專利名稱：基于視頻檢測(cè)與gis圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電子信息工程、圖像識(shí)別與人工智能、地理信息系統(tǒng)等領(lǐng)域，是一種將圖像識(shí)別和視頻檢測(cè)技術(shù)以及地理信息系統(tǒng)圖像可視化相結(jié)合進(jìn)行圖書館閱覽室等公共場(chǎng)所管理的新型管理系統(tǒng)與技術(shù)。
背景技術(shù)：
利用攝像頭進(jìn)行智能視頻檢測(cè)與圖像識(shí)別技術(shù)以其方便錄入采集人與物體的特征、在識(shí)別和智能處理階段不需被識(shí)別者的主動(dòng)配合，突發(fā)事件處理快速準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景和價(jià)值。
人臉自動(dòng)識(shí)別的研究最早可以追溯到20世紀(jì)60-70年代。早期的人臉識(shí)別研究主要針對(duì)具有強(qiáng)約束條件的人臉圖像，進(jìn)入20世紀(jì)90年代以后，隨著網(wǎng)絡(luò)安全和電子商務(wù)等應(yīng)用需要的增長(zhǎng)，人臉識(shí)別成為具有潛力的生物身份鑒別方式。目前，視頻圖像中的目標(biāo)檢測(cè)，目標(biāo)識(shí)別，目標(biāo)跟蹤技術(shù)有著很高的研究和應(yīng)用的價(jià)值。對(duì)該課題的研究同時(shí)涉及了計(jì)算機(jī)視覺，模式識(shí)別和人工智能等的諸多領(lǐng)域。但是切實(shí)符合中國(guó)圖書館、閱覽室等公共場(chǎng)所的人臉、人頭識(shí)別算法與系統(tǒng)并不多見。
在目標(biāo)檢測(cè)方面，Paul Viola和Michael Jones在2001提出了一個(gè)基于Adaboost 的目標(biāo)檢測(cè)算法，該算法主要有三個(gè)特點(diǎn)，首先是使用了積分圖來快速計(jì)算特征，然后是使用了 Adaboost的學(xué)習(xí)策略，最后是采用了一個(gè)級(jí)聯(lián)策略來組合強(qiáng)分類器從而提高檢測(cè)的速度。但是該算法在訓(xùn)練階段需要花費(fèi)較多的時(shí)間。
在靜止攝像頭下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方面，基于kalman濾波的運(yùn)動(dòng)模型目標(biāo)跟蹤算法得到了廣泛的應(yīng)用。該算法在外部環(huán)境發(fā)生變化(例如光照變化，陰影等)，但是該算法需要一個(gè)初始化的過程，即初始背景模型的建立，另外在目標(biāo)檢測(cè)過程中還需要進(jìn)行背景的更新，以保持該系統(tǒng)對(duì)光照和陰影等的抗干擾性，因此較難實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
針對(duì)上述算法的缺點(diǎn)，考慮到實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景和實(shí)際的需求，本發(fā)明提出了基于 PCA(即主成分分析法)的技術(shù)基礎(chǔ)上的人臉與人頭自動(dòng)識(shí)別檢測(cè)方法。
在可視化方面，GIS可視化是科學(xué)計(jì)算可視化與地學(xué)結(jié)合而形成的概念，是關(guān)于 GIS數(shù)據(jù)的視覺表達(dá)與分析。GIS的可視化對(duì)地學(xué)數(shù)學(xué)模型的研究包括地學(xué)數(shù)據(jù)內(nèi)插加密， 多分辨率數(shù)據(jù)表達(dá)、多維表數(shù)據(jù)顯示、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)處理、并行技術(shù)、交互反潰技術(shù)，數(shù)據(jù)的可視化等。但在現(xiàn)代圖書館數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用尚處于起步階段。