基于YOLO技術的智能視頻監控系統在企業安全管理中的應用研究

董金福

［摘 要］YOLO（You Only Look Once）技術是一種目標檢測算法，它的特點是實時性高，能夠在圖像或視頻中快速準確地檢測出多個目標。文章對基于YOLO技術的智能視頻監控系統在企業安全管理中的應用展開研究，首先分析智能視頻監控系統在企業安全管理中應用存在的問題；然后結合YOLO技術目標檢測算法的優勢，設計智能視頻監控安全管理系統，并提出應用方案。該系統能夠快速準確地識別視頻中出現的目標，并標注其位置和類別。在實際應用中，智能視頻監控系統能夠提高企業安全管理的效率和準確性，減少人工巡查的工作量，避免發生安全事件。希望本文能夠為相關領域的研究者和從業者提供一些參考。

［關鍵詞］YOLO技術；智能視頻監控系統；企業安全管理

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.24.039

［中圖分類號］F270.7 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2023）24-0119-03

0? ? ?引 言

隨著企業規模的擴大和業務范圍的不斷拓展，企業面臨的安全風險也在不斷增加。傳統的安全管理手段，如安保人員巡邏、安裝門禁系統和監控攝像頭等，已經難以滿足企業安全管理的需求。因此，需要采用更加智能化、高效化的安全管理手段來保障企業安全和穩定運行。其中，應用基于YOLO（You Only Look Once）技術的智能視頻監控系統是一種非常具有潛力的解決方案，可以實現對企業周邊環境、人員和設備等的實時監控和預警，從而提高企業安全管理的效率和準確性［1］。因此，對基于YOLO技術的智能視頻監控系統在企業安全管理中的應用進行研究，具有重要的現實意義和研究價值。

1? ? ?智能視頻監控系統在企業安全管理中應用存在的問題

1.1? ?隱私保護問題

智能視頻監控系統可以實現對企業周邊環境、人員和設備等的實時監控與預警，但同時也會涉及個人隱私問題，如員工的私人信息、行動軌跡等。如果未能妥善保護隱私，可能會引起員工不滿和社會輿論反彈等問題。

1.2? ?數據安全問題

智能視頻監控系統中會產生大量的視頻數據，如果未能妥善存儲和保護這些數據，可能會造成數據泄露或者被黑客攻擊等問題，從而影響企業安全和穩定運行。例如，監控視頻被未授權的人員訪問，可能會泄露敏感信息。此外，黑客可能會嘗試通過網絡攻擊來訪問或控制視頻監控系統。

1.3? ?技術成熟度問題

智能視頻監控系統涉及多個領域的技術，如計算機視覺、深度學習等技術，這些技術的成熟度和準確性直接影響到智能視頻監控系統的應用效果。目前，一些技術仍處于探索和發展階段，還需要進一步加強技術研究和應用實踐。首先，計算機視覺技術是智能視頻監控系統的基礎，涉及關鍵問題，如圖像采集、處理和分析，可以輔助系統識別視頻中的物體、面部和行為，但其準確性和實時性仍有提升空間。其次，深度學習作為智能視頻監控系統的重要組成部分，能幫助系統自動學習和理解復雜的視頻圖像，然而，深度學習模型的應用需要大量運算數據，并且模型解釋也是一個難題。

1.4? ?誤判問題

智能視頻監控系統在目標檢測和異常預警過程中可能會出現誤判的情況。例如，將正常的行為誤判為異常行為，或者將無關目標誤判為關注目標等。這些誤判會影響系統的可靠性和準確性，需要加強算法研究和數據分析來解決這些問題［2］。

1.5? ?人工干預問題

智能視頻監控系統雖然可以自動完成目標檢測和異常預警等任務，但在一些場景下仍需要人工干預。例如，在出現異常情況時需要安保人員及時介入，或者在誤判情況下需要人工確認等。因此，需要在系統設計中充分考慮人工干預的問題，保證系統的可靠性和有效性［3］。

