基于人工智能和大數據分析的4G報警系統

錢雯 王瑞 趙軒黎 童尚清 于家藝

摘要：互聯網時代，報警服務更注重的是精準化和可視化，隨著2G的逐漸淘汰，4G的迅速發展，一種新的并且多功能模塊化的報警系統亟待問世。為實現公安信息化發展，該項目在“天網”“天智”“天算”[1]思想的帶領下，開發出實用的智能化的pc軟件及App，并將人臉識別與路線優化技術等完美整合在系統中，使得公安機關服務能力呈現跨越式提升。

關鍵詞：人臉識別;路線優化;4G;報警

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）26-0182-03

1引言

4G與2G網絡相比，增添了傳輸視頻語音等多媒體的優勢，可以更全面更快速地進行報警;同時，4G報警系統也可以發揮物聯網的優勢，利用GPS定位確定周圍監控，將眾多監控錄像進行實時調取，分析圖像，從而使警方精準地把控現場狀況。本項目利用人臉識別、大數據分析、路況優化等技術，為用戶提供4G時代不同情況下的報警方式，使警方與用戶更及時有效的溝通。

2總體設計

本文基于人工智能和大數據分析實現了一個智能化報警系統，該系統將人臉識別、無線通信、嵌入式技術有機結合，將來自App客戶端的報警信息通過一系列數據處理傳達至終端，以配合警方對犯罪行為精準打擊。

3硬件設計

本文硬件設計選用的是Linux系統的樹莓派4B+。樹莓派是樹莓派基金開發的開放式嵌入式系統，是只有信用卡大小的基于ARM的微型電腦主板[2]，以SD卡為內存硬盤，具有所有PC基本功能。

3.1樹莓派配置

將從樹莓派官網下載的基于Linux系統的raspbian最新的鏡像文件用鏡像燒錄工具Win32Disklmager燒錄到已經格式化的16G內存的SD卡中，再將SD卡插入樹莓派卡槽中，接通電源開機運行，在raspi-config開啟攝像頭服務。

3.2 配置軟件motion

motion是在linux環境下使用的視頻捕捉軟件。使用命令行sudoapt-getinstallmotion安裝motion，配置motiondaemon守護進程以使motion能在后臺運行，修改motion的配置文件后，使用sudoservicemotionstart命令啟動服務，輸入sudomotion開啟motion在瀏覽器上即可看見監控畫面。

3.3遠程訪問

使用Frp穿透內網監控，監控對象為樹莓派攝像頭實時監控畫面，將index.html文件監控畫面鏈接改為穿透后的鏈接，調整參數以使內網穿透畫面的連續性與穩定性得到保障，并將內網穿透服務設置為開機自啟動。如此，即可在外網環境下訪問該網絡監控。

4 軟件設計

4.1App

4.1.1軟件框架

App由Android Studio搭建，用Java語言編寫，分為報警App和警察端視頻通話App。報警App主要的功能有視頻報警、打字報警、當前位置和個人信息。具體框架如圖2所示。

4.1.2 視頻報警

視頻報警實現正常報警環境下的報警功能，由報警App和警察端視頻通話App共同完成，在第三方平臺聲網Agora的基礎上實現音視頻通話功能。聲網在互聯網上構建了專用于實時音視頻互動的實時互聯網（SD-RTN?），提供了簡單的SDK，讓應用實現音視頻通話和全互動直播功能[3]。視頻報警由報警App進行呼出，警察端視頻通話App接收通話請求。音視頻通話的API調用過程主要有：初始化RtcEngine、設置本地試圖、加入頻道、設置遠端視圖、離開頻道、銷毀Engine[4]。

4.1.3 打字報警

打字報警實現非正常報警情況下的簡便報警，由報警端App以問卷形式快速收集報警原因、作案人相關信息，將問卷信息和地理位置、個人信息一起發送到警察端Web。

App和Web端的通信由socket經由云端服務器轉發實現。轉發的內容定義為消息類Message，包含客戶端編號和消息內容，服務器端聲明靜態變量sessionMap來保存所有已連接的客戶端Web端為客戶端1，報警端App為客戶端2，3，4...，消息處理類通過重寫的構造方法，得到消息發送方以及所有已連接客戶端，通過ObjectInputStream（）和ObjectOutputStream（）對Message對象進行讀寫。發送的消息格式如下（姓名：**;性別：***;身份證號：***;當前位置信息：***;報警原因：***;作案人是否攜帶兇器：**;作案人攜帶何種兇器：***;備注：***）。

