物联网背景下校园智能安防平台的设计与实现

张恒维　于合龙　连文聪　高延辉

摘  要： 针对校园目前存在的安全隐患问题，以吉林某大学为研究对象，根据学校的实际情况和存在的问题，结合物联网技术、RFID技术、视频监控技术、图像识别技术、目标跟踪技术设计并实现一种基于物联网的校园智能安防平台。平台利用客户端/服务器（Client/Server）模式对学校教学办公单位、实验室、人员密集地点、主要街道进行实时监测与记录，并将各个部位监测的数据信息通过校园网络、安防专线网络传输至系统服务器。当有可疑人员、车辆出现或险情发生时，利用MeanShift算法进行目标跟踪，实现静态目标、动态目标的快速跟踪定位，并会触发系统报警装置，形成联动报警机制，使学校保卫部门第一时间得到报警信息，真正实现校园安全监控、管理、调度的一体化和智能化。

关键词： 安防平台; 系统设计; 物联网; 数据传输; 实时监控; 跟踪定位

中图分类号： TN915.08?34                         文献标识码： A                       文章编号： 1004?373X（2020）24?0174?04

Design and implementation of campus intelligent security platform under

background of Internet of Things

ZHANG Hengwei， YU Helong， LIAN Wencong， GAO Yanhui

（Jilin Agricultural University， Changchun 130118， China）

Abstract： In allusion to the current security risks in the campus， with a university in Jilin province as the research object， a campus intelligent security platform based on the Internet of Things is designed and implemented according to the actual situation and existing problems of the school and by combining with the Internet of Things technology， RFID technology， video surveillance technology， image recognition technology and target tracking technology. The platform is used to monitor and record the teaching offices， laboratories， densely populated locations and main streets in the school in real time by means of the Client/Server mode， and the data information monitored by each part is transmitted to the system server through the campus network and special security network. When suspicious people and vehicles appear or dangerous situations occur， the MeanShift algorithm is used for the target tracking， which can achieve fast tracking and positioning of static targets and dynamic targets， and the system alarm device is triggered to form a linkage alarm mechanism， which can make the school security department get the alarm information in the first time. It can realize the integration and intelligence of campus security monitoring， management and scheduling.

Keywords： security platform; system design; Internet of Things; data transmission; real?time monitoring; tracking and positioning

安防系统是平安校园建设的重要技术保障和支撑，对维护校园安全稳定、预防安全事故、提升安保效率等具有重要意义[1]。近年来，随着计算机技术的飞速发展，高校不断加大对信息化布局、视频监控部署、云数据存储等一系列安防设施的投入，使智慧校园建设初见成效，但仍存在不能对校园内实际问题进行量体裁衣，以及目标追踪有安全漏洞等问题。本文以解决高校现有的实际问题为目标，利用MeanShift目标跟踪、视频识别等先进技术，设计并实现一种基于物联网的校园智能安防平台。该系统全方位展现出高校内智能安防情况，同时利用MeanShift算法进行目标跟踪，解决门禁管理中存在的安全漏洞问题，很大程度上提高了校园安防系统的管理效率。

1  系统结构总体设计

1.1  系统整体结构

智能安防平台的主要目标是完成大规模的数据处理、反馈，能够实时监测校园存在安全风险隐患的重点部位，采用联动触发机制完成对发生的险情进行预警和报警功能。校园智能安防平台采用客户端/服务器（Client/Server）模式，利用校园安防专网进行数据传输，确保了校园安防平台数据的安全性与实时性。本文按照物联网层级结构，将系统整体构架[2?3]分为采集层、传输层、处理层、应用层等4层，整体设计架构如图1所示。

1.2  数据采集层的设计与实现

数据采集层的主要功能是为数据库提供外部数据。为了实现校园智能安防平台的远程监测与联动报警功能，在数据采集层中需要通过外部感知设备对环境及触发报警信息进行采集，其中，包括视频监控探头、室内红外报警传感器、交通测速传感器、火灾烟雾传感器等，通过联动控制节点实现系统平台的可视化联动报警功能。采集层[4]主要分为传感器节点设计、联动控制节点设计和主控模块设计。中控模块设计如图2所示。