發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)代閱覽室管理中存在的信息傳遞速度慢、準(zhǔn)確性不高、突發(fā)事件處理不及時(shí)有效、讀者不能準(zhǔn)確把握閱覽室的信息等問題，本發(fā)明提供了一種利用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)閱覽室中的監(jiān)控畫面進(jìn)行智能識(shí)別和相關(guān)的信息處理，并通過GIS中的圖像可視化技術(shù)，將閱覽室硬件資源利用情況(桌位利用率等信息)和閱覽室安全信息(各閱覽室的安全狀態(tài)、讀者分布等情況)準(zhǔn)確形象地提供給讀者和管理者，方便讀者充分利用圖書館閱覽室硬件資源(預(yù)定桌位)，同時(shí)也方便閱覽室管理者對(duì)圖書館閱覽室進(jìn)行有效準(zhǔn)確的監(jiān)控與管理技術(shù)。
為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為
基于視頻檢測(cè)與GIS圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括閱覽室內(nèi)的攝像頭、數(shù)據(jù)交換機(jī)、管理中心總機(jī)和大廳服務(wù)主機(jī)，所述各部分之間分別用數(shù)據(jù)線相連； 通過閱覽室內(nèi)的攝像頭對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行采集，然后通過數(shù)據(jù)交換機(jī)將數(shù)據(jù)傳輸給管理中心總機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)，再將實(shí)時(shí)服務(wù)功能數(shù)據(jù)反饋給大廳服務(wù)主機(jī)進(jìn)行展示。
本發(fā)明解決圖像識(shí)別和人工智能技術(shù)問題的思路是
(1)針對(duì)從視頻圖像流中獲取桌位利用率的信息的需求，設(shè)計(jì)從視頻圖像中檢測(cè)桌位上是否有人的功能，從而設(shè)計(jì)目標(biāo)檢測(cè)的算法。
( 本發(fā)明中使用目標(biāo)檢測(cè)算法，主要分為分類器的訓(xùn)練和目標(biāo)的檢測(cè)兩部分。其中分類器的訓(xùn)練為下線的訓(xùn)練，檢測(cè)為在線的檢測(cè)，采用的特征提取算法為主成分分析。
(3)本發(fā)明的算法主要采用主成分分析(Principle component Analysis,PCA)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的降維。提取目標(biāo)特征用于檢測(cè)，主要的步驟如下
a)訓(xùn)練樣本空間假設(shè)存在一個(gè)目標(biāo)圖像的訓(xùn)練集T = U1, I2, ...Ik}，其中有k 個(gè)訓(xùn)練樣本，假設(shè)訓(xùn)練樣本的大小均為m*n，m為樣本的個(gè)數(shù)、η為樣本的維數(shù)，對(duì)于訓(xùn)練集中的每個(gè)圖像樣本將圖像中的每列相連，構(gòu)成一個(gè)d*l維的列向量，其中d = m*n，則訓(xùn)練樣本空間T轉(zhuǎn)化為{XJ，其中&為第i個(gè)訓(xùn)練樣本構(gòu)成的列向量，i= {1，··+}，令矩陣乂 =[式-J, JT2-J,..不-J]，A的大小為d*k，則訓(xùn)練樣本的協(xié)方差矩陣為S = AAt, S的大小為 d*d。
b)計(jì)算S的特征值和特征向量由于一般情況下d較大，直接計(jì)算S的特征值和特征向量較為困難，而通常由于訓(xùn)練樣的數(shù)量k << d，故可以采用奇異值分解的方法來獲得S的特征值和特征向量。奇異值分解的過程，由于AtA的大小為k*k，其特征值和特征向量較好計(jì)算，假設(shè)λ i和Vi分別為AtA的特征值和特征向量，i = {1-k}，則AAt的特征向量為u,=Av,/h。由于越大的特征值對(duì)應(yīng)的為目標(biāo)的主要成分，而較小的特征值對(duì)應(yīng)的可能為一些噪聲等的信息，故可以選取一些較大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量。例如將特征值從大到小排列后，特征向量也對(duì)應(yīng)特征值排列。根據(jù)下式選取前t個(gè)特征向量。其/=1 /=1中α可以選取為0.9，t <= k。
