表明,该系统在火灾安全监测方面具有较高的准确性和实时性,为火灾事故的防范和人员安全提供了有效的保障。关键词:视频监控;火焰识别;人员疲劳检测;安全监测中图分类号 T P 3 1 1.5D e s i g no fF i r eS a f e t yM o n i t o r i n gS y s t e mB a s e do nV i d e oS u r v e i l l a n c eCHE NY i1,L YU M i n g1a n dL IP e n g2(1.N a n j i n gU n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,N a n j i n g2 1 0 0 9 4,C h i n a;2.B e i j i n gI n s t i t u t eo fC o m p u t e rT e c h n o l o g ya n dA p p l i c a t i o n,B e i j i n g1 0 0 0 8 0,C h i n a)A b s t r a c t T h ep u r p o s eo f t h i sp a p e r i st od e s i g na n di m p l e m e n taf i r es a f e t ym o n i t o r i n gs y s t e mb a s e do nv i d e os u r v e i l-l a n c e.T h e s y s t e mu s e s f l a m e r e c o g n i t i o na l g o r i t h ma n dp e r s o n n e l f a t i g u ed e t e c t i o na l g o r i t h mt om o n i t o r t h eo c c u r r e n c eo ff i r e i nr e a l t i m ea n dd e t e c tp e r s o n n e l f a t i g u e i na d v a n c e,w h i c hp r o v i d e se f f e c t i v eh e l pf o r f i r es a f e t ym a n a g e m e n t.F i r s t,f o r f l a m er e c o g n i t i o n,t h i sp a p e rp r o p o s e s a f l a m e r e c o g n i t i o na l g o r i t h mb a s e do n i m a g ep r o c e s s i n ga n dm a c h i n e l e a r n i n g,w h i c hc a na c c u r a t e l ya n dq u i c k l yd e t e c t t h ee x i s t e n c eo f f l a m e s.S e c o n d l y,f o rp e r s o n n e l f a t i g u ed e t e c t i o n,t h i sp a p e rd e-s i g n sap e r s o n n e l f a t i g u ed e t e c t i o na l g o r i t h mb a s e do nc o m p u t e r v i s i o na n dp a t t e r nr e c o g n i t i o n,w h i c hc a nm o n i t o r t h e e y es t a t ea n dp o s t u r eo f r e l e v a n t p e r s o n n e l i n r e a l t i m e a n dd e t e c t s i g n s o f f a t i g u e i n t i m e.F i n a l l y,b