一套基于STM32 的公共場所突發(fā)事件監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的研究

彭朝榮 長江師范學(xué)院

鑒于突發(fā)事件具有事發(fā)突然、不確定性高、發(fā)展演變情境復(fù)雜、社會危害大等特點(diǎn)，因此，及時(shí)、有效的對突發(fā)事件做出反應(yīng)并采取有效措施來減少突發(fā)事件造成的損失成為公共安全工作的重要前提。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)測系統(tǒng)，只是能對現(xiàn)場實(shí)行監(jiān)視，以及簡單的報(bào)警信息傳送，很難確定事件，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性降低。故傳統(tǒng)的安全監(jiān)測系統(tǒng)由于技術(shù)水平的局限，不能最大程度地滿足安防應(yīng)急的要求。

一、系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

如圖1 所示，本項(xiàng)目主要采用STM32F7 單片機(jī)作為處理器，信息的采集主要分為兩種，一是通過紅外攝像頭對人流行為信息的采集。二是通過傳感器對異常信息的采集、語音傳感器對語音信息的采集、火焰?zhèn)鞲衅鲗馂?zāi)信息的采集、化學(xué)傳感器對易燃易爆等揮發(fā)氣體信息的采集。無線通信采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與各類通信設(shè)備連接。

1.研究背景及意義

對于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)其關(guān)鍵問題在于視頻需要人員觀察，通過人眼識別視頻圖像，通過人腦對視頻信息做出反應(yīng)和判斷，這樣就會帶來以下問題：

(1）監(jiān)控的實(shí)時(shí)性差。監(jiān)控視頻都是實(shí)時(shí)播放的，監(jiān)控范圍的擴(kuò)大，這樣就會造成大量的監(jiān)控視頻無法在安全威脅發(fā)生的早期做出預(yù)警；

(2）監(jiān)控的實(shí)時(shí)性差。監(jiān)控視頻都是實(shí)時(shí)播放的，監(jiān)控范圍的擴(kuò)大，這樣就會造成大量的監(jiān)控視頻無法在安全威脅發(fā)生的早期做出預(yù)警；

(3）威脅的漏報(bào)和誤報(bào)。監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的安全威脅需要由安全人員來判斷，這樣就容易造成有的威脅未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)或有些不是威脅的情況被誤判，造成處理不當(dāng)。

針對這些問題，此報(bào)警系統(tǒng)能夠通過人體運(yùn)動識別和傳感器對各種危險(xiǎn)氣體進(jìn)行全方位的實(shí)時(shí)監(jiān)測，對采集到的圖像、氣味等信息進(jìn)行處理和計(jì)算，以此來判斷是否存在安全威脅，并可以通過預(yù)案進(jìn)行提前預(yù)警處理，通過計(jì)算分析事故等級并語音警示，時(shí)刻將信息發(fā)送給相應(yīng)工作人員做出處理。

2.研究內(nèi)容

鑒于突發(fā)事件具有事發(fā)突然、不確定性高、發(fā)展演變情境復(fù)雜、社會危害大等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的安全監(jiān)測系統(tǒng)由于技術(shù)水平的局限，不能最大程度地滿足安防應(yīng)急的要求。針對目前存在的問題，主要研究內(nèi)容分為：

(1）硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

針對傳統(tǒng)視頻監(jiān)測系統(tǒng)的不足，首先設(shè)計(jì)一套前端信息獲取設(shè)備，包括圖像采集設(shè)備，語音傳感設(shè)備，傳感器陣列（包括易燃易爆氣體傳感器，乙醚、硫酸等危險(xiǎn)氣體傳感器，煙霧、火焰?zhèn)鞲械龋?。?shí)現(xiàn)如圖像、語音、環(huán)境指標(biāo)等信息的采集，為事件預(yù)判提供全方位、立體化的信息。

系統(tǒng)還包括智能信息處理系統(tǒng)、預(yù)測預(yù)警評估系統(tǒng)，利用stm32與前端信息獲取設(shè)備直接相連，對采集到的信息進(jìn)行處理，再進(jìn)行傳輸，以便預(yù)判事件類別、嚴(yán)重程度和及時(shí)反應(yīng)。

