智联安防系统设计

摘要：本文通过在线活体检测的人脸识别技术以及MJPEG-streamer视频编码等关键技术完成对家庭安全的360度无死角全方位的安全监控实时保护系统，实现火焰检测、煤气泄漏检测、人脸识别门禁及危险警报功能，并通过MQTT传输协议有效、及时反馈信息和远程自动处理危险的功能。经测试，系统可以实现自报警、反馈和处理的功能，有效降低了事故发生的机率，提高了生活的便利性和安全性。

关键词：人脸识别技术；MJPEG-streamer；MQTT；

引言

随着家庭生活中仅有老人和小孩的家庭结构比例不断增加，安防问题逐渐得到人们的重视。据统计，2018年间我国每年因入室盗窃造成的家庭损失高达11300亿元，4.67亿户居民家庭财产安全无法得到充分保障，安全成为个人、家庭、社会最迫切需要解决的问题。从公安部的数据来看90%以上的小偷都是在家里无人的情况下采取技术开启和暴力开启的方式，主人却毫无察觉，从而造成了家庭财产的损失，而据统计表明，从窗户等其他途径入室盗窃只占不到10%；另一方面，在家庭消防安全上单单在2018年1月～8月，全国消防部门共接报火灾1.42万起，亡90人，伤57人，直接财产损失1.25亿元，与2017年同期相比，亡人上升57.9%，起数、伤人和损失分别下降18.4%、6.6%和37.5%。2018年，全国共接报火灾23.7万起，亡1407人，伤798人，直接财产损失36.75亿元。其中，未成年人、老年人合计占总数的55%。

因此，研发一个主要针对老人和小孩的家庭安全监控以及消防检测系统可以有效降低事故发生的机率，提高了生活的便利性和安全性。

1 系统设计

系统主要由人脸识别门禁系统、家庭消防危险检测报警系统和上位机系统三个部分组成。

1.1 人脸识别门禁系统

人脸识别门禁系统实现人脸识别开门、人性化防夹伤设计、活体检测、视频监控等功能组成，检测家庭周围是否有陌生人长期逗留，若出现该情况，安卓客户端将收到陌生人预警消息，户主可调取监控视频并操控摄像头观察家庭周围的情况。

1.2 家庭消防危险检测报警系统

家庭消防危险检测报警系统可对家庭的煤气、火灾进行多方位的立体检测，一旦系统检测到当前环境存在煤气泄露等安全隐患时，将会立刻启动预警机制，切断家庭电源，并发出警报，手机客户端同时也会收到危险提示信息；

系统设计如图1所示，采用STM32微处理器、火焰传感器、烟雾传感器、CO传感器、继电器控制电路、语言危险报警模块、esp8266 WIFI模块等组成。

1.3 上位机系统

上位机通过服务器实现与人脸识别门禁系统和家庭消防危险检测报警系统的实时通讯，实时显示服务器转发的数据、视频流等；可以随时随地通过网页端与安卓APP通过远程摄像头控制查看当前家庭周围的情况，实现非人脸识别决策开门的用户自主处理功能。

当视频显示有陌生人进入或者有危险情况发生时，发送相应指令给服务器，实现远程开门与远程操控自由角度摄像监控，进而操控和观察下位机的各个硬件工作状态。

上位机界面设计包括网页端设计和APP客户端设计，实时获取系统检测的安防检测消息、门禁系统消息、视频监控信息、摄像头实时控制信息等。

2 系统设计核心技术

2.1 人脸识别技术

人脸识别关键技术有人脸图像采集技术、人脸识别算法和关键点定位技术[9]，系统采用在线活体检测技术实现人脸识别，使用多种物理特征融合及深度学习方面的训练分类器，来区分是活体还是攻击。在线活体检测是基于单张图片中的摩尔纹、成像畸形等判断图片是否为二次翻拍，增加人脸的安全性和真实性。

系统采用1：N人脸匹配搜索验证，采集的图像采用FaceNet算法模型进行识别，与图库里的样本进行对比，计算得到的人脸图像的特征向量，通过对比特征向量之间的欧氏距离是否小于设定阈值，判断是否为同一个人。

2.2 视频编码与传输技术

系统采用MJPEG-streamer视频编码格式进行图像编码，通过摄像头采集图片，将数据流存储到JPEG图库，通过html交给用户的浏览器解析。

视频传输的速率决定了系统的实时性和有效性，系统采用MQTT协议与后台服务器交互进行视频传输，本地系统主动向后台服务器上报陌生人进入或者环境危险情况发生时的消息，后台服务器快速反馈，或者后台服务器主动发送消息给本地系统，实现紧急情况下控制门的启停或消防危险检测警报系统的硬件控制，并配合摄像头视频实时监控危险区域，提升系统的传输速率。

3 测试结果分析

3.1 测试环境

系统实验测试环境是基于不同时间相同环境突发性的多次检测方式，相同的人脸识别技术方案下进行不同的人脸测试集测试，相同的人脸测试集使用不同的人脸识别，从而得出最优的方案。

3.2 图像传输数据分析

系统采用SSH反向隧道进行内网穿透的方法进行数据传输，图像传输的延迟平均为215ms，比传统的外网穿透方法400-500ms提升了近一倍的时间，为图像传输的实时性提供了有力的实验数据。

经测试系统成功率可以达到95%，其中5%失败的主要的原因是摄像头在逆光情况下采集到的脸部光照会很暗，导致识别不到人脸或者识别效果差，因此大部分的人脸采集设备尽量在白天作业，并调整设备角度，在满足识别体验的角度情况下避免镜头对着逆光位置。

3.3 本章小结

根据表1和表2的数据分析得出结论，系统的图像识别成功率较高，图像传输的时延有效的减少了一倍，安防系统的性能有了一定的提升，实现了智能安防的目的。

4 结语

在计算机技术和人工智能的不断发展，人脸识别技术、物联网技术、嵌入式技术等技术逐渐成熟，并大量运用于安防系统，不仅可以实时监控，而且能有效预防和解决危险情况的发生。系统将这些技术运用于家庭安防系统中，将人脸识别技术运用于门禁系统，大大提高了家庭门禁的安全性和人性化、便利化，再结合以多传感器技术和物联网技术实现家庭消防安全系统，此项目的研究类型同时也符合国家政策的支持，这无疑是具有巨大的研究价值。

参考文献：

[1] 卢佳琨.浅谈人工智能中人脸识别技术的应用[J].通讯世界.2019（01）

作者简介：周日勇，1972年，江西九江，讲师、学士，主要研究方向网络通信技术与大数据分析技术；