y i n t e g r a t i n g t h e s e t w oa l-g o r i t h m sw i t ht h eJ a v ab a c k-e n ds y s t e m,ac o m p l e t ef i r es a f e t ym o n i t o r i n gs y s t e mi sr e a l i z e d.T h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a t t h es y s t e mh a sh i g ha c c u r a c ya n dr e a l-t i m e i nf i r es a f e t ym o n i t o r i n g,w h i c hp r o v i d e sa ne f f e c t i v eg u a r a n t e e f o rf i r ea c c i d e n tp r e v e n t i o na n dp e r s o n n e l s a f e t y.K e y w o r d s V i d e os u r v e i l l a n c e,F l a m e i d e n t i f i c a t i o n,P e r s o n n e l f a t i g u ed e t e c t i o n,S e c u r i t ym o n i t o r i n g0 引言随着城市化进程的加快和人口的不断增长,火灾安全问题日益凸显,对于火灾的及时监测和预防成为一项重要而紧迫的任务。传统的火灾安全监测方法主要依赖于人工巡查和报警设备,存在监测盲区、反应滞后等问题,无法满足快速、准确的火灾预防需求。因此,基于视频监控技术的火灾安全监测系统逐渐受到业界的关注1-2。本文旨在设计和实现一种基于视频监控的火灾安全监测系统,通过利用火焰识别算法和人员疲劳检测算法,实现对火灾发生和人员状况的实时监测。火焰识别算法能通过图像处理和机器学习技术,准确地检测出火焰的存在,从而在火灾初期实现及时报警并采取相应措施。人员疲劳检测算法则能利用计算机视觉和模式识别技术,监测相关人员的眼睛状态和姿势,及时发现疲劳迹象,预防意外事故的发生。本文详细介绍了火焰识别算法和人员疲劳检测算法的原理和实现步骤,并设计了一个基于J a v a后端的系统,以集成这两种算法,构建一个完整的火灾安全监测系统。之后,通过实验验证了该系统的准确性、实时性和可靠性,并探讨了系统的优点和局限性。最后,本文还展望了未来的研究方向,为进一步提升火灾安全监测系统的性能和功能提供了建议。1 5 8 2 0 2 4年2期1 系统架构1.1 系统整体框架设计本文设计的基于视频监控的火灾安全监测系统的总体架构如图1所示,其可以分为摄像头、网络设备、服务器、P C端、数据库、报警器、U P S电源等部分。其中,摄像头负责捕捉监控区域的实时视频,并通过网络设备将视频流传输到服务器进行处理和存储。服务器与数据库连接,将采集到的数据存储在数据库中,并支持数据的查询、检索和分析。P C端可以在W e b浏览器上实现,通过网络连接到服务器,与服务器之间采用B/S架构,实现用户与系统的交互,使用户可以实时查看监控视频、管理系统配置、接受报警通知等。报警器用于检测事件并触发警报,可以与服务器或网络设备连接,当检测到火灾安全事件时,可以向服务器发送报警信号,并触发警报操作。U P S可提供持续的电力供应,保障系统在电力中断时的运行,避免数据丢失和系统中断。这些组件之间形成了一个完整的基于视频监控的火灾安全监测系统3。图1 系统架构图1.2 系统模块组成本系统的功能模块如图2所示。1.2.1 视频采集模块视频采集模块是火灾安全监测系统的基础,其主要负责对摄像头进行控制和配置,从不同的摄像头收集视频数据,接收并解码数据。对数据进行同步处理,确保视频帧的顺序 和 时 间 戳 的 准 确 性。将 获 取 到 的 视 频 数 据 通 过O p e n C V库进行处理,创建一个V i d e oC a p t u r e对象,并传递摄像头设备的索引号作为参数,如此,V i d e oC a p t u r e对象就可以访问摄像头并捕获视频流。