敞开式校园防尾随系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种敞开式校园防尾随系统，包括由红外对射器、顶部摄像机、RFID触发器天线、RFID触发器和RFID天线组成的检测区域，RFID触发器和RFID天线连接有RFID读写器，检测区域上方前、后分别设有摄像机，摄像机和红外对射器与视频处理器连接，本实用新型专利技术的原理是将视频识别和RFID定位结合为一体，将RFID和视频检测产生的两种人员实时布置图对照比较，判别尾随现象的出现与否，并提供尾随现象的具体照片资料，供管理人员及时进行安全管理。本实用新型专利技术无需设专用检测通道，无需手动刷卡，加速了人流速度，改善了拥堵滞留现象，防止不法分子进入校园的同时又能及时了解学生考勤信息，方便学校进行人员管理。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及一种管理系统，具体涉及一种将视频识别与RFID定位技术结为一体的敞开式校园防尾随系统。
技术介绍
随着学校的高速发展，规模的不断扩大，校园的安全管理成为校领导的重要工作之一，为规范进出，防止不法之徒尾随进入并危及校园，校方往往采取人员登记刷卡的方式来解决门禁问题，而普通门禁形式上是每人都要手动打卡，不仅麻烦而且可能出现代打卡的情况；为解决原有问题，人们技术了通道式的校园防尾随系统，其主要用RFID、光栅等技术设置相应传感通道，持卡人穿过通道无需主动刷卡便可自动识别，而无卡进出校门检测通道的人，系统将会给出实时报警以提醒门卫，这种方法比原有系统基础的先进性在 于无需人员手动刷卡，经过通道自动识别且能自动对尾随现象实现报警和记录。但是该系统的缺点是行人必须逐个通过传感器通道，如果并行通过，系统将无法准确检测，这种做法不仅影响校门美观，而且如果人流量大，则可能出现排队拥堵现象，尤其是家长接送时间，造成了时间上的很大浪费，同时校门口人流的大量滞积也给过路行人乃至整个城市的交通带来不便。
技术实现思路
技术目的本技术的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种结合RFID技术和视频检测识别技术，可提高校园安全管理水平和安全系统实施效率的敞开式校园防尾随系统。技术方案本技术所述的一种敞开式校园防尾随系统，包括至少2对红外对射器，至少4根RFID天线，至少4个RFID触发器天线，RFID触发器，前摄像机，后摄像机，顶部摄像机，视频处理器，RFID读写器和系统主机，所述红外对射器形成检测区域，所述检测区域上方前端设有前摄像机，所述检测区域上方后端设有后摄像机，所述检测区域上方顶端设有顶部摄像机，所述检测区域底部埋有至少4个RFID触发器天线，所述检测区域四周还设有至少4根RFID天线；所述前摄像机，后摄像机，顶部摄像机和红外对射器连接有视频处理器，所述RFID触发器天线有线连接有RFID触发器，所述RFID触发器无线连接有RFID读写器，所述RFID天线与RFID读写器有线连接，所述视频处理器和RFID读写器还连接有系统主机。所述RFID读写器放置于门卫处，所述RFID读写器上有多路RFID读写器天线引出。作为优选，所述RFID触发器天线采用125kHz埋地式框型天线，激活范围为O 3米，同时激活300张以上的标签。作为优选，所述RFID读写器天线采用2. 4GHz 2. 483GHz远距离定向读写器天线，其读写距离大于100米，读写标签卡数量大于500张。作为优选，所述标签卡采用125KHZ触发、2. 4GHz识别的半有源标签。所述检测区域的长度为校门前后5米，检测区域的宽度为校门的长度。本技术的工作原理就是结合了 RFID定位技术以及视频识别技术，其中RFID定位技术主要由RFID读写器、RFID天线、RFID触发器、RFID触发器天线和半有源标签卡等相关设备来实现，当有卡的学生经过该段区域时，RFID触发器触发2. 4GHZ频段识别动作，通过RFID读写器各天线采集到卡信号的强弱计算标签卡与各天线的距离，再通过改进的Monte Carlo定位算法即时形成ID卡的位置分布图，系统米用已有的改进的Monte Carlo定位算法，它是一个递推算法，在每个计算周期一般包含预测阶段和更新阶段，递归调用这两个阶段，就能对标签实现跟踪定位，RFID定位技术具体工作过程包括以下几个步骤步骤I.初始化将标签的起始位置录入数据库,时刻k = I ;步骤2.选择可用读写器选择能够检测到标签信号的读写器进行定位运算，即标 签在读写器天线的覆盖范围之内；步骤3.判断标签是否静止由静止模型计算出标签停顿的概率P，若P大于判别门限，则标签静止，否则，标签视为运动；步骤4.Monte Carlo定位采用Monte Carlo定位算法对标签进行定位,根据预测模型在Xlri时刻的周围产生N个随机采样点，这些随机采样点的概率相同均为Pp1 = 1/N,在N个随机采样点中找出概率最大的采样点，得标签位置Xk ；步骤5.