4.1.4 當前位置

獲取當前位置在第三方平臺高德地圖的基礎上實現功能，獲取設備的當前位置，并在地圖上顯示位置，反饋當前地址。在主線程中獲得地圖對象AMap，設置定位監聽并實現LocationSource接口，配置定位參數，啟動定位，在地圖上標注當前位置[5]，同時使用Toast反饋當前位置的文本信息。當前位置的文本信息會實時保存，在打字報警功能中和其他信息一起發送給Web端。

4.1.5個人信息

個人信息頁面用于編輯和保存個人的姓名、性別和身份證號等相關信息。信息存儲由SharedPreferences存儲實現。存儲過程如下：首先獲取SharedPreferences對象，再獲得SharedPreferences.Editor對象，向SharedPreferences.Editor對象中添加個人信息的數據，最后通過commit（）指令提交數據。存儲的數據通過SharedPreferences提供的getString（）類獲取。

4.2 pc

4.2.1軟件構架

本網頁通過idea軟件，前端組建用LayIM，后端技術包括Springboot，JPA，Redis，Freemarker，數據庫則采用MySQL，編寫語言為JAVA。

代碼流程如下：

（1）網頁代碼思路為首先搭建Springboot基本環境，分析初始化參數，實現項目的熱部署，創建并用Lomnbok簡化實體，并在實體中添加映射關系。然后用Jackson拼接個人信息及好友分組，使用ftp連接池部署服務器，使用session控制登錄權限。進而用消息總線處理信息并搭建Redis的發布與訂閱，使用Websocket進行雙向通信，將聊天信息發送到服務端。最后優化一些功能提高用戶舒適度：

（2）添加手機App與PC通信功能。利用管道流截取控制臺輸出，搭建多線程消息收發器。

4.2.2軟件功能

（1）實現PC端通信

（2）接收報警信息

4.3路況優化

百度地圖JavaScript API GL v1.0是一套用JavaScript語言編寫的應用程序接口。百度地圖JavaScript API支持HTTP和HTTPS，免費對外開放，可直接使用。接口使用無次數限制。JavaScript API GL使用了WebGL對地圖、覆蓋物等進行渲染，支持3D視角展示地圖。GL版本接口基本向下兼容，遷移成本低。早期的v1.0版本支持了基本的3D地圖展示、基本地圖控件和覆蓋物，目前已經更新到v3.0版本。

本質上，Geolocation類是使用了HTML5瀏覽器提供的GeolocationAPI來進行定位的。目前支持這一特性的瀏覽器有Internet Explorer、Firefox、Chrome、Safari以及Opera等。在支持HTML5的瀏覽器下，navigator對象下面有geolocation屬性，其中有getCurrentPosition（）方法，可以通過瀏覽器向設備發起定位請求，瀏覽器會讓設備來發送相關指令到附近的上網設備。附近的上網設備接收到指令后會返回一個位置信息給用戶設備，從而使瀏覽器獲取定位信息。

而LocalCity類則是通過獲取用戶的IP地址，在百度數據庫中進行查詢，從而獲取用戶地址。但是本接口只能進行精確到城市的定位需求。

百度地圖的導航功能支持進行摩托車路線規劃、公交路線規劃、騎行路線規劃和駕車路線規劃。本應用中調用了百度地圖導航功能中的駕車路線規劃功能，查詢具體道路的實時擁堵評價和擁堵路段、擁堵距離、擁堵趨勢等信息，并且最高可以實現路況的分鐘級更新。

關鍵技術分析：在本應用中，使用了var ctrl = new BMapLib.TrafficControl（{ showPanel： true }）;創建遮蓋層并添加路況控制面板。此外，百度地圖API還提供了預測功能。本應用利用ctrl.showTraffic（{ predictDate： hour + 2 }）;設置路況預測為當前時刻的未來兩小時。為了方便用戶操作，還利用了map.enableScrollWheelZoom（）;語句啟用了滾輪放大與縮小。

