校園車輛管理系統與校園監(jiān)控系統功能融合的應用研究
——以南通理工學院安保建設為例

姜玉華 范 軍 朱 樺

(南通理工學院 江蘇南通 226000)

當前大多數高校是開放式校園，對于外來人員的管控是高校安全保衛(wèi)管理工作者的極大挑戰(zhàn)，學校不僅需要二十四小時做好門崗值班，還需要定期地巡查校園。現代化智慧校園建設的過程中，越來越多的技術手段被應用到學校管理工作上，譬如校園車輛管理系統可以規(guī)范地管理好所有進校車輛，校園監(jiān)控系統可以代替人員進行校園巡邏，所有的監(jiān)控畫面完全實現遠程呈現，還可以進行畫面回看，排除校園的安全隱患，把大面積校園變?yōu)榇蟮貓D校園，再把大地圖校園變?yōu)榇髷祿@，最終把大數據校園變成大智慧校園。

一、校園車輛管理系統的基本技術

大學校園的開放程度決定了每天都有很多車輛進入大學的校園里，而校園如果缺乏足夠的空間讓外來車輛?？浚敲从邢薜男@停車位置會成為車輛通行和?？康臉O限，外來機動車輛的增加不僅給校園的道路帶來了擁擠，還會帶來安全隱患和其他的安全問題。校園車輛管理監(jiān)控及配置是解決大學校園各種通行問題的關鍵。校園車輛管理系統中最難突破的技術瓶頸是入校車輛車牌號檢測的精度很難提高，檢測時容易受到光線、陰影、圖像識別、動態(tài)成像等因素的干擾。改變檢測時這些負面因素影響的方法有很多，現在最主流的就是機器學習的方法，通過檢測大量的差異樣本，將結果進行比較，得到算法函數，從而對圖像里的目標進行識別。2013年基于區(qū)域的卷積神經網絡算法 (regionbased convolutional neural network，R-CNN)將目標檢測精度提升到一個新的高度，此后一批新的深度學習方法被提出[1]，其中包括Fast-R-CNN、Faster-R-CNN、SDD(the single shot detector) 及YOLO (you only look once)[2，3]，車牌號圖形檢測識別的精度進一步得到提高。

校園車輛管理系統軟件很多，大多采用圖形化界面，簡潔直觀，方便操作，主要功能是針對校園里需要出入的車輛進行控制和記錄，可以實現內部和外部車輛的有區(qū)分地出入管理，防止外來車輛隨意進出和停放。系統是基于車輛車牌號碼識別的技術進行檢測和放行管理的，隨著攝像頭的清晰程度越來越高，車輛出入管理系統也越來越穩(wěn)定和可靠。對于本單位的內部車輛，我們事先將車輛信息批量導入系統服務器，當此類車輛壓到地感線圈的感應區(qū)域，采集攝像機將自動抓拍來訪車輛車牌號的信息，并與車輛管理系統數據庫內原始數據進行比對確認是否放行；對于外來車輛，車主需要先到傳達室登記訪客信息，車輛行駛至攝像機檢測范圍內，系統自動記錄車輛來訪時間，出門時，記錄離開時間。車輛識別的基本原理是利用圖像對比組件，攝像機拍攝出入車輛動態(tài)視頻，系統對視頻流采集，并將數據記錄和保存，同時終端電腦使用串口連接方式控制單片機實現自動抬杠放行的功能。

二、校園監(jiān)控系統的基本技術

隨著我國高等教育普及率越來越高，大學生的數量也日益增多，校園安全保衛(wèi)工作需要先進的技術手段為輔助，網絡攝像頭的技術在大學校園里應用的越來越廣泛。

相對而言，傳統的管理理念和技術模式已經不能滿足服務學生的需求，新型監(jiān)控管理系統的研究與應用成為必然趨勢。人臉檢測作為整個識別過程的信息輸入源其作用不可或缺，面部特征值的提取以及識別的比對算法則是實現人臉識別系統的關鍵支撐，這幾個部分也是目前眾多識別算法的區(qū)別所在，不同算法在不同的應用領域有著各自的優(yōu)勢[4]。我們在現有校園監(jiān)控軟件的基礎上增加人臉識別的新型技術，可以解決當前高校在學生安全保衛(wèi)管理方面面臨的一些難題。我們以人臉識別系統為核心設計的安全管理系統，使用OpenCV的函數功能把校園監(jiān)控及安保人員所佩戴的執(zhí)法記錄儀所拍攝到的人臉圖像傳送到監(jiān)控系統的數據庫中，使用YOLO神經網絡算法檢測人臉圖片信息，把人臉特征值與開學時錄入系統的頭像信息進行比對，以校園監(jiān)控為識別設備采集學生信息開發(fā)安全保衛(wèi)監(jiān)控管理系統，將學生及校園內部人員的出入信息統計、記錄、整合，同時配合學校其他信息化系統實現保障師生安全的目的。

