论文部分内容阅读
摘要：近几年，“平安城市”“雪亮工程”、“智慧磐石”等一系列重大工程项目的开展，周界安防预警系统的需求越来越迫切。随着信息化技术的飞速发展和多媒体手段的不断演进，传统的监控方式已不能满足日常管控的需要。为解决传统周界安防误报率高、受天气光线影响大、易翻越等难题，将多目标雷达与云台摄像机通过人工智能AI算法进行战略性组合，完美融合了雷达技术的主动探测性、高灵敏度与视频的可视性，极大的提升了该系统在复杂环境下的检测率。
关键词：周界安防;多目标雷达;视频融合;人工智能
1 引言
常说的周界安全防范系统有三防：“人防、物防、技防”。传统的“人防”是指在安全防范工作中人的自然能力的展现。物防是指用于安全防范目的、能延迟风险事件发生的各种实体手段。技防是指利用各种电子信息设备组成系统和网络以提高探测、延迟、反应能力和防护功能的安全防范手段。对于目前现有的监控技术，单一的周界安防预警系统都各有其优点及缺点，一个完善的安全防范系统不是依靠一个技术防范可以解决的。所以多维数据融合势在必行。本文提出雷球联动一体化预警系统，该系统集雷达侦测、视频监控、多媒体融合、图像识别、人工智能AI算法、网絡传输、远程集中控制等多项技术于一体，形成了一套高效稳定的监视控制体系。
2 多维融合的周界安防预警系统的三大核心
2.1 第一大核心 多目标调频连续波雷达
该雷达采用锯齿波调频连续波体质，功耗低、抗干扰能力强，主要应用于安全设施、边境防控等应用场景，对无人值守地区的多个目标进行探测、识别、信息反馈。
其中， 为目标距离产生的回波频率， 为目标运动产生的多普勒频率。
算法方面采用了先进的DSP跟踪算法，包括多普勒信号的强度匹配、比相和混叠排序等算法，其独特的多目标跟踪算法，实现了雷达对多目标进行测速、测距、测方位角的主要功能。
2.2 第二大核心 多目标雷达与高速球形云台摄像机的视频融合
高速球形摄像机的发展越来越快，它以独特的功能即360度旋转功能、安装简便、高集成化、高智能化等特点，成为周界安防监控领域的宠儿。将其与多目标调频连续波雷达强强联合，得出了更强大的多维融合系统——“雷球联动”系统。
该系统由多目标调频连续波雷达作为主导，将雷达与球机的数据的进行融合，根据多目标雷达实时提供的多个目标的坐标信息、角度信息、速度信息等，反馈给AI人工智能管理系统，将多目标雷达获取到的目标空间/地理位置数据与远距离球机转动角度、镜头焦距进行联动，实现对该空间、地理位置的场景图像进行实时复核，并对目标进行连续监视和特征识别。这样球机可以在第一时间捕捉被探测目标并对其进行跟踪锁定，实现雷达球机联动。
2.3 第三大核心 AI人工智能算法
为了实现对多维数据的融合，就需要一个功能强大的AI人工智能算法。多目标雷达通过多普勒偏移的原理可以实现对目标的探测，受光照和天气因素影响较小，精度高，但难以识别人、车等入侵目标的特征元素。高速球形摄像机可以实现对车辆行人的目标特征元素的识别，但是容易受光照天气等因素的影响。所以AI人工智能的作用就是收集多目标雷达对观测目标的数据，然后对各传感器的输出数据进行特征提取与模式识别处理，并把目标按类别进行准确关联，利用融合算法将同一目标的所有传感器数据进行融合。
融合算法包括空间、时间的融合和同步。
●空间融合：由于各个传感器系统都拥有自己的坐标系系统。多目标雷达是雷达XYZ坐标系，球形摄像机是摄像机PTZ坐标系，架设系统时需要参考的三维世界坐标系，以及生成融合图像的像素坐标系。AI智能算法就是要将这四大坐标系数据进行空间融合。“一次融合”首先根据雷达与球机架设的实际位置信息，参考三维世界坐标系，融合雷达XYZ坐标系，得到实际的目标方位坐标;“二次融合”是把得到的实际目标方位坐标系与摄像机PTZ坐标系融合，即可得到目标的PTZ坐标，用来控制球机对目标的锁定跟踪;由于终端平台需要把抽象的三维信息转化为视觉图像显示出来，所以“三次融合”是把实际的目标方位坐标与图像的像素坐标系进行融合，完成空间上多目标雷达监测目标匹配至视觉图像。并在此基础上，将检测到的目标运动状态的信息进行输出跟踪。
