地铁站网络视频监控系统规划设计

绪论选题的背景、目的及意义随着城市化进程持续推进，城市人口密集程度不断攀升，人民群众对于城市公共交通的需求也日益增多，地铁作为一种有大容量、高效率特点的公共交通出行方式，在城市轨道交通体系里占据着关键的主导位置，不过地铁站人员流量大且人群密集的特性，使其成为了安全管理方面的重点区域。近年来，在国内和国外范围内，地铁安全事故呈现出时有发生的态势，这些安全事故对乘客的生命财产构成了严重威胁，并且给地铁运营给予了巨大影响，以2023年北京地铁昌平线追尾事故为例，这起重大安全事故致使大量人员伤亡以及财产损失出现，也引发了社会对于地铁安全问题的高度关注。网络视频监控系统属于现代安防体系里的关键部分，于地铁安全管理方面有着独特且不可替代的作用，它可达成全程以及全方位的安全防范工作，为地铁的行车组织与安全给予强有力的保障，借助这个系统，行车调度员和车站值班员可实时对列车运行、客流状况以及设备运行情形进行监管，以此提升行车指挥的效率。当车站出现突发事件时，网络视频监控系统可及时给出现场信息，对辅助决策以及应急处理能起到较好的帮助，是现场指挥长指挥应急抢险的有效工具。与选题相关的前人研究现状全球范围内网络视频监控系统的研究趋势当前全球范围内对于网络视频监控系统的研究重点在于系统集成化，把多个子系统整合在一起，达成数据的共享以及协同工作，以此提升系统的整体性能，例如把视频监控系统和门禁系统、报警系统等整合，在出现异常情况时，各系统之间可以自动联动，提高安防效果。智能化属于网络视频监控系统发展进程里的又一关键趋向，凭借人工智能以及机器学习等相关技术，达成对于视频数据的智能剖析与处理，运用深度学习算法开展目标识别以及行为分析等工作，可及时察觉异常行为与可疑人员，提升预警的精准程度以及及时程度。随着显示技术持续发展，高清化已然成为网络视频监控系统的必然需求，高清摄像机可提供更为清晰且细腻的视频图像，为监控人员给予更准确的信息，而且高清化对提高人脸识别等智能分析技术的准确性也有帮助。网络视频监控系统在公共交通领域的应用在发达国家，网络视频监控系统已然成为地铁等公共交通体系里极为关键的安全基础设施组成部分，在美国、日本的地铁系统当中，网络视频监控系统于地铁站内、高铁站等公共交通枢纽有着广泛应用，这些系统拥有高清晰度的视频采集能力，还配备了先进软件平台与智能分析算法，可对列车运行状态、客流情况以及设备运行状况进行实时监测，极大提升了地铁运营的安全性与效率。中国身为快速崛起的技术大国，于网络视频监控领域收获了较大的发展成果，在人工智能以及大数据技术的有力推动下，国内网络视频监控系统的技术更新换代速度加快，应用场景持续得到拓展，在地铁站这类人流密度较大的区域，网络视频监控系统正渐渐成为提升安全管理效率的关键工具。在北京和深圳的地铁系统里，运用了先进的网络视频监控系统，达成了对地铁站内各个区域的全面监控，切实提高了地铁运营的安全程度。论文研究的主要内容、基本思路和方法研究目标根据书林路地铁站的具体状况，来规划设计一套有高效性以及智能特性的网络视频监控系统，以此达成对地铁站内部与外部动态情形的实时监控目的，可及时察觉并处置潜在的安全隐患问题，提升地铁运营的安全程度以及管理工作的效率。基本思路运用高清网络摄像机对地铁站的各个关键区域给予覆盖，借助先进的视频编码以及传输技术，以此保障视频数据具有实时性与流畅性，引入深度学习算法来达成智能分析与预警，构建完善的数据存储和备份机制，保证数据安全且可靠，开发出友好易用的用户界面，以便运维人员开展操作与管理工作。研究任务开展系统需求分析工作，以此明确系统有的功能性需求与非功能性需求，挑选适宜的技术方案，其中覆盖高清网络摄像机、视频编码及传输技术、深度学习算法等方面，着手设计系统的架构，确定各个模块所拥有的功能以及它们之间的相互关系，达成系统的功能，并开展性能优化相关工作。针对系统展开测试与评估，以此保证其可契合预先设定的设计要求。预期结果和意义本研究实施后预期会有以下成果：成功规划并设计出一套契合书林路地铁站实际需求的网络视频监控系统，达成对地铁站内外环境的全面实时监控以及智能分析预警，提升地铁运营的安全性与管理效率，同时降低运维成本，能为其他地铁站的网络视频监控系统建设给予有益参考。

