基于中位数的楼宇智慧预警系统设计与实现

李嘉禾　袁磊

摘 要：为了解决传统安防系统耗费时间和人力、自动化程度较低、预警效果差等诸多问题，文章提出了构建基于中位数算法的楼宇智慧预警系统，并开发了相应的软件系统来实现系统的功能。试验结果表明：该系统设计合理，工作可靠稳定，各项统计数据都达到了技术指标，可以有效地实现危险情况下的预警，能满足当下楼宇安保的智能化要求。

关键词：楼宇预警；中位数算法；特征提取；目标检测；智能安防系统

引言

随着人民生活品质的日益提高，人們对生命和财产安全问题也日益关注，在大型商场、宾馆、图书馆、办公楼、居民住宅等楼宇安装预警装置成为重要的安保设施。这些安保设施保障着人民的生命财产安全。楼宇预警系统主要是针对楼宇出入口、内部过道以及一些重要场所进行监测，及时发现异常情况并向安保人员发出预警信息。特别是在无人值守的情况下，能够自动监测人员进出楼宇等重要场所情况，是智慧预警系统的功能之一[1]。网络化、便于操作和管理、系统成本低廉、能够自动报警并且自动收集到相关的信息，是楼宇智慧预警系统的主要特征[2]。

传统的安防系统存在耗费时间和人力、自动化程度较低、预警效果差等诸多问题。而随着通信技术、电子技术和网络技术的发展，楼宇的智慧预警系统变得易于实现。文章提出构造基于中位数原理的楼宇智慧预警系统，在既有计算机系统的支持下，通过改进软件提高楼宇安保系统的智能化程度，设计并实现具有数据采集、数据分析、图像显示、预警决策和数据存储的软件系统，大大解放了人力，提高了效率和准确率。

1 系统的方法与理论

基于中位数原理的运动目标检测技术：

（1）中位数的稳定性

中位数是统计分析中常用的一个非常重要的数值特征。在统计学中，通常利用样本中位数，即次序统计量X1，…，Xn的中位数来表示随机量的特征。当n=2k+1为奇数时，中位数为Xk+1；当n=2k为偶数时，中位数为（Xk+Xk+1）/2。与均值相比，中位数不易受到极端数据，即偏大或偏小数据的影响，有很好的主体数据（或称大部分数据）的特性。因此基于中位数的抗差估计具有良好的稳健性[3]。

（2）利用中位数求背景图像各像素点的颜色灰度值

2 系统的设计与实现

2.1 计算机系统配置

结合实际的楼宇建筑情况，文章中的楼宇智慧预警系统采用分布式结构，分为上位机和下位机[5]，该系统的结构图如图1所示。

上位机主要完成下位机各模块的通信与控制，并负责接收下位机传输的数据，在本系统中，上位机通过网口与下位机进行通信。

下位机主要包括数据采集、数据分析、图形显示、预警决策和数据存储等模块，当下位机各模块与上位机正常通信后就可以接收从上位机传递来的控制命令，下位机根据控制命令完成相关操作，实现下位机各模块功能。

2.2 软件实现

文章中楼宇智慧预警系统的核心是监控视频文件的读取和处理、视频的帧处理和特征提取等功能的实现，下面详细介绍这两大核心功能的实现过程。

2.2.1 视频文件的读取

楼宇智慧预警系统首先要对原始监控视频进行读取和处理，这是数据采集的过程，以便于后续进行数据分析，从而为系统做出控制决策提供依据。

如图2所示，系统首先选取了一个示例监控视频文件，执行读取操作后，每一帧的红、绿、蓝三元色的灰度值即可被储存下来，进而可对该视频文件进行数据分析并获取相关信息。

2.2.2 图像的特征提取

楼宇智慧预警系统读取了视频文件并获取到相关信息后，开始对视频进行帧处理和特征提取，如图3所示，系统截取了监控视频00：00：00时刻的图像并开始提取图片的特征值。

通过查看图像大小可知该图像上有240×360个像素点，文章中，系统采用中位数算法求得各像素点的颜色灰度值即可完成特征提取，帧处理软件将按照用户指定的路径保存处理后的图片。用同样的方法可以得到背景图像的相关颜色灰度值数据，再把每一帧与背景图像作差，即可得到每一帧上的运动目标。

2.2.3 目标检测的实现

图4是原始图片和经过特征提取并描边后图片的对比图，从图中可以看出，系统可以对运动目标进行较为精确的辨别，图像区分效果达到预期的目标。

3 系统的试验与验证

文章所采用的实验数据为从2015年1月1日至2015年1月7日一周的监控视频。按照上面所阐述的处理方法，首先将监控视频文件读入系统中，并采用基于中位数的特征提取方法，实现目标检测功能，进而根据不同的情景设定进行图形显示和预警决策。试验过程中，文章定义和统计了相关测试指标，并根据测试指标得出楼宇智慧预警系统的正确率、误报率、漏报率等定量数据来评价系统优劣。

测试中主要对如下数据进行记录[6]：（1）开始时间：使用楼宇智能预警系统进行模拟报警的时间；（2）报警时间：系统接收到报警信号，开始把报警信号发送到预警平台的时间；（3）发送时间：系统成功发送报警信号到网络或电信平台的时间。

按照预定情景测试后，开始时间与报警时间的平均时间间隔为0.4秒，开始时间与发送时间的平均时间间隔为5.1秒，说明该系统反应迅速，可以有效地对危险情景进行报警。此外，根据统计后的七日测试数据，该系统预警准确率为81%，误报率为16%，漏报率3%。根据以上测试数据可以看出，系统的漏报率较低，可以有效地实现预警的功能。

经过分析相关的测试数据，我们发现测试环境对于预警的误报率和漏报率有很大的影响，尤其是傍晚日光逐渐昏暗和早晨阳光逐渐强烈这两个时间段，由于测试环境光线的强烈影响，测试结果出现一定偏差。从整体性能来看，智慧预警系统设计合理，信道传输准确，联动报警响应迅速，信息反馈及时有效，报警信息处理平台运行可靠稳定，各种统计数据都达到了技术指标。

4 结束语

文章重点介绍了支撑楼宇智慧预警系统的理论算法和软件设计，经过试验验证该系统工作稳定可靠，可以有效地实现危险情况下的预警，有效解决了传统楼宇安保系统存在的问题，能满足当下楼宇安保的智能化要求。今后将继续研究楼宇预警的实时性问题，使预警系统能更加及时、可靠地保障人民的生命财产安全。

参考文献

[1]王建国，毕欣欣，吕增江.无线红外楼宇检测系统的设计与实现[J].西安工业大学学报，2013，33（5）：378-381.

[2]刘士兴，邓立琼，何方，等.智能楼宇监测系统研究[J].合肥工业大学学报，2010，33（2）：215-218.

[3]吴静.利用中位数的GPS卫星钟跳探测方法[J].测绘科学，2015，40（6）：36-41.

[4]谢中华.MATLAB统计分析与应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2010.

[5]李莺，罗毅，詹旭，等.LCN总线技术及在楼宇防盗系统中的应用[J].四川理工学院学报，2010，23（3）：337-340.

[6]杨益华.智能控制系统再楼宇火灾预警系统中的应用[J].城市建筑，2012（17）：166-167.

作者简介：李嘉禾，北方交通大学附属中学。