2? ? ?基于YOLO技術的智能視頻監控系統在企業安全管理中應用的優勢

YOLO技術通過實時性、簡潔性、多目標檢測、全局感知和多尺度處理等優勢，成為一種在目標檢測領域具有競爭力的算法。其作為一種基于深度學習的目標檢測算法，具有高效、準確、快速等特點，因此在智能視頻監控系統中得到了廣泛的應用。下面將具體介紹基于YOLO技術的智能視頻監控系統在企業安全管理中應用的優勢。

2.1? ?實時檢測

傳統的目標檢測算法通常需要多次掃描和推理才能準確定位目標，而YOLO技術只需要一次識別過程，就能夠在較短的時間內對視頻數據進行目標檢測，從而大大縮短處理時間。這就意味著，當發生緊急情況時，系統能夠在第一時間快速檢測到目標并立即發出警報，從而為企業的安全管理提供強有力的支持［4］。

2.2? ?高準確率

傳統的算法通常會在一定程度上犧牲準確性，然而，YOLO技術采用了一種多尺度檢測和特征融合的方法，通過取得速度和精度的平衡，能夠準確識別視頻中的目標并提供精準的位置信息。這使得YOLO技術具備了準確定位目標的能力。這對企業安全管理來說非常重要，可以減少誤判和漏報等問題，提高系統的可靠性和有效性［5］。

2.3? ?自適應性

YOLO技術具有自適應性，具體體現在兩個方面：第一，它可以處理各種大小、形狀和姿勢的物體，包括小型物體和快速移動的物體，在復雜的真實環境中非常實用；第二，它可以適應各種環境的變化，包括光線、天氣和季節的變化，甚至相機的移動或更換。

2.4? ?高效性

YOLO技術采用了目標檢測和分類的聯合訓練方式，大大減少了運算量和計算時間，提高了算法的效率和速度。該技術算法主要采用了全卷積網絡，能夠處理各種尺寸的輸入圖片，從而避免因圖片大小不同而引起的計算負擔。此外，為了降低檢測的復雜性并提高算法速度，YOLO技術還引入了錨點的概念，預定義了一些可能的物體框位置。這對企業安全管理來說也非常重要，可以滿足大規模視頻數據的實時處理需求，提高系統的效率和響應速度［6］。

2.5? ?低成本

與傳統的安保設備相比，基于YOLO技術的智能視頻監控系統的成本更低，更具有可擴展性，它可以自動檢測和識別目標，減少對人力的依賴并降低成本。傳統的安全設備需要人工監控和分析，效率低而且容易出錯。智能視頻監控系統能夠全天候持續進行監控，及時發現異常情況并自動報警，大大提高了安全管理的效率和準確性。其可以應用于多種場景，不僅可以提高企業的安全管理水平，還可以節省企業的維護和運營成本。

2.6? ?數據分析

基于YOLO技術的智能視頻監控系統可以對檢測到的目標信息進行存儲和分析，生成歷史數據和統計報表，為企業安全管理決策提供參考依據，可以幫助企業更好地了解企業安全狀況，提高決策的科學性和準確性。

3? ? ?基于YOLO技術的智能視頻監控系統在企業安全管理中應用的方法

3.1? ?視頻采集模塊

視頻采集模塊是基于YOLO技術的智能視頻監控系統的基礎模塊，它采用高清攝像頭對攝像頭周邊的視頻數據進行采集，并將采集到的視頻數據傳輸到后續處理模塊。這個模塊的重要性體現在它是整個系統的數據源，采集到的視頻數據的質量和準確性直接影響到后續處理模塊的運作效果與監控結果的可靠性。因此，在安裝視頻采集設備時需要考慮周邊環境、采集角度、采集范圍等因素，以保證采集到的視頻數據的質量和準確性。圖1為人臉抓拍情況。

3.2? ?目標檢測模塊

如圖2所示，目標檢測模塊采用YOLO技術對視頻數據進行目標檢測，識別出視頻中出現的人員、車輛、設備等目標，并標注其位置和類別。采用YOLO技術對視頻數據進行目標檢測的步驟主要包括4步：數據預處理、網絡模型設計、目標檢測算法實現以及后處理。