c)計(jì)算訓(xùn)練樣本特征向量得到特征向量Ui以后，可以將訓(xùn)練樣本投影到特征空間中，得到訓(xùn)練樣本的投影系數(shù)。令U= [U1，U2，...ut]，U的大小為d*t，餌="(式-叉)，Oi 為訓(xùn)練樣本在特征空間中的投影系數(shù)，也就是訓(xùn)練樣本經(jīng)過PCA變換得到的目標(biāo)圖像的特征向量。
d)目標(biāo)的判斷對(duì)待判別的圖像Γ (待判別圖像為視頻圖像幀上獲取的子窗口中對(duì)應(yīng)的圖像)，采用和上述C)中一樣的方法，計(jì)算待判別圖像對(duì)應(yīng)的特征向量ω r。判別過程中計(jì)算兩個(gè)特征向量之間的相似度的方法有多種，可以采用計(jì)算特征向量之間的歐氏距離的方法，也可以采用計(jì)算特征向量之間的余弦值的方法。
(4)在大廳服務(wù)主機(jī)上，通過ArcGIS網(wǎng)絡(luò)分析算法進(jìn)行建模并繪制各閱覽室的座位空間分布圖，制定描述座位基本數(shù)據(jù)信息化管理的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以及基于GIS座位狀態(tài)設(shè)別的時(shí)空數(shù)據(jù)模型；根據(jù)制定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)模型，制定合適的坐標(biāo)系統(tǒng)，基于ArcMap 進(jìn)行閱覽室座位空間分布圖的數(shù)據(jù)化，并根據(jù)Matlab對(duì)攝像頭采集視頻流中圖像的分析結(jié)果賦相應(yīng)閱覽室的座位屬性數(shù)據(jù)。本發(fā)明在系統(tǒng)展示功能時(shí)，采用了 GIS圖像可視化技術(shù)，依靠ArcGIS軟件進(jìn)行對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行展示，并在大廳主機(jī)上呈現(xiàn)。
本發(fā)明將視頻檢測(cè)技術(shù)中的圖像識(shí)別和人工智能技術(shù)以及GIS中的圖像可視化技術(shù)相結(jié)合，通過對(duì)圖書館等閱覽室中現(xiàn)有的硬件資源(攝像頭與計(jì)算機(jī))進(jìn)行充分利用， 使閱覽室的資源利用情況直觀的傳達(dá)給讀者和管理部門，同時(shí)方便管理員對(duì)閱覽室進(jìn)行安全有效的管理和突發(fā)事件處理，可以廣泛應(yīng)用到圖書館、閱覽室等公共場(chǎng)合的管理中，對(duì)圖書館、閱覽室的現(xiàn)代化建設(shè)與智能化建設(shè)具有重要的意義，具有廣闊的應(yīng)用前景和良好的市場(chǎng)前景。


圖1是本發(fā)明基于視頻檢測(cè)與GIS圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)框架圖。 1-1 閱覽室內(nèi)攝像頭；1-2 數(shù)據(jù)交換機(jī)；1-3 管理中心總機(jī)；1-4 大廳服務(wù)主機(jī)。
圖2是本發(fā)明智能管理系統(tǒng)的閱覽室數(shù)據(jù)庫框架圖。
圖3是本發(fā)明基于PCA算法下的圖像識(shí)別程序框架圖。
圖4是本發(fā)明實(shí)施例基于南京師范大學(xué)敬文圖書館的幾何網(wǎng)絡(luò)模型圖。
圖5是本發(fā)明實(shí)施例基于南京師范大學(xué)敬文圖書館的網(wǎng)絡(luò)連通關(guān)系表。
圖6是本發(fā)明實(shí)施例中管理系統(tǒng)的工作模式框架圖。
圖7是本發(fā)明實(shí)施例中大廳主機(jī)上的圖書館閱覽室管理系統(tǒng)操作界面。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式
做進(jìn)一步的說明。
