基于大数据的高校智慧安防探讨

白汤安

(闽南师范大学，福建 漳州 363000)

1 目前高校安防技防现状

在高校“技防”建设中，大家关注比较广泛的一般是3个安防系统：①管理人员进出的门禁管理系统；②承担全校消防火灾预警的消防报警系统；③视频监控录像系统。近些年，各高校在这3个系统上投入了大量的财务和人力，但相对普遍的现象，大多高校的这3个系统是各自独立，分开来进行建设的，导致3个系统使用不同的平台，采集不同的数据，数据不能共享，当然也就无法达到智慧联动。造成无法联动一个很重要的原因是3个系统所要求的数据格式不同，比如视频监控录像系统中主要是前端监控设备获取的实时音视频码流数据；而门禁管理系统则主要是人员进出时管理采集的门禁卡的信息及一些图像信息；防火预警报警系统的数据又主要是处理IO开关量数据和探测器(防区或防火分区)的状态信息。这些海量的分散的数据无法进行系统集成管理，以单独存在的形式各个分离，当需要事后进行取证或调研分析时，都需要人工分别单独处理来自不同系统的数据，造成极大的工作不便，如就视频监控系统而言，大部分高校虽然配备了高端的视频监控设备，采用了相应的监控系统，但是其对于监控数据的使用却较为粗浅，仅仅停留在对图像的对比和对数据的存储层面，也就是仅仅停留在“看”和“存”的层面。另外，大部分高校安防系统之间并没有实现真正意义上的“互通互联”，只能相对独立，形不成完整的预报警体系。校园内的消防、门禁、温感、声光报警器、防火卷帘门等设备以及对应的管控系统没能真正地实现联动一体化，相互之间无法进行数据共享和智能联动，导致漏报、误报等普遍问题不能得到有效解决和处理，由于各个系统独立，在进行分析和研判时，往往不能保证校园安防的全面性和准确性。综上所述，打通各个平台的数据壁垒，使每个系统相互连接，数据共享，才能真正建立一个完整的高效的、安全的、便利的校园智能安防系统。

2 基于大数据、物联网下的校园智能安防结构框架构建

随着深度学习和大数据技术的不断突破，安防技术领域基于大数据萌生出了很多新技术，这期间尤其以海量人脸信息采集和互联网数据通信为基础形成的视频安防集成系统为代表，这也意味着传统的安防行业也已经逐步迈入大数据智慧安防时代。与此同时，大数据已经成为各个行业间竞争所必备的战略资源，缺乏以大数据为基础的智能分析，就容易导致行业在战略定位中出现偏差，就会在激烈的市场竞争中被淘汰，安防行业也是如此，没有大数据的安防便不是智慧安防。高校安防的智能化是一种趋势，这种趋势伴随着可视化、智能化以及算法的改进愈发明显。

大数据技术的核心在于对大量分散的数据进行存储和分析，而物联网在于将各种硬件系统进行智能联网，下面从物联网角度分别从消防管理、门禁安防、视频监控等系统构建着手，搭建一个统一的融消防、门禁、安防于一体的大安防平台。通过将各子系统提供的SDK API进行模块化设计完成各系统间的整合是这一平台的核心优势，这样既可以实现数据共享，破除传统的数据壁垒，同时也可以通过系统控制中心进行多线程操作，同步完成数据的采集、整合、分析等工作，并将各个不同类型的事件分发处理过滤，并将事件以可视化的、直观的图形和影像的形式呈现在监控大屏或各种终端界面前，让用户获得可视化的体验。

物联网，其实质是将各个独立的、采集不同数据的物体利用技术手段而构成一个智能的整体，实现行为决策和控制智能化。连通性是物联网的另一大优势，利用网络通信可以打破时间和空间的约束，物联网的本质就是通过数据、信号等将不同的设备联系在一起。对大数据和物联网的充分应用，有助于实现校园业务的互联互通，促进校园管理的进一步现代化、数字化，同时有效加强校园管理的深度与广度，为广大师生提供优质的服务和安全保障。