信息上報(bào)及處理中心主要由主機(jī)、服務(wù)器組成。

(2）智能信息處理算法、技術(shù)和模型的選擇與設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)收集信息，利用智能信息處理技術(shù)進(jìn)行預(yù)判、處理，預(yù)防和減少突發(fā)事件的發(fā)生，控制、減輕和消除突發(fā)事件引起的嚴(yán)重社會危害。相關(guān)信息處理算法、技術(shù)和模型包括：

01 圖像處理和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法

對于群體，首先,對視頻中的人群前景進(jìn)行檢測,結(jié)合YUV 空間碼本模型和基于HOG 特征行人檢測算法。其次,在檢測到的人群前景目標(biāo)基礎(chǔ)上提取人群特征點(diǎn),采用金字塔LK 光流法對人群特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤并計(jì)算光流信息,減少了直接使用光流法的計(jì)算量。同時(shí),再使用基于HOG 特征檢測行人方法,檢測到的行人區(qū)域結(jié)果將用于對人群分組。再次,將跟蹤到的人群特征點(diǎn)進(jìn)行分組。第一次先使用k-means 聚類算法對檢測出的行人區(qū)域中心點(diǎn)進(jìn)行聚類,得到人群總體粗分組情況。在此基礎(chǔ)上,將第一次聚類得到的人群粗分組的各中心,作為再次使用k-means 聚類算法初始時(shí)的聚類中心,對所有人群特征點(diǎn)進(jìn)行細(xì)劃分組。并結(jié)合基于HOG 特征檢測行人的結(jié)果對分組結(jié)果加以調(diào)整,得到最終的人群特征點(diǎn)分組。最后,對每個(gè)群組的人群特征點(diǎn)提取運(yùn)動特征和密度特征。

對于個(gè)體，主要提取分析個(gè)體之間的距離、互動特征。

02 語音識別及分析算法

識別與突發(fā)事件或危險(xiǎn)事件密切相關(guān)敏感詞匯；分析并提取緊急、危險(xiǎn)狀態(tài)下語音特點(diǎn)，包括頻域和時(shí)域特征等。

03 傳感陣列信號處理算法

監(jiān)測各種傳感器的數(shù)據(jù)變化情況，分析并提取異常信號特征。

04 預(yù)測預(yù)警評估算法及模型

在不同情形下訓(xùn)練系統(tǒng)，確定預(yù)測預(yù)警評估模型。綜合圖像、語音和傳感信號的特征，給出實(shí)際使用時(shí)事件類別、危險(xiǎn)程度等特征。

3.技術(shù)路線

本系統(tǒng)著眼于公共場所突發(fā)事件監(jiān)測、分析、預(yù)警處理這一富有挑戰(zhàn)性的研究領(lǐng)域。通過確定開展工作所需的知識領(lǐng)域，從系統(tǒng)模型、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用特征分析、測試驗(yàn)證等層面對項(xiàng)目開展研究。技術(shù)路線如圖2 所示。

圖2 技術(shù)路線圖

4.創(chuàng)新點(diǎn)

（1）提出復(fù)合式監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)如圖像、語音、環(huán)境指標(biāo)等多種信息的采集，為事件預(yù)判提供全方位、立體化的信息。

（2）利用智能信息處理算法，建立全天候運(yùn)作的突發(fā)事件監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，可以及時(shí)收集信息，進(jìn)行預(yù)判、處理，對突發(fā)事件進(jìn)行預(yù)測預(yù)警評估。

二、結(jié)語

改革開放以來,隨著我國社會加速轉(zhuǎn)型,經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，但是各種利益矛盾日益凸顯,各類群體性或個(gè)體性突發(fā)事件也呈高發(fā)態(tài)勢。突發(fā)事件很可能會造成重大人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失、害危及公共安全。針對目前監(jiān)控系統(tǒng)的不足，此套系統(tǒng)目前通過理論研究以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)表明，讓其在公共場所發(fā)揮監(jiān)測預(yù)警的功能成為可能。