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基于多技术融合的高校实验设备安全管理系统设计与实现

范文

雷川成郭阳勇

摘要：该文针对高校实验室设备、器材等财物容易丢失、管理混乱等现象，通过物联网技术，以视频监控与分析技术为主，融合RFID、二维码、条形码等终端技术，以及云技术，构建实验室安全系统。详细分析了视频分析与其他技术融合方法，设计了实验室安全管理系统。结果表明，系统能够有效地实时识别实验室的异常情况，提升实验室的安全与管理效率。

关键词：多技术融合;视频分析;实验设备;安全管理

中图分类号：TP311? ? ? 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）15-0197-02

1 背景

实验室是高校实践教学的重要场所。近年来，随着国家对实验实践设备及耗材的持续投入，高校的实验实践环境及设备得到极大的改善，满足了教学与科研需求。但实验环境与设备的持续增加也带来了实验室设备、器材等财物容易丢失、管理混乱等问题[1]。一般高校通过增加实验室管理人员，并制定严格的实验室管理制度，或者通过信息化管理软件等途径来提高管理效率，但还是不能从根本上解决实验设备及器材丢失、损坏而找不到直接责任人等情况。通过视频监控是实验室安全管理的有效途径，而传统的视频监控需要管理人员长时间盯屏，由于疲劳等情况，常常出现错报、漏报等现象，在视频监控的基础上，通过自动的视频分析实现实验室安全管理与预警，提升管理的效率。通过多种技术的融合，实现高校实验室安全管理具有重要意义[2]。

本文针对单一物联网技术难以高效地完成实验室设备安全管理，提出通过多种物联网终端采集识别技术，结合云技术实现高校实验室安全管理，提出了实现方案，并设计了系统。

2 系统技术

多融合技术是指通过视频监控分析、RFID、条形码、二维码等终端采集分析技术与云服务技术融合，构建实验室安全管理系统，为高校实验室教学与科研服务。根据实验室仪器设备以及其他物件的特点，结合现有技术，实现实验室安全预警、防范等安全管理，采取以下三种融合。

1）多终端采集识别技术的融合。视频监控分析通过图像的处理能够实时分析实验室场景的变化情况，RFID技术能够通过无接触识别实验室的物件，条形码利用反射光通过扫描器对横向条形码进行识别进而识别物件，二维码通过摄像头对二维码的识别进而识别物件。通过视频监控分析、RFID、条形码、二维码等多终端技术的融合，能够提高实验室安全管理的终端物件的识别率。

2）与云技术的融合。终端识别技术与本地服务器的结合保障用户通过互联网实现实验室安全管理。通过本地服务器加入私有云以及第三方公有云模式，实现实验室互联网跨平台、多终端应用实现实验室安全管理，提升用户的使用体验。

3）识别目标与识别技术分类融合。根据识别目标的大小、种类等特点，采用不同的终端识别技术，保障实验场所所有物件至少采用一种识别技术，主要的物件采用两种以上的识别技术。视频监控与分析技术主要应用在实验场所，通过摄像头实时监控实验场所目标，目标主要包括大中型实验仪器与设备、实验场所柜体桌椅、窗体、门等物件与区域。无线射频技术RFID主要应用于门的开关控制、大中型实验仪器与设备的标识管理等。条形码技术主要应用于小型实验设备、实验耗材等标识管理。二维码技术主要应用于大中型设备、实验场所柜体桌椅等的安全管理。

3 系统设计

3.1 系统总体框架

多技术融合高校实验设备安全管理系统包括四大部分，如图1所示。一是物联网终端模块，该部分是本系统采集终端，通过本模块实现对实验室场景、设备、耗材等信息的采集，并转换成数字信息;二是主机系统，即主控制处理器，实现对终端采集信息进行计算、分析、处理及存储，并实现对终端采集设备的控制;三是服务器系统，包括私有云与公有云，私有云服务器系统实现主要的系统管理数据服务，包括管理数据、终端设备采集数据等，公有云服务器系统实现视频网络直播等功能;四是用户应用软件，包括手机App、桌面WEB，教师、学生及管理员等用户通过手机App或者浏览器实现对实验室的安全管理。

3.2 系统功能模块

系统主要包括安全监控与处理、安全预警、直播点播及用户与权限等四个功能单元。

3.2.1 安全监控单元

安全监控与处理单元是本系统的核心模块，本单元包括视频监控与处理、RFID采集與处理、二维码采集与处理及条形码采集与处理等子模块。使用视频监控，实时采集实验室视频图像，通过YOLO目标检测等技术[3-4]，识别场景物件，分析实验室场景，对场景变化预警，同时也是作为实验室视频直播的采集终端。RFID采集与处理模块通过对中大型仪器设备等目标进行非接触式身份识别，实现对仪器设备的出入实验室及使用进行管理，同时，在实验室进出入口安装超高频RFID，能够实现短距离的自动身份识别。利用二维码技术，二维码采集与处理模块实现对实验室大中型仪器设备等进行身份识别，对仪器设备的出入实验室及使用进行管理。条形码采集与处理模块能够实现对实验耗材、小型实验仪器设备等的身份识别。

1）视频监控与处理：通过多红外线高清摄像头，实现视频监控全区域、全天候，对实验室进行实时监控。摄像头通过有线网络连接本地处理控制器，分析识别视频监控中的实验仪器设备等，并对实验室场景的变化进行实时分析，监控实验室的安全情况。

