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    AOI大數(shù)據(jù)在智慧城市安防管理中的應(yīng)用研究

    2019-03-18 04:48:08李軍英
    關(guān)鍵詞:模式識(shí)別卡口監(jiān)測(cè)技術(shù)

    李軍英

    北京中色測(cè)繪院有限公司 北京 101300

    引言:傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)價(jià)值具有時(shí)效性,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的越早問(wèn)題越容易得到反饋與響應(yīng)。早期的AOI檢測(cè)結(jié)果只可通過(guò)人工記錄,進(jìn)行更新過(guò)的AOI可以被錄入電腦進(jìn)行研究與分析,如今已經(jīng)被應(yīng)用于社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。其中在城市的安防管理系統(tǒng)中的應(yīng)用較為廣泛,能夠凸顯大數(shù)據(jù)本身具有的多維度安全功能。

    1.智慧城市安防管理現(xiàn)狀

    基于此前的智慧城市安防管理工作現(xiàn)狀來(lái)講,大數(shù)據(jù)技術(shù)作為城市安防管理工作的核心基礎(chǔ),各大城市已經(jīng)積極開展雪亮工程、天網(wǎng)工程等建設(shè)項(xiàng)目,在網(wǎng)絡(luò)安全性上也有一定程度的進(jìn)步,比如從常規(guī)的安全網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)建設(shè),引入了人臉識(shí)別系統(tǒng),越發(fā)體現(xiàn)人工智能化。新技術(shù)的初步應(yīng)用,會(huì)受到諸多因素的影響,導(dǎo)致安防管理工作中出現(xiàn)疑難。不同來(lái)源的數(shù)據(jù)將獨(dú)立儲(chǔ)存于各自的系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)的無(wú)法統(tǒng)一使各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的識(shí)別模式出現(xiàn)障礙,數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行集中,難以找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,進(jìn)行有價(jià)值數(shù)據(jù)的挖掘。在安防系統(tǒng)中,對(duì)重要視頻進(jìn)行分析和挖掘、人臉識(shí)別以及軟件算法還未呈現(xiàn)大規(guī)模的商業(yè)化水平,一定程度上約束了安防管理工作的實(shí)施。在智慧城市的安防管理工作中,對(duì)于信息時(shí)效性具有較高的要求,實(shí)效性直接決定了安防數(shù)據(jù)的運(yùn)算與寬帶傳輸要求。此外,用戶的信息與隱私問(wèn)題需要安防管理工作加強(qiáng)建設(shè),應(yīng)用相應(yīng)技術(shù)與計(jì)算,將信息的安全級(jí)別明確劃分。

    2.在智慧城市安防管理中AOI大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

    2.1 模式識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

    AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)在模式識(shí)別技術(shù)中主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別與圖像處理,能夠?qū)ξ淖治淖?、指紋、人臉以及車牌實(shí)行精確識(shí)別,在當(dāng)前的大多數(shù)城市中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。相比之下視頻識(shí)別技術(shù)雖然發(fā)展較為先進(jìn),但終究屬于模式識(shí)別技術(shù)中的部分分支。此種視頻識(shí)別技術(shù)擁有連續(xù)動(dòng)態(tài)的特征,能夠區(qū)分出事物的行為特征,此優(yōu)勢(shì)應(yīng)用了AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)。圖像識(shí)別往往與動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別具有共同特征,在二者的比較之下,視頻幀圖像需要大量的視頻信號(hào)來(lái)組成,所以在分析視頻時(shí),需要將多幀圖像信息進(jìn)行綜合考慮,“圖像流”的定義也因此而來(lái)。視頻識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用很大程度上輔助了安防管理工作進(jìn)行,具有重要意義。視頻模式識(shí)別經(jīng)常將檢測(cè)目標(biāo)看做一個(gè)整體,通過(guò)捕捉物體在運(yùn)動(dòng)區(qū)域中的運(yùn)行軌跡,以此來(lái)輔助安防監(jiān)控工作的進(jìn)行。在此模式識(shí)別技術(shù)下,人們的手語(yǔ)與步態(tài)能夠被識(shí)別為肢體動(dòng)作,將正在運(yùn)動(dòng)的物體看成肢體運(yùn)動(dòng)性質(zhì)。對(duì)于一些可以動(dòng)作,比如偷盜行為與打架現(xiàn)象,可以將運(yùn)行模式設(shè)置為小視野特寫鏡頭,從而對(duì)可疑動(dòng)作進(jìn)行仔細(xì)觀察,為安防管理工作提供可靠視頻依據(jù)。