2.1 火灾自动报警系统

火灾是高校多发的一种事故，如何防患于未然，及时发出警讯，迅速控制火势蔓延一直是高校所面临的难题。随着大数据时代的来临，无线传感网络为及时传递灾情预警提供了解决途径。众所周知，现在的无线传输技术已经成熟，配合支撑传感器组建而成的传输网络可以在两个独立的建筑实体之间传递信号，其传输距离也远达几百米甚至更远，这一传输距离基本可以满足校园智能安防的要求。市场流行的 Zig Bee无线传输模块不仅具备自动组网和自我修复功能，同时其内部的网络协议也含有防碰撞和纠错机制，这就能有效地保证数据传输的安全性与时效性。如此一来，校园火灾的预警就可以通过搭建Zig Bee无线传感网络来实现。温度、二氧化碳含量、烟尘颗粒等数据可以采用温湿度传感器和MQ-2气体传感器来进行，不同位置的相关指数数据被采集之后，进一步通过Zig Bee终端节点进行传输，所采集的数据将由协调器进行调制后，经过串口将相关数据传送至上机位。主机在对通过网络传输的数据进一步分析，如果烟尘颗粒、二氧化碳浓度或者温度达到规定的阈值，系统将自动触发楼宇报警总闸开关，断电并启用广播或者声光报警来提醒学生疏散撤离，同时传感器、协调器在达到一定阈值后触发现场监控，监控画面传输至数据中心大屏，以便实时了解现场情况。

2.2 校园门禁系统

通过RFID等技术，采集校内人员的进出情况，将采集的数据上传至数据服务器端进行处理，对校内外人员的进出等日常行为进行实时检测并进行记录。同时将入校人员的相关数据进行检索匹配，阻止未经审核或未经授权的校外人员擅自进出校门，最大限度保障校内人员的安全。在人员进出门禁或出入口事件发生时，通过传感器，触发相关的视频监控进行抓拍录像，在校区边界设置规则或者圈定相关防止非法闯入的重点区域，采用智能视频生态分析系统，将动物及植物落物过滤，以最大程度上减少误报和错报，便于事后查证和验证是否有发生非法闯入和进入的事件。

2.3 视频录像监控系统

视频监控前端采集到的各种视音频信息，通过“物联网”的手段进行汇聚后上传至数据库。处理器机群将依靠其强大的数据分析和处理能力，通过相关软件对其进行全方位的分析，比如视觉对比、图像优化、数据过滤、模式识别等。相关机群将根据已经优化的算法将无用的干扰信息去除，通过相应的人脸识别技术提取数据中的关键信息，如人脸、行为规则特征等，从而智能分析异常监控画面，准确定位现场数据，并触发报警或产生其他动作。因此可进行有效的事前预警分析、事中的警情处理，以及事后有监控取证等全自动的、无时间死角的实时智能监控系统。

3 基于大数据、云计算下的校园智能安防结构框架构建

大数据技术的突飞猛进与云计算、云存储的逐步成熟，给高校安防行业带来了新的机遇和挑战，特别是糅合分布式计算、并行计算、网格计算、负载均衡化、存储虚拟化等传统技术和新型网络技术的云计算(Cloud Computing)的出现。这种技术的出现可以让一些成本较低的、单独的物理计算实体通过网络传输汇集成一个强大的计算单元。同时这种强大的计算分析处理能力可以被授权分布到不同的终端，经过授权的用户可以享用超出自身设备之外的强大计算分析处理能力。如此一来，既可以减轻用户终端的处理负担，又可以减轻其经济成本和时间成本。与此同时，系统的维护与优化只需要通过软件升级和大数据更新进行，用户终端既不用考虑与此相关的事宜，也无须负担任何费用，大大简化了用户终端的操作负担。

云计算和云存储技术的应用大大提升了智能安防的效率和能力，以智能人脸识别应用为例，人脸识别技术时大数据时代的常见技术，通过大数据与云计算、云存储技术的结合，可以快速进行以面部特征为代表的海量数据进行准确高效的提取，解放了大量的人力成本和物力成本。高清摄像机的数据采集能力配合大数据深度挖掘，将人脸识别技术上升到新的台阶，除了方便、快捷、直观、易操作等优点之外，其深度的技术内涵、海量的数据存储技术、超强的运算处理技术和物联网的物理相联结的特性，必将为学校智慧安防提供有效的技术支持。