2）RFID采集与处理：系统的RFID标签信息包含仪器设备等的名称、ID号、规格型号、生产日期、入库日期、所属实验室ID等属性，通过RFID读写器识别RFID标签，以实验室为单位，在该实验室的RFID读写器上存储该实验室所有RFID标签信息。在大中型实验室仪器设备等上安装统一型号的RFID标签，通过RFID读写器进行RFID标签读写进而识别身份或者写入信息，同时，RFID读写器连接本地处理控制器。

3）二维码采集与处理：系统的二维码信息包含仪器设备的名称、ID号、规格型号、生产日期、入库日期、所属实验室ID等属性。在实验室仪器设备等上粘贴大写等属性规格一致的QR二维码，通过两种方式识别二维码，一种是通过手持式读码器进行读码识别;另一种是通过移动设备如手机、平板电脑等，进入本软件系统的二维码采集模块，使用本机摄像头识别二维码信息。

4）条形码采集与处理：主要面向无法使用二维码的仪器设备、耗材等，系统的条形码信息包含仪器设备的名称、ID号、规格型号、生产日期、入库日期、所属实验室ID等属性。在采集目标上粘贴大写等属性规格一致的条形码，通过手持式条形码器进行读码识别，并连接本地处理控制器。

3.2.2 安全预警单元

安全预警是对实验室的安全异常进行告知与提醒，本单元主要包括视频分析预警、短信预警及软件预警。通过视频监控以及主控制处理器的分析处理，由于实验室场景的变化，发出预警。视频分析预警子模块可以对视频多级预警的阈值、预警模式、预警对象等进行设置。短信预警是通过手机短消息的方式对视频监控分析异常，二维码、条形码、RFID方式身份识别异常，以及系统异常进行预警，直接发送到目标对象，便于及时处理。软件预警子模块与短信预警类似，对安全异常通过软件终端以软件消息、铃声等形式实时告知目标对象。

3.2.3 直播点播单元

直播点播单元通过第三方公有云向用户直播实验室实时视频，用户可以远程在线监控实验室的情况，主要应用在实验室上课人多的情况，有利于监控实验室的实时情况，避免安全事故的发生。通过视频点播，查看实验室的历史视频，追溯可能的安全事故责任等。本单元可以对点播直播参数进行设置，并接入第三方视频直播点播管理。

3.2.4 用户与权限单元

用户与权限实现用户等对象及权限的管理，包括实验室管理、用户管理及权限管理。实验室管理包括实验室场所、仪器设备、耗材、桌椅等财物的管理。用户管理包括用户种类、属性等的管理。权限角色管理实现对不同权限的用户分配不同的角色，保障每个用户在系统中拥有的正确的角色，保障其访问及操作系统的权限。

4 系统实现

4.1 系统主要工作流程

系统以视频监控分析为主，结合二维码、RFID及条形码身份识别技术，实现实验室场景分析，完成实验室设备的安全监控与管理，主要安全监控处理流程如图3所示。安全预警主要流程包括：1）系统启动后，初始化视频采集处理设备。如果初始化成功，视频采集设备开始进行视频采集，并在本地服务器存储视频信息，接收到视频信息，主机系统对视频进行持续分析处理，当实验室场景发生变化，则通过短信等发生发出预警，由管理人员做安全异常处理。2）通过人为的视频监控，发现实验室安全异常，上报管理人员处理。3）通过对视频的追溯查看，发现实验室安全异常，上报管理人员处理。安全异常处理主要流程包括：系统启动会，初始化其他采集处理设备，即RFID、二维码、条形码等终端采集及处理设备，初始化成功后，可以处理视频自动、人为监控及视频溯源等安全预警，首先识别处理目标的身份，然后开始安全异常处理，处理成功后，存储安全信息。也可以通过RFID、二维码、条形码等查询追溯处理实验室仪器设备等财物丢失等异常。

4.2 软件实现

系统服务器包括本地服务器与视频云服务器。本地服务器端包括支持手机短信的GPRS网关、系统运行支撑程序，以及与本地物联网终端的信息分析与处理程序插件。视频直播采用腾讯直播云服务器，使用腾讯云直播 LVB 技术，视频直播推流及播放 SDK 采用腾讯云直播提供的 API 开发包。视频点播采用腾讯云点播 VOD 技术[5-6]。系统安全管理端采用 B/S架构，使用JSP编程及MySQL数据库。为了保障安全预警与处理的实时性，开发了手机安卓版App。

5 结束语

根据高校实验室设备、器材等財物容易丢失、管理混乱等现象需求，提出了以视频监控与分析技术为主的多技术融合方式，设计了高校实验室设备安全管理系统，为高校实验室财物等安全管理提供了高效的管理平台，提升了高校实验室的管理效率。

参考文献：

[1] 邵明辉，张嘉鹭，侯秀杰.新工科背景下高校机械类实验室安全管理机制探究[J].实验室研究与探索，2021，40（1）：300-304.

[2] 李宾皑，李颖，孙宇飞，等.目标检测、人体姿态估计算法叠加的监控视频分析方法[J].电子技术与软件工程，2020（7）：143-147.

[3] 姚兰，赵永恒，施雨晴，等.一种基于视频分析的高速公路交通异常事件检测算法[J].计算机科学，2020，47（8）：208-212.

[4] 张震，李浩方，李孟州.YOLO算法在安检异常图像中的研究[J].计算机工程与应用，2020，56（21）：187-193.

[5] 翁兴钢.计算机资源和实验教学平台建设[J].福建电脑，2017，33（1）：102-103.

[6] 刘闯，李永刚.高校特种设备信息化管理探究[J].实验室研究与探索，2021，40（1）：270-273.

【通联编辑：谢媛媛】

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