    2.2 治安卡口系統(tǒng)的應(yīng)用

    陳舊的治安卡口主要是利用檢測(cè)機(jī)動(dòng)車的運(yùn)行軌跡,使用高清攝像機(jī)進(jìn)行抓拍,經(jīng)常被用來(lái)管制超速車輛,但是此種攝像機(jī)無(wú)法清楚拍攝車輛前排人員與車輛的詳細(xì)特征,致使安防管理工作受到一定程度上的阻礙。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,在卡口系統(tǒng)中通過(guò)應(yīng)用AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)與高清攝像頭,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)人員與車輛特征的清晰拍攝,目前該種技術(shù)已經(jīng)成為智慧城市的監(jiān)控工作的核心力量。廣泛應(yīng)用于治安監(jiān)測(cè)、機(jī)動(dòng)車監(jiān)測(cè)以及行人監(jiān)測(cè)。高清卡口系統(tǒng)雖然研發(fā)的時(shí)期較早,但是在晚期才呈現(xiàn)出較好的應(yīng)用效果。

    2.3 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用

    AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)除了在目標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)中應(yīng)用,在線圈監(jiān)測(cè)技術(shù)與視頻虛擬線圈中也較為常用。線圈監(jiān)測(cè)技術(shù)為目標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)中的一種,并且在車輛的監(jiān)控工作應(yīng)用的十分純熟,其利用了電磁感應(yīng)原理,當(dāng)車輛接觸時(shí),線圈電感值混迅速下降,檢測(cè)器的振蕩頻率也隨之發(fā)生改變。AOI大數(shù)與線圈有據(jù)技術(shù)的作用則是將有效數(shù)據(jù)及時(shí)上傳至系統(tǒng)內(nèi),保障數(shù)據(jù)的時(shí)效性,此種數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性可高達(dá)99%。但是線圈檢測(cè)也存在與一些局限性,比如無(wú)法對(duì)行人與非機(jī)動(dòng)車進(jìn)行監(jiān)測(cè),在堵車的過(guò)程中容易發(fā)生疏漏。而連續(xù)視頻流檢測(cè)跟蹤技術(shù)能夠?qū)π腥伺c非機(jī)動(dòng)車進(jìn)行有效監(jiān)控,同樣的視頻虛擬線圈也有此效果,這兩種方法是通過(guò)對(duì)背景差利用分算法進(jìn)行計(jì)算,隨后將背景影響剔除,進(jìn)而得到所需的前景目標(biāo)區(qū)域,并對(duì)圖像更新并保存。當(dāng)通過(guò)噪聲無(wú)法判定車輛所在位置,則需要進(jìn)行下一幀圖像的檢測(cè)。對(duì)于連續(xù)視頻流監(jiān)測(cè)跟蹤技術(shù)的適應(yīng)使用較為復(fù)雜,并且管理難度較大,需要運(yùn)用多種分類方法進(jìn)行區(qū)分,才能達(dá)到跟蹤車輛軌跡的目的。AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用較為繁雜,具有使用情況需要根據(jù)道路行車實(shí)際情況來(lái)決定,有效輔助了城市安防管理工作的進(jìn)行。

    2.4 應(yīng)用于軟件算法

    AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)在軟件算法中涉及的知識(shí)面較寬,比如,數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)、技術(shù)機(jī)構(gòu)知識(shí)、圖像分類知識(shí)、網(wǎng)絡(luò)通訊知識(shí)等多個(gè)領(lǐng)域。在軟件算法技術(shù)中,一般情況下常用的有視頻檢測(cè)技術(shù)與特征識(shí)別技術(shù),以及事件檢測(cè)技術(shù)。AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)在視頻監(jiān)測(cè)技術(shù)中能夠?qū)⒉东@目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,將數(shù)據(jù)完好保存后上傳于系統(tǒng),此種技術(shù)能夠適應(yīng)于惡劣的天氣情況中,硬件性能的支撐力較強(qiáng)。但是在識(shí)別技術(shù)上,步驟較為復(fù)雜。比如對(duì)車牌的定位需要將圖像二值化,隨后將字符切割,將比較結(jié)果輸出,而車身與車型的識(shí)別步驟將更為復(fù)雜。軟件技術(shù)作為治安卡口系統(tǒng)的核心部分,隨著AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)的持續(xù)更新,芯片處理速度將更加快捷,將提升安防管理工作的高效性。

    結(jié)論:綜上所訴,AOI大數(shù)據(jù)技術(shù)是智慧城市安防管理工作進(jìn)行的核心。通過(guò)應(yīng)用模式識(shí)別技術(shù)可在人流的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題得以解決,使監(jiān)控區(qū)的空間進(jìn)行分流導(dǎo)航,從而實(shí)現(xiàn)了精確的信息指導(dǎo)。隨著AOI大數(shù)據(jù)的不斷改進(jìn)和完善,指揮城市將獲得更長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展,該技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值將會(huì)不斷增加。

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