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公共安全

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司法监狱智能视频管理解决方案 

系统概述

监狱作为国家刑罚执行机关,高敏感度区域性特点决定了其安全级别控制的极高要求;另一方面监狱本身也存在严格的纪律和管理需要。现有监狱监控系统的广泛应用,在一定程度上起到了安保、管理作用,但必须有专人观察、控制、分析摄像机里的图像,保安人员需要监视太多的视频画面,远远超出人的接受能力,导致实际监控效果低下。

目前,传统的视频监控手段大多时候只能用于事后的追溯和取证,无法起到预防、预警的作用。随着近年来监狱突发事件的不断增加,建设高智能化的监控系统已成为监狱管理的迫切需求,这也是未来监狱管理的必然趋势。

北京文安科技发展有限公司作为国内领先的智能视频产品开发商和解决方案提供商,一直专注于智能视频分析系统的研究开发工作,其丰富的智能视频分析产品,能够实现对视频进行周界监测与异常行为分析改变了以往视频“被动”监控的状态,不仅仅局限于提供视频画面,而且能主动对视频信息进行智能分析识别和区分,可自定义事件类型,对于视频区域内的可疑或异常行为进行自动标记,及时报警

系统应用

从监狱现有设施的分布以及区域结构性特点来看,视频监控的需求体现可以分为以下几种比较典型的类型:

  • 监区围墙

监狱本身的特殊性决定了其周边的高度安全级别,一方面有着外界的不安定因素影响,另一方面监狱本身也必须严格保证犯人的不可逾越。

  • 岗哨

岗哨是监狱的第一道关口,也是监狱正常秩序保障,一方面需要保证岗哨的绝对不可侵犯,另一方面也必须保证岗哨本身正常的站岗行为。防止离岗现象发生。

  • 监狱出入口

监狱出入口人员流动频繁,做好对人员来往登记、盘查,以及车辆进出记录工作非常重要,为监狱创造一个好的工作环境,单纯的依靠士兵值勤是不够的。

  • 监舍

监舍是关押犯人的重要场所,也是监狱最易造成混乱与其他恶性事件的主要地方。一方面须时刻关注突发事件情况,另一方面也是严格保障日常生活秩序的需要。

  • 标准车间

标准车间是为犯人提供劳动改造的场所,也是犯人容易聚集闹事的敏感区域,为防止犯人聚众、打架甚至恶意的逃跑,必须在劳改区域保证较高的安全级别控制要求。

  • 卫生所、犯人食堂

卫生所、犯人食堂属于监狱公共场所范畴,也是监狱相对自由的活动区域,人群密集度大,人员复杂,是监狱安全监控的重点布控区域。

系统架构

 

技术指标

1、检测性能指标

功能

检测率

误报率

遮挡、破坏摄像机检测

90%-95%

5%

警戒线穿越检测

90%-95%

5%

警戒区域闯入检测

90%-95%

5%

脱岗检测

90%-95%

5%

滞留、徘徊检测

85%-90%

10%

有去无回检测

90%-95%

5%

打架斗殴检测

80%-90%

15%

异常奔跑检测

80%-90%

15%

车牌识别检测

90%-95%

10%

视频质量诊断

90%-95%

10%

2、单机处理能力

功能

CIF

D1

720P

1080P

遮挡、破坏摄像机检测

16

12

8-10

4-6

警戒线穿越检测

16

12

8-10

4-6

警戒区域闯入检测

16

12

8-10

4-6

脱岗检测

16

12

8-10

4-6

滞留、徘徊检测

16

12

8-10

4-6

有去无回检测

16

12

8-10

4-6

打架检测

10

4

2

1

异常奔跑检测

10

4

2

1

车牌识别检测

16

12

8-10

4-6

视频质量诊断

1000

1000

1000

1000

3功能指标

遮挡、破坏摄像机检测

  • 可以对各图像采集设备的视频质量做综合的评估;
  • 对环境、天气等有很好的适应性; 
  • 重点关注视频图像的巨大变化;