站点概况及需求分析书林路地铁站基本情况介绍书林路地铁站就坐落于南宁这一座城市，是在南宁地铁线路里极为关键的交通站点，在城市轨道交通网络之中，该站起着关键作用，每天的客流量很大，在高峰时段，人流量极为密集，它所处地理位置特殊，周边有多个商业区、办公区以及居民区汇聚于此，安全保障工作十分关键。书林路地铁站地理位置和周边地图，如下图2-1所示：图2-1地铁站及周边地图书林路地铁站的主体建筑呈现为地下两层岛式车站站台的结构形式，其占地面积大约为10000平方米，在南方地铁中属于中型标准的车站，该站台的长度大概是120米，这样的长度可容纳6节编组列车停靠，站台宽度约为12米，如此尺寸可以契合高峰期时乘客上下车的需求，地下两层有着如下布局：地下一层也就是站厅层，这里面设有售票机、安检口、进出站闸机以及客服中心。站厅层借助四个出入通道与出入口相连接，同时还设置了无障碍电梯，可直接通往地面。地下二层即站台层：采用的是岛式站台设计，两侧为轨道，中间是候车区，这里设有候车座椅、母婴室以及公共卫生间，以及显示实时列车到站信息的电子显示屏、紧急停车按钮以及消防设施，另外设有求助招站台，并且在轨行区间设置了屏蔽门，以此保障乘客的安全。通道与连接方面，站厅层和站台层凭借四组自动电扶梯以及楼梯进行连接，在站台和站厅的中部还配备有无障碍电梯，站内的布局较为复杂，空间也颇为广阔，这给视频监控工作给予了一定程度的挑战，为了保证监控不存在死角，需要在各个关键区域布置高质量的摄像设备。地铁车站站内平面示意图，如下图2-2所示：图2-2车站站内示意图功能性需求实时监控功能视频监控是地铁站安防领域可视化管理、危险事件预见防范、事后调查取证工作中的重要组成部分，同时也为降低安防值班人员工作量、简化操作流程、提高工作效率发挥着重要作用。系统需有实时采集地铁站内各个区域图像信息的能力，比如站台监控区域为120mx12m，作为长条形状，通常选择窄视野长距离对射重叠覆盖，如下图2-3所示：图2-3车站站台摄像机布放示意图站厅监控区域为130mx16m，也是长条形状地形，和站台区域有所不同，缺少电扶梯箱体遮挡，空间更加空旷，监控视野选择要宽广的长距离。A\B\C\D出入口监控区域大约为13mx4m，每个出入口地形不一，有存在“L字”和“一字”形状的出入口，对于“L字”形选择短视野交叉无重叠区域，“一字”形采用单点铺设。这样每个关键区域都处于摄像机的监控范围之内，不存在监控盲区，始终处于24小时不间断的监控状态。像售票机、安检口、进出站闸机等固定区域要采用枪型监控摄像头，中部人流量可能聚集的地方还要球型摄像机360°监控才能满足地铁站监控的需求。在同一时刻可对同一路监控画面实施监控，还可依据需求分别监控不同的监控画面，有2、4、6、8、16多画面分割显示的功能。智能视频分析功能智能视频分析是以数字化、网络化视频监控为基础，通过计算机视觉和视频分析技术，对监控场景的视频图像进行自动解析，实现目标的检测、跟踪与识别，并在此基础上进行人流量统计、人群密度估计、入侵检测、行为识别等智能化分析。该技术具有检测精度高、响应速度快、能实现不间断实时监控的优点。地铁站基本已经全面覆盖监控摄像机，可以将智能视频分析技术应用于地铁站客流监测，不仅能够实现对车站内外的客流情况进行智能、全面的统计分析，还能对乘客行为进行实时监测并对特定行为进行自动告警，从而有效满足地铁站客流监测方面的需求。客流数据的统计与分析应是客流监测系统的核心功能，因此要尽可能地获取全方位的站内客流数据和客运指标，提供数据超标时告警与一定的分析预测能力，为列车的最优化调度与车站的精细化管理提供支持。需要具备的功能有：（1）对进出地铁站的客流量进行统计，包括各时段客流量、站内实时客流量、总集散客流量与最近一段时间内的集散客流量。（2）提供主要出入口、车门处、换乘通道、电梯与步梯等关键通道的客流量数据。（3）计算乘客的进站时长、候车时长以及平均换乘率。（4）统计站台处的排队人数，对站台与站厅内的客流密度进行监测；当客流密度超过设定的阈值时，能触发告警。（5）可根据历史数据和实时客流数据等信息预测短期内的客流变化趋势，当预测值超过设定阈值时，平台上能显示警示信息。