1.3  数据传输层的设计与实现

数据传输层的主要功能是为用户和系统提供数据传输网络及接口，实现系统内任意传感设备通过联动控制装置与监控设备连接[5]。当外部传感设备接收到火灾、超速、非法入侵等信息后，控制器将立即启动与其联动绑定的监控设备，将信息反馈到数据中心报告管理员，同时发出对监控设备强制拍摄的命令，确保事故现场的信息及时传回指挥中心。

1.4  数据处理层的设计与实现

数据处理层是系统完成数据处理的重要部分，各级权限管理员的登录信息、操作信息、感知设备数据信息，以及系统的数据维护都是在该层完成[6]。其主要任务是完成对各个子系统回传数据的分析与处理功能，如烟雾传感器、车辆测速传感器及红外线报警等与视频监控联动实现各类功能子系统，它们定时将设备状态信息传送至服务器进行处理，将超出阈值的数据反馈给终端，形成预警。

1.5  数据应用层的设计与实现

数据应用层的主要功能是为用户提供便捷友好的交互界面，其包括后台客户端和前台客户端。后台客户端功能是根据职能设定角色权限，从而实现对数据库的分级操作。前台客户端以PC端的方式进行系统展示，用户可根据自身需求调取数据库中相应信息，同时对设备状态进行巡查，对出现异常的设备形成巡查报告发送至客户端。

2  关键技术

2.1  目标选取与检测

在校园内主要场所安装监控设备，对校园内各重要地点进行实时监控，并选取特定目标进行检测，利用MeanShift跟踪技术实现实时跟踪，及时消除各类不安全因素。若发生事故，可以第一时间将现场信息反馈到110指挥中心，确保校园保卫部门及时处理。

2.2  目标跟踪技术

2.2.1  基于MeanShift目标跟踪算法的基本原理

MeanShift算法[7?8]是一种迭代的算法，其跟踪原理如图3所示。图中，空心圆点为中心点;遍布的黑色实心圆点代表在移动过程中產生的窗口样本点;虚线圆圈代表密度估计窗口的大体范围;有向箭头表示样本点相对于核函数中心点的漂移向量。其基本原理为先算出当前点的偏移均值，移动该点到其相应的偏移均值，然后再以此为新的起始点，继续移动，直到得到满足需要的条件后方可结束。

2.2.2  MeanShift算法的应用与实现

在校园智能安防平台中，需要对进入校园的车辆进行实时跟踪及检测，车辆在经过门禁检测系统之后，车辆照片及车牌号就会录入系统，然后利用MeanShift算法进行目标跟踪，实时监控车辆在校园内的位置，同时根据道路检测系统对录入系统中的车辆进行道路检测，若发现异常，会迅速定位可疑车辆，及时传送到110报警中心。利用MeanShift算法进行目标跟踪的基本流程[9]如图4所示。

为验证MeanShift算法在校园智能安防平台系统中的目标跟踪情况，本文采取校园内的车辆场景作为实验进行验证，采用开发平台Visio C++ 2010实现，数据和图像处理在Matlab中完成，实现过程是将视频改为图片序列，当视频在第1帧时停止，手工标定目标，双击目标区域，然后进行单目标跟踪。如图5所示，即为实验中的MeanShift目标跟踪结果图。图底标注的数字为每幅图像所对应的帧数，算法从第1帧开始手动选取目标，然后选择第50帧、100帧、150帧、200帧的实验图进行分析[10]。图片截取来源于校园监控视频，当目标车辆进入校园内部时，就会对其进行实时跟踪。从图中可以清晰地看到目标移动的范围及轨迹，从而达到对目标进行顺利跟踪。