本文使用V i d e oC a p t u r e对象的r e a d方法循环读取视频帧,每次调用r e a d方法都会从摄像头获取一帧视频,并将其返回为一个图像帧,即一个图像数组。然后,可以在循环中对每一帧进行处理,实现火焰识别和人员疲劳检测4-5。1.2.2 火焰识别模块该模块可以对视频监控采集的图像视频进行预处理、特征提取、火焰分类、火焰检测等。采用YO L O v 5进行火焰识别,这是一种基于深度学习的目标检测算法,能快速而准确地检测图像中的目标物体。使用YO L O v 5的训练脚本和准备好的数据集,进行模型训练。将O p e n C V预处理的图像或视频输入YO L O v 5模型中,实现火焰识别检测,并根据检测结果,使用O p e n C V绘图函数在图像或视频上绘制检测框、标签和置信度,以可视化目标检测结果。1.2.3 人员疲劳检测模块人员疲劳检测模块也可以接收视频采集模块的输出,该系统采用D l i b库中人脸6 8个关键点来检测s h a p e_p r e-d i c t o r_6 8_f a c e_l a n d m a r k s.d a t的d a t模型库及视频中的人脸,之后返回人脸特征点坐标、人脸框、人脸角度等,并根据人脸特征点坐标,提取眼睛区域,其可以通过使用特征点的索引来获取眼睛区域的坐标,再利用眼睛区域,计算眼睛的状态指标,如闭合程度、眨眼频率、眼睛运动幅度等6。根据特征点的坐标,可以测量眼睛区域的开口程度、计算眨眼频率或跟踪眼睛的运动变化来获取相关指标。基于眼睛状态指标,可以设定阈值或规则来判断人员是否处于疲劳状态。根据具体应用需求,可以根据眼睛状态指标的变化情况来判断疲劳程度。本系统利用这6 8个关键点对操作人员的疲劳状态进行检测。使用O p e n C V的绘制函数,将检测结果绘制在图像或视频中,并通过绘制人脸框、关键点、疲劳状态指示等,可视化地展示检测结果。1.2.4 报警与通知模块该模块负责接收来自火焰识别模块和人员疲劳检测模块的警报,并进行处理。当检测到火焰时,立即发出警报声,并在监控屏幕上显示警告信息,提醒工作人员立即灭火;当检测到工作人员处于疲劳状态时,也可以在屏幕上显示警告信息,该信息会主动推送到浏览器前端页面,并以恰当的方式提醒管理员;管理员收到提醒后,可对人员疲劳信息进行查询。其中,后端传递给前端的消息内容包括现场图片、行为发生位置、摄像头编号、时间等,方便管理员对行为进行人工判断,核实其是否属于误报7。1.2.5 数据存储和管理模块该模块负责存储和管理所有的视频数据和警报记录。它能保存所有的原始视频流,以便进行后期的分析和审查。此外,所有的警报记录也会被保存下来,包括警报的时间、位置、原因、系统响应等。1.2.6 用户交互模块用户交互模块是系统的界面,它提供了一个友好、直观的方式,让管理员能查看实时视频、查看和管理警报以及进行系统设置。该模块包括一个可视化的实时视频监控界面、一个警报管理界面以及一个系统设置界面。工作人员被分为管理员和员工,两者权限不同,看到的界面也不同。处于工作台的员工登录自己的账号后,便会进入系统主页,其可以使用人员疲劳检测功能,也可以根据需求定制其他功能。点击进入人员疲劳检测系统,则可浏览打哈欠(嘴巴张大且较长时间保持这一状态)、眨眼(或眼睛微闭,此时眨移动信息2 0 2 4年2期1 5 9 眼次数增多,且眨眼速度变慢)等相关信息,并可在系统中使用删除、批量删除、图片下载与查看等功能。其中,图片下载功能主要用于防止网络模型出现误判的情况,可以下载图片查看是否属于真实疲劳状态。而管理员则可以管理、查看所有员工的实时状态,若出现疲劳警告信息,则可准确定位到员工,并加以提醒。图2 系统功能模块图2 关键技术2.1 并行处理和多线程技术并行处理是指同时执行多个处理任务,以提高整体处理速度。在视频流处理中,可以将视频流分成多个部分,每个部分由独立的处理单元进行处理。例如,可以将视频流划分为多个子流,每个子流由一个独立的处理单元负责读取、处理和分析8。这样可以同时处理多个视频帧,提高处理速度。在多摄像头系统中,需要确保不同摄像头采集到的视频帧在时间上是同步的。