前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的车辆管理系统与校园监控系统功能融合，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要：要做好高等学校安全管理工作，要求校园管理工作者们必须与时俱进，主观上要具有现代化的思维和眼光，客观上要加强学习现代化的人防管理和技防手段。这里我们主要从技术防范的角度，在管理好学校车辆管理系统与校园监控系统的基础上，采取将多元化技术融合，达到把管理软件设计得外观简洁、功能全面、设置便捷的目的，最终形成适合本校安全保卫工作开展的技术软件，方便学校安保人员学习和使用。
关键字：车辆管理系统；监控系统；人防；技防；安全保卫
当前大多数高校是开放式校园，对于外来人员的管控是高校安全保卫管理工作者的极大挑战，学校不仅需要二十四小时做好门岗值班，还需要定期地巡查校园。现代化智慧校园建设的过程中，越来越多的技术手段被应用到学校管理工作上，譬如校园车辆管理系统可以规范地管理好所有进校车辆，校园监控系统可以代替人员进行校园巡逻，所有的监控画面完全实现远程呈现，还可以进行画面回看，排除校园的安全隐患，把大面积校园变为大地图校园，再把大地图校园变为大数据校园，最终把大数据校园变成大智慧校园。
一、校园车辆管理系统的基本技术
大学校园的开放程度决定了每天都有很多车辆进入大学的校园里，而校园如果缺乏足够的空间让外来车辆停靠，那么有限的校园停车位置会成为车辆通行和停靠的极限，外来机动车辆的增加不仅给校园的道路带来了拥挤,还会带来安全隐患和其他的安全问题。校园车辆管理监控及配置是解决大学校园各种通行问题的关键。校园车辆管理系统中最难突破的技术瓶颈是入校车辆车牌号检测的精度很难提高，检测时容易受到光线、阴影、图像识别、动态成像等因素的干扰。改变检测时这些负面因素影响的方法有很多，现在最主流的就是机器学习的方法,通过检测大量的差异样本,将结果进行比较，得到算法函数，从而对图像里的目标进行识别。2013年基于区域的卷积神经网络算法(regionbasedconvolutionalneuralnetwork，R-CNN)将目标检测精度提升到一个新的高度,此后一批新的深度学习方法被提出[1]，其中包括Fast-R-CNN、Faster-R-CNN、SDD(thesingleshotdetector)及YOLO(youonlylookonce)[2，3]，车牌号图形检测识别的精度进一步得到提高。校园车辆管理系统软件很多，大多采用图形化界面，简洁直观，方便操作，主要功能是针对校园里需要出入的车辆进行控制和记录，可以实现内部和外部车辆的有区分地出入管理，防止外来车辆随意进出和停放。系统是基于车辆车牌号码识别的技术进行检测和放行管理的，随着摄像头的清晰程度越来越高，车辆出入管理系统也越来越稳定和可靠。对于本单位的内部车辆，我们事先将车辆信息批量导入系统服务器，当此类车辆压到地感线圈的感应区域，采集摄像机将自动抓拍来访车辆车牌号的信息，并与车辆管理系统数据库内原始数据进行比对确认是否放行；对于外来车辆，车主需要先到传达室登记访客信息，车辆行驶至摄像机检测范围内，系统自动记录车辆来访时间，出门时，记录离开时间。车辆识别的基本原理是利用图像对比组件，摄像机拍摄出入车辆动态视频，系统对视频流采集，并将数据记录和保存，同时终端电脑使用串口连接方式控制单片机实现自动抬杠放行的功能。
二、校园监控系统的基本技术
随着我国高等教育普及率越来越高，大学生的数量也日益增多，校园安全保卫工作需要先进的技术手段为辅助，网络摄像头的技术在大学校园里应用的越来越广泛。相对而言，传统的管理理念和技术模式已经不能满足服务学生的需求，新型监控管理系统的研究与应用成为必然趋势。人脸检测作为整个识别过程的信息输入源其作用不可或缺，面部特征值的提取以及识别的比对算法则是实现人脸识别系统的关键支撑，这几个部分也是目前众多识别算法的区别所在，不同算法在不同的应用领域有着各自的优势[4]。我们在现有校园监控软件的基础上增加人脸识别的新型技术，可以解决当前高校在学生安全保卫管理方面面临的一些难题。我们以人脸识别系统为核心设计的安全管理系统，使用OpenCV的函数功能把校园监控及安保人员所佩戴的执法记录仪所拍摄到的人脸图像传送到监控系统的数据库中，使用YOLO神经网络算法检测人脸图片信息，把人脸特征值与开学时录入系统的头像信息进行比对，以校园监控为识别设备采集学生信息开发安全保卫监控管理系统，将学生及校园内部人员的出入信息统计、记录、整合，同时配合学校其他信息化系统实现保障师生安全的目的。
