隨著國家社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展與融合,國內(nèi)外政治經(jīng)濟形勢復(fù)雜、態(tài)勢嚴(yán)峻,各種社會治安的問題和挑戰(zhàn)隨之欲來。為積極應(yīng)對社會治安發(fā)展形勢,需要全面的推進立體化社會治安防控體系建設(shè),來提升實時化、動態(tài)化、信息化條件下社會治安治理能力。因此通過運用信息化技術(shù)提高社會治安立體化防控十分必要。本文基于XXX市全國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地的立體化防控指揮系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)開發(fā)為項目背景。論文對項目的需求和展示方式進行了分析,將系統(tǒng)分為三大平臺:視頻監(jiān)控平臺、警情研判平臺、綜合指揮平臺。本系統(tǒng)根據(jù)三大平臺進行設(shè)計實現(xiàn),視頻平臺主要對基地內(nèi)所有的視頻圖像進行播放控制,對視頻圖像進行標(biāo)簽標(biāo)注、畫中畫播放等,對視頻圖像進行增強現(xiàn)實;在視頻平臺中,使用深度學(xué)習(xí)中的TensorFlow Object Detection API物體識別技術(shù),對視頻畫面中的行人、車輛等物體進行標(biāo)記識別,基于此數(shù)據(jù)實現(xiàn)了人群行為分析的密度檢測和逗留分析。警情平臺主要對實時警情數(shù)據(jù)進行處理反饋,通過反饋時候提交案件坐標(biāo),實現(xiàn)警情熱力圖標(biāo)注,為指揮決策和警力部署安排提供直觀展示,也實現(xiàn)了對某一類案件警情分析研判展示。在綜合平臺中,實現(xiàn)了智慧交通模塊、車輛卡口稽查布控、卡口車輛查詢、紅綠燈控制、人臉卡口識別告警、車輛軌跡分析等功能。通過這些主要的功能模塊相互配合,來對基地的防控指揮提供信息化服務(wù)。本系統(tǒng)的技術(shù)實現(xiàn)采用了主流的B/S模式架構(gòu)和C/S模式架構(gòu),其中視頻監(jiān)控平臺采用了C/S架構(gòu),警情研判分析平臺和綜合指揮調(diào)度平臺采用了B/S架構(gòu)。前端展示主要采用C#進行Client客戶端開發(fā),VUEJS進行Browser瀏覽器端開發(fā),后端業(yè)務(wù)邏輯采用Java語言進行編寫,使用SpringMVC框架進行后端的功能接口開發(fā);其中視頻監(jiān)控中,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別采用python3.5進行開發(fā)。數(shù)據(jù)庫方面,系統(tǒng)采用redis、Mysql、Oracle相結(jié)合的方式,采用主數(shù)據(jù)庫-備份數(shù)據(jù)庫方式,為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全提供了可靠的保證。立體化防控指揮系統(tǒng)現(xiàn)已投入運行,取得了良好的反饋效果,在一定程度上提升了基地防控指揮的信息化水平,提高了工作效率。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：D631.4;TP18;TP391.41
【部分圖文】：

2.2.2 R-CNN 系列目標(biāo)檢測算法Region CNN(RCNN)可以說是利用深度學(xué)習(xí)進行目標(biāo)檢測的開山之作。R-CNN可以看做 Region Proposal Networks 和 CNN 結(jié)合的力作[13]。經(jīng)典的目標(biāo)檢測算法使用滑動窗法依次判斷所有可能的區(qū)域[14]。而 CNN 算法通過預(yù)處理方式首先提取一部分可能是識別目標(biāo)物體的待選范圍區(qū)域，然后僅在這些待選區(qū)域上進行提取特征，從而進行識別判斷[15]。RCNN 算法現(xiàn)有發(fā)展出 Fast-RCNN 和 Faster-RCNN 算法。RCNN 算法分為 4 個步驟[15]，如圖 2-1 所示：1、將輸入目標(biāo)圖像進行劃分，生成 1K-2K 個待選范圍區(qū)域[15]2、在每個待選區(qū)域上使用卷機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取[15]3、將提取的特征送入每一分類目標(biāo)的 SVM 分類器，判斷該特征否屬于這一分類[15]4、使用回歸器來修正待選框位置[15]

圖 2-2 SpringMVC 運行原理圖 數(shù)據(jù)存儲.1 RedisRedis 是當(dāng)前比較熱門的 NoSQL 系統(tǒng)之一，使用 ANSI C 語言編寫的一個開 key-value 存儲系統(tǒng)，用作數(shù)據(jù)庫、緩存、消息代理[22]。Redis 支持字符串、哈、列表、集合、帶范圍排序集合、位圖、超日志、索引等數(shù)據(jù)結(jié)[23]。Redis 數(shù)據(jù)存在計算機內(nèi)存中，系統(tǒng)周期性調(diào)用命令把需要更新的數(shù)據(jù)寫入服務(wù)器磁盤，或執(zhí)行修改的操作數(shù)據(jù)內(nèi)容追加記錄進入系數(shù)據(jù)庫統(tǒng)文件中，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的持化和主數(shù)據(jù)庫和從數(shù)據(jù)庫之間的同步[23]。在 Redis 設(shè)計中使用了復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且提供相應(yīng)的原子性操作，這中操方式有別于其他數(shù)據(jù)庫的設(shè)計進化。Redis 中基于基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為數(shù)據(jù)類型，據(jù)類型同時對于程序員來說是透明，無需進行額外特殊的抽象[23]。

根據(jù)防控指揮系統(tǒng)的設(shè)計和業(yè)務(wù)流程，同時兼顧當(dāng)前主流的開發(fā)框架和第三方平臺對接的基本要求，整個系統(tǒng)在應(yīng)用服務(wù)器上設(shè)計采用前后端分離的架構(gòu)。在系統(tǒng)的后端采用SpringMVC的架構(gòu)，如圖2-3所示，主要表現(xiàn)在控制層（Controller）.業(yè)務(wù)層（Service）. 數(shù)據(jù)訪問層（Dao）三大部分模塊。1. 用戶層：主要接受用戶發(fā)送的 HTTP 請求，包括有 get 方式和 Post 方式兩種，并將最后的后端處理好的 Json 數(shù)據(jù)返回給前端用戶。圖 2-3 后端分層架構(gòu)圖2. 控制層：DispatcherServlet 將接收的分發(fā)的請求交給控制器 Controller 負(fù)責(zé)處理。在該層中將用戶請求的內(nèi)容交給業(yè)務(wù)處理層進行處理，對業(yè)務(wù)邏輯層返回的結(jié)果數(shù)據(jù)進行封裝成一個 Model ，將該 Model 數(shù)據(jù)模型返回給對應(yīng)的 View 進行

【參考文獻】

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本文編號：2831296