本發(fā)明建立基于視頻檢測(cè)技術(shù)(圖像識(shí)別技術(shù))與GIS圖像可視化技術(shù)的圖書館閱覽室智能管理系統(tǒng)(圖1)，將閱覽室內(nèi)的攝像頭1-1、數(shù)據(jù)交換機(jī)1-2、管理中心總機(jī) 1-3、大廳服務(wù)主機(jī)1-4分別用數(shù)據(jù)線相連，通過閱覽室內(nèi)的攝像頭對(duì)閱覽室內(nèi)座位使用情況進(jìn)行數(shù)據(jù)(監(jiān)控圖像)的采集，通過數(shù)據(jù)交換機(jī)將數(shù)據(jù)傳輸給管理中心總機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)，再將實(shí)時(shí)服務(wù)功能數(shù)據(jù)反饋給大廳服務(wù)主機(jī)進(jìn)行展示。實(shí)施例采用USB接口進(jìn)行攝像頭與數(shù)據(jù)交換機(jī)進(jìn)行傳輸，而交換機(jī)與大堂主機(jī)和管理中心主機(jī)之間采用TCP/ IP協(xié)議數(shù)據(jù)包通過以太網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。
本實(shí)施例選取南京師范大學(xué)的敬文圖書館作為環(huán)境對(duì)象，具體實(shí)現(xiàn)過程如下
1.在管理實(shí)施過程中的數(shù)據(jù)采集。
本實(shí)施例通過圖書館內(nèi)安裝的攝像頭采集，通過USB數(shù)據(jù)線將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)交換機(jī)，交換機(jī)將采集的圖像以幀為單位傳輸給管理中心主機(jī)進(jìn)行處理分析。通過管理中心總機(jī)中Matlab軟件對(duì)攝像頭采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)，檢測(cè)出各個(gè)座位上的人屬性和書的屬性值為0或者1 (即屬性值1為有人、有書；屬性值0為無人、無書)。
2.管理中心主機(jī)的圖像識(shí)別與分析。
本發(fā)明為了增加數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)以及減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量，先對(duì)采集的每一幀圖像做灰度處理，然后進(jìn)行分析。管理中心主機(jī)接受的每一幀彩色圖像經(jīng)過灰度處理后根據(jù)本發(fā)明中改進(jìn)的PCA(主成分分析法)算法，訓(xùn)練集、檢測(cè)器進(jìn)行自動(dòng)處理分析(圖幻，對(duì)突發(fā)事件及時(shí)做出預(yù)警，以蜂鳴器或圖像變色等形式提醒管理人員進(jìn)行處理(圖7)。在目標(biāo)判別過程中計(jì)算兩個(gè)特征向量之間的相似度的方法有多種，本實(shí)施例在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)采用的是計(jì)算特征向量之間的余弦值的方法。對(duì)兩個(gè)特征向量Q1和ω2，其相似度為C0s(G)1, ω2) =(Q1 · ω2)/(| ω」I ω2|)。相似度數(shù)值越大，兩個(gè)圖像是同一個(gè)目標(biāo)的可能性越大。
3.大廳主機(jī)的閱覽室使用界面及座位預(yù)定。
基于幾何網(wǎng)絡(luò)模型圖(圖4)、網(wǎng)絡(luò)連通關(guān)系表(圖5)建立本實(shí)施例的工作模式框架圖(圖6)并創(chuàng)建圖書館大廳主機(jī)的閱覽室使用界面。圖書館大廳主機(jī)的閱覽室使用界面上可以展現(xiàn)各閱覽室的仿真圖，其個(gè)座位的屬性值由管理中心的視屏圖像分析后得出(圖 7)。讀者進(jìn)行圖書館后點(diǎn)擊進(jìn)入操作界面，對(duì)圖書館現(xiàn)有的閱覽室使用狀態(tài)進(jìn)行了解，并且可根據(jù)其學(xué)號(hào)進(jìn)行座位預(yù)定(圖7)。若讀者預(yù)定某座位后并未在規(guī)定時(shí)間內(nèi)到達(dá)座位進(jìn)行使用，則大廳主機(jī)自動(dòng)清除此次預(yù)定。除此之外，讀者還可以根據(jù)實(shí)際情況對(duì)現(xiàn)有的賬號(hào)進(jìn)行設(shè)置。運(yùn)用ArcMap對(duì)圖書館各閱覽室進(jìn)行仿真，并呈現(xiàn)各閱覽室使用情況，可使讀者充分把握?qǐng)D書館現(xiàn)有資源的利用狀況，減少讀者的盲目選擇閱覽室，使硬件資源最大化利用， 同時(shí)對(duì)圖書館的人性化管理起到重要作用。
