文/宋贤霞 张红 蒙创德 杨惠国等

校园安防现状与问题

近年来，校园暴力事件的频频曝光，引发全社会高度关注，各个高校也纷纷出台相应政策，投入大量资金在校园安全中，希望能够为师生筑起一个“平安校园”，但是随着高校师生数量的增多，校园面积的不断扩大，校园越来越开放，高校师生的安全防卫意识不强，这都对学校的安防管理提出挑战。目前校园安防主要以人防与物防为主，学校一方面加大安防人员队伍的建设与管理；另一方面将摄像头、高清显示屏、交换机、存储等设备引入校园安防中，通过人眼监控校园。然而人防与物防的缺点也表现得越来越明显，例如学校没有那么多的安防人力资源与资金投入；安防人员无法时时刻刻关注到每一个人及每一个角落；校园安防系统的建设主要依赖视频监控；出现问题只能通过视频监控查找对应时间的录像回放等等，这些都难以满足智慧化校园安防建设的需求。校园安防的技防建设正处于萌芽阶段，将视频分析技术引入到校园安防系统中，将校园监控平台的值守人员从枯燥、繁杂、效率低下的人眼监控中解放出来，让计算机代替人进行监控和分析，通过对海量图像、视频记录进行数据分析和数据挖掘，实现校园环境全自动、全方位、全天候智能安全防控，实时、快速、准确采集相关防控数据信息，并以最优的方式触发相关动作处理，实现事前有效预警、事中最优处理、事后及时取证的智慧安防系统[1]。

视频分析技术

这些年计算机图像处理技术与计算机模式识别技术有了突飞猛进的发展，视频分析技术作为图像处理与模式识别的一个分支，其智能分析算法也有了大大改进，并得到广泛应用。视频分析技术在视频监控数字化中也逐渐得到广泛应用，根据其算法实现的方式的不同，视频分析技术可分为以下几种类型[2]：

1.识别分析类

此类视频分析技术研究主要对静态事物及场景进行识别处理，使用图像模式识别算法、图像增强算法、图像区域分割算法、图像相似度比对算法等，对人、车辆及其他物品的特征进行提取分析，最终达到识别的目的，例如人脸识别技术、车辆牌照识别技术等。

2.行为分析类

此类视频分析技术研究主要对动态事物及场景进行分析处理，利用帧间差分算法、背景差分算法、深度学习算法等对运动目标的变化进行监测，例如车辆违章停靠监测、车辆逆行监测等。

3.图像处理分析类

此类视频分析技术研究是对视频图像的加强与优化，利用频域算法、空域算法等对图像进行去燥、锐化及去模糊，把模糊的图像变得清楚，将图像的重点细节进行强调，达到改善图像视觉效果的目的。

基于视频分析技术的智慧安防系统建设

总体框架

基于视频分析技术的智慧安防系统总体设计以高性能、高可靠性、高安全性、良好的可扩展性、可管理性为原则。具体设计拓扑如图1所示。

图1 基于视频技术的智慧安防系统建设的总体框架

1.硬件设备系统

基于视频分析技术的智慧安防系统采用核心与接入两层架构设计，核心层使用双核心的集群虚拟化技术，将两台设备虚拟化为一台设备，在增加网络的安全性及可靠性的同时简化运维管理。接入摄像头与交换机、存储与服务器之间通过千兆网线相连后与核心交换机进行连接，通过多链路汇聚的方式提高网络带宽与系统可靠性。

接入摄像头及解码器采用全高清产品，采购大容量存储设备搭建云存储平台，确保从视频采集、视频存储、视频解码到视频显示均为高清，可解决以往监控系统的清晰度不足的问题，实时记录事件瞬间，让调查取证更清晰。

2.云存储系统

视频云存储系统有集群化管理、虚拟化管理及离散存储管理的功能。

集群化管理负责集群的创建和维护工作，例如集群内各节点的添加、删除、修改和运行状态监控，处理集群内的负载均衡工作，动态调配集群处理资源等。虚拟化管理负责将系统内存储节点内的数据块通过虚拟化统一整合成为资源池，实现用户对资源池的透明管理。离散存储管理负责对某路或多路数据流进行切片后，按照内置离散算法自动分散到不同存储设备的数据块中进行存储，提供数据读取并发响应功能。