这需要对不同摄像头的视频流进行同步处理,使得从不同摄像头获取的帧能按照正确的时间顺序被处理。可以使用时间戳进行帧的排序和同步,确保视频帧按照时间顺序进行处理和分析。多线程技术是一种利用多个线程同时执行任务的技术。在视频流处理中,可以使用多线程来并行处理不同的视频帧。每个线程负责独立的视频帧处理任务,如读取、预处理、目标检测等。通过合理的线程调度和同步机制,可以实现高效的视频流处理。线程池是一种预先创建一组线程并将任务分配给这些线程进行执行的机制。在视频流处理中,可以创建一个线程池,其中包含多个线程。视频帧处理任务可以提交到线程池中,线程池会自动分配线程来执行任务。这样可以避免频繁地创建和销毁线程,提高处理效率。2.2 D l i b(1)特征提取和模式识别。D l i b提供了一系列有力的特征提取算法和模式识别方法,其中也包括各种特征描述符和特 征 选 择 算 法,如 方 向 梯 度 直 方 图(H i s t o g r a m o fO r i e n t e dG r a d i e n t s,HOG)、形状预测器(S h a p eP r e d i c t o r)、深度卷积神经网络(C NN)等。这些算法可以用于人脸识别、目标检测、姿态估计等任务。(2)人脸检测和关键点定位。D l i b提供了高效、准确的人脸检测算法和关键点定位算法。它的人脸检测器(F a c eD e t e c t o r)基于级联分类器(C a s c a d eC l a s s i f i e r)和HOG特征描述符,能在图像中快速、准确地检测人脸。D l i b还提供了人脸关键点检测器(S h a p eP r e d i c t o r),能在检测到的人脸中定位关键点,如眼睛、嘴巴、鼻子等。(3)人脸识别。D l i b提供了人脸识别算法,可以基于深度卷积神经网络(C NN)进行人脸特征表示学习和比对。这些算法能将人脸图像转换为紧凑的向量表示,以便进行人脸匹配和识别任务。D l i b的人脸识别器(F a c eR e c o g n i z e r)能在具有较高准确性的同时,快速实现人脸识别9-1 0。(4)机器学习和模式分类。D l i b提供了一系列机器学习算法 和 模 式 分 类 工 具,如 支 持 向 量 机(S u p p o r tV e c t o rM a c h i n e s,S VM)、决策树(D e c i s i o nT r e e s)、随机森林(R a n-d o mF o r e s t s)等经典的机器学习算法。D l i b还提供了一组功能强大的工具和数据结构,用于特征提取、特征选择、特征降维、交叉验证等任务。(5)图像处理和计算机视觉。D l i b提供了一系列图像处理和计算机视觉算法,用于图像增强、滤波、几何变换、图像配准、光流估计等任务。它还提供了一些用于图像加载、保存和显示的工具以及对图像进行处理、分析的函数和类。3 结语通过本文的研究,希望能为火灾安全管理提供一种高效、准确的监测手段,以提前预警火灾风险并保障人员的安全。此外,该系统还具有广泛的应用前景,可用于各类场所,如工厂、商场、学校等,为火灾安全管理部门和相关机构提供有力的技术支持。本文的结论和研究成果将对火灾安全监测领域的学术研究和实际应用产生积极的影响。通过不断改进、完善火焰识别算法和人员疲劳检测算法,促进其与其他技术的融合,可以进一步提升火灾安全监测系统的性能,为社会安全和人员健康提供更可靠的保障。参考文献1白玉峰,孙伟鹏,林楚伟,等.基于视频监控平台的图像火灾探测系统的研究J.电力安全技术,2 0 1 9,2 1(6):3 4-3 7.(下转第1 6 2页)移动信息1 6 2 2 0 2 4年2期4 面临的挑战和改进方向4.1 信息真实性问题在构建和应用“互联网+”校园家教兼职平台时,信息真实性是一个重要的挑战。家教行业存在着信息不对称和质量参差不齐的问题,用户难以判断家教信息的真实性和教学质量,因此需要建立一套严格的信息审核机制,确保平台上发布的家教信息真实、准确、可信,包括对家教教师身份、学历、经验等进行审核和验证,以筛选出合格的家教教师。