智能监控系统软件设计（上）

大家好，今天这篇文章重点给大家简单介绍一下智能监控系统软件的设计！

好啦，让我们赶快开始吧！

目录

1.系统介绍

2.系统应用

3.系统功能及场景

4.系统相关技术

5.系统设计流程

6.系统设计方法论

7.系统设计规范

8.系统优势及发展趋势

1.系统介绍

智能监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术，通过在监控系统中增加智能视频分析模块，借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动识别不同物体，分析抽取视频源中关键有用信息，快速准确的定位事故现场，判断监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作，从而有效进行事前预警，事中处理，事后及时取证的全自动、全天候、实时监控的智能系统。

针对智能监控系统，我们就以工业场景使用的高风险作业智能监控系统为例进行说明。

下面我们就简单介绍一下该系统。

高风险作业智能监控系统介绍：

高风险作业智能监控系统是基于物联网技术、移动互联网技术、定位技术、大数据计算技术、人工智能机器视觉分析为一体的可视化集群平台，通过软硬件结合，集单设备、移动监控、手持终端、网络平台等多类型设备联动功能的系统，以实现对特殊作业审批许可条件“条目化、电子化、流程化”管理流程，对特殊作业现场实施可视化监控管理的多功能预警系统。系统通过便携式监控监测设备对作业现场的视频、图像和作业环境有害气体浓度进行实时采集，经 4G/5G通信网络上传至远程服务器上，经人工智能机器视觉分析，将高风险作业智能报警结果上传到企业安全管理信息系统、办公电脑及其他智能终端（智能手机、Pad 等），以便监控人员采取必要措施及时处理高风险的作业违章情况。

2.系统应用

系统简单介绍完了，相信大家都有一点简单了解了，那么系统的应用场景是什么呢？😇

以某化工企业为例，分析历年企业在安全生产高风险作业环节所发生的伤亡事故，结合日常管理实际，存在着一些突出共性问题，需要借助各种手段去解决。

比如：

作业前执行的安全措施虽已落实，但由于其他因素导 致作业条件发生变化，而作业人员无法及时、连续获 知相关信息。比较典型的如受限空间气体浓度变化 ……

现场作业环节未按相关要求进行管控，现场监管不 能持续保证落实。比较典型的就是监护问题… 相关人员不能及时了解现场情况，尤其是意外情况发 生时，周边人员、管理人员等无法直观得知现场状况 ，造成时机延误…… 针对这一系列痛点，企业迫切需要研发一款智能监控系统来进行应对！👮

那么系统的运作流程是什么呢？

运作流程就是前端采集设备实时采集分析监测点数据并送往报警主机，一旦达到报警条件，报警主机将报警信息送往综合管理平台，综合管理平台调用高清球机查看报警点实时视频并在大屏、移动终端进行视频报警。

3.系统功能及场景

系统功能主要就是现场监测、数据记录、远程监控、智能分析、预警联动等等......

简单来说就是利用移动监控、环境监测、视频智能分析、手持终端等设备，并结合移动视频技术、远程通讯技术、气体探测及位置服务等进行集成应用开发，形成高效联动的作业现场全过程监测监控和智能分析报警解决方案，有序地对相关信息进行管理、显示和控制，并通过企业综合管理中心、业务中心等联合监控，提高风险发现、监测、预警、分析研判和应急处置能力，实现企业关键区域和高风险作业的全过程实时监控与智能报警。

那么系统在哪些场景中可以发挥效用呢？

系统可支持典型人员违章和生产现场异常的多种视频分析业务应用场景，同时平台具备深度学习算法模型，可根据客户需求快速搭建其他应用场景，视频综合识别准确率可达到95%以上。

举例：

（1） 作业区域不佩戴安全帽行为检测

（2） 高处作业不戴安全带行为检测

（3） 厂区抽烟行为检测

（4） 厂区接打电话行为检测

（5） 厂区人员入侵危险区域检测

（6） 厂区周界绊线检测

（7） 厂区烟雾检测

（8） 厂区明火检测

（9） 罐区液体泄漏检测

（10）厂区人员长期滞留检测统

4.系统相关技术

系统主要应用了人工智能深度学习技术，那么接下来就进行简单介绍。

📢 人工智能

人工智能是一组包括自动推理搜索、机器学习、知识处理、语音识别、自然语言处理、机器视觉、智能机器人等在内的技术集合，目的是通过对人的意识和思维过程进行模拟，使机器能够胜任需要人类智能才能完成的复杂工作。当前人类正在迎来以人工智能技术为代表的第四次工业革命，这次工业革命将驱动全球经济、政治、文化的发展，并使能千行百业的智能化产业升级。

📢 5G+AI

5G+AI解决了视频物联网发展的痛点，智能监控系统的应用将迎来飞速发展期。

1）AI的加入，将使得摄像机从“看得清” 发展为“看得懂” ，AI大大强化了机器对于视频图像数据的理解认知能力，使得视频数据真正成为有效的数据。

2）5G通信网络为视频大数据处理平台提供了极大便利，高带宽、低延时、大规模低功耗联网将让视频物联网更加成熟，视频物联网将从个人应用扩展到智慧制造、工业4.0等大规模场景。

📢 人工智能技术发展的三大核心要素

1）高效算法

采用深度学习算法，超越了传统机器的各种浅层学习算法，利用数据处理网络形成特征与分类之间的关联规则。近年来，以深度学习算法为代表的人工智能技术快速发展。

2）基础数据

数据集的丰富性和大规模性对算法训练非常重要，获取海量而优质的应用场景数据是实现机器精准识别的关键基础。深度学习算法中的训练数据量与人工智能算法模型的准确性密切相关，数据量越大，模型推断效果越好、有用性越强。

3）计算能力

高速和大规模的算力能对数据不断地迭代、试错以挖掘最优的关联规则，传统的 CPU难以满足大规模和高速率的计算需求。随着图形处理器（GPU）、专用芯片、分布式计算等各种更加强大算力的发展，此类高效计算能力将大幅推动人工智能发展。

📢 深度学习

深度学习主要分模型训练过程和推理过程。

模型训练过程就是对数据进行训练得到模型。大量数据是深度学习的基础，对于实际中较常使用的深度学习来说，还需要对数据进行标注，其作用是告诉模型应该学习的内容是什么。常见的数据标注包括对数据进行分类、标框或者区域标注等操作。

推理过程就是将训练过程中得到的神经网络模型应用于实际任务中，对于未知数据，也能提供正确答案。具体流程为：

a.对视频帧做预处理，主要通过对图像进行缩放和补黑边等操作，使其更符合网络输入要求，降低对检测效果的影响。

b. 将预处理后的图像输入到已训练好的神经网络中，经过网络计算之后，输出相应的标签或者坐标值。对于某些任务，通常还要经过非极大值抑制等后处理过程，才能得到最终结果。

好啦，今天就简单介绍到这里了😊🎀，如果想继续了解，请参看下面的文章《智能监控系统软件设计（中）》和《智能监控系统软件设计（下）》。🔥💞💪