数十年来，传统的模式识别理论是人脸识别技术不变的基础。很多监控厂商如今也生产出成熟的前端产品和系统，并进行了相对广泛的应用，但由于前期每个信息库的建设没有统一的标准，不同厂商之间的数据格式以及所采集的信息类型存在很大程度上的差异；其次，随着采集对象年龄的增长，以及采集信息时光照、美颜、位置等因素时影响人脸识别技术多重因素，这就导致实现人脸识别技术良好的应用所需的成本很高。人脸识别有两个关键制约点：①大容量的数据样本库；②快速的搜索和数据库对比匹配。 要想达到这两点，无论对硬件还是储存都要求非常高，也就是说建设成本高，决定了人脸识别技术在单个计算节点上和全方位的走向实用存在一定难度。云计算的模式下，可以较完满地解决这个问题。云计算一个最大的特点就是对设备进行了优化、简化，任何一个部分都可以采取单独的硬件设备，不需要在前端进行任何分析处理，所有数据的分析处理、样本库的建立、搜索匹配与对比，全部放在云端完成，这样节省了大量的后端处理设备，提高了集中处理分析能力。云计算与云存储的通力配合不仅大大降低了人脸识别技术的经济建设成本，同时也有效提高了其技术的效率和能力。真正走向实用需要结合校园实际特点，分析云计算在校园的应用。

有效利用已有的校园视听等设备。信息化时代的一大特点就是其网络和数据特征，如何对校园内的相关物品进行特征定位是建设数字校园的重要步骤。诸如通过二维码绑定校园固定资产，用定位等技术手段对资产进行跟踪，采用高清的视听设备进行相关的数据采集，并将所采集的数据通过校园网络或特殊网络通信设备传输到终端处理系统，继而由相应的终端对相关数据进行分析并采取不同的应对措施。

高校以云计算和智能网络为平台单位将权限下放至校园内各二级单位，不同单位可以根据TCP/IP协议来访问和输送相关的视听数据，针对固定的IP地址授权相应的数据读取权限，实行真正意义上的数据集中云存储，不同用户终端通过云计算获得最终的处理结果，大大简化操作压力，提高安防效率。

监控中心采用云服务器来进行数据的存储、调取、运算、分析与处理。云服务器所采用的云存储、云计算的方式大大简化了对硬件设备的要求。但是其功能却相较于单个存储、计算个体有了大幅度的增长。监控中心通过云服务器完全可以实现数据的输入输出、只能跟踪、数据漫游、视频音频解码上墙、定位预警等功能的一体化。监控中心的工作人员可以通过相关软件，依托于网络通信新技术实现不同设备、任何地点、任何时间对不同节点上服务数据的任意访问，这不仅保证了数据的时效性，同时也大大提高了监控管理的便捷性和易操作性。另外，在校园信息安全得到充分保证的前提下，可以授权给学校各单位，使各单位可以根据自身的职责范围，实时查看、监控所管辖区域的视频、音频材料，并根据需求对人员聚集区设置单独灵活的预警机制。对某些特殊场所也可以根据安放要求设置独立的信息采集、传输以及处理规则，分地点、分时段、分季节的灵活设置相应的预警机制。诸如在未经授权的区域，一旦该区域出现异常情况，就是及时启动预警极致；针对重点警戒区约，则会进行全天候的实时数据采集、传输和分析，配合相应的安保人员重点监控，并将发出报警信息同时传递至监控中心以及附近安保人员的处理终端上，起到双重预警效用。

4 结论

作为系统工程的高校安防行业，不应仅局限于传统的视频监控，而应将监控作为切入点和基础，渗透到更多的子系统业务中，如防盗、门禁、车辆管理、交通、消防安全等。 云存储的海量性与云计算的高效性使云服务的重要优势，将大数据与云服务相结合可以实现对视频、音频数据的海量存储与快速分析，有助于为校园智能安防建设提供强有力的技术支撑。