三、校园车辆管理系统和校园监控系统技术相结合
校园车辆管理其实就是对车辆使用人员的管理，机动车的车牌号即是驾驶员的人脸，识别车牌号就是识别人脸，将校园里的所有可移动的目标都视为安全保卫的对象，通过监控摄像头可以对其检测识别，极大地方便了学校管理出入的机动车辆和师生，解决了因为学校开放性带来的外来车辆和人员识别全靠安保人员肉眼分辨的弊端，增强可靠性和便捷性，最大程度地保障了学校的整体安全。
（一）校园车辆管理系统和校园监控系统技术融合的意义
高校安全管理系统发展至今，伴随着的是信息化技术的不断更新，人防越来越淡化，技防越来越重要，各种现代化的前沿技术被融入到高校安全管理系统，校园车辆管理系统和校园监控系统就是其中很重要的组成部分。随着信息化程度的不断加深，高校安全管理者和研究人员已经不再满足于现有以人力为主的安保系统，对于更具集成度和智能化的管理系统的需求日益强烈，很多欧美国家的高校早已使用了各种前沿的身份鉴别技术，比如指纹识别、眼球虹膜鉴别等等。本文所研究的是以车牌号和人脸识别为基础的身份识别系统，车牌号和人脸图像采集是由保卫部门和学工部门的工作人员分别完成的,使用物理摄像设备采集好校园内部机动车车牌号和全体师生的人脸图片，保存为相应格式,上传到服务器的原始图像信息数据库中,做好定期的维护。
（二）校园车辆管理系统和校园监控系统技术融合的方法
信息化车牌号识别和人脸识别相结合在校园安全管理工作中的实际运用，就是通过将校园车辆管理系统和校园监控系统两者的数据库对接融合，实现对机动车和人员的动态监测，基本可以确定监测对象的活动范围，从而建立起一个统一的、多功能的、时效性强的系统平台。当今社会的工作生活方式受现代化信息技术影响越来越深远，所以高校安全保卫的管理也需要与时俱进,把最先进的信息化技术加以融合,不断提高高校安全管理的效率,切实保证大学校园安全。与此同时，还要能够控制好安全管理的成本，减少不必要的人力、物力及费用支出，给高校安全管理工作带来便捷。校园车辆管理系统和校园监控系统的技术融合主要是集中在软件开发上，技术人员在开发之前先给软件命名，可以称作校园安全监测管理系统。校园安全监测管理系统软件开发运用了多重架构和设计语言，其拓扑结构是最上层为数据服务器、校园车辆管理局域网、校园监控局域网和校园网，终端部分则分为两个部分，一半由高校安全管理部门负责,另一半由高校学工部门负责。校园安全监测管理系统软件设计有三层框架,分为表现层、业务逻辑层、数据访问层。在业务逻辑中,包含数个子模块,分别是车牌号、师生信息的采集管理功能、检测对象出入识别功能等，由安全保卫部门和学工部门工作人员使用和维护。图1数据访问层的作用是可以让职能部门的用户登录校园安全监测管理系统,并且建立好数据链接的接口,使数据层与数据库之间进行有效访问。校园安全监测管理系统在软件开发环节，我们的基本方法是在进入校园安全监测管理系统的web界面后,设置了用户登录模块,各职能部门的用户输入相应的登陆信息后，即可进入系统进行编辑和查询等功能。校园安全监测管理系统改变了传统的校园安全管理方式，使用现代化手段，加快了机动车和师生进出校园时安保人员的处理效率，同时，也让校园安全管理更加规范,减少了安全管理工作中的不确定因素。校园安全监测管理系统中使用的车牌号识别和人脸识别的功能会受光照、角度、相似车牌号字母数字和相似脸型（包括化妆效果）等因素的影响,有一些细微的差别人眼都无法辨别，所以要加强设备的识别能力，让其满足不同的环境需求，即在目标对象识别中使用高清摄像头进行采集和检测，此外对于3D图像识别拍摄，其可操作性还有待进一步研究。
四、结束语
随着图像处理和外形识别技术日新月异地提高,车辆管理系统和人脸识别技术,为校园的安全事业做出了重大贡献。车牌号识别技术和人脸识别技术在学校门岗门禁系统中的应用是安全保卫研究领域的一项系统性的工程,我们使用车牌号检测和人脸识别技术,改进光线对识别物检测的干扰，利用对识别物构图以及物理摄像采集设备的自动补光来减少光线对采集对象的影响,安保工作人员和学生工作者可以对学生的在校情况以及外来人员出入情况进行跟踪和记录。安全保卫工作需要从全局着手,技防手段要采取全面的开发策略,使用精确的算法运算，配置动态的、合理的数据库,从而从技术层面上提升大学校园整体的安全保卫能力。
作者:姜玉华 范军 朱桦 单位:南通理工学院
