运用算法与数据融合技术强化城镇安全监管研究

摘要：随着城镇化进程加速，城镇安全监管成为城市治理中的重要环节。本文聚焦算法与数据融合技术在城镇安全监管中的应用，通过智能分析多源数据，精准识别安全隐患，提升监管效率与应急响应速度，为城镇安全管理提供科学依据和技术支撑，有效增强公共安全水平。

关键词：城镇安全；智能算法；数据融合；强化监管

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.018

中图分类号：C 912；TP 3" " " " " " " " "文献标志码：A" " " " " " 文章编码：1672-7274（2025）01-00-03

Research on Strengthening Urban Safety Supervision through Algorithms and Data Fusion Techniques

ZHANG Mingwei1， DUAN Xiaoyu2， YU Liang1

（1. CAS Smart City Research and Design Institute Co.， Ltd.， Beijing 100160， China;

2. China Tower Corporation Dali Branch， Dali 671000， China）

Abstract： With the acceleration of urbanization， urban safety supervision has become a crucial aspect of city governance. This paper focuses on the application of algorithms and data fusion techniques in urban safety supervision， utilizing intelligent analysis of multi-source data to precisely identify potential safety hazards， thereby enhancing regulatory efficiency and emergency response speed. It provides scientific evidence and technical support for urban safety management， effectively boosting public safety levels.

Keywords： urban safety; intelligent algorithms; data fusion; enhanced supervision

1" "研究背景

随着科技的飞速发展，城市规模不断扩张，人口密集度增加，这直接导致了城市安全问题日益复杂化和多元化[1]。算法和数据融合技术因其强大的数据处理和分析能力，逐渐成为提升城镇安全管理水平的重要手段[2]。大数据技术能够收集、整合和分析来自各类传感器、监控设备、社交媒体等多源异构数据，为安全管理提供全面的信息支持[3]。而先进的算法技术，如机器学习、深度学习等，则能够对这些海量数据进行深度挖掘和智能分析，揭示出隐藏在数据背后的规律和模式，为城市综合管理提供科学依据。

2" "基于算法和数据融合技术的城镇安全

监管方法

2.1 系统逻辑

城镇安全监管包含两个层面，分别是人和事的管理，在现代媒体技术背景下这一工作可通过特征识别来实现，通过识别数据信息中的某些特征来达到对人的行为、物体状态的检测、定位、匹配以及轨迹追踪，对事的管理则通过事件中特征的识别、匹配、判定、预警进行实现。因此其在原理上与智能技术中的“人脸识别”具有一定的相似性，核心技术包括图像采集、图像预处理、图像比对、特征提取、人或事件识别、结果输出几个部分，通过完善这些中间环节，联合前端的卫星、高低视频监控、无人机收集到的信息，同时为了便于使用、实现数据融合，在进行图像处理和特征提取的同时还需要进行尺寸归一处理，以便统一存储和传输。

2.2 图像处理

2.2.1 灰度变换

灰度变换指的是改变原图像灰度值来提高画质，使图像更加清晰，以便系统比对或操作员检视，其是图像预处理的前端工作。在本系统中使用一般灰度调节函数rgb2gray来自动将无人机、监控、卫星等前段设备拍摄到的图像转化为灰度图像，具体代码如下：

# 读取图像

image_path = 'path_to_image.jpg'

image = Image.open（image_path）

# 转换为灰度图像

gray_image = image.convert（'L'）

# 显示图像（可选）

gray_image.show（）

2.2.2 图像增强

图像增强的目的是提高图像清晰度和技术适应性，便于计算机程序对图像信息进行后续处理，减轻处理器运行负载，提高系统运行效率，这里使用Matlab环境中的fspecial函数来创建滤波算子，然后再使用imfilter函数进行滤波，具体代码如下：

#读取图像并转换为双精度浮点数

originalRGB = imread（'peppers.png'）;

f = im2double（originalRGB）;

# 创建一个滤波器

h = fspecial（'motion'， 50， 45）; % 创建一个运动模糊滤波器

#使用imfilter函数进行滤波处理

filteredRGB = imfilter（f， h）;

