采用图像识别技术实现智能监控报警系统设计

何振宇，王骏立

【摘  要】 现代智能监控报警系统在工程项目中，能够有效发挥出远超其表面呈现的具体价值，为项目管理给予可靠的安全保障。文章针对基于图形识别技术的智能监控报警系统进行设计和优化，分别从目标识别、网络通信、系统结构设计以及性能测试等方面，构建起更加全面的智能监控报警系统。使智能监控报警系统在图像识别技术影响下的识别精准度得到显著提升，为工程项目建设管理提供安全保障。

【关键词】 图像识别技术；智能监控报警；系统设计

一、基于图像识别技术的智能监控报警系统设计

（一）目标识别

在设计智能监控报警系统的过程中，图像识别技术具有关键作用，其不仅能够快速识别监控目标，还能将出现的异常情况及时汇报给管理人员，从而避免影响损失的持续扩大。目前我国目标监测技术获得良好的发展契机，凭借以区域建议为基础的两阶段模型和以单回归为基础的单阶段模型两种截然不同的检测方式，能够顺利完成预期的目标规划。前者虽然具有较高的精准度，检测数据相对更加可靠，但是工作效率比较缓慢，而后者则基本相反，容易出现失误或遗漏等情况。

由于项目工程对施工现场的安全管理要求普遍相对较为严苛，因此文章在对智能监控报警系统进行设计的过程中，在目标识别模块着重应用以深度学习为基础的计算机视觉工艺，利用Faster R-CNN目標检测法，将监控视频的画面进行全面识别与综合分析。其主要分为两个阶段，其一主要由卷积神经网络CNN和区域建议网络RPN所构成，其二则是对监控目标进行有效分类和具体定位，能够进一步加大对目标的管控力度。

（二）网络通信

在网络通信基本架构的设计规划中，其通常采用RTSP数据网络传输协议，结合C/S架构来达成视频监控终端与服务器和网页端的实时数据传输，其中，视频监控终端主要负责处理监控区域的画面采集，处于监控终端与服务器之间的网络硬盘录像机，解决采集视频数据整合与接入网络的相关问题，而网络服务器和视频播放终端，前者用于接收监控视频并做好存储和共享，后者则是将监控视频呈现在对应的移动终端，为工作人员提供信息参考。

服务器作为整个系统的重要组成部分，利用RTSP数据网络传输协议获取网络硬盘录像机中的视频数据，在成功完成存储检测和标记格式后，用同样的方式密封并发送到网络。智能监控报警系统在设计运行期间，主要借助C/S的架构来建立起流畅的通信网络，利用TCP协议的网络与服务器建立良好连接，使其能够与客户端在顺利完成4次握手之后切断联系，为智能监控报警系统的实际应用成效给予强效助力。

（三）监控报警系统软硬件结构设计

1. 硬件结构设计

首先，对智能监控报警系统设计工作而言，监控报警系统的硬件结构设计，很大程度上会对其本身的稳定性和功能性产生直接的作用和效果。将C/S架构为基础，以实际环境和具体需求为参考，形成以主机+信息交换机+存储设备的完成体系架构。其中，主机主要负责执行指令，在模拟执行的模式下，工作人员将输入信息和输出信息采取稳定化处理，使其总体数量始终维持在合理的目标范围内。而交换机则承担信息传输功能的支撑结构，将主机输出端图像信息进行适当处理与整合，继而将其反馈到终端系统。存储设备顾名思义承担着数据库和数据存储、传输共享等功能。选择该系统结构，能够有效实现对项目工程实际数据信息的高效转化，赋予其基础的系统功能。

其次，在空间安装设计中，其主要赋予系统框架一定的扩展功能，满足用户日常登录后浏览等操作行为，提高不同系统之间的兼容性，进而使智能监控报警系统具有更高的呈现效果。受相关因素的影响，研究采用Active X控件来扩展功能，将其进行合理安装后，能够有效降低系统总体运行期间所承载的压力指标，强化对数据的总体负载力，并将其按照类别、属性等进行有机分类。