将标签位置Xk录入数据库；步骤6.查询数据库，则数据库中第k-Ι时刻位置Xlri的位置即为Xk的位置；步骤7. k = k+Ι,返回。所述步骤3中的静止模型为P(ZK IZ^1) = -j^e(ZK^)2式中Zk为k时刻测得标签到RFID读写器的距离，δ为分布模型的标准差。所述步骤4中的预测模型为沒(k)= 0{k-I) + iV(0，a])V{k) = V{k-\) + N{Q,a2v)X (k) =X (k-1) +V (k) cos ( Θ (k)) dkY (k) =Y (k-1) +V (k) sin ( Θ (k)) dk式中N(0，a 2)表示高斯分布，X(k)，Y(k)分别为横纵坐标，Θ (k)为运动的角度，方差为av;dk为时间步长。其中在第k时刻，测得标签与读写器之间的距离，并计算出各采样点与读写器的距离，通过测量模型计算出标签的位置，测量模型为P(ZK I Sk) -士e(A^)2式中，Dk为k时刻采样点Sk所在的位置到读写器的计算距离值，Zk为k时刻测得标签到读写器的距离，S为分布模型的标准差。在第k-Ι时刻，通过预测模型预测k时刻标签可能会出现的位置；在第k时刻，测得标签与读写器之间的距离，通过测量模型计算出标签的位置。视频识别相关设备包括红外对射器、顶部摄像机、前后摄像机、视频接收处理装置等，如有人经过触发红外对射器动作，则触发视频接收处理装置每隔5秒抓取顶部摄像机关键帧用以检测识别，识别过程基于行人头部特征，计算出俯视平面人员位置，系统在安装时预先将顶部摄像机视角覆盖区域设置为与精确RFID定位覆盖区域重合。基于行人头部特征的视频检测识别的实现方式根据人头的轮廓特性和颜色特性，及时检测出人头，较好地适用于对遮挡不是十分严重的人群，该方法具体如下①预处理首先用原始图像和参考背景图像相减，然后用模糊C均值算法求得的灰度阈值对其进行二值化。由于二值化图像可能存在一些噪声，而且人头区域可能被分成距离很小的几块，所以对其进行形态学处理。②轮廓提取·对图像从上到下逐行搜索白色像素点，当碰到白色像素点时，判断和该点八方向相邻的白色像素点数目，如果数目小于等于2，则认为是单像素宽度的线条，将该点置为黑色；如此遍历图像，直到最后一次对图像的遍历没有改变图像任何像素为止，即说明毛刺去除干净。对二值化图像去了毛刺后，对其进行提取轮廓的运算，从逐行搜索的第一个白色像素点开始，顺时针搜索判断相邻像素点是否为白色像素点，当搜索到某个白色像素点时，以此点开始再次顺时针搜索判断相邻像素点，如此循环直至回到第一个白色像素点为止，即形成了某个区域轮廓。③轮廓人头判断首先根据轮廓所包围的面积大小来对人头进行初步筛选，如果轮廓内面积小于最小人头面积，则将其中的区域标记为黑色，即排除是人头的可能性；对面积达到人头要求的区域，采用圆形度来判断，圆形度C是周长(P)的平方与面积(A)的比值，设置一个圆形度阈值，当区域的圆形度小于该阈值时，即可以认为是人头；其中心可用其重心计算方法来计算，从而可以对每个人头识别形成当前帧的实时人员布置图。本技术还涉及一个系统判别处理，系统平台将RFID定位与视频识别位置运本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种敞开式校园防尾随系统，其特征在于：包括至少2对红外对射器，所述红外对射器形成检测区域，所述检测区域上方前端设有前摄像机，所述检测区域上方后端设有后摄像机，所述检测区域上方顶端设有顶部摄像机，所述检测区域底部埋有至少4个RFID触发器天线，所述检测区域四周还设有至少4根RFID天线；所述前摄像机，后摄像机，顶部摄像机和红外对射器连接有视频处理器，所述RFID触发器天线有线连接有RFID触发器，所述RFID触发器无线连接有RFID读写器，所述RFID天线与RFID读写器有线连接，所述视频处理器和RFID读写器还连接有系统主机。

【技术特征摘要】
1.一种敞开式校园防尾随系统，其特征在于包括至少2对红外对射器，所述红外对射器形成检测区域，所述检测区域上方前端设有前摄像机，所述检测区域上方后端设有后摄像机，所述检测区域上方顶端设有顶部摄像机，所述检测区域底部埋有至少4个RFID触发器天线，所述检测区域四周还设有至少4根RFID天线；所述前摄像机，后摄像机，顶部摄像机和红外对射器连接有视频处理器，所述RFID触发器天线有线连接有RFID触发器，所述RFID触发器无线连接有RFID读写器，所述RFID天线与RFID读写器有线连接，所述视频处理器和RFID读写器还连接有系统主机。2.根据权利要求I所述的一种敞开式校园防尾随系统，其特征在于所述RFID读写器放置于门卫处，所述RFID...

【专利技术属性】
技术研发人员：瞿国庆，袁异贵，瞿国亮，黄东伟，姜枫，姜华，
申请(专利权)人：南通中电能源科技有限公司，
类型：实用新型
国别省市：