4.4人臉識別

近幾年，人臉識別技術由于其識別的快捷可靠性，在人們工作生活中扮演著越來越重要的角色，網上關于人臉識別的開源技術也有很多，著名的有虹軟和百度等，此次我主要采用Python的第三方庫face_recognition和OpenCV來實現人臉識別功能，利用PyQt5來制作界面。

OpenCV提供的視覺處理算法非常豐富，并且它部分以C語言編寫，加上其開源的特性，處理得當，不需要添加新的外部支持也可以完整的編譯鏈接生成執行程序，所以很適合來做算法的移植，而且它致力于真實世界的實時應用，通過優化的C代碼的編寫對其執行速度帶來了可觀的提升，并且可以通過購買Intel的IPP高性能多媒體函數庫（Integrated Performance Primitives）得到更快的處理速度。

face_recognition號稱是世界上最簡單的基于Python的人臉識別庫，是在大名鼎鼎的深度學習框架dlib上做的整合，dlib模型在LFW（Labeled Faces in the Wild）能有99.38%的準確率。隨著這些年的深度學習技術和GPU的使用，face_recognition中的DCNN可以更好的特征提取。DCNN近期已經成功用在如人臉檢測、關鍵點定位、人臉識別和驗證等方面。另外face_recognition提供了相應的命令行工具，可以通過命令行來對圖片文件夾進行人臉識別，非常的便捷。

PyQt是一個用于創建GUI應用程序的跨平臺工具包，它將Python與Qt庫融為一體。這樣做的最大好處就是在保留了Qt高運行效率的同時，大大提高了開發效率。因為，使用Python語言開發程序要比使用C++語言開發程序快得多。PyQt對Qt做了完整的封裝，幾乎可以用PyQt做Qt能做的任何事情。

人臉識別主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。

（1）人臉圖像采集及檢測

給定想要識別的人臉的圖片用face_recognition中的face_encoding函數對其進行編碼（將人臉圖片映射成一個128維的特征向量）。

（2）人臉圖像預處理

由于128維的人臉編碼是一個numpyndarray類型（即矩陣），并不能將數據存進服務器的數據庫中，因此必須進行類型轉換，利用Python的numpy庫將矩陣轉為列表，再將列表里的每個元素轉為字符串，再用字符串拼接的方式拼成一個字符串，這時就可以把特征值存進數據庫里了。

（3）人臉圖像特征提取

利用OpenCV的VideoCapture函數讀取攝像頭傳過來的畫面，并用read函數讀取每一幀的圖像，利用OpenCV的resize縮放函數改變圖像的大小，圖像越小，所做的計算就少，然后再對圖像重復做人臉圖像采集及檢測部分的工作。

（4）匹配與識別

從服務器的人臉編碼數據庫中讀出人臉信息，比較特征提取得到的人臉圖像編碼和數據庫中讀出的人臉信息編碼，利用face_recognition中的compare_faces函數計算兩張人臉特征向量的內積，通過設置一個閾值，若距離在閾值范圍之內，則認為是同一個人，返回數據庫中關于該人臉的信息描述（姓名和犯罪史等）。

5結語

本文通過分析4G報警系統傳輸視頻語音等多媒體和物聯網的優勢，構建了基于人工智能和大數據的4G報警系統，包括了硬件與軟件的設計，是一種多端聯合、智能化的4G報警系統，具有一定的實用價值。本設計主要是面向報警民眾和警察，其將眾多相對成熟的技術加以結合，實現簡單、移植性強。采用本設計具有廣闊的應用前景。

參考文獻：

[1] 蔡燕敏，孔維通.基于樹莓派網絡監控系統的研究[J].實驗室科學，2015，18（6）：87-90.

[2] 馮志輝.使用樹莓派實現網絡監控系統[J].電子技術與軟件工程，2015（5）：85.

[3] 舒文瓊.聲網Agora：實時音視頻通信成大勢所趨[J].通信世界，2015（31）：41.

[4] 佚名.Agora-實現視頻通話[EB/OL]. https：//docs.agora.io/cn/Video/start_call_android？platform=Android，2019.

[5] 佚名.概述-Android 定位SDK|高德地圖API[EB/OL].https：//docs.agora.io/cn/Video/start_call_android？platform=Android，2018.11.30.

[6]佚名.jspopularGL | 百度地圖API SDK[J]. http：//lbsyun.baidu.com/index.php？title=jspopularGL，2020.

【通聯編輯：代影】