董金福
[摘 要]YOLO(You Only Look Once)技術是一种目标检测算法,它的特点是实时性高,能够在图像或视频中快速准确地检测出多个目标。文章对基于YOLO技术的智能视频监控系统在企业安全管理中的应用展开研究,首先分析智能视频监控系统在企业安全管理中应用存在的问题;然后结合YOLO技术目标检测算法的优势,设计智能视频监控安全管理系统,并提出应用方案。该系统能够快速准确地识别视频中出现的目标,并标注其位置和类别。在实际应用中,智能视频监控系统能够提高企业安全管理的效率和准确性,减少人工巡查的工作量,避免发生安全事件。希望本文能够为相关领域的研究者和从业者提供一些参考。
[关键词]YOLO技术;智能视频监控系统;企业安全管理
doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.24.039
[中图分类号]F270.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2023)24-0119-03
0 引 言
随着企业规模的扩大和业务范围的不断拓展,企业面临的安全风险也在不断增加。传统的安全管理手段,如安保人员巡逻、安装门禁系统和监控摄像头等,已经难以满足企业安全管理的需求。因此,需要采用更加智能化、高效化的安全管理手段来保障企业安全和稳定运行。其中,应用基于YOLO(You Only Look Once)技术的智能视频监控系统是一种非常具有潜力的解决方案,可以实现对企业周边环境、人员和设备等的实时监控和预警,从而提高企业安全管理的效率和准确性[1]。因此,对基于YOLO技术的智能视频监控系统在企业安全管理中的应用进行研究,具有重要的现实意义和研究价值。
1 智能视频监控系统在企业安全管理中应用存在的问题
1.1 隐私保护问题
智能视频监控系统可以实现对企业周边环境、人员和设备等的实时监控与预警,但同时也会涉及个人隐私问题,如员工的私人信息、行动轨迹等。如果未能妥善保护隐私,可能会引起员工不满和社会舆论反弹等问题。
1.2 数据安全问题
智能视频监控系统中会产生大量的视频数据,如果未能妥善存储和保护这些数据,可能会造成数据泄露或者被黑客攻击等问题,从而影响企业安全和稳定运行。例如,监控视频被未授权的人员访问,可能会泄露敏感信息。此外,黑客可能会尝试通过网络攻击来访问或控制视频监控系统。
1.3 技术成熟度问题
智能视频监控系统涉及多个领域的技术,如计算机视觉、深度学习等技术,这些技术的成熟度和准确性直接影响到智能视频监控系统的应用效果。目前,一些技术仍处于探索和发展阶段,还需要进一步加强技术研究和应用实践。首先,计算机视觉技术是智能视频监控系统的基础,涉及关键问题,如图像采集、处理和分析,可以辅助系统识别视频中的物体、面部和行为,但其准确性和实时性仍有提升空间。其次,深度学习作为智能视频监控系统的重要组成部分,能帮助系统自动学习和理解复杂的视频图像,然而,深度学习模型的应用需要大量运算数据,并且模型解释也是一个难题。
1.4 误判问题
智能视频监控系统在目标检测和异常预警过程中可能会出现误判的情况。例如,将正常的行为误判为异常行为,或者将无关目标误判为关注目标等。这些误判会影响系统的可靠性和准确性,需要加强算法研究和数据分析来解决这些问题[2]。
1.5 人工干预问题
智能视频监控系统虽然可以自动完成目标检测和异常预警等任务,但在一些场景下仍需要人工干预。例如,在出现异常情况时需要安保人员及时介入,或者在误判情况下需要人工确认等。因此,需要在系统设计中充分考虑人工干预的问题,保证系统的可靠性和有效性[3]。
2 基于YOLO技术的智能视频监控系统在企业安全管理中应用的优势
YOLO技术通过实时性、简洁性、多目标检测、全局感知和多尺度处理等优势,成为一种在目标检测领域具有竞争力的算法。其作为一种基于深度学习的目标检测算法,具有高效、准确、快速等特点,因此在智能视频监控系统中得到了广泛的应用。下面将具体介绍基于YOLO技术的智能视频监控系统在企业安全管理中应用的优势。
2.1 实时检测
传统的目标检测算法通常需要多次扫描和推理才能准确定位目标,而YOLO技术只需要一次识别过程,就能够在较短的时间内对视频数据进行目标检测,从而大大缩短处理时间。这就意味着,当发生紧急情况时,系统能够在第一时间快速检测到目标并立即发出警报,从而为企业的安全管理提供强有力的支持[4]。
2.2 高准确率
传统的算法通常会在一定程度上牺牲准确性,然而,YOLO技术采用了一种多尺度检测和特征融合的方法,通过取得速度和精度的平衡,能够准确识别视频中的目标并提供精准的位置信息。这使得YOLO技术具备了准确定位目标的能力。这对企业安全管理来说非常重要,可以减少误判和漏报等问题,提高系统的可靠性和有效性[5]。
2.3 自适应性
YOLO技术具有自适应性,具体体现在两个方面:第一,它可以处理各种大小、形状和姿势的物体,包括小型物体和快速移动的物体,在复杂的真实环境中非常实用;第二,它可以适应各种环境的变化,包括光线、天气和季节的变化,甚至相机的移动或更换。
2.4 高效性