●时间融合：由于多目标雷达的采样率和球形摄像机的采样率不一致，所以在时间上同步采集数据，实现时间融合。时间融合相较于空间融合简单一些。根据多目标雷达的工作手册上获得雷达的采样周期，得出雷达的采样帧速率，再根据球形摄像机的采样帧速率，最终结合整个系统中的算法延迟时间，从而保证多目标雷达数据和摄像机数据时间上的同步。
3 系统方案
各站点前端设备包括多目标雷达及自身防护球机，外加室外立杆及含AI人工智能算法的服务器，构成了前端安防系统。再借助光纤通讯或卫星通讯方式，将前端数据和视频传至雷球联动综合管理平台。这样即可在监控中心直观的监视各个站点的实时画面及报警信息。
4 结束语
“灵敏的耳朵”（雷达）、“雪亮的眼睛”（球机）、“聪慧的大脑”（AI人工智能），这已不仅仅是简单的1+1+1，而是多维感知技术的融合产生的聚变。此应用系统也不仅仅局限于雷达和球机的融合，借助AI人工智能算法下的综合管理平台服务器，还可以在系统中增加其他先进的周界安防技术，例如：声光打击技术、电子围栏、传感器对射、生物电技术、无人机飞控等，均可对其进行数据的融合，使整个周界安防预警系统无懈可击。可以预见，未来的周界安防，将是一个无人值守的全天候智能化监控、报警、打击的全方位无盲区的“铜墙铁壁”。为周界安防领域提供了新的技术手段，提升了周界区域及重要区域的安全管控能力。
参考文献：
[1] 完诚，一种毫米波调频连续波雷达的目标速度测量方法[J]，舰船电子对抗，CN32-1413（2016）04-0047-05.
[2] 丁鹭飞，耿富录。雷达原理（第三版）[M].西安电子科技大学出版社，2009
[3] 张明友，汪学刚。雷达系统（第二版）[M].电子工业出版社，200
关键词：周界安防;多目标雷达;视频融合;人工智能
1 引言
常说的周界安全防范系统有三防：“人防、物防、技防”。传统的“人防”是指在安全防范工作中人的自然能力的展现。物防是指用于安全防范目的、能延迟风险事件发生的各种实体手段。技防是指利用各种电子信息设备组成系统和网络以提高探测、延迟、反应能力和防护功能的安全防范手段。对于目前现有的监控技术，单一的周界安防预警系统都各有其优点及缺点，一个完善的安全防范系统不是依靠一个技术防范可以解决的。所以多维数据融合势在必行。本文提出雷球联动一体化预警系统，该系统集雷达侦测、视频监控、多媒体融合、图像识别、人工智能AI算法、网絡传输、远程集中控制等多项技术于一体，形成了一套高效稳定的监视控制体系。
2 多维融合的周界安防预警系统的三大核心
2.1 第一大核心 多目标调频连续波雷达
该雷达采用锯齿波调频连续波体质，功耗低、抗干扰能力强，主要应用于安全设施、边境防控等应用场景，对无人值守地区的多个目标进行探测、识别、信息反馈。
其中， 为目标距离产生的回波频率， 为目标运动产生的多普勒频率。
算法方面采用了先进的DSP跟踪算法，包括多普勒信号的强度匹配、比相和混叠排序等算法，其独特的多目标跟踪算法，实现了雷达对多目标进行测速、测距、测方位角的主要功能。
2.2 第二大核心 多目标雷达与高速球形云台摄像机的视频融合
高速球形摄像机的发展越来越快，它以独特的功能即360度旋转功能、安装简便、高集成化、高智能化等特点，成为周界安防监控领域的宠儿。将其与多目标调频连续波雷达强强联合，得出了更强大的多维融合系统——“雷球联动”系统。