2.2.3 尺寸归一

尺寸调整在图像处理中扮演着至关重要的角色，其核心目的可归纳为三大方面。首先，确保图像在传输过程中，其分辨率、清晰度等关键参数能够保持稳定，从而便于各个部门准确、高效地读取并利用这些图像资源。其次，通过调整图像尺寸，可有效减少系统在提取图像特征时的计算量，进而减轻处理器的运行负担，提升整体演算效率。最后，尺寸调整还有助于促进不同部门及系统间的数据兼容与共享，为数据融合提供有力支持，推动信息的无缝流通与整合，加速决策过程，提升工作效率。基于Matlab环境，本系统使用resize函数来实现自动化的尺寸归一，具体代码如下。

‌图像尺寸归一化的代码实现可以通过多种编程语言和库来完成，以下是一些常见的实现方法‌：使用OpenCV进行图像尺寸归一化。

在OpenCV中，可以使用cv2.resize（）函数来调整图像的尺寸。以下是一个使用OpenCV进行图像尺寸归一化的示例代码：

# 读取图像

image = cv2.imread（'path_to_image.jpg'）

# 设置目标尺寸

target_width = 200" # 目标宽度

target_height = 150" # 目标高度

# 调整图像尺寸

resized_image=cv2.resize（image，（target_width，target_height），interpolation=cv2.INTER_AREA）

# 显示原图和调整后的图像

cv2.imshow（'Original Image'， image）

cv2.imshow（'Resized Image'， resized_image）

cv2.waitKey（0）

cv2.destroyAllWindows（）

2.3 图像特征提取

图像识别的本质是图像特征的提取与比对。比如，在人脸识别中，若是监测图像中存在人脸，则自动截取人脸部分图像信息，并对人脸特征进行提取与分析，将提取到的信息与信息库中的已知人脸特征进行比对，当匹配度达到一定程度时，则人脸识别通过，这一逻辑可以延伸至图像特征提取、识别与匹配的各个领域，实现定位追踪各类对社会治理有用的信息。

2.3.1 事件信息监测

从现有技术来说，事件信息检测算法有很多种，但目前为止仍未有一种算法可以做到完全准确，或许当AI训练数量足够大、系统算力足够高时才能够接近完全准确。当前常用的事件信息检测方法有特征空间匹配、事件规则匹配、模板匹配等模糊检测方法，当发现图像中存在或可能存在某些事件信息时便将图像标记，然后进入精确识别与匹配程序。通过应用模糊检测，可以筛除部分不具备价值的图像信息，从而节约系统空间和演算负荷，提高系统运行效率。

2.3.2 精确检测前图像预处理

想要精准提取图像中的特征信息、判断图像中所包含事件，在图像通过模糊检测后必须要进行去噪、锐化、平滑等预处理，使图像特征更加清晰，以便提高系统智能提取特征效率、缩短响应时间。在Matlab环境下，可通过以下代码实现这一功能（以降噪为例）：

image_path = 'path/to/image.jpg'

kernel_size = （3，3）

filtered_image = median_filter（image_path， kernel_size）

filtered_image.show（）

# 显示降噪后的图像

2.3.3 特征筛选与标记

在图像特征识别中，可能存在“假特征”问题，比如，周围环境与图像特征区域相连，若不进行处理，系统很可能将环境数据也计算入特征数据一并处理，从而产生识别错误问题，在Matlab环境下，可通过strel和imerode函数来剔除这一风险，进一步提高特征识别效率。

# 创建匹配器并进行特征匹配

matcher = cv2.BFMatcher（cv2.NORM_HAMMING， crossCheck=True）

matches = matcher.match（des1， des2）

# 按照距离排序匹配结果并筛选最佳匹配项

matches = sorted（matches， key=lambda x： x.distance）

threshold = 30

# 根据实际情况调整阈值

2.4 图像特征结果判定

在图像特征判定上采取PCA算法对处理后的图像特征进行数据降维，将线性数据变换为一组各维度线性无关数据，然后再用这些数据进行AI模型训练，提高AI训练速度并降低系统运行所需算力，最终达到高效、智能、自动识别无人机、监控、卫星图像所显示人或事的关键特征信息。PCA具有良好的多边形，能够有效适应数据融合。在具体应用时可根据实际需要预设PCA投影矩阵，降低或升高维数，提升图像获取到图像特征结果判定的响应速度，更好地服务于社会管理。