YOLO技术采用了目标检测和分类的联合训练方式,大大减少了运算量和计算时间,提高了算法的效率和速度。该技术算法主要采用了全卷积网络,能够处理各种尺寸的输入图片,从而避免因图片大小不同而引起的计算负担。此外,为了降低检测的复杂性并提高算法速度,YOLO技术还引入了锚点的概念,预定义了一些可能的物体框位置。这对企业安全管理来说也非常重要,可以满足大规模视频数据的实时处理需求,提高系统的效率和响应速度[6]。
2.5 低成本
與传统的安保设备相比,基于YOLO技术的智能视频监控系统的成本更低,更具有可扩展性,它可以自动检测和识别目标,减少对人力的依赖并降低成本。传统的安全设备需要人工监控和分析,效率低而且容易出错。智能视频监控系统能够全天候持续进行监控,及时发现异常情况并自动报警,大大提高了安全管理的效率和准确性。其可以应用于多种场景,不仅可以提高企业的安全管理水平,还可以节省企业的维护和运营成本。
2.6 数据分析
基于YOLO技术的智能视频监控系统可以对检测到的目标信息进行存储和分析,生成历史数据和统计报表,为企业安全管理决策提供参考依据,可以帮助企业更好地了解企业安全状况,提高决策的科学性和准确性。
3 基于YOLO技术的智能视频监控系统在企业安全管理中应用的方法
3.1 视频采集模块
视频采集模块是基于YOLO技术的智能视频监控系统的基础模块,它采用高清摄像头对摄像头周边的视频数据进行采集,并将采集到的视频数据传输到后续处理模块。这个模块的重要性体现在它是整个系统的数据源,采集到的视频数据的质量和准确性直接影响到后续处理模块的运作效果与监控结果的可靠性。因此,在安装视频采集设备时需要考虑周边环境、采集角度、采集范围等因素,以保证采集到的视频数据的质量和准确性。图1为人脸抓拍情况。
3.2 目标检测模块
如图2所示,目标检测模块采用YOLO技术对视频数据进行目标检测,识别出视频中出现的人员、车辆、设备等目标,并标注其位置和类别。采用YOLO技术对视频数据进行目标检测的步骤主要包括4步:数据预处理、网络模型设计、目标检测算法实现以及后处理。
(1)数据预处理。在目标检测模块中,需要对采集到的视频数据进行预处理,包括图像增强、标准化、缩放等操作。这些操作能够提高图像的质量和准确性,为后续的目标检测提供基础数据。
(2)网络模型设计。YOLO技术采用了一种基于卷积神经网络的目标检测模型,将图像分为S×S个网格,每个网格预测B个边界框和对应的目标类别概率。在网络模型中,需要定义网络结构、激活函数、损失函数等相关参数,以实现准确的目标检测。
(3)目标检测算法实现。YOLO技术采用了一种基于多尺度特征图的目标检测方法,能够满足不同尺寸、不同角度的目标检测需求。具体实现过程中,需要进行特征提取、目标检测、非极大值抑制等步骤,以实现目标检测的准确性和实时性。
(4)后处理。目标检测模块的后处理主要包括目标框的筛选、目标框的合并、目标框的跟踪等步骤。这些步骤能够提高目标检测的准确性和实用性,为后续的异常检测和预警处理提供基础数据。
图2 目标检测模块
3.3 异常检测模块
异常检测模块通过对目标的行为、轨迹等进行分析,判断是否存在异常情况,并及时发出预警信号。这个模块的重要性体现在它是整个系统的安全保障模块,能够在目标出现异常时及时发出警报信号,提醒安保人员处理,避免事态扩大。在实现异常检测时,除了对目标的行为、轨迹等信息进行分析,还可以结合其他技术,如图像分析、语音识别等技术,提高异常检测的准确率和实时性。
3.4 数据存储与分析模块
数据存储与分析模块可以对检测到的目标信息进行存储和分析,生成历史数据和统计报表,为企业安全管理决策提供参考依据。这个模块的重要性体现在它是整个系统的数据处理模块,可以为企业管理者提供决策依据,提高企业管理的科学性和准确性。
3.5 预警处理模块
预警处理模块主要对异常情况进行实时处理,包括发出报警声音、向安保人员发送警报信息等。这个模块的重要性体现在它是整个系统的实时处理模块,能够防止事态扩大。在实际实现的过程中,预警处理模块还可以结合其他技术,如人工智能、大数据分析等技术,提高预警处理的准确率和实时性。
4 结束语
本文主要介绍了基于YOLO技术的智能视频监控系统在企业安全管理中的应用,通过对智能视频监控系统在企业安全管理中应用存在的问题进行分析,结合YOLO技术算法的优势,设计了智能视频监控安全管理系统,并提出了应用方案。该系统能够快速准确地识别视频中出现的目标,并标注其位置和类别,为企业安全管理提供有效的技术手段。在实际应用中,智能视频监控系统能够有效地提高企业安全管理的效率和准确性,减少人工巡查的工作量,避免发生安全事件。
主要参考文献
[1]李良熹,荣进国.基于目标识别的智能视频监控系统研究[J].电脑知识与技术,2021(28):1-3,7.
[2]廖群,冯镀,宋宇琪,等.基于YOLO算法的社区电梯监测与预警系统[J].电脑编程技巧与维护,2021(2):55-56,75.
[3]赖见辉,王扬,罗甜甜,等.基于YOLO_V3的侧视视频交通流量统计方法与验证[J].公路交通科技,2021(1):135-142.
[4]杨磊,王少云,刘力冉,等.一种智能视频监控系统中的行人检测方法[J].计算机与现代化,2019(11):69-74.
[5]林健巍.应用YOLO卷积神经网络的智能监控与存储优化[J].福建电脑,2019(10):48-51.
[6]刘君,谢颖华.智能视频监控系统中改进YOLO算法的实现[J].信息技术与网络安全,2019(4):102-106.