最后，要完成监控主机的设计任务。作为智能监控报警系统的基础装置，主机系统的设计需要作为底层执行结构，与控件产生良好的连接性，形成具备独立属性的目标监控区域，使相关工作人员顺利完成对该区域图像以及视频的实时监控，同时明确固定结构及空间架构，提前设置好可以改变自身功能的主要操控点，从而有效实现区域模块的高效划分。为有效满足项目工程的实际监测需求，在对智能监控报警系统主机采取优化设计的过程中，可采用动态化的设计思路，将不同区域的监控设备进行有效协调，精准发布对应的指令要求，实现对存储设备相关信息的快速提取与有效识别。

2. 软件结构设计

（1）图像分类设计

在智能监控报警系统硬件结构设计的基础上，为有效发挥出软件结构的设计优势，需要将两者进行有效对应。通常软件系统可以有效实现对目标区域及数据信息的自动监控与处理，其中，掌握图像分类作为软件系统的基本功能和必要内容，能够对参数量的匹配和识别处理起到良好的应用效果，让软件系统本身的处理权值与实际需求保持高度一致，从而顺利达到图像分类处理的综合目标。在经过图像分类处理后的视频以及图像等内容，其本身仍然具有相应的数据表达功能，可以以最直观的方式，呈现出目标监控区域的自组织传输概率，因此通常具有较高的科学性与合理性。其中，当监控主机发挥其本身功能的同时，其产生的权值计算结果与图像节点产生明显的相似性，以至于系统运行期间进行节点控制需要普遍掌握连续性功能。

（2）图像处理设计

为顺利发挥出项目工程中智能监控报警系统的主要作用，图像处理设计是必不可少的重点项目，其中灰度化处理作为对目标监控图像进行实际处理的关键环节，可以在一定程度上有效达到预期的理想化要求与目标。目前，大部分监控视频中为确保其实际处理速度与监测需求保持良好的一致性，需要借助图像来对当时的内容进行实时反馈，而图像处理设计中灰度化处理设计，通过选择对应的灰度化节点数据信息，以恒定标准来对其进行分类处理，将监控设备捕捉到的彩色图像以及视频在灰度化处理的作用下，能够以黑白的形式呈现出来。通常人们所注意到的监控视频及图像普遍采用三原色来进行配比，使其有效满足监测的客观需求，但容易在传输期间受外界环境因素干扰而出现异色问题。采取灰度化处理设计，不仅能够有效避免异色情况的发生，还能借助黑白色彩的图形形式，将监测内容以更加清晰的状态呈现在监控终端。

（3）存储数据库设计

采用图像识别技术的智能监控报警系统，在进行设计的过程中，需要相关工作人员赋予其对应的数据存储与分析功能，并为其提供匹配的数据库资料表，使其能够独立完成对不同环节参数以及图像信息的综合优化管理，进而有效提高监控系统运行状态的协调与稳定。因此，在进行存储数据库设计的过程中，要确保其能够将相关的数据信息做好实时记录，并且将已经采用灰度化处理的图像，采用一级主机存储的方式，使其得到有效存储和恢复，让智能监控报警系统能够在持续运行期间仍然可以完成图像的高效输出。

考虑到项目工程实际监控管理的连续性要求，尽可能确保数据存储系统具有良好的完整性特点，可借助嵌套的工艺，将不同的节点进行有效连接，形成更加稳定的系统运行环境，进而促进智能监控报警系统应用效果的显著提升。

（四）系统应用性能测试

对智能监控报警系统而言，开展应用性能测试项目，主要是为检验其本身的功能和结构是否具有完整性和可行性，从而在工程管理期间，充分发挥出系统的优势特点，带动监控管理效果的全面提升。

首先，需要做好性能测试的试验设计工作。通过选择好对应的检测对象，提前安装并设定好对应的视频监控仪器设备，并设置好实验与对照组，采用两组同时进行和停止的控制操作。其中实验组采用本次设计的智能监控报警系统，而对照组则是采用市面上常见的监控系统，通过观察两者之间指标的变化和区别，对设计系统的实际性能形成良好的了解和掌握。

