【摘 要】
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随着我国科学技术水平的高速发展,经济发展速度的迅猛增长,众多的大型化工厂开始陆续建设起来了,但是由于缺乏科学的管理以及对危险源的有效监控,一旦危险来临,往往来不及预防或制止危机的发生,从而造成重大的化工生产事故。厂区智能监控管理系统使用网络闸机、高清摄像头以及移动终端设备作为硬件基础。网络闸机用于预防非内部人员进入厂区,高清摄像头用于阻止生产工作人员的不规范行为,如在危险区的徘徊、非工作任务的长时
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随着我国科学技术水平的高速发展,经济发展速度的迅猛增长,众多的大型化工厂开始陆续建设起来了,但是由于缺乏科学的管理以及对危险源的有效监控,一旦危险来临,往往来不及预防或制止危机的发生,从而造成重大的化工生产事故。厂区智能监控管理系统使用网络闸机、高清摄像头以及移动终端设备作为硬件基础。网络闸机用于预防非内部人员进入厂区,高清摄像头用于阻止生产工作人员的不规范行为,如在危险区的徘徊、非工作任务的长时间逗留、人员晕倒、未佩戴安全设备等异常行为,移动终端设备用于数据的接收与传输。该监控系统采用不同安全策略的组合,智能监控系统实现了对重点区域异常行为的识别,发生紧急状况的安全警报并短信通知提醒管理者,防止意外事件的扩大,将企业现有的被动监控模式转换为主动预防警报,给与企业主动权。本文的大致内容有以下几点:1、基于监控视频的人脸识别:区别于常规逐帧人脸检测法,本文运用了一种基于人脸序列最优的人脸识别方法。首先,运用人脸特征点定位与追踪技术识别出的全部人脸序列,然后通过面部信息在监控视频中的时间相关性,筛选出识别最优的结果序列区域进行人脸识别,避免了人脸身份信息的重复识别,提高了准确率。对该方法进行了实验验证,保证了识别率的同时也降低了误识率,同时提升了监控视频识别的实时性。2、基于监控视频的移动目标侦测:区别于现有的移动侦测算法,本文运用一种基于连续三帧差法和背景差分法来侦测移动目标。首先将输入的一段监控视频序列进行连续差分运算,在运算结果中找出目标运动开始时间点;接着以该时间点的视频图像作为背景模型的初始模板,利用背景差分法更新视频的背景,即将视频中的非运动目标取代背景模型中的对应区域,从而得到移动目标;最后对背景差分法和三帧差法所得到的移动目标做与运算,从而确定出最终的移动目标。3、实现了厂区智能监控系统平台的搭建,运用上述人脸识别的算法对目前人脸识别的功能进行了一定程度上的优化,结合所提运动检测方法,主要运用了当前主流的Springboot后台整合框架,完成了视频数据的采集、压缩、移动侦测、人脸识别等功能的设计与实现。
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