三、校園車輛管理系統和校園監(jiān)控系統技術相結合

校園車輛管理其實就是對車輛使用人員的管理，機動車的車牌號即是駕駛員的人臉，識別車牌號就是識別人臉，將校園里的所有可移動的目標都視為安全保衛(wèi)的對象，通過監(jiān)控攝像頭可以對其檢測識別，極大地方便了學校管理出入的機動車輛和師生，解決了因為學校開放性帶來的外來車輛和人員識別全靠安保人員肉眼分辨的弊端，增強可靠性和便捷性，最大程度地保障了學校的整體安全。

（一）校園車輛管理系統和校園監(jiān)控系統技術融合的意義

高校安全管理系統發(fā)展至今，伴隨著的是信息化技術的不斷更新，人防越來越淡化，技防越來越重要，各種現代化的前沿技術被融入到高校安全管理系統，校園車輛管理系統和校園監(jiān)控系統就是其中很重要的組成部分。隨著信息化程度的不斷加深，高校安全管理者和研究人員已經不再滿足于現有以人力為主的安保系統，對于更具集成度和智能化的管理系統的需求日益強烈，很多歐美國家的高校早已使用了各種前沿的身份鑒別技術，比如指紋識別、眼球虹膜鑒別等等。本文所研究的是以車牌號和人臉識別為基礎的身份識別系統，車牌號和人臉圖像采集是由保衛(wèi)部門和學工部門的工作人員分別完成的，使用物理攝像設備采集好校園內部機動車車牌號和全體師生的人臉圖片，保存為相應格式，上傳到服務器的原始圖像信息數據庫中，做好定期的維護。

（二）校園車輛管理系統和校園監(jiān)控系統技術融合的方法

信息化車牌號識別和人臉識別相結合在校園安全管理工作中的實際運用，就是通過將校園車輛管理系統和校園監(jiān)控系統兩者的數據庫對接融合，實現對機動車和人員的動態(tài)監(jiān)測，基本可以確定監(jiān)測對象的活動范圍，從而建立起一個統一的、多功能的、時效性強的系統平臺。當今社會的工作生活方式受現代化信息技術影響越來越深遠，所以高校安全保衛(wèi)的管理也需要與時俱進，把最先進的信息化技術加以融合，不斷提高高校安全管理的效率，切實保證大學校園安全。與此同時，還要能夠控制好安全管理的成本，減少不必要的人力、物力及費用支出，給高校安全管理工作帶來便捷。校園車輛管理系統和校園監(jiān)控系統的技術融合主要是集中在軟件開發(fā)上，技術人員在開發(fā)之前先給軟件命名，可以稱作校園安全監(jiān)測管理系統。

圖1 圖像采集系統設計框架示意圖

校園安全監(jiān)測管理系統軟件開發(fā)運用了多重架構和設計語言，其拓撲結構是最上層為數據服務器、校園車輛管理局域網、校園監(jiān)控局域網和校園網，終端部分則分為兩個部分，一半由高校安全管理部門負責，另一半由高校學工部門負責。校園安全監(jiān)測管理系統軟件設計有三層框架，分為表現層、業(yè)務邏輯層、數據訪問層。在業(yè)務邏輯中，包含數個子模塊，分別是車牌號、師生信息的采集管理功能、檢測對象出入識別功能等，由安全保衛(wèi)部門和學工部門工作人員使用和維護。圖1數據訪問層的作用是可以讓職能部門的用戶登錄校園安全監(jiān)測管理系統，并且建立好數據鏈接的接口，使數據層與數據庫之間進行有效訪問。

校園安全監(jiān)測管理系統在軟件開發(fā)環(huán)節(jié)，我們的基本方法是在進入校園安全監(jiān)測管理系統的web界面后，設置了用戶登錄模塊，各職能部門的用戶輸入相應的登陸信息后，即可進入系統進行編輯和查詢等功能。校園安全監(jiān)測管理系統改變了傳統的校園安全管理方式，使用現代化手段，加快了機動車和師生進出校園時安保人員的處理效率，同時，也讓校園安全管理更加規(guī)范，減少了安全管理工作中的不確定因素。校園安全監(jiān)測管理系統中使用的車牌號識別和人臉識別的功能會受光照、角度、相似車牌號字母數字和相似臉型（包括化妝效果）等因素的影響，有一些細微的差別人眼都無法辨別，所以要加強設備的識別能力，讓其滿足不同的環(huán)境需求，即在目標對象識別中使用高清攝像頭進行采集和檢測，此外對于3D圖像識別拍攝，其可操作性還有待進一步研究。

四、結束語

隨著圖像處理和外形識別技術日新月異地提高，車輛管理系統和人臉識別技術，為校園的安全事業(yè)做出了重大貢獻。車牌號識別技術和人臉識別技術在學校門崗門禁系統中的應用是安全保衛(wèi)研究領域的一項系統性的工程，我們使用車牌號檢測和人臉識別技術，改進光線對識別物檢測的干擾，利用對識別物構圖以及物理攝像采集設備的自動補光來減少光線對采集對象的影響，安保工作人員和學生工作者可以對學生的在校情況以及外來人員出入情況進行跟蹤和記錄。安全保衛(wèi)工作需要從全局著手，技防手段要采取全面的開發(fā)策略，使用精確的算法運算，配置動態(tài)的、合理的數據庫，從而從技術層面上提升大學校園整體的安全保衛(wèi)能力。