物防技防綜合管理集成平臺(tái)的開發(fā)與人臉識(shí)別的研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)保的不斷進(jìn)步，抽水蓄能電站得到了快速發(fā)展。由于抽水蓄能電站地域普遍至少連綿五十公里，森林防火、水庫防止人員溺水、水壩防止有人搞破壞等使其安全管理比一般火電廠更重要。為了安全幾乎所有的抽水蓄能電站都會(huì)陸續(xù)建立許多物防技防子系統(tǒng)，這些子系統(tǒng)通常由不同的廠商在不同時(shí)期使用不同的數(shù)據(jù)庫和軟件架構(gòu)開發(fā)，導(dǎo)致各子系統(tǒng)相互獨(dú)立，信息共享困難。為了保護(hù)投資，已有信息子系統(tǒng)也不可能廢棄。因此，本文對(duì)某抽水蓄能電站的物防技防信息系統(tǒng)及其相

2、關(guān)問題進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)物防技防一體化的綜合管理集成平臺(tái)。
　　該平臺(tái)將企業(yè)已有的各個(gè)物防技防子系統(tǒng)進(jìn)行集成，添加一些自行開發(fā)的功能軟件，提供統(tǒng)一指揮調(diào)度能力，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一門戶、統(tǒng)一權(quán)限管理、信息統(tǒng)一規(guī)范展示和各個(gè)信息子系統(tǒng)能夠協(xié)同工作。各物防技防子系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)能有效提升報(bào)警的正確率和控制動(dòng)作的可靠性。此外，針對(duì)企業(yè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在的地域廣、人力監(jiān)控較困難問題，提出了用人臉識(shí)別技術(shù)輔助視頻監(jiān)控方案，對(duì)基于AdaBoost的人臉

3、檢測(cè)算法與基于ASM特征提取算法進(jìn)行了改進(jìn)，開發(fā)了一個(gè)人臉識(shí)別的輔助視頻監(jiān)控軟件模塊，可有效地輔助人物身份辨別，提升企業(yè)的安全管理水平。
　　首先，對(duì)該抽水蓄能電站的物防技防系統(tǒng)現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)研，分析了系統(tǒng)的功能需求和難點(diǎn)，給出了對(duì)策，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了總體架構(gòu)設(shè)計(jì)與功能設(shè)計(jì)。
　　其次，對(duì)人臉檢測(cè)問題進(jìn)行了探究。在基于AdaBoost的人臉檢測(cè)算法中，分析了樣本選取、AdaBoost算法訓(xùn)練過程、級(jí)聯(lián)分類器的設(shè)計(jì)以及檢

4、測(cè)過程，對(duì)傳統(tǒng)AdaBoost算法中弱分類器加權(quán)參數(shù)問題和弱分類器相關(guān)性問題進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的AdaBoost算法在一定程度上檢測(cè)準(zhǔn)確率和速度都有了提高。
　　然后，對(duì)人臉特征比對(duì)中特征提取問題進(jìn)行了研究?；谥鲃?dòng)形狀模型(Active Shape Model，ASM)的人臉特征提取算法的一個(gè)重要步驟是特征定位，通過基于R通道的模板匹配眼睛定位算法定位瞳孔位置，對(duì)傳統(tǒng)ASM的初始化取值進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比