4.對(duì)閱覽室進(jìn)行管理。
圖書館管理中心的主機(jī)根據(jù)視頻采集的圖像，根據(jù)PCA進(jìn)行讀者的實(shí)時(shí)管理，如有占座位現(xiàn)象(根據(jù)各圖書館館規(guī)制定標(biāo)準(zhǔn)，例如書在桌子上，而人離開座位30分鐘視為占座)，主機(jī)及時(shí)將占座位置反饋給管理人員。圖書館管理中心的管理人員可以根據(jù)主機(jī)上的通過Matlab智能識(shí)別的視頻監(jiān)控畫面，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，方便圖書館管理部門進(jìn)行日常管理，并且比人工監(jiān)控更加及時(shí)準(zhǔn)確。視頻采集的原始數(shù)據(jù)和智能識(shí)別數(shù)據(jù)均進(jìn)行儲(chǔ)存，提供給學(xué)校或公安部門備用。
將本發(fā)明的閱覽室管理系統(tǒng)與圖書館現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫進(jìn)行互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)圖書館的網(wǎng)絡(luò)智能化管理建設(shè)，方便第三方(學(xué)校管理人員)對(duì)圖書館及時(shí)使用、管理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更加有利于圖書館現(xiàn)代化、智能化的建設(shè)。
權(quán)利要求
1.基于視頻檢測(cè)與GIS圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括閱覽室內(nèi)的攝像頭、數(shù)據(jù)交換機(jī)、管理中心總機(jī)和大廳服務(wù)主機(jī)，所述各部分之間分別用數(shù)據(jù)線相連；通過閱覽室內(nèi)的攝像頭對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行采集，然后通過數(shù)據(jù)交換機(jī)將數(shù)據(jù)傳輸給管理中心總機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)，再將實(shí)時(shí)服務(wù)功能數(shù)據(jù)反饋給大廳服務(wù)主機(jī)進(jìn)行展示。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻檢測(cè)與GIS圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)， 其特征在于，在所述大廳服務(wù)主機(jī)上，通過ArcGIS網(wǎng)絡(luò)分析算法進(jìn)行建模并繪制各閱覽室的座位空間分布圖，制定描述座位基本數(shù)據(jù)信息化管理的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以及基于GIS座位狀態(tài)設(shè)別的時(shí)空數(shù)據(jù)模型；根據(jù)制定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)模型，制定合適的坐標(biāo)系統(tǒng)，基于 ArcMap進(jìn)行閱覽室座位空間分布圖的數(shù)據(jù)化，并根據(jù)Matlab對(duì)攝像頭采集視頻流中圖像的分析結(jié)果賦相應(yīng)閱覽室的座位屬性數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻檢測(cè)與GIS圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)，其特征在于，所述管理中心總機(jī)先利用Matlab軟件對(duì)攝像頭采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)出各個(gè)座位上有人和有書時(shí)的屬性值為1，無人和無書時(shí)的屬性值為0;然后對(duì)采集的每一幀圖像做灰度處理，再利用主成分分析法對(duì)讀者進(jìn)行實(shí)時(shí)管理，并及時(shí)將信息反饋給管理人員。