其次，为准确检测系统设计的总体性能，需要做好指标设计工作。采用UDR指标来进行综合评价，能够对监控系统实际运行期间所呈现图像的连续性进行精准识别。因此，利用UDR指标来进行系统性能评估，具有良好的科学性与可靠性。实际检测结果显示，在监控持续时间相等的基础上，实验组要明显比对照组的指标数据高，而且随着持续时间越长，所呈现的持续性效果越好。反之，对照组在随着时间的推移，其图像的持续性表现出现明显的下滑态势。换言之，智能监控报警系统设计能够有效提高图像识别的连续性，并展现出优质的识别结果。

最后，结合性能检测实验组与对照组，在执行图像处理指令时所消耗的时间长短，能够对系统运行期间开展图像处理的连续性能进行准确判断，耗时时间越短，所具备的性能越强。实验结果显示，随着图像数据处理数量的增加，实验组执行指令消耗的时间明显降低，而對照组则是逐渐上升，同时，实验组整体消耗时长要明显低于标准的执行时间，由此可见，其本身具有良好的图像处理性能。

二、改进方向

随着技术发展和实际应用的体验反馈，不难发现现阶段采用图像识别技术的智能监控报警系统在实际运行过程中还存在一部分亟待解决的问题。由于图像识别技术对图像的要求比较高，因此对网络的稳定性产生了较高的要求，同时，也需要终端有较强的数字图像信息处理能力，并且确保图像信息在传输过程中不会受到其他干扰，这就致使图像识别技术的智能监控报警系统受到了极大的限制，对部署环境要求过高，并且受限于目前终端处理器的发展技术水平和处理能力，图像信息采集容量不足的问题也比较严重。由于缺乏统一标准，导致不同类型设备之间兼容性出现严重问题，设备出现故障时，无法用同类型其他厂商产品维修替换，这严重妨碍了图像识别技术的智能监控报警系统的实际应用与日常维护保养，加大了维修养护成本。

另外，从监控报警领域的实际应用来看，图像识别技术和人工智能的结合运用发展并不是很好，无法满足现阶段的监控报警需求，监控的作用仍停留于初步监控并且记录，不能实现在线实时的人工智能识别，以及处理问题和报警功能，这对整个采用图像识别技术实现智能监控报警系统而言并没有实现真正意义上的人工智能报警。这种低程度的智能化监控报警系统并不能满足现阶段的实际使用需求，也无法达到解放更多的人力的目标，无法实现用图像识别技术智能监控报警系统代替人力的目标。

但是，随着时代的进步和科学技术的发展，可以从对图像信息采集方面着手进行改进升级。面对不同环境，光源光线以及其他因素对图像信息采集的影响，可以使用图像预处理技术对采集到的图像进行分析整合，把整合后的图像信息进行优化处理，将图像信息的呈现能力进行增强，从而对传输到终端处理系统的图像结果进行最优选择，并完成上传。还可以根据实际需求，预先设置监控报警规则，从而对图像进行分析处理，对特定目标群体有一个针对性应对措施，一旦发现目标立即进行监控，实现监控报警系统智能化反应，促进智能监控报警系统实现图像技术智能化应用。

三、结语

综上所述，基于图像识别技术的智能监控报警系统，能够精准且有效识别工程建设期间存在的不安全因素，并且在第一时间实施针对性解决措施，从而在加快项目工程建设施工效率的同时，有效提高施工现场的安全管理效果。需要注意的是，对智能监控报警系统而言，其本身仍然存在不足之处，在实际应用的过程中，仍然要做好双重准备，并且以科学条件为原则，做好监控预警系统的改进与优化处理。

参考文献：

［1］ 姜旭东，宋本扬，杜泽永，等. 基于图像识别技术的龙溪口航电工程智能视频监控系统设计［J］. 水运工程，2023（10）：183-187.

［2］ 梁昊宇，班杰雄，程学渊，等. 图像识别技术在500kV变电站轨道机器人视频监控系统设计中的应用［J］. 集成电路应用，2023，40（10）：122-123.

［3］ 刘甜甜，彭放，张婉，等. 基于图像识别技术的变电站视频监控系统设计［J］. 中国设备工程，2022（18）：84-86.

［4］ 高梅鹃，刘达，庄建斌，等. 基于图像识别技术的变电站视频监控系统设计［J］. 电子设计工程，2021，29（22）：175-179.