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由于社會安全、學校安全、道路交通、自然或人為災害等方面引發(fā)的事件給人們帶來的巨大的生命財產損失，事件的檢測、報警以及處理變得尤為重要，如果只是依靠人力來完成這些工作，已經不能滿足人們的需要，這就要求通過技術手段來協(xié)助人們完成完成事件的檢測、報警等相關的工作，減輕人們的工作負擔，同時提高事件處理的效率。與此同時，政府部門也對這類事件高度重視，要求采用“人防、物防和技防”的手段，來高效的處理甚至避免此類事件的發(fā)生。
本系統(tǒng)構建了一個智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括視頻采集及視頻分析兩個部分。其中，在視頻采集部分，采用了具有加密功能的攝像頭，首先保障了數據安全；其次，視頻分析部分直接對攝像頭采集的視頻畫面進行分析，并按照所設定的報警條件，自動的分析出當前的監(jiān)控位置的警情，自動發(fā)出報警。該系統(tǒng)具有監(jiān)控范圍廣、檢測效率高、時效性強、智能性的特點和優(yōu)勢，在安防、災害預警、道路交通等方面都能發(fā)揮重要作用。
現有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中存在數據容易泄露的問題，在數據安全方面存在很大隱患，尤其是對于安全性要求較高的場所。所以需要對攝像頭采集到的視頻進行加密處理，對此，國家還專門制定了《公共安全視頻監(jiān)控聯(lián)網信息安全技術要求》，其中規(guī)定了公共安全視頻監(jiān)控聯(lián)網信息安全系統(tǒng)互聯(lián)結構、證書和密鑰要求以及基本功能要求和性能要求，這說明視頻采集過程中的安全問題已經得到了很高的重視，普通的視頻采集設備已不能滿足需要，所以需要研究設計具有加密功能的攝像頭。而本項目中的視頻采集系統(tǒng)所使用的視頻采集終端中，均嵌入了加密功能，所有的設備必須經過注冊才能進入視頻采集系統(tǒng)，防止了非法設備的入侵，有效地避免了監(jiān)控數據泄露的問題。
社會安全問題越來越被人們所重視，如果視頻監(jiān)控系統(tǒng)只具有視頻采集功能，而不具備視頻分析功能，就需要大量的人力來完成對視頻的人工分析。隨著監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展，監(jiān)控系統(tǒng)的應用也越來越多，當監(jiān)控地點較多時，如果只是通過人工來進行分析，顯然不現實，而且成本也較高，這就對監(jiān)控系統(tǒng)的智能性提出了要求。所以有必要研究設計視頻分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以代替人們對視頻中的場景進行分析，當發(fā)生問題時，可以及時的發(fā)出警報，這就減輕了安保人員的壓力，同時該系統(tǒng)還具備的自動報警功能，可以有效的減少犯罪行為的發(fā)生，這對于社會安全又是一大貢獻。
如今隨著計算機技術、存儲容量、數字編解碼技術的不斷進步，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經逐步向智能化發(fā)展，同時對安全性要求更高。而基于加密攝像頭的視頻采集及行為分析系統(tǒng)不但滿足了視頻采集過程中的安全問題，同時又具有視頻行為分析功能，非常符合目前視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展方向。該系統(tǒng)研究設計成功后，將會具有很好的前景，并且其先進性會使其在未來的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展中處于領先地位。同時，該系統(tǒng)的建設成功后，也會帶來巨大的社會效益和經濟效益，所以，該系統(tǒng)的研究和設計完全符合技術發(fā)展的要求。
圖 1 系統(tǒng)整體結構
在本方案中，視頻采集系統(tǒng)作為整個系統(tǒng)的前端設備，其性能將直接影響后續(xù)視頻處理的結果。這就要求采集到的視頻具有高清晰度，并且為了視頻采集過程中的安全性，本系統(tǒng)采用加密攝像頭來實現視頻的采集。
該系統(tǒng)共包括四個部分：加密服務器，加密機，NVR（Network Video Recorder:網絡視頻錄像機）和IPC（IP Camera:網絡攝像機）。該系統(tǒng)拓撲結構如圖2所示。
圖 2 視頻采集系統(tǒng)拓撲結構
該系統(tǒng)的業(yè)務流程共包括兩個部分：NVR和IPC的身份認證及認證通過后的數據交互。
身份認證過程即為設備注冊的過程，對于服務器來講，NVR和IPC都是服務器下面的一個設備，沒有區(qū)別。身份認證流程如圖3所示。
圖 3 身份認證流程
圖3中的設備為NVR和IPC，而ESAM是嵌入到設備中的，為了更清楚的表述身份認證流程，這里將ESAM部分單獨畫出（ESAM并不作為單獨設備存在）。ESAM為安全模塊，支持SM1國密算法，安全性極高。本系統(tǒng)的身份認證流程就是應用的該模塊的身份認證原理。
