高校智慧校园安防大数据系统方案.docx

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高校智慧校园安防大数据系统方案

高校智慧校园安防大数据系统方案

第1章系统总体设计

1.1设计目标

系统采用高清视频监控、智能图像分析、车牌识别、RFID/NFC与报警管理等技术，实现整个校园的综合监管，实现全网调度、管理及智能化应用，为用户提供一套“高清化、网络化、智能化、高集成”的安防综合监管系统，满足用户在综合安防业务应用中日益迫切的需求。

本方案主要实现以下目标：

建成统一的中心管理平台：

通过管理平台实现全网统一的安防资源管理，对视频监控、车辆管理、门禁管理、报警管理等系统进行统一管理，实现远程参数配置与远程控制等；通过管理平台实现全网统一的用户和权限管理，满足系统多用户的监控、管理需求，真正做到“坐阵指挥中心，掌控千里之外”。

系统具备以下特征：

系统具备高可靠性、高开放性的特征：

通过采用业内成熟、主流的设备来提高系统可靠性，尤其是录像存储的稳定性，另外系统可接入其他厂家的摄像机、编码器、控制器等设备，能与其他厂家的平台无缝对接；

具备高智能化、低码流的特征：

运用智能分析、带有智能功能的摄像机等提高系统智能化水平，同时通过先进的编码技术降低视频码流，减少存储成本和网络成本，减弱对网络的依赖性，提高视频预览的流畅度；

具备快速部署、及时维护的特征：

通过采用高集成化、模块化设计的设备提高系统部署效率，减少系统调试周期，系统能及时发现前端系统的故障并及时告警，快速相应；

具备高度整合、充分利旧的特征：

新建系统能与原有系统高度整合、无缝对接，能充分利用原有监控资源，避免前期投资的浪费。

1.2设计思路

本方案的总体设计思路如下：

1）统一采用IP化产品，同时在需要的场景中选用智能化产品，实现车辆、人员、门禁、报警等信息的识别与管理功能。

2）建立统一的综合信息管理应用平台，实现对系统的统一管理；

3）充分考虑原有系统利旧，实现新老系统的无缝对接，降低成本，减少资源浪费。

1.3总体结构设计

1.3.1逻辑架构

本方案从逻辑上可分为视频监控、车辆管理、门禁管理、报警管理等几个系统，如下图所示。

图1.逻辑架构图

视频监控系统：

采用先进的高清、智能监控技术，对校园进行全方位、全天候的全面监控，最大限度地减少各种安全隐患；

车辆管理系统：

采用车辆识别和智能分析技术，实现对校园内车辆的统一监控与管理；

门禁管理系统：

以门禁业务为核心，帮助学校在人力防范的基础上，对学校重要场所进行全面管理；

报警管理系统：

以报警业务为核心，帮助学校在人力防范的基础上，最大限度地减少各种安全隐患。

1.3.2物理架构

综合安防系统物理拓扑如下图所示：

图2.物理架构图

该系统图是学校的综合监管架构图，包含视频监控系统、车辆管理系统、门禁管理系统、报警管理系统等，结合智慧校园综合监管平台，实现整个校园的安全综合监管。

学校周界、出入口、校园内部等不同区域安装合适的高清或标清摄像机，在控制中心利用视频综合平台进行视频解码输出，利用海康威视专用大屏系统进行上墙显示，同时在中心架设专用存储系统，对前端视频资源进行中心集中存储。

系统结合智能化管理手段，运用智能分析技术，同时利用车辆管理系统、门禁管理系统、报警管理系统，对学校内外的人，车，物进行综合管理，变被动监控为主动防御，中心管理平台同时可以集成学校其它安防系统，达到信息共享，统一联动，提高学校综合安防管理水平。

第2章系统详细设计

2.1校园安防大数据应用

“猎鹰”支持对视频中车辆和人体特征信息的结构化提取；支持对视频中活动目标特征的结构化提取；支持智能结构化分析后文本信息和图片信息的存储和检索；支持动态扩容，智能分析性能随着设备数量增加呈线性增强；支持第三方标准视频流的接入和智能分析应用；支持本地录像的智能分析；系统自带IE界面，提供智能检索、数据统计、布控报警、任务管理、资源管理、集群管理、系统校时、日志查询等功能。