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于視頻檢測(cè)與GIS圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)，其特征在于，所述主成分分析法的主要步驟包含以下幾方面(1)訓(xùn)練樣本空間假設(shè)存在一個(gè)目標(biāo)圖像的訓(xùn)練集T=(I1, I2, ...Ik}，其中有k個(gè)訓(xùn)練樣本，假設(shè)訓(xùn)練樣本的大小均為m*n，m為樣本的個(gè)數(shù)、η為樣本的維數(shù)，對(duì)于訓(xùn)練集中的每個(gè)圖像樣本將圖像中的每列相連，構(gòu)成一個(gè)d*l維的列向量，其中d = m*n，則訓(xùn)練樣本空間T轉(zhuǎn)化為{XJ，其中&為第i個(gè)訓(xùn)練樣本構(gòu)成的列向量，i= {1，··+}，令矩陣乂 =[式-J, JT2-J,..不-J]，A的大小為d*k，則訓(xùn)練樣本的協(xié)方差矩陣為S = AAt, S的大小為 d*d ；(2)計(jì)算S的特征值和特征向量采用奇異值分解的方法來獲得S的特征值和特征向量，在奇異值分解的過程中，假設(shè)λ Vi分別為AtA的特征值和特征向量，i = {1··+}，則 AAt的特征向量為=，將特征向量從大到小排列，再根據(jù)下式選取前t個(gè)特征向量 ν >,々《，其中α選取為0.93<=1^;/=1 /=1(3)計(jì)算訓(xùn)練樣本特征向量得到特征向量Ui以后，可以將訓(xùn)練樣本投影到特征空間中，得到訓(xùn)練樣本的投影系數(shù)，令U = [ui; u2, . . . ut], U的大小為d*t，辨(式，Coi為訓(xùn)練樣本在特征空間中的投影系數(shù)，也就是訓(xùn)練樣本經(jīng)過PCA變換得到的目標(biāo)圖像的特征向量；(4)目標(biāo)的判斷對(duì)待判別的圖像Γ，采用上述(3)的方法，計(jì)算待判別圖像Γ對(duì)應(yīng)的特征向量ω μ判別過程中計(jì)算兩個(gè)特征向量之間的相似度的方法有多種，可以采用計(jì)算特征向量之間的歐氏距離的方法，也可以采用計(jì)算特征向量之間的余弦值的方法。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于視頻檢測(cè)與GIS圖像可視化的閱覽室智能管理系統(tǒng)。針對(duì)現(xiàn)代閱覽室管理中存在的信息傳遞速度慢、準(zhǔn)確性低、突發(fā)事件處理遲緩、讀者不能準(zhǔn)確把握閱覽室信息等缺陷，本發(fā)明利用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)閱覽室中的監(jiān)控畫面進(jìn)行智能識(shí)別和信息處理，通過GIS圖像可視化技術(shù)將閱覽室桌位利用率等硬件使用情況和閱覽室安全信息提供給讀者和管理者，方便管理者進(jìn)行監(jiān)控與管理，預(yù)定座位、查找座位等功能方便讀者更好地利用資源，還可以對(duì)閱覽室中的火災(zāi)、打架斗毆等突發(fā)事件進(jìn)行及時(shí)有效地智能監(jiān)控和報(bào)警，將有效信息傳遞給閱覽室管理部門與公安部門。本發(fā)明對(duì)圖書館現(xiàn)代化、智能化建設(shè)具有重要意義，具有廣闊的應(yīng)用前景和良好的市場(chǎng)前景。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102495997SQ20111033619
公開日2012年6月13日 申請(qǐng)日期2011年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月30日
發(fā)明者張茂恒, 陳軒澤, 陳穎, 霍靜, 馬青玉 申請(qǐng)人:南京師范大學(xué)