以视频分析点位的选取为例，根据乘客在站内的行动轨迹与站内设施，可知客流监测的关键点位有9个，依次为站外导流栏外侧、导流栏、闸机、站厅、通行梯（步行梯与电扶梯）、站台候车区、车门处（上下车客流）、换乘通道以及出站口，如下图2-4所示：图2-4客流行动轨迹示意图通过考察在不同点位进行视频分析对摄像机拍摄角度与智能视频分析技术在地铁站客流监测中的应用研究已有摄像机的基础上，适当新增可满足需求功能的摄像机进行补充覆盖。例如，由于导流栏外侧的广场面积较大、人流分散且夜间缺乏照明，因此需在导流栏外新增1台覆盖区域较广、能够在超低照度下工作的星光级球机。由于导流栏靠近进站口的一端通道较狭窄，因此可以考虑采用在此条件下计数精度更高的激光雷达来对进站客流量进行统计。此外，由于站台处现有摄像机的监控画面无法完整覆盖所有车门，因此在站台处各新增4台全景摄像机，以对车门处的上下车客流进行监测。使用全景摄像机的好处是可以减少在站台处新增摄像机的数量，从而降低对现有线路与设施的改动程度。数据存储与备份功能地铁站是公共场所，按要求监控视频储存时间要在30-90天，对视频数据的储存量大的特点，需要良好的数据存储以及备份机制，比如1080p和4k清晰度和对应1路或50路的监控头，以及15天、30天的存储时长需要的存储磁盘空间，采用本地存储、云存储结合的存储方式构建一套完备的数据存储以及备份机制，以此保障视频数据的安全性与可靠性。系统需要可依照特定的时间间隔来存储视频数据，支持长时间保存高质量的图像资料，并且定期实施备份操作，以此避免数据出现丢失的情况，方便在事后进行查询或者当作证据来使用。其他功能远程访问功能允许授权用户可以通过互联网或其他方式随时随地查看现场情况，进行检查或处理异常情况。希望能够开发出友好且易于使用的用户界面，以此为用户打造出直观且友好的操作界面，便于他们开展日常管理以及应急指挥调度工作，这可方便人员进行操作与管理，界面应当保持简洁明了，功能布局要合理得当，要可快速实现不同监控画面的切换，还可查看历史记录等相关内容。对于视频监控系统中的各类设备，像摄像机、模拟视频矩阵、控制终端、转码器、画面处理器、存放装置、视频字符迭加器、视频分配器以及交换机等，可开展参数设置、程序设计、故障告警以及电源控制管理等一系列综合管理工作，并且还囊括使用者与权限管理、设备管理、故障管理、网络信息安全管理、日志管理、远程电源管理以及时钟同步管理等功能。非功能性需求可靠性系统需要有较高可靠性，以便在各类恶劣环境当中实现稳定运行，在如地下封闭环境产生的高温、高湿以及强电磁干扰等条件之下，系统依旧可正常开展工作，保证系统持续稳定地运行下去，降低故障发生的概率。可扩展性鉴于未来存在升级及扩展的可能性，会因新功能的增添或覆盖范围的变动而产生需求，系统需有出色的可扩展性，这意味着可便利地添加新型摄像头，并且增加存储容量。安全性系统需拥有较高安全性来避免数据泄露以及非法访问情况的发生，借助加密技术实现视频数据的传输与存储，同时设置严格的用户权限管理，凭借这些方式采取有效的措施保护数据，使其不会被非法获取或者篡改。

技术选型摄像机选型与布点规划为保证能契合书林路地铁站的特定需求，我们用心挑选了多种类型摄像设备，来契合各个关键区域以及不同环境条件下的监控需求，对于站台、站厅等一般区域，选用固定式枪机就能契合基本要求，在入口出口处，因为人流量大且可能存在安全隐患，安装带有自动跟踪功能的球形摄像机，以便更好覆盖整个视野，在楼梯间等特殊环境下，还需格外考虑防水防尘等级较高的型号，防止影响使用寿命。要在保证性能的同时兼顾经济实用性原则。系统选择了以下几种主要类型的摄像机：枪型摄像机：适用于长时间保持静止状态且视角一直固定不变的场所，比如走廊尽头的墙角处等地方，这类产品价格较为低廉，安装起来简便易行，适合进行大规模的部署使用，它可用于像站厅层、站台层等一般区域，能提供常规的高清监控服务。球型摄像机：与传统枪机相比，云台摄像机视野范围更为宽广，还可以依靠远程操控随意旋转来调整角度，特别适用于那些需频繁变动观测方向的位置，像出入口这类人流量大且可能存在安全隐患的地方。