该系统由多目标调频连续波雷达作为主导，将雷达与球机的数据的进行融合，根据多目标雷达实时提供的多个目标的坐标信息、角度信息、速度信息等，反馈给AI人工智能管理系统，将多目标雷达获取到的目标空间/地理位置数据与远距离球机转动角度、镜头焦距进行联动，实现对该空间、地理位置的场景图像进行实时复核，并对目标进行连续监视和特征识别。这样球机可以在第一时间捕捉被探测目标并对其进行跟踪锁定，实现雷达球机联动。
2.3 第三大核心 AI人工智能算法
为了实现对多维数据的融合，就需要一个功能强大的AI人工智能算法。多目标雷达通过多普勒偏移的原理可以实现对目标的探测，受光照和天气因素影响较小，精度高，但难以识别人、车等入侵目标的特征元素。高速球形摄像机可以实现对车辆行人的目标特征元素的识别，但是容易受光照天气等因素的影响。所以AI人工智能的作用就是收集多目标雷达对观测目标的数据，然后对各传感器的输出数据进行特征提取与模式识别处理，并把目标按类别进行准确关联，利用融合算法将同一目标的所有传感器数据进行融合。
融合算法包括空间、时间的融合和同步。
●空间融合：由于各个传感器系统都拥有自己的坐标系系统。多目标雷达是雷达XYZ坐标系，球形摄像机是摄像机PTZ坐标系，架设系统时需要参考的三维世界坐标系，以及生成融合图像的像素坐标系。AI智能算法就是要将这四大坐标系数据进行空间融合。“一次融合”首先根据雷达与球机架设的实际位置信息，参考三维世界坐标系，融合雷达XYZ坐标系，得到实际的目标方位坐标;“二次融合”是把得到的实际目标方位坐标系与摄像机PTZ坐标系融合，即可得到目标的PTZ坐标，用来控制球机对目标的锁定跟踪;由于终端平台需要把抽象的三维信息转化为视觉图像显示出来，所以“三次融合”是把实际的目标方位坐标与图像的像素坐标系进行融合，完成空间上多目标雷达监测目标匹配至视觉图像。并在此基础上，将检测到的目标运动状态的信息进行输出跟踪。
●时间融合：由于多目标雷达的采样率和球形摄像机的采样率不一致，所以在时间上同步采集数据，实现时间融合。时间融合相较于空间融合简单一些。根据多目标雷达的工作手册上获得雷达的采样周期，得出雷达的采样帧速率，再根据球形摄像机的采样帧速率，最终结合整个系统中的算法延迟时间，从而保证多目标雷达数据和摄像机数据时间上的同步。
3 系统方案
各站点前端设备包括多目标雷达及自身防护球机，外加室外立杆及含AI人工智能算法的服务器，构成了前端安防系统。再借助光纤通讯或卫星通讯方式，将前端数据和视频传至雷球联动综合管理平台。这样即可在监控中心直观的监视各个站点的实时画面及报警信息。
4 结束语
“灵敏的耳朵”（雷达）、“雪亮的眼睛”（球机）、“聪慧的大脑”（AI人工智能），这已不仅仅是简单的1+1+1，而是多维感知技术的融合产生的聚变。此应用系统也不仅仅局限于雷达和球机的融合，借助AI人工智能算法下的综合管理平台服务器，还可以在系统中增加其他先进的周界安防技术，例如：声光打击技术、电子围栏、传感器对射、生物电技术、无人机飞控等，均可对其进行数据的融合，使整个周界安防预警系统无懈可击。可以预见，未来的周界安防，将是一个无人值守的全天候智能化监控、报警、打击的全方位无盲区的“铜墙铁壁”。为周界安防领域提供了新的技术手段，提升了周界区域及重要区域的安全管控能力。
参考文献：
[1] 完诚，一种毫米波调频连续波雷达的目标速度测量方法[J]，舰船电子对抗，CN32-1413（2016）04-0047-05.
[2] 丁鹭飞，耿富录。雷达原理（第三版）[M].西安电子科技大学出版社，2009
[3] 张明友，汪学刚。雷达系统（第二版）[M].电子工业出版社，200