轨道交通是改善城市公共交通状况的有效途径。随着城市轨道交通的快速建设, 人们对城市轨道交通的安全问题越来越重视。智能视频分析技术通过对监控视频流的实时分析，对场景中的各种目标进行检测、分类、跟踪，并分析和判断目标的行为，从而能在异常情况发生时可以及时报警、主动防范，提高处理突发事件的效率。主要研究了智能视频分析技术在轨道交通智能视频监控系统中的应用背景及技术框架，总结了智能视频分析中的关键技术的不同实现方法及其常见的算法。

项目需求 随着社会的不断进步和经济建设的迅速发展，人们的安全防范意识在不断加强，视频 监控系统也就越来越多的应用于各个行业和方面。在视频监控领域中，数字化、网络化 、智能化是一种发展趋势。 现有传统的视频监控系统采用的是被动的解决方案，系统只是负责现场视频采集、信 息视频传输和视频显示，硬盘录像机（DVR）主要是对视频信息进行数字化存储和传输实 时视频流给远程监控端，都需要通过值班人员实时查看众多视频信息来发现现场问题。 人们希望视频监控系统能像眼睛一样时刻保持警戒，但由于视频太多而监控人员有限， 且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头 的视频信息，从而可能漏掉潜在的威胁事件，造成重大事故。而智能视频监控设备就可 以解决以上这些人为因素，可以长时间有效的监督视频画面，因此，智能化是视频监控 的必然趋势。 智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监 控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发 现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而 能够更加有效的协

目 录 一、 项目背景及建设目标 3 1.1 项目背景 3 1.2 技术优势 4 二、 厂区智能视频分析整体设计方案 5 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 5 2.2厂房周界入侵报警系统 6 2.2.1 周界入侵检测 7 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 7 2.3厂房仓库物资看护 8 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 8 2.3.2 仓库物品看护 8 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 9 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 9 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 10 2.6系统拓扑结构 10 项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件 知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台 进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传 统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于 事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且 精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的

海视智能HS-IVS智能视频分析系统-主动式智能视频监控系统--智能小区方案

随着“平安城市”建设的不断推进，公共安全逐渐成为人们关注的热点间 题，税频监控技术也随之得到了越来越广泛的应用，传统的视频监控系统主要提供采集存储功能，这远远无法满足人们对其智能化的需求。要实现智能化的视频监控系统，以下几个关键问题亟需解决：（1）如何快速发现监控视频中的异常行为，及时给出警报，并最大限度地减少误报和漏报现象；（2）如何在多种不利因素下（如羊样本，低分辨率）对可疑目标进行准确的识别分析：（3）在海量数据的情况下，如何确保视频分析系统的实时性及准确性。 近年来，深度学习在机器视觉、语音识别和自然语言处理等多个领域都取得了优异的成绩，这也为智能视频分析技术的发展带来了新的契机。因此，本文基于深度学习的方法对上述相关问题展开研究，主要研究工作与创新如下： 1，针对监控视频中的异常行为尤其是暴力打斗行为难以准确快速发现的问题，提出了一种基于三维卷积深度网络的暴力检测方法。该方法利用大量带标签的视频数握进行有监督的学习，通过将传统二维卷积核扩展为三维来提取视颈中的运动信息，然后综合利用视频的空间信息及运动信息来构建深度神经网络模型，从而实现对监控视须中暴力打斗的检测。由于深层模型端到端学习的特性，所以不需要设计复杂的手工特征来描述运动信息，从而降低了任务的复杂度。实验结果表明，本文提出的方法在单一场景以及人群密集环境下都可以对暴力打斗行为进行准确识别。 2.针对人脸图像在单训练样本下难以被准确识别的问题，提出了一种基于核主成分分析网络（Kernel Principle Component Analysis Setworks，KPCANet）模型的二阶段投票人脸识别方法。该方法在不使用额外样本数据的情况下，利用非监督深层模型KPCANet对分块后的人脸图像进行训练并利用KPCA学习得到的波器进行特征提取，从而保证了提取的特征对光照及遮挡的鲁棒性，同时也消除了人脸局部形变对识别率的影响。本文通过投票的方法融合每一个分块的预测值来得到最后的识别结果，对于单次投票结果不唯一的情况，本文采取了二阶段的投票方法，通过扩大每一块的预测候选集，并对不同的区域赋子不同的权值来得出最后的结果，从而进一步提升了识别的准确率。实验结果表明，该方法在四个公开人脸数据集上都取得了优异的表现，算法准确率优于使用了额外数据集的通用方法，尤其是在非限制人脸数据集LFW-a上，本文提出的方法比sVDL和LGR方法准确率提升了约15%.

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本系统为私人定制款系统，此系统能够处理电脑摄像头采集到的图像，框选出火焰位置并在用户界面进行预警显示，用户还可以对画面进行截图并将截图保存到本地。