根据书林路地铁站结构，摄像头分布如下表3-1所示：表3-1摄像机选型及布点规划表区域摄像头类型数量分辨率备注站厅层枪型144K人流统计、异常行为检测球型64K站台层球型194K监测上下车过程及周围环境变化球型74K出入口枪型124K记录进出站人员数量及特征信息球型44K闸机口枪型124K票务纠纷记录轨行区站台枪型81080P夜视监控、入侵检测设备区通道枪型121080P维护秩序保证畅通无阻设备间枪型81080P设备状态监控视频编码和传输技术编码标准H.264/AVC标准H.264，也被称作AVC，它是由国际电信联盟也就是ITU-T和国际标准化组织即ISO/IEC共同研发出来的一项视频压缩标准，它属于当前使用范围极为广泛的视频压缩标准中的一种，该标准给出了高效的压缩比率，可在维持较高视频质量的状况下占用相对较小的存储空间，这对于那些带宽存在限制或者存储空间比较紧张的应用场景而言极为关键。H.264有良好的网络适应性，支持错误恢复机制，还可在各类信道条件下维持较高的性能，它被广泛应用于网络视频流、高清电视广播以及众多移动设备之上，像优酷、腾讯视频等常见的在线视频平台，在传输视频数据的时候大量运用H.264编码，以此来适应不同的网络带宽条件，保证用户可以流畅地观看视频。H.265/HEVC标准H.265，也就是高效视频编码，它是由国际电信联盟以及国际标准化组织共同研发的视频压缩标准，该标准可用于压缩和传输视频数据，有较高的效率，随着科技持续进步，用户对高质量视频的需求不断增长，新一代视频压缩标准H.265随之诞生，作为H.264的后续标准，H.265继承了前代标准的成熟技术，还在压缩效率方面有了较大提升。和其前身H.264相比，H.265能将数据量削减约30%-50%，这一进展意义重大，意味着在相同网络条件或存储空间下，H.265能提供比H.264更高的压缩效率，它可以在保证视频质量不受影响的情况下，缩小文件体积，或者在文件大小相同的情况下，提供更出色的视频画质，让用户能享受到更清晰、细腻的视频体验。另外H.265在设计时充分考虑了与有系统的兼容性，保证现有基础设施在升级到新技术时无需大规模改造，实现平稳过渡。编码H.264与H.265在条件同等的网络环境下，不同的清晰度传输的数据量分析，如下表3-2所示：表3-2编码数据量分析表视频编码480P（Mbps）720P（Mbps）1080P（Mbps）2K（Mbps）4K（Mbps）H.264/AVC1-22-44-88-1520-50H.265/HEV400Kbps-1.51-32-55-1015-30为了保证视频数据有实时性与流畅性，选用先进的视频编码标准，像是H.265，以此提升视频压缩比，降低存储空间以及网络带宽的占用，这一标准可在较低带宽状况下提供高质量的视频流，相较于传统的H.264算法，其可以在相同带宽条件下呈现更为清晰的画质，借助对编码数据量展开分析与评估，可挑选出最适宜地铁站特定场景的视频编码标准。在书林路地铁站网络视频监控系统里采用H.265编码技术，可有效削减传输成本，同时保证视频质量不遭受损失，保障视频监控系统实现高效、稳定且安全的运行。传输协议（1）RTSP(即时流媒体传输协议)RTSP即RealTimeStreamingProtocol，是一种网络控制协议，可达成音频或视频等媒体文件的实时传输，其主要功能在于控制多媒体服务器间的数据传输，囊括播放、暂停、倒播、快进等操作，RTSP一般与RTP也就是RealTimeProtocol协同工作，RTP负责实时数据的传输，而RTSP负责数据的传输及操作。RTSP协议常见应用场景为实时流媒体传输，像视频监控、在线直播等，它同流媒体传输协议比如RTP、RTCP结合运用，达成了流媒体数据的传输以及实时控制。（2）RTMP(实时消息传输协议)RTMP是由Adobe开发的一种实时传输协议，其作用在于传输音频、视频以及数据，特别用于Flash播放器与流媒体服务器之间的通信，该协议支持点播与直播服务，有延迟性较低、实时效率较高的特点，在在线直播平台以及视频点播服务中有着广泛的应用。（3）HLS(HTTPLiveStreaming)HLS乃是苹果公司所提出的流媒体传输协议，此协议是基于HTTP协议来运作的，在该协议的基础之上，流媒体内容会被划分成一个个小型的媒体文件，随后借助HTTP协议来实现传输，HLS可适用于各种各样的网络环境，其有良好的适应性以及兼容性，在移动终端以及网页终端方面都有着较为广泛的应用。