基于改進神經網絡的智能校園監控系統研究

鄧傳國

摘要：研究了改進神經網絡在智能校園監控中的應用。針對夜間校園監控過程，使用區域亮度分析方法實現圖像質量的有效增強。為提高校園監控的適應性，完成了混合高斯背景模型的構建。高校校園圖像信息通過監控視頻完成采集和預處理過程后，采用改進神經網絡完成所需圖像閾值的計算，然后對監控圖像的邊緣輪廓特征量進行提取，將據此獲取的閾值作為信息輸入實現監控圖像處理過程，得出異常特征量以保證校園環境的安全，圖像處理及監控過程具有延時短、實時性強、智能水平高的優勢。為智能高校校園的安全管理提供參考。

關鍵詞：校園監控;改進神經網絡;視頻圖像處理;混合高斯背景模型

中圖分類號：TP183

文獻標志碼：A

ResearchonIntelligentCampusMonitoringby

UsingImprovedNeuralNetworkSystem

DENGChuanguo

（

DepartmentofArchitectureandMunicipalEngineering，HefeiIndustrialSchool，Hefei230000，China

）

Abstract：Thispapermainlystudiestheapplicationofimprovedneuralnetworkinintelligentcampusmonitoring.Thenighttimecampusmonitoringimageachieveseffectiveimagequalityenhancementthroughtheuseofregionalbrightnessanalysismethod.Inordertoimprovetheadaptabilityofcampusmonitoring，ahybridGaussianmodeliscompleted.Afterthecampusimageinformationiscollectedandpreprocessedbythemonitoringvideo，theimprovedneuralnetworkisusedtocompletethecalculationoftherequiredimagethreshold，andthentheedgecontourfeaturequantityofthemonitoringimageisextracted，andthethresholdobtained.Theinformationinputrealizesthemonitoringimageprocessingprocess，andtheabnormalfeaturequantityisobtainedtoensurethesafetyofthecampusenvironment.Theimageprocessingandmonitoringprocesshavetheadvantagesofshortdelay，strongrealtimeandhighintelligencelevel.Itmayprovideareferenceforthesecuritymanagementofsmartcampuses.

Keywords：campusmonitoring;improvedneuralnetwork;videoimageprocessing;mixedGaussianbackgroundmodel

0引言

隨著我國教育事業的發展，高校建設規模及招生人數不斷增加，高校師生日常學習生活面臨的不安定因素隨之提升，高校校園內的安全管理受到社會廣泛關注，對以校園內部區域環境為主的校園安全管理提出了更高的要求，促使校園安全防范管理發生了顯著的變化（包括技術、模式、措施等）。視頻監控系統已成為高校普遍使用的監控手段，不斷發展和完善的智能視頻分析系統已經在各高校發揮一定的職能功效，為校園安全提供更好的保障。高校通過構建視頻監控管理平臺在節省人力財力物力的同時，能夠對校園內人員及大范圍事物進行實時監控預防意外事件的發生，有效彌補了人防、物防的不足，幫助校園安全管理人員實現不良行為的及時發現和減少突發事件，是確保在校人員生命財產安全的有效手段[1]。……