2.1.1功能说明

2.1.1.1智能识别

功能项

功能说明

车辆信息识别

支持车辆车牌号码、号牌颜色、车辆颜色、车辆类型、车辆品牌、车辆子品牌等信息的识别提取

支持209种机动车车辆品牌的识别

支持2113种车辆子品牌识别

支持红、黄、绿、橙、蓝、紫、粉、棕、白、灰和黑11种车身颜色的识别

支持客车、货车、轿车、面包车、小货车、SUV、中型客车7种车型的识别

支持主驾驶未系安全带检测识别

支持主、副驾驶遮阳板打开检测识别

支持黄标车的检测识别

支持危险品车辆的检测识别

支持车辆背向品牌、子品牌、颜色识别

人体特征识别

支持行人性别、年龄段、是否戴眼镜、是否骑车、是否背包、是否拎东西等属性的识别

活动目标信息识别

支持活动目标颜色、大小、方向、速度的识别

表1智能识别

2.1.1.2智能检索

功能项

功能说明

目标类型检索

支持以人、车为条件进行智能检索；

按时间段检索

支持按时间段检索车辆、活动目标的分析结果，可设置检索的起始和结束时间

车辆信息检索

支持以通道、过车时间、车牌号、车牌颜色、车辆颜色、车辆类型、车辆品牌为条件对车辆进行检索

支持车牌号码模糊检索功能

行人信息检索

支持以通道、经过时间、颜色、大小、运动方向、速度、年龄段、性别、是否戴眼镜、是否骑车、是否背包、是否拎东西进行人体特征检索

检索结果

车辆检索结果应包括过车的时间、车牌号、车辆颜色、车辆类型、车辆品牌，车辆子品牌、车辆方向，遮阳板，安全带，打手机，危险品车，黄标车以及对应的过车图片等信息

行人检索结果应包括时间、颜色、大小、运动方向、速度、年龄段、性别、是否戴眼镜、是否骑车、是否背包、是否拎东西及对应的图片等信息

车辆、人、活动目标的检索结果支持以缩略图形式展现

数据导出

支持将检索到的结构化数据和图片结果以Excel表格形式导出

表2智能检索

2.1.1.3数据统计

功能项

功能说明

数据统计功能

支持按车辆类型、车辆方向、车流量、人员性别、人流量、人员年龄段统计

支持按年报表、月报表、周报表、日报表方式统计

支持统计结果以饼状图显示

表3数据统计

2.1.1.4布控报警

功能项

功能说明

布控报警功能

支持布控报警信息按车牌号、开始时间、结束时间检索

支持布控报警信息确认

表4布控报警

2.1.1.5任务管理

功能项

功能说明

智能分析功能

支持对视频中的车辆信息做结构化识别和提取

支持对视频中的行人信息做结构化识别和提取

支持对视频中的活动目标特征信息做结构化识别和提取

任务类型

支持对实时视频做智能结构化分析

支持对历史录像视频做智能结构化分析

支持对本地录像文件做智能结构化分析

任务管理

支持新建单个智能分析任务

支持新建多个智能分析任务

支持统一配置任务列表中的所有智能分析任务

支持配置检测区域、屏蔽区域规则

支持开启大目标模式；

支持删除任务、暂停任务、启动任务功能

优先级设定

支持任务优先级设定功能，分析任务的优先级分高、中、低三个级别，可根据需求设置

实时视频结构化任务无优先级选项，优先级别默认为高

任务检索

支持智能分析任务状态的查看，可通过智能分析类型、优先级、视频源类型、任务运行状态等条件进行检索

支持任务分析结果的实时动态展示；

表5任务管理

2.1.1.6资源管理

功能项

功能说明

数据同步

支持监控点信息同步功能，能够从接入平台同步监控点的组织树信息

支持接入NCG网关，通过GB28181级联第三方平台和非标准码流转码。

设备管理

支持IPC、NVR等设备通过onvif协议直接添加、删除和修改等功能

支持第三方标准视频流设备的接入和智能分析

数据导入/导出

支持以Excel表格的形式导入、导出本地添加的监控点信息

录像管理

支持本地录像文件的导入、删除、清空等功能

表6资源管理

2.1.1.7集群管理

功能项

功能说明

设备管理

支持智能分析单元的添加、查看、配置、删除、重启、关闭等操作

支持智能存储单元的添加、查看、修改、删除操作

集群管理

支持多台设备的智能分析单元通过级联方式形成集群系统

支持多个设备智能存储单元通过级联方式形成集群系统

支持对集群系统内所有结构化服务器进行在线升级

UID功能

支持智能分析单元UID定位功能