（4）SRT(安全可靠的传输协议)SRT即SecureReliableTransport，作为一种安全可靠的视频传输协议，着重于在不稳定网络环境下，实现高质量的视频传输服务，其有端到端的加密特性，以及错误纠正、重新传输机制等，在直播、远程合作等众多领域有着广泛应用。经由对这几个视频传输协议展开分析，针对书林地铁站网络监控的特点来挑选可靠且高效又适宜的传输协议，像RTSP协议，此协议可支持实时流媒体的传输，能保证视频数据有流畅性与实时性，这是由于在地铁监控摄像头运用RTSP(RealTimeStreamingProtocol)协议存在以下几个方面的优势：实时性方面：RTSP作为一种用于流媒体传输的协议，有实时特性，可实现音视频数据的实时传输，以此契合实时监控所提出的各项需求。可扩展性方：RTSP作为一种应用层协议，有与其他协议相结合使用的特性，例如可和RTP、RTP等协议联合，达成更为丰富多样的功能，像音频以及视频的回放、录制等功能均可实现。灵活性方面：RTSP采用基于请求与响应的模型，借助发送请求可实现对摄像头功能的控制，像是调节摄像头的焦距、亮度以及对比度等。跨平台兼容性方面：RTSP协议作为一种通用协议，可于不同平台以及设备之上实现运行，达成了摄像头兼容性的提升。安全性方面：RTSP协议有传输加密视频与音频内容的能力，以此对监控数据的安全起到保护作用。经过综合分析可以发现，RTSP协议有契合地铁监控摄像头在实时性方面的要求、有可扩展性、拥有灵活性以及实现跨平台兼容性等特点，可应用于地铁网络监控系统当中。网络拓扑结构设计打造合理的网络拓扑架构，降低网络延迟以及丢包率，网络拓扑结构设计围绕可靠性与可扩展性这两个核心要点展开，运用了分层组网的办法。核心层该网络由三台有高性能的核心交换机构成，它们相互之间借助万兆以太网进行连接，形成冗余结构，此层级承担着整个网络中高速数据转发以及路由选择的工作。分布层网络架构由多台千兆交换机共同构建而成，这些交换机各自独立连接至核心交换机，分布层交换机承担着关键职责，它要收集来自接入层众多末端设备的数据流，像摄像机、传感器等设备产生的数据都在其收集范围内，然后对这些数据流展开初步处理工作，处理完成后再将其进行转发。接入层该网络由多个百兆交换机构建而成，这些交换机起到连接各个末端设备的作用，其中接入层交换机承担着把设备数据上传至分布层交换机的任务，为保证网络有良好的健壮性，相邻的接入层交换机之间同样采用了冗余连接的方式。网络拓扑结构示意图，如下图3-1所示：图3-1网络拓扑结构示意图深度学习算法客流量统计与客流密度计算的关键环节是更好地表征行人的特征，相对于传统的人工提取特征的方法，深度学习方法越来越具有优势。本系统所应用的算法即是基于深度学习模型，而不同功能对应着不同结构的模型。例如对于客流量统计，使用轻量级的神经网络模型，可以高效率地在嵌入式设备（边缘计算智能终端）中运行。模型采用单阶段检测头，可以轻松适应不同相机尺度的变化。不同于传统客流量统计算法将人脸或人体作为检测目标，本算法的检测目标是人体的头部，因而能适应各种角度的行人图像，并且受人体遮挡的影响很小。如下图3-2所示：图3-2客流量统计图例如在客流密度估计算中，算法采用的是沙漏型卷积神经网络，算法输出为1张目标区域的人群密度热图。即地铁站的高峰期时间的站台与站厅超高密度人群区域，受人体遮挡、分辨率有限等因素的影响，远端的人群是无法采用逐个检测的方式计数的，而输出热图的方法能够直接根据图像的整体信息估计人群的数量，并且该方法同样适用于人群稀疏的情况。

系统功能实现系统架构设计前端采集层其由多个高清网络摄像机构成，这些摄像机专门负责采集地铁站内各个不同区域的图像信息，每一台摄像机借助网线与交换机相连，把视频数据传送到后端服务器那里。视频网络层网络设备主要覆盖路由器与交换机等，其职责在于把前端设备所采集的数据稳妥地传至管理与存储层，光纤网络被用作主要传输介质，以此保障视频数据传输有高速性以及稳定性，另外还设置了无线网络备份链路，用于应对突发状况。基础业务层包含视频管理服务器以及存储系统等，视频管理服务器承担着接收并处理前端采集到的视频数据的职责，存储系统负责对海量视频数据进行长期的保存与管理，该层运行着系统的管理平台，负责设备的管控以及配置管理，其还可与如综合监控系统、警用CCTV系统、集中告警系统等其他系统进行集成，达成信息的共享以及协同工作。