安全运营是森林公园健康发展的重要组成部分,关系到每个游客的生命财产安全。近年来,公共安全和灾害事件频发,预警预防手段未完善,预警预防多依赖于视频监控,手段单一,视频监控多作为事后侦查依据,事前预防能力弱。视频监控覆盖不足,没有形成全方位布控。公园作为公共活动空间,对于潜在的犯罪分子,基于以往传统人工智能算法,缺乏人脸识别技术的准确度,进而缺失精准的监控跟踪,未能实现高精准的快速打击。所以本文提出基于深度学习算法的人脸识别技术的智能视频监控系统,及时预警,快速响应,精确打击,以解决公园安防工作面临的挑战与未来发展需求。本文对森林公园视频安防监控系统的建设背景进行概述,指出系统开发对公园的安全发展具有重要影响,明确了研究的目的和意义。(1)对森林公园视频安防监控系统进行需求分析,指出了系统建设的总体需求,对公园现场管理人员、监控室监控人员、公园主管领导、系统管理员等不同用户功能用例、核心业务流程等进行了分析,并对深度学习算法和智能安防需求、应用和作用进行分析。(2)提出了视频安防监控系统的设计原则和设计思路,总体上构建了系统架构,从应用、技术和网络部署等方面进行了设计,明确系统应用功能构成、开发技术、硬件部署情况。对系统功能结构和核心模块设置监控画面数量、查询删除修改监控点位、监控录像回放等进行了详细设计,对深度学习的算法进行设计形成了人脸识别的技术、过程设计。通过E-R图和数据库表结构设计了系统数据库。(3)编码实现了视频安防监控系统的具体功能,以及针对深度学习人脸识别的功能进行了实现。最后对系统进行功能、数据完整性、性能和人脸识别等方面测试,测试结果表明系统功能正常、性能稳定,能够发布上线。本课题开发森林公园视频安防监控系统,实现了公园安全的精细化管理,提高了安全应急指挥决策能力,实现了安全运行智能化和保卫日常工作高效化,系统的应用提高了公园安全管理水平,确保公园能够安全、稳定、可持续发展。