身份認證流程具體如下：
數據交互在身份認證通過后進行，主要是NVR和IPC之間的數據交互。在身份認證通過后，設備端會從ESAM中讀取一個四字節(jié)的隨機數，然后再通過該隨機數和ESMA序列號，來生成一個密鑰KEY，之后將該密鑰保存后，發(fā)送給服務器，所以服務器中保存了所有設備的密鑰。密鑰應用于NVR和IPC之間交互數據時的加密和解密。
本系統(tǒng)采用AES（128位加密方式）算法加密，該算法是美國聯(lián)邦政府采用的一種區(qū)塊加密標準，力求滿足三條標準：1）抵抗所有已知的攻擊；2）在多個平臺上速度快，編碼緊湊；3）設計簡單。該算法是對稱密鑰加密中最流行的算法之一，充分保證了數據的安全性。
為了更好地描述數據交互流程，將NVR和IPC之間的通信分為兩部分來進行說明：NVR向IPC傳輸數據和IPC向NVR傳輸數據，下面分別加以介紹。
NVR向IPC傳輸數據：
圖 4（a）NVR向IPC發(fā)送數據過程
該過程具體流程如下：
IPC向NVR傳輸數據：
圖 4（b）IPC向NVR傳輸數據
該過程具體流程如下：
本系統(tǒng)的功能是有三個：首先是防止非法設備的入侵；其次是最基本的視頻數據采集；最后是對NVR和IPC之間傳輸的數據進行加密，保證數據的安全性。
本方案中所說的視頻分析系統(tǒng)指的是后端視頻分析服務器，該系統(tǒng)通過直接分析攝像機拍攝的監(jiān)控視頻畫面，并按照所設定的報警條件，自動的分析出當前的監(jiān)控位置的警情，自動發(fā)出報警。該系統(tǒng)給視頻監(jiān)控安裝了一個“會思考的大腦”，使監(jiān)控系統(tǒng)不僅具有人的眼睛，還具有人的大腦。
視頻分析系統(tǒng)結構如圖5所示。
圖 5 視頻分析系統(tǒng)
該系統(tǒng)采用深度學習來建立模型，然后將視頻圖像中的行為與建立的模型進行比較，當符合模型的要求時，即發(fā)生了模型中定義的事件。當該事件為危險事件時，將會啟動系統(tǒng)定義的報警策略，同時將危險發(fā)生時的畫面進行存儲記錄，方便人們進行查看或取證。
該系統(tǒng)的功能包括入侵檢測、遺留物檢測、打架檢測、擁擠檢測、煙火檢測和人臉識別，下面分別加以介紹。
入侵檢測是根據監(jiān)控需要和目的設置警戒區(qū)域，系統(tǒng)可以自動檢測入侵到警戒區(qū)域內的運動目標及其行為，一旦發(fā)現有滿足預設警戒條件，則自動產生報警信息。通過在視頻監(jiān)控區(qū)域內，設定相關的報警警戒區(qū)域，當有人入侵、或離開、逗留等，將自動發(fā)出報警信號，并記錄現場的視頻畫面。
入侵檢測的應用場景有：相關監(jiān)控場所的圍墻、倉儲或庫房、重要監(jiān)控區(qū)域；野外無人看守的監(jiān)控區(qū)域，油田及石油管道、工礦區(qū)域；店鋪、商場、停車場以及各種樓宇的安全管理監(jiān)控；機場周界監(jiān)控、海岸線周界、軍事管制區(qū)域等；以及其他相關的監(jiān)控區(qū)域。
2.遺留物檢測
當一個物體(如箱子、包裹、車輛、人物等)在敏感區(qū)域停留的時間過長，或超過了預定義的時間長度就產生報警。典型應用場景包括機場、火車站、地鐵站等。
該功能可用于檢測鐵路上的危險障礙物、交通干線/高速公路/飛機跑道上的物品碎塊；違規(guī)停車、道路上有掉落物、車禍；亂丟垃圾、張貼海報、標語、胡亂噴漆、畫畫；軌道上有不明物體，可能是土石流、破壞物等。
3.打架檢測
本功能主要是針對物體是否有激烈的運動以及累積一定的動能來判定，并提
供一個敏感度參數來設定其臨界值。
應用場合：監(jiān)獄，看守所，網吧，KTV，銀行 ATM 等。
4.擁擠檢測
識別人群的整體運動特征，包括速度、方向等等，用以避免形成堵塞，或者
及時發(fā)現異常情況。
典型的應用場景包括超級市場、火車站、廣場、機場候機廳等人員聚集的地方。
5.煙火檢測
檢測監(jiān)控范圍內的煙霧飄動或者火苗躥動。智能視頻煙火監(jiān)控能夠實現無人值守不間斷工作，自動對視頻圖像信息進行分析判斷；及時發(fā)現監(jiān)控區(qū)域內的異常煙霧和火災苗頭。
智能視頻煙火檢測正是彌補傳統(tǒng)火災報警設備的不足，不受空間高度、熱障、易爆、有毒等環(huán)境條件的限制，完全適應于室外場合，而且可以遠程提供實時視頻，使得集中管理變?yōu)榭赡?，具有非常廣闊的市場空間。
6.人臉識別
人臉識別作為視頻分析系統(tǒng)中的一個獨立部分單獨存在，根據用戶的應用場景分為陌生人報警系統(tǒng)、人臉識別考勤系統(tǒng)、人臉識別門禁系統(tǒng)。通過前端的攝像機進行人臉識別，在后端的人臉庫進行比對，根據配置的是陌生人報警、常規(guī)方式進行不同的報警處置。
人臉識別系統(tǒng)框圖如圖6所示。
圖6 人臉識別系統(tǒng)框圖
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