视频应用层该系统包含视频应用服务器、智能分析服务器以及用户接口，其中视频应用服务器能使用户借助这些接口，实时查看视频监控画面，回放过往历史记录，还可以接收报警信息，以便运维人员展开操作与管理，而智能分析服务器会针对视频数据开展智能分析工作，并进行预警。系统架构图，如下图4-1所示：图4-1系统架构图视频采集与传输布点规划依据书林路地铁站的实际情形，开展合理的布点规划工作，以此保证每个关键区域都处于摄像机的监控范围之中，防止出现盲区，特别在出入口、闸机口、站台这类人流量较大的通道位置，布置数量更多的高清摄像机，以此保障人脸识别的清晰度，所有摄像机的位置以及角度都经过了精确计算与实地测试，目的在于保证可达成最佳的监控效果，实现无死角、全方位的覆盖。监控摄像头指标，如下表4-1所示：表4-1监控摄像头指标区域摄像头类型安装高度安装角度可视角度识别面积焦距分辨度站厅层枪型3.2m25.9°77.3°20m3mm3840x2160球型3.5m27.9°77.3°20m3mm3840x2160站台层枪型2.5m24.9°77.3°20m3mm3840x2160球型3m26.7°77.3°20m3mm3840x2160出入口枪型2.5m24.9°77.3°20m3mm3840x2160球型3.5m27.9°77.3°20m3mm3840x2160闸机口枪型2.2m24.5°77.3°20m3mm3840x2160设备区通道枪型2.2m38.9°48.5°23m3mm1920x1080设备间枪型2.2m24.5°77.3°20m3mm1920x1080实时传输鉴于地铁站内部存在着较为复杂的电磁环境以及有着高可靠性方面的要求，故而选择了如下传输方式：光纤传输：光纤作为一种主要的传输方式，有高带宽以及低延迟的特性，同时其抗干扰能力也较为出色，适合用于长距离以及高带宽的视频数据传输，在所有的关键区域当中，像站台层以及站厅层等，均采用光纤进行连接。网线传输：作为一种辅助传输手段，其主要功能在于进行短距离的数据传递以及实现设备之间的连接，当涉及监控中心内部设备互联的情况时，会选用六类及以上的网线来达成这一目的。无线传输：在那些布线存在不便的区域，像是部分地下通道以及设备间，会采用安全的无线传输方式来当作补充手段，无线设备会运用高频段也就是5GHz进行传输，以此来减少干扰情况的出现。运用先进的视频编码以及传输技术，以此保障视频数据有实时性与流畅性，运用光纤网络同无线网络相互结合的办法，把视频数据传输至后端服务器给予处理，以此保证视频数据可实现高速传输并且完成备份工作，需要拥有高带宽以及低丢包率这样的特性。智能分析目标识别跟踪运用深度学习算法里的YOLOv8来开展目标识别工作，训练一个用于识别可疑人员以及异常行为等目标的模型，当目标进入到摄像机的监控范围之内时，系统可以自动进行识别并且展开分析。首先利用YOLOv8算法建立移动目标背景检测模型，当有行人出现时，即可建立移动目标模板，通过提取行人的移动方向、身高宽度、行走速度、空间颜色直方图等特征信息构建行人的样本集合。当满足图像匹配条件时，即可认为实现了移动目标在无重叠区域的相邻两台摄像机视域下的轨迹跟踪，通过该算法均可获取进出地铁站行人的移动轨迹图，从而实现对其移动规律、乘车习惯等方面的跟踪监控。算法具体流程如图4-2所示。图4-2算法流程图数据存储与备份存储方案为契合持续增长的视频数据存储需求，同时保障数据有安全性与可靠性，遂选取了如下存储方式：分布式存储：借助多台存储服务器搭建分布式存储系统，把视频数据分散放置于多个节点上，达成数据分片存储以及并行处理，以此提升存取效率与系统性能，分布式存储拥有负载均衡以及容错能力，可避免单点故障对整个系统造成影响，提高系统的可靠性与可用性，设置冗余存储节点，用于防止数据丢失。云存储：把部分关键数据备份至云端，借助对象存储服务来实现持久性与高可用性，云存储拥有弹性扩展能力，可依据数据增长动态地调整存储资源，云端备份还可以有效避免本地灾难引发的数据丢失情况。本地存储：对于那些有实时存取需求的数据而言，会采用本地高性能磁盘阵列，像RAID5磁盘阵列这类，以此来保证读写速度以及实现数据冗余保护，本地存储的主要作用在于缓存近期经常会用到的数据以及临时文件。