3.智慧应用系统

部署基于视频分析技术的智慧安防应用系统，通过将视频分析技术应用于视频综合管理、车辆智慧管理、人员智慧管理等多种应用中，并将这些功能模块集中整合在应用系统中，打破传统安防系统仅是对视频信息监控的功能，从多个维度对校园安保工作进行管理。

主要功能

将视频分析技术引入到智慧安防的可视化管理系统中，系统可通过多个应用模块实现视频的综合管理、车辆出入管理、校园车辆测速及校园人员出入管理及轨迹查询等。

1.视频综合管理模块

视频综合管理模块的主要功能包括以下几点：

进行视频录像：按照用户制定的计划保存前端设备采集的录像数据；具有补录功能，即能在断网时，前端设备可进行视频的本地保存，网络恢复后可将本地保存的视频数据补录到云存储系统中；具有动态修改录像类型的功能，即在采集视频数据过程中可以按报警类型修改录像的类型并即时保存到系统中。

进行视频回放：可进行指定时间段及录像类型的视频回放及视频时间定位；可进行快放、慢放、倒序回放、按帧回放和手动停止回放。

进行视频标注：可进行录像、图片等数据信息对应标签的打标、存储及备份等；对录像、图片等数据信息的标签信息还可进行查询、修改及删除等操作。

进行图片存储：可按照用户计划保存、压缩前端设备采集的图片数据，图片下载支持按时间段及浏览器下载。

进行周期覆盖：支持按周期、容量进行视频及图像数据的周期式覆盖存储。

2.车辆智慧管理模块

车辆智慧管理模块运用针对性的技防手段，对车辆出入口管控、超速管理、停车付费、违章处理起到“即时快速”的管理效果，实现车辆出入记录、车辆超速提醒、车辆便捷查找等功能。

车辆出入记录：通过对出入口的车辆管控，更有效的对校园车辆进行辨识及管理。通过将视频分析技术引入车辆出入管理模块，管理系统可通过在出入口部署的自动挡车器、车牌号码识别、防砸雷达、LED显示屏等设备的联动整合，通过触发线圈触发拍照，使用图像识别技术对图片的车牌进行识别，查询车牌的校园出入权限，通过进入时间、离去时间计算车辆在校园的停留时间，并可统计出校园车辆保有量信息。

车俩超速提醒：校园测速微卡口可借助高清微卡口抓拍摄像机、测速雷达和道路信息发布屏及视频分析技术，完成校园主干道进出车辆的车牌、车标、车身颜色等结构化数据的抓拍、测速、车速信息显示等功能。利用校园微卡口和雷达，结合架设的双基色LED显示屏，将车辆过车信息进行显示，如果车辆超速，可显示过车信息，同时将报警信息传送到监控中心，可通过弹图和声音提示，自动记录在案，比对超速次数规则，若超过限定次数自动将该车辆设为黑名单。当车辆信息为黑名单时，车辆通过出入口将不会自动抬杆，出入口岗亭会提示车辆为黑名单车辆，需根据学校管理要求，进行相应手段限制。

车辆便捷查找：在监控界面实时显示监控点位输出的实时视频、抓拍图像等，通过车辆查询功能，进行车辆的轨迹检索，对系统所涉及地域，在可记录的时间范围内，查询经过各个点位的车辆信息，包括：车型、车身颜色等。

3.校园人员智慧管理模块

校园人员管理模块使用视频分析技术的图像识别与人脸分析，对重点人员进行人脸识别、布控、报警、定位、轨迹规划、查询、快速破案等，降低安全隐患。

通过在校园道路、出入口等位置部署人脸抓拍机，可实时抓拍通过人脸抓拍机的人员照片，安保管理人员在系统上传黑名单人员的人脸照片，当黑名单人员出现在抓拍机下，可实时报警联动，对黑名单人员进行布控。系统可通过导入人脸照片搜索人员在校园内的行动轨迹，进行及时布控。若发现学生长时间未归等异常情况，可利用以图搜图功能，对学生进行轨迹检索，回溯学生的运动轨迹，轨迹检索结果按照时间排列，可支持地图定位。可通过图像进行目标追踪，选择要追踪的对象，可以是历史出现的片段，进行追踪，追踪结果通过GPS，在地图展示位置。

随着社会的进步与科技的发展，计算机强大的计算能力、分析能力和自学习能力被应用在视频分析领域，并广泛应用于智慧校园安防建设的技防领域，为校园安全稳定做出了极大的贡献，也将成为未来安防领域的发展趋势。