宋全记

摘 要：

为了保证船舶的安全航行，有效预防和打击犯罪活动，在船舶的公共区域广泛安装了视频监控系统。目前，这些系统只能记录下拍摄的信息供日后调取，却不能实时的判断画面中的行为，对犯罪活动及时预警。采用物联网技术将拍摄的信息传送给云平台，在云平台下通过CNN（convolutional neural network，卷积神经网络）模型来提取特征向量，同时应用RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）对拍摄的信息进行判断，及时将危险预警发送给相关人员处理。实验表明本文提出的方法是可行、有效的。

关键词：

船舶安全航行; 物联网; 云平台; 卷积神经网络; 循环神经网络

中图分类号： TP 399

文献标志码： A

Remotely Intelligent Ship Security Alarm System Based on

the Internet of Things and Cloud Platform

SONG Quanji

（Department of Electromechanical and Information Engineering， Sichuan College of

Architectural Technology， Deyang， Sichuan 618000， China）

Abstract：

In order to maintain the safety of ship navigation， effectively prevent and combat illegal crime， video surveillance systems are widely installed at the public area of the ship. At present， these systems can only record the videos for sequential use， and cannot judge real-timely the actions in the videos or alarm illegal crime in time. This paper introduces a method that transfers information to cloud platform upon internet of things， and CNN （convolutional neural network）model is used to extract the feature vector， RNN（Recurrent Neural Networks） is used to judge the actions at the same time. Experiments show that the method proposed in this paper is feasible and effective.

Key words：

safety of ship navigation; internet of things; cloud platform; convolutional neural network; recurrent neural networks

0 引言

随着水运交通和旅游业的不断发展，如何保障船舶航行过程中每个人的财产、生命安全是每个航运部门都要解决的重要问题[1-2]。目前在船舶公共区域安装监控系统是普遍采用的技术手段，但是这些监控系统只能记录拍摄的信息，不能判断监控内容及时报警，使得很多不法分子作案后还是可以逃离现场，为日后的侦破工作增加了难度。本文提出了以物联网和云平台为基础、以神经网络等技术为工具的新型自动报警系统，对实时监控中的不法行为及时报警，最大限度减轻受害人损失，尽快将犯罪嫌疑人绳之以法。

随着物联网技术的发展，越来越多的设备接入到物联网中，给人们的生活带来了很多便利[3-4]。很多云平台都采用Hadoop搭建，Hadoop是一个分布式系统基础架构，用户可以通过它高速运算和存储[5-6]。……