如下表4-2所示：表4-2数据存储情况表分辨率压缩天数摄像头/个宽带Mbit/s磁盘空间/GB3840x2160H265-1530744361412641920x1080H265-1530284113284总宽带Mbit/s总磁盘空间/GB储存方式磁盘阵列磁盘容量磁盘数量477154548本地储存RAID520GB9个备份策略为保证数据有完整性以及可恢复性，系统针对此专门设计了详尽的数据管理策略以及备份策略。自动备份：采集到的全部视频数据会依据预先设定好的策略，自动备份至分布式存储系统里的各个不同节点，并且会按照固定周期把关键数据上传到云端进行存储，备份工作由管理系统自行执行，同时记录日志，用于审计。多级缓存：对于频繁访问的数据运用多级缓存机制，把最近使用过的视频片段存于高速缓存服务器内加快读取速度，而不常用的历史数据会迁移至低成本大容量存储当中进行归档保存。版本控制：对于关键的数据文件，实施版本控制管理，每次进行更新操作时，都会保留旧版本，目的在于当出现误操作或者数据损坏的情况时，可以迅速恢复到正确的版本，还有差异拷贝功能，该功能仅记录文件中发生变化的部分，以此节省空间占用。灾难恢复演练：灾难恢复演练需定期开展，模拟各种可能出现的情况，像是火灾、地震等自然灾害，以及人为破坏等因素致使数据中心受损时，如何迅速切换到备用站点，恢复业务运行状态，以此保证系统连续性和可用性不受到影响，演练周期设定为每季度一次，同时要做好相应记录报告，可供后续改进时参考使用。用户界面界面布局为方便运维人员操作与管理本系统，运用了友好且易用的用户界面设计，界面需简洁清晰，用户界面主要囊括监控画面显示区域、设备管理区域以及报警信息显示区域等部分，用户可在监控画面显示区域查看实时监控画面，凭借点击不同区域切换至相应监控画面，系统运行状态、报警信息等也应给予显示，比如在设备管理区域开展设备配置、状态监测以及故障排查等操作，在报警信息显示区域查看最新报警信息及其处理状态。如此一来方便他们开展日常管理工作以及实施应急指挥调度。如下图4-4所示：图4-4用户界面图操作功能用户界面需要拥有丰富多样的操作功能，像是视频回放、截图以及云台控制等，借助简便的操作方式，用户可迅速查看监控画面、历史回放以及智能分析结果展示等功能，并且支持多画面分割显示，同时也要支持多用户登录以及权限管理，以此保障系统的安全性能，另外系统还支持移动客户端访问，方便运维人员在任何时间、任何地点进行监控与管理。权限管理本系统构建了完备的操作流程以及权限管理制度，以此来保障系统有安全性与可靠性，唯有经过授权的人员才可访问并运用系统的各项功能，未经授权的人员没有办法开展任何操作，也不能查看任何数据，系统会记录所有用户的操作日志，方便在事后进行审计，并追究责任。系统性能优化硬件优化（1）摄像头优化挑选有高品质的摄像头组件，以此来保障图像采集过程可拥有清晰程度较高以及稳定性较好的效果，可依据实际所存在的需求，对摄像头如亮度、对比度、饱和度等参数设置作出相应调整，获取到最佳的监控成效。（2）服务器优化选择高性能的服务器设备，目的在于契合系统计算以及存储方面的需求，借助对服务器配置与部署方式加以优化，以此提高系统并发处理能力以及响应速度。（3）网络设备优化选用有高速稳定性能的网络设备例如交换机以及路由器等，依靠对网络拓扑结构加以优化并且对路由策略进行调整，以此来降低网络延迟以及丢包率，提升视频数据的传输效率。硬件优化如下表4-3所示：表4-3硬件优化表优化类型优化参数优化前优化后性能提升摄像头优化分辨率1080p4kHDR画质清晰度提升300%，夜视能力增强码率控制固定码率（8Mbps）动态码率（4-12Mbps）带宽占用降低30%低照度性能值0.1Lux0.01Lux暗光场景细节提升10倍帧率15FPS30FPS动态画面流畅度提升，减少拖影服务器优化CPU配置8核/2.4GHz16核/3.6GHz视频处理速度提升2倍存储容量10T50TB(支持热插拔)视频存储周期从7天延长至30天存储类型HDD机械硬盘NVMeSSD从100提升至50,000，读写速度翻倍网络设备优化交换机带宽千兆交换机（1Gbps）万兆交换机（10Gbps）+5G备份单节点带宽提升10倍路由策略固态路由协议动态路由协议提高网络的灵活性和可靠性边缘计算节点无边缘节点（中心化处理）部署边缘服务器（本地AI分析）延迟从500ms降至50ms网络延迟50ms<10ms实时监控响应速度提升软件优化（1）算法优化优化智能分析算法，使其准确性得以提升，效率也可提高，运用更为先进的模型结构以及训练方法，降低算法的计算量，减少其内存占用，并且要定期更新和改进算法，适应持续变化的监控需求。