UID指示灯支持手动点亮和关闭功能，开启状态下UID指示灯显示蓝色、关闭状态下显示灰色

分析性能

单台最高支持160路1080p实时视频流车辆的结构化分析或40路1080p实时视频流活动目标的特征提取

车辆分析模式：

单台最高支持160路1080P实时视频流全帧率并发分析；支持1080P录像文件全帧率160倍加速分析

活动目标（车辆、人）分析模式：

单台最高支持40路1080P实时视频流全帧率并发分析；支持1080P录像文件全帧率40倍加速分析

网络配置

支持对智能分析单元的管理网口和数据网口做网络配置

设备状态查询

支持查看智能分析单元的CPU使用率、网络IO以及GPU温度相关情况

表7集群管理

2.1.1.8系统管理

功能项

功能说明

系统校时

支持NTP校时以及手动校时功能

用户配置

支持用户创建、修改和删除

显示配置

支持车辆、人、活动目标结构化后信息的显示配置，可根据需求显示想要的信息

布控管理

支持通过车牌号、时间进行布控；

支持按照模板批量导入导出布控信息

支持历史布控记录检索

日志检索

支持按运行日志、报警日志、操作日志等类型进行日志检索

日志导出

支持将检索到的日志导出为txt文件，保存到用户指定位置

表8系统管理

2.1.2应用场景

2.1.2.1人员参考场景

2.1.2.1.1

人员卡口

2.1.2.1.2

园区出入口

2.1.2.1.3

主要路口

2.1.2.1.4点位要求

前端摄像机分辨率须大于等于1280*720，小于等于4096*2160

检测人时，人的头肩像大小至少为80*80个像素点

检测人脸时，人脸的大小至少为24*24个像素点

检测人脸属性时，人脸的大小至少为50*50个像素点

对象

摄像机角度要求（小于）

目标像素要求（大于等于）

人员

左右360度，俯角45度

80*80（头肩）

人脸检测

左右60度，俯角15度

24*24

人脸属性

左右15度，俯角15度

50*50

表9点位要求

2.1.2.2车辆参考场景

2.1.2.2.1车辆卡口

2.1.2.2.2园区出入口

2.1.2.2.3主要路口

2.1.2.2.4点位要求

前端摄像机分辨率须大于等于1280*720，小于等于4096*2160

检测车时，车的大小至少为160*160个像素点

检测车牌时，车牌的宽度至少为60个像素点

检测车辆属性时，车牌的宽度至少为100个像素点

对象

角度要求（小于）

像素要求（大于等于）

车辆

俯角45度

160*160

车牌

车头、车尾，左右20度，俯角45度

60

车辆属性

车头、车尾，左右15度，俯角45度

车牌宽度100

表10点位要求

2.1.2.3混合参考场景

2.1.2.3.1

混行卡口

2.1.2.3.2

园区出入口

2.1.2.3.3主要路口

2.1.2.3.4点位要求

前端摄像机分辨率须大于等于1280*720，小于等于4096*2160

检测人时，人的头肩像大小至少为80*80个像素点

检测人脸时，人脸的大小至少为24*24个像素点

检测人脸属性时，人脸的大小至少为50*50个像素点

检测车时，车的大小至少为160*160个像素点

检测车牌时，车牌的宽度至少为60个像素点

检测车辆属性时，车牌的宽度至少为100个像素点

对象

摄像机角度要求（小于）

目标像素要求（大于等于）

人员

左右360度，俯角45度

80*80（头肩）

人脸检测

左右60度，俯角15度

24*24

人脸属性

左右15度，俯角15度

50*50

对象

角度要求（小于）

像素要求（大于等于）

车辆

俯角45度

160*160

车牌

车头、车尾，左右20度，俯角45度

60

车辆属性

车头、车尾，左右15度，俯角45度

车牌宽度100

表11点位要求

2.1.2.4不适用场景

2.1.2.4.1人员不规则运动的治安场景

2.1.2.4.2目标横向运动的场景

2.1.2.4.3员检测影响因素

打伞、穿雨衣、被遮挡（尤其头肩）、侧向

2.1.2.4.4车辆检测影响因素

1车辆倾斜角度过大、车头车尾被严重遮挡

2夜晚照度地，车灯抑制效果差，车灯出现明显过曝导致车身轮廓无法看清

适用场景

不适用场景