2.3  数据库的实现

由于校园视频监控和技防传感设备的厂商、批次型号存在不同，且要实现对不同设备的兼容，系统采用分布式管理方式，将传感器数据统一传入数据库，其包括信息存储模块、消防联动报警模块、道路交通测速报警模块、门禁联动报警模块以及110指挥中心模块。在实时监测时会根据事件类型判断参数是否超出阈值范围，若超出，数据将变为红色记录下来并发出报警信息。数据库E?R图如图6所示。

3  系统展示

3.1  PC端的实现

本文系统包括综合管理平台、消防联动管理模块、门禁监控管理模块及道路检测管理模块四部分。其中，综合管理平台完成系统整体设置、监控及调度;消防联动管理模块完成火灾信息实时跟踪及对消防设备的管理;门禁监控管理模块实现对校园内重点部位及场所可疑人员的预警;道路检测管理模块完成校园车辆信息录入及违章报警功能。系统实现效果如图7所示。

3.2  系統应用成果展示

本文系统在吉林某高校于2017年5月主体工程均完成。在试用过程中，系统在打击破案、秩序整治、交通管理及各类冲突预警处理等方面都起到重要作用。通过2014年—2019年8月的校园安全类事件及破案率的统计对比，充分证实该文系统对校园安全事件具备预警功能，为案件的侦破提供证据保障。其具体数据见表1。

针对校园内治安类案件及交通类案件，在系统上线运行阶段，根据数据形成发案数与破案率统计图见图8。

4  结  论

本文系统以吉林某校园存在的实际安全隐患问题为出发点，利用MeanShift算法进行目标跟踪，能够实时监测校园内可疑人员及车辆，解决了目前高校门禁管理系统中普遍存在的目标丢失的安全漏洞。在系统试运行阶段，通过测试可知系统达到了预期效果。实验结果证明，该系统能够实现事故联动报警功能，确定事故发生地点及现场信息状态，进一步提高了学校安保工作的工作效率，同时也对校园违法行为起到了极大的威慑作用，大幅度提升了校园师生的安全感。

参考文献

[1] 赵大朋，徐振军.智能安防系统在安全生产管理中的应用[J].企业管理，2017（z2）：288?289.

[2] 李有增，周全，钊剑.关于高校智慧校园建设的若干思考[J].中国电化教育，2018（1）：112?117.

[3] 于合龙，王佳琪，陈程程，等.基于物联网的设施农业监控预警技术及应用[J].吉林农业大学学报，2014（3）：360?365.

[4] 孙胜利，姜尊然，吕志成，等.多网互通智能化校园安防管理系统的设计[J].实验室研究与探索，2017，36（2）：131?135.

[5] 王谨毓.智能校园安防监控物联网系统设计[J].现代电子技术，2019，42（6）：51?54.

[6] XING Nahe， YIN Fuzhang. The monitoring platform for campus security based on intelligent assisted vision [J]. Applied mechanics and materials， 2014（543/547）： 981?984.

[7] 朱闻亚.结合稳健估计和Meanshift的视频目标跟踪算法[J].沈阳工业大学学报，2017，39（2）：177?182.

[8] LI Hua， ZHU Jia. Target tracking algorithm based on Meanshift and Kalman filter [J]. Journal of Beijing Institute of Technology， 2019， 28（2）： 365?370.

[9] 朱钾，李化.一种基于Meanshift算法的目标跟踪改进[J].中北大学学报（自然科学版），2016，37（6）：633?637.

[10] 杜静雯，黄山，杨双祥.自适应HLBP纹理特征的Meanshift目标跟踪算法[J].计算机科学，2017，44（z2）：217?220.

作者简介：张恒维（1990—），男，辽宁沈阳人，硕士，初级研究员，研究方向为物联网与云计算、校园安全管理。

于合龙（1975—），男，吉林德惠人，博士后，教授，博士生导师，研究方向为计算机应用技术、物联网与云计算。