2.5 系统延展与应用

本系统基于图像特征识别具有两个方向功能，即“什么人”在“什么时间”出现在“什么地点”的定位与识别，以及“什么事”在“什么时间”发生在“什么地点”的定位与判定。前段程序的这两个功能可以根据实际需求链接不同数据库来构成不同功能单元，以此来服务于社会管理工作：连接定位追踪目标数据库，通过“人物识别”来定位和追踪目标；连接社会事件数据库，通过“事件信息”检测来判定是否发生恶性事件、交通事故、意外灾害等；日常记录车辆、人员的出现轨迹来组成出行轨迹，实现追踪定位。

3" "基于算法和数据融合技术的城镇安全

监管应用实践

3.1 智能监控系统

智能摄像头具备高清画质，能够捕捉到细腻入微的图像信息，其内置有先进的图像识别与行为分析算法，能够实时分析摄像头捕捉到的视频流，自动识别异常行为模式。系统的传感器负责收集环境数据。这些数据通过无线传输技术实时回传至监控中心。中心通过数据分析与融合技术，将这些数据进行交叉比对与综合分析，实现对潜在安全风险的全面感知与预判。系统的报警与应急响应功能，识别出异常行为或安全风险，能立即触发报警机制，通过声光、短信、邮件等多种方式发出预警信息，自动联动周边警力资源，实现快速响应与处置。

3.2 环境监测与预警

在环境监测方面，物联网技术以其强大的数据采集和传输能力，为环境监测提供支持。在城镇的各个角落部署传感器，可实时获取空气质量、水质、噪声等关键环境参数。物联网技术还与气象数据结合，对自然灾害进行预测和预警。例如，在雨季来临前，气象部门运用物联网技术收集的气象数据，结合先进的算法模型，预测降雨强度、持续时间等关键信息，提前发布洪涝、泥石流等自然灾害的预警信息，帮助居民提前做好防范准备，为城市管理者提供科学的决策依据，指导他们制定有效的应急响应措施。

3.3 数据融合与共享

在数据融合领域，物联网技术凭借其强大的多源数据集成能力，以前端感知设备为关键入口，构建起一张覆盖广泛、节点密集的数据资源网络。这一网络为数据底座的搭建奠定了坚实基础，还根据各领域个性化需求，灵活建立了算法仓库，实现了算法与应用的精准对接。通过算法的高效赋能，物联网技术打破了不同部门间的数据壁垒，促进了数据的深度整合与广泛共享。借助可视化展示手段，使数据融合过程更加直观透明，推动了资源的多次复用与价值挖掘。这提升了城市治理的智能化水平，增强了监管的精细化程度，为城市的可持续发展注入强劲动力。

4" "结束语

基于算法和数据融合技术的城镇安全监管方法，是应对复杂城市环境、提升安全监管效能的重要途径。该技术将在保障人民生命财产安全、促进社会和谐稳定方面发挥越来越重要的作用。随着技术的不断进步与应用场景的持续拓展，城镇安全监管将迎来更加智能、高效、全面的新时代。■

参考文献

[1] 张洁．基于信息技术的城镇燃气安全监管创新研究[J]．中国石油和化工标准与质量，2024，44（4）：69-71.

[2] 刘宇翔．城镇燃气管理中物联网技术的应用[J]．价值工程，2022，41（4）：143-145．

[3] 陈永芳．城镇燃气管理中物联网技术的应用研究[J]．网络安全技术与应用，2022（12）：99-100．

作者简介：张洺玮（1990—），男，满族，辽宁抚顺人，硕士，副总经理，研究方向为系统集成、数字城市。

段晓瑜（1989—），女，白族，云南大理人，本科（双学士），行业经理，研究方向为物联网、系统集成、低空经济。

俞" " 靓（1989—），男，汉族，湖南益阳人，硕士，工程师，研究方向为系统集成、物联网、人工智能。