（1）數據預處理。在目標檢測模塊中，需要對采集到的視頻數據進行預處理，包括圖像增強、標準化、縮放等操作。這些操作能夠提高圖像的質量和準確性，為后續的目標檢測提供基礎數據。

（2）網絡模型設計。YOLO技術采用了一種基于卷積神經網絡的目標檢測模型，將圖像分為S×S個網格，每個網格預測B個邊界框和對應的目標類別概率。在網絡模型中，需要定義網絡結構、激活函數、損失函數等相關參數，以實現準確的目標檢測。

（3）目標檢測算法實現。YOLO技術采用了一種基于多尺度特征圖的目標檢測方法，能夠滿足不同尺寸、不同角度的目標檢測需求。具體實現過程中，需要進行特征提取、目標檢測、非極大值抑制等步驟，以實現目標檢測的準確性和實時性。

（4）后處理。目標檢測模塊的后處理主要包括目標框的篩選、目標框的合并、目標框的跟蹤等步驟。這些步驟能夠提高目標檢測的準確性和實用性，為后續的異常檢測和預警處理提供基礎數據。

圖2 目標檢測模塊

3.3? ?異常檢測模塊

異常檢測模塊通過對目標的行為、軌跡等進行分析，判斷是否存在異常情況，并及時發出預警信號。這個模塊的重要性體現在它是整個系統的安全保障模塊，能夠在目標出現異常時及時發出警報信號，提醒安保人員處理，避免事態擴大。在實現異常檢測時，除了對目標的行為、軌跡等信息進行分析，還可以結合其他技術，如圖像分析、語音識別等技術，提高異常檢測的準確率和實時性。

3.4? ?數據存儲與分析模塊

數據存儲與分析模塊可以對檢測到的目標信息進行存儲和分析，生成歷史數據和統計報表，為企業安全管理決策提供參考依據。這個模塊的重要性體現在它是整個系統的數據處理模塊，可以為企業管理者提供決策依據，提高企業管理的科學性和準確性。

3.5? ?預警處理模塊

預警處理模塊主要對異常情況進行實時處理，包括發出報警聲音、向安保人員發送警報信息等。這個模塊的重要性體現在它是整個系統的實時處理模塊，能夠防止事態擴大。在實際實現的過程中，預警處理模塊還可以結合其他技術，如人工智能、大數據分析等技術，提高預警處理的準確率和實時性。

4? ? ?結束語

本文主要介紹了基于YOLO技術的智能視頻監控系統在企業安全管理中的應用，通過對智能視頻監控系統在企業安全管理中應用存在的問題進行分析，結合YOLO技術算法的優勢，設計了智能視頻監控安全管理系統，并提出了應用方案。該系統能夠快速準確地識別視頻中出現的目標，并標注其位置和類別，為企業安全管理提供有效的技術手段。在實際應用中，智能視頻監控系統能夠有效地提高企業安全管理的效率和準確性，減少人工巡查的工作量，避免發生安全事件。

主要參考文獻

［1］李良熹，榮進國.基于目標識別的智能視頻監控系統研究［J］.電腦知識與技術，2021（28）：1-3，7.

［2］廖群，馮鍍，宋宇琪，等.基于YOLO算法的社區電梯監測與預警系統［J］.電腦編程技巧與維護，2021（2）：55-56，75.

［3］賴見輝，王揚，羅甜甜，等.基于YOLO＿V3的側視視頻交通流量統計方法與驗證［J］.公路交通科技，2021（1）：135-142.

［4］楊磊，王少云，劉力冉，等.一種智能視頻監控系統中的行人檢測方法［J］.計算機與現代化，2019（11）：69-74.

［5］林健巍.應用YOLO卷積神經網絡的智能監控與存儲優化［J］.福建電腦，2019（10）：48-51.

［6］劉君，謝穎華.智能視頻監控系統中改進YOLO算法的實現［J］.信息技術與網絡安全，2019（4）：102-106.