（2）系统性能优化对整个系统开展性能优化工作，覆盖代码优化以及数据库优化等方面，借助优化系统架构与流程的方式，提升系统运行效率及稳定性，运用缓存技术和负载均衡技术等手段，提高系统并发处理能力以及响应速度。（3）用户体验优化站在用户立场考量，针对系统展开用户体验方面的优化工作，简化操作流程以及优化界面设计等举措，让用户可更为便捷高效地运用系统，同时提供优良的技术支持与售后服务，及时处理用户在使用期间遭遇的问题。软件优化如下表4-4所示：表4-4软件优化表优化类型优化参数优化前优化后性能提升算法优化目标检测模型传统算法（误报率>20%）YOLOv7+迁移学习（误报率<5%）识别准确率提升至95%低光照增强算法基础ISP处理多帧合成+深度学习降噪暗光画面PSNR值提升8dB系统性能优化资源占用率（CPU/内存）70%/65%40%/30%系统运行效率提升，支持更多并发任务视频检索时间10s2s历史录像检索速度提升80%崩溃频率每周1次每月≤1次系统稳定性提高90%用户体验优化界面响应速度1.5s0.3s操作流畅度提升80%报警延迟3s0.5s实时告警推送速度提升6倍多屏协同显示单屏显示支持6屏分屏监控覆盖率提升500%

系统测试与集成硬件设备安装在书林路地铁站网络视频监控系统开展实施工作时，硬件设备的安装乃是首要的步骤，首先要针对现场展开细致入微的勘查工作，确定摄像头最为适宜的安装位置，以此来保证可全面覆盖如出入口、售票厅、站台等关键区域，接着依据设计方案逐个安装各类摄像设备，其中包含用于常规监控的固定式枪型摄像机以及用于人流密集区域进行动态追踪的球机摄像头。除此之外，还需要布置好光纤电缆以及其他一些必要的传输介质，用以连接前后端设备，并且做好防水防尘处理，以便可适应复杂的地下环境状况，在整个过程当中，应当严格依照安全生产规范进行操作，防止给乘客带来不便或者造成安全隐患。如下图5-1所示：图5-1设备安装图系统测试与验证功能测试的作用在于验证系统的各项功能，看其是否达成了预先设定的目标，是否契合了相关需求，其具体操作是，借助模拟真实场景中的各类情形，来检查每个功能模块能否正常运作，如下图5-2所示：图5-2环境态势图像采集的清晰度是否契合标准，报警响应时间是否迅速，存储容量是否足以支撑长时间运行，这些指标均在考量范围之中。还需着重关注异常情况下的表现，例如在断网断电时，系统能否自动切换到备用电源，继续提供服务等问题，以此保证即便在极端条件下，系统也能维持良好的可用状态，持续稳定地提供安全保障服务。如下图5-3所示：图5-3异常情况检测图系统集成与调试在所有单独的部分都逐一完成充分测试以后，紧接着便要把这些组件组合成一个统一的整体，然后开展最终调试工作，此过程囊括了软硬件之间以及不同软件版本之间的兼容性问题，需要认真核查每一条连接线以及每一个配置文件，以保证它们之间可实现顺畅的沟通并且准确无误地传递信息。如下图5-4所示图5-4系统配置图还需要设定合理的默认参数值，以便在初次启动时呈现出良好的初始状态，降低后期维护成本并提升工作效率，这是一个复杂且细致的工作环节，要求技术人员拥有扎实的专业知识以及丰富的实践经验，才可顺利完成任务并保证项目成功。如下图5-5所示：图5-5登录界面图

结论与展望研究成果总结系统设计与实现本研究依据书林路地铁站实际状况，围绕系统需求分析、技术选型、架构设计、功能实现以及优化等方面开展工作，构建了一套完备的网络视频监控系统解决方案，借助合理的布点规划与技术选型，达成了对地铁站内各个区域的全面监控以及智能分析功能，搭建了完善的数据存储与备份机制，保障了视频数据的安全可靠。另外还开发了友好且易用的用户界面，便于运维人员进行操作与管理。性能提升在系统设计以及实现进程里，着重关注系统性能的提升情况，借助硬件优化与软件优化等举措，系统的并发处理能力与响应速度得以提高，运用先进