为提高家教质量和用户满意度,需要建立用户评价和投诉机制7。用户可以对家教教师进行评价和反馈,分享自己的家教经验,帮助其他用户做出更好的选择。平台也应设立专门的客服团队,及时处理用户的投诉和问题,保障用户权益。4.2 匹配算法和个性化需求每个学生的学习需求和家庭环境都是独特而多样化的,因此需要针对不同需求进行精准匹配。为实现这一目标,需要不断研发和优化匹配算法。例如,需考虑学生的年级、科目、学习方式等因素。不同年级的学生在学习上有不同的要求和难点,而不同科目的学习方法和知识点也有所不同,因此需建立一个综合性的学生需求数据库,以分析和挖掘数据,不断优化算法,提供最合适的家教教师选择。4.3 平台安全和隐私保护在“互联网+”时代,安全和隐私保护至关重要,为了确保用户的个人信息和交易数据的安全性,必须采取严格的安全措施。加密传输是保护用户信息的基本手段,通过使用S S L证书和加密协议,可以保护用户数据传输的安全性。数据备份是防止数据丢失的重要措施,应定期备份用户数据,防止意外情况导致的数据丢失。此外,还应建立强大的防火墙系统,及时检测和阻止潜在的网络攻击和恶意行为。同时,与保险公司合作可以为用户提供额外的保障,如解决交易纠纷或赔付事宜,增强用户对平台的信任感。5 结语“互联网+”校园家教兼职平台的建设旨在解决传统校园家教的痛点,提供便捷的家教服务,提高教育资源的利用效率。通过整合互联网资源和技术,平台可以为家长和学生提供更多的选择和便利,同时促进家教行业的发展。然而,平台的成功运营还需要充分考虑用户需求、信用评价体系的完善以及良好的运营和管理策略。未来,需要不断改进和优化平台,以适应不断变化的教育需求和技术发展。“互联网+”校园家教兼职平台将为教育领域带来更多的机遇和创新,推动教育资源的共享和优化利用。参考文献1万芳.“互联网+”校园:高校智慧校园建设的新阶段分析J.现代职业教育,2 0 1 8(2):1 9 0-1 9 1.2刘翠芳,梁富强.“互联网+”信息化时代下高校智慧校园建设的探索与实践J.赤峰学院学报:自然科学版,2 0 1 7,3 3(1 9):2 1 8-2 1 9.3李亚东.“互联网+”时代高 校智 慧 校园 建设 与应 用 探析J.电视技术,2 0 2 0,4 4(1):2 2-2 3.4于丽娜,董连元.基于“互联网+”时代的高校智慧校园建设分析J.科技经济导刊,2 0 2 0(3 0):3 1-3 2.5晋冬.基于“互联网+”时代下的高职院校智慧校园建设策略J.中国新通信,2 0 2 1,2 3(2 0):5 4-5 5.6金誉华.“互联网+”时代下高校智慧校园建设的探索与实践J.现代职业教育,2 0 1 7(1):1 0 4.7林婉英,余丽雯,李菲.基于移动端的高校智慧校园信息建设发展研究J.办公自动化,2 0 1 8(7):2 6-2 8.(上接第1 5 9页)2靳明浩.基于人脸识别的驾驶人员疲劳检测系统设计J.智能计算机与应用,2 0 2 0,1 0(2):1 7 2-1 7 3,1 7 9.3庄绪德.基于J a v a的软件故障监测系统设计和实现J.信息记录材料,2 0 2 3,2 4(3):1 2 6-1 2 8.4王洪义,孔梅梅,徐荣青.基于改进YO L OV 5的火焰检测算法J.计算机与现代化,2 0 2 3(1):1 0 3-1 0 7.5王波.基于视频监控的安全帽佩戴识别方法研究D.济南:济南大学,2 0 2 1.6张子楠.基于计算机视觉的多模态视觉疲劳检测系统D.西安:西安电子科技大学,2 0 2 2.7张伯辰,施鑫杰,霍梅梅.基于O p e n C V的树莓派人脸识别疲劳驾驶检测系统J.现代计算机,2 0 2 1,2 7(2 3):1 2 9-1 3 2.8孙洋,孙新宇,李珺珺,等.基于D l i b库的驾驶员疲劳及心率血氧检测系统设计J.电子技术与软件工程,2 0 2 1(2):1 0 8-1 1 0.9周兴华,陈西江,羊海东,等.动态卷积YO L O v 5的视频火焰检测算法J.测绘科学,2 0 2 3,4 8(4):1 0 6-1 1 8.1 0董鹏坤,杨赛楠,张诗荟,等.基于图像处理的火焰识别系统J.企业科技与发展,2 0 2 2(6):5 8-6 0,6 5.移动信息