警戒线穿越、警戒区域闯入检测

  • 对未经允许而进入特定区域或者越界的行为产生报警;
  • 每路视频中,可设置多个防区,并可以同时进行检测和跟踪;
  • 能检测各种形状的物体如:人、动物、车辆等,能检测CIF图像下不小于4×4像素目标
  • 可以实现区域范围内目标物体的跟踪,并可以在区域范围内定义一条不可穿越的线或者区域,一旦越过或者进入就会报警;

逗留(滞留、徘徊)检测

  • 当人员在警戒区内滞留超过用户自定义的时间时产生报警,用以识别人员在禁停区域长时间停留或逗留;
  • 用户可以设置一定的允许等候时间;
  • 滞留的判别不受人员在警戒区内的行为影响;

有去无回检测

  • 重点关注指定方向的有去无回现象,可实现区域范围内目标物体的跟踪;
  • 指定不同方向并设置两条边界线方式进行检测,对于只穿越设置的某一条边界线的行为进行监测,当在一定时间内仍然没有穿越第2条边界线系统产生告警;
  • 支持边界线的自定义设置,每路视频中,可设置多条边界线,并可以同时进行检测;
  • 支持时间范围的自定义调整,用户可以设置一定的允许等候时间;

打架、斗殴监测技术指标

  • 实现视频监控下人员运动特征、运动轨迹、肢体剧烈变化的自动识别;
  • 对打架、斗殴行为的判别不受周围人群的影响;

异常奔跑技术指标

  • 重点关注可疑人员的快速移动与突然加速等行为;
  • 对异常奔跑行为的判别不受周围人群的影响;

车牌识别

1 识别速度:小车单帧单车识别时间20毫秒左右。大车100毫秒左右;

2 识别车牌类型:符合标准的民用车牌照和军车、警车、武警、港澳等特殊牌照的汉字、字母、数字等信息。

3) 识别车辆类型:大型车、小型车;

4 识别车牌颜色:识别出白、蓝、黑、黄色车牌;

5) 识别模式:可识别车头或车尾车牌;

6 车辆车速≤220公里/小时,车牌宽度范围为80像素到260像素,车牌倾斜角度≤±30°。

视频质量诊断技术指标

  • 可根据不同时间制定不同的诊断计划,对不同的摄像头进行监测;
  • 可对前端设备进行编组及分时段检测,还可设置不同的检测项目并生成诊断计划;
  • 交叉监测,多项监测功能互利互补,各时段监测数据综合评价,诊断结果详实可靠;
  • 能实时记录检测结果并以SQL数据库的方式存储,生成报表,方便检索;
  • 可通过远程网页查询检测记录,并可根据时间、设备名称及组别进行查询;
  • 支持摄像机运动中视频图像质量的检测:在实际视频监控系统中,很多摄像机被设定为在多个预置位间不停扫描,视频画面处于不停歇运动中,视频图像质量诊断系统能对这一类摄像机的视频图像质量进行准确的检测;
  • 支持视频画面图片记录:用于存储所有的摄像头检测结果。一条记录对应一次检测,包括:检测时间、摄像头ID、是否成功获得该视频、视频分析得到的各项检测结果以及一张检测视频的截图,图片格式应采用JPEG格式,JPEG图片编码应符合ISO/IEC 15444:2000的要求;

4环境指标

适应性

  • 适应各种天气条件,如:大风、雨、雪、雾、冰雹等
  • 适应各种光线条件,如:强光、低照度、逆光、阴晴变化、白天黑夜转换等
  • 可消除小动物、树叶、飞舞的纸片等造成的误报
  • 能过滤各种易引起虚警的干扰源,如树枝摆动、水波荡漾、闪电、光影变化等;

可靠性

  • 自动消除摄像机抖动影响;
  • 平均无故障运行时间大于12个月

响应时间

  • 操作响应时间小于1
  • 故障恢复时间小于20