本发明涉及安防技术领域，尤其涉及一种基于安全防控的客流感知系统。
背景技术：
要让公交车辆的运营调度和司机的排班调度达到最优化，除了在宏观层面要分析城市客流的od特征规律，还要在微观层面进行客流的精准感知。宏观掌握市全市客流走向以及客流出行变化是为了帮助公交集团制定公司战略计划，如车辆配置计划、人员配置计划、公交站台设点调整等。微观层面，需要知道每条公交线路上每个公交站台上实时动态的客流数量，让每个时段的车辆班次符合当前等待客流的情况。因此，需要通过信息化手段能够对全市公交站台上的乘客数量能够动态精准的感知。
再从安全层面考虑，公交站台是保障安全非常重要的关口，公交车所有的乘客的上车、下车都必须在公交站台进行，重点人员以及逃逸人员均会在公交站台交汇出现，因此对站台的监控和安全保障就尤为重要。通过信息化手段和数据分析技术，能够对于重点人员和异常物体，进行识别和预警，在危险人员和危险物品在上车之前就能够进行识别并且对司机进行预警，是保障公交乘客安全最为迫切对需求。
因此，如何在宏观掌握客流走向以及出现变化的同时保障公交乘客安全是需要解决的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于安全防控的客流感知系统，能够在宏观掌握客流走向以及出现变化的同时保障公交乘客安全。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于安全防控的客流感知系统，它包括后台监控中心、移动客户端和至少一个前端摄像节点；前端摄像节点安装在公交站点；后台监控中心通过无线通信与前端摄像节点进行相互通信；移动客户端与后台监控中心通信无线通信方式连接。
后台监控中心包括人脸识别模块、第一网络通信模块、数据存储服务器、分析模块、考勤排班模块、控制模块、gis、显示模块、110报警平台和目标数据库；第一网络通信模块的输出端与数据存储服务器和人脸识别模块的输入端连接；数据存储服务器的输出端与分析模块的输入端连接；分析模块的输出端与考勤排班模块的输入端连接；分析模块还与控制模块相互连接；考勤排班模块的输出端与显示模块的输入端连接；gis的输出端与控制模块的输入端连接；控制模块的输出端与110报警平台和显示模块的输入端连接；人脸识别模块的输出端与目标数据库的输入端连接；目标数据库的输出端与控制模块的输入端连接。
人脸识别模块包括解码单元、检测单元、特征提取单元和特征识别单元；第一网络通信模块的输出端与解码单元的输入端连接；解码单元的输出端与检测单元的输入端连接；检测单元的输出端与特征提取单元的输入端连接；特征提取单元的输出端与特征识别单元的输入端连接；特征识别单元的输出端与目标数据库的输入端连接。
前端摄像节点包括信息采集端、微处理器、编码模块和第二网络通信模块；微处理器与信息采集端和第二网络通信模块相互连接；微处理器的输出端与编码模块的输入端连接；编码模块的输出端与第二网络通信模块的输入端连接。
信息采集端包括至少一个网络球型摄像机、至少一个广角摄像机和至少一个智能跟踪球机；微处理器与网络球型摄像机、广角摄像机和智能跟踪球机相互连接。
后台监控中心通过第一网络通信模块与前端摄像节点中的第二网络通信模块进行通信连接。
本发明的有益效果是：一种基于安全防控的客流感知系统，在宏观上能够掌握市全市客流走向以及客流出行变化帮了助公交集团制定公司战略计划，如车辆配置计划、人员配置计划、公交站台设点调整等。在微观层面上，能够知道每条公交线路上每个公交站台上实时动态的客流数量，让每个时段的车辆班次符合当前等待客流的情况。在安全方面通过信息化手段和数据分析技术，能够对于重点人员和异常物体，进行识别和预警，在危险人员和危险物品在上车之前就能够进行识别并且对司机进行预警，极大地保障公交乘客安全。
附图说明
图1为系统的结构框图；
图2为后台监控中心的结构框图；
图3为前端摄像节点的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于安全防控的客流感知系统，它包括后台监控中心、移动客户端和至少一个前端摄像节点；前端摄像节点安装在公交站点；后台监控中心通过无线通信与前端摄像节点进行相互通信；移动客户端与后台监控中心通信无线通信方式连接。
如图2所示，后台监控中心包括人脸识别模块、第一网络通信模块、数据存储服务器、分析模块、考勤排班模块、控制模块、gis、显示模块、110报警平台和目标数据库；第一网络通信模块的输出端与数据存储服务器和人脸识别模块的输入端连接；数据存储服务器的输出端与分析模块的输入端连接；分析模块的输出端与考勤排班模块的输入端连接；分析模块还与控制模块相互连接；考勤排班模块的输出端与显示模块的输入端连接；gis的输出端与控制模块的输入端连接；控制模块的输出端与110报警平台和显示模块的输入端连接；人脸识别模块的输出端与目标数据库的输入端连接；目标数据库的输出端与控制模块的输入端连接。
人脸识别模块包括解码单元、检测单元、特征提取单元和特征识别单元；第一网络通信模块的输出端与解码单元的输入端连接；解码单元的输出端与检测单元的输入端连接；检测单元的输出端与特征提取单元的输入端连接；特征提取单元的输出端与特征识别单元的输入端连接；特征识别单元的输出端与目标数据库的输入端连接。
如图3所示，前端摄像节点包括信息采集端、微处理器、编码模块和第二网络通信模块；微处理器与信息采集端和第二网络通信模块相互连接；微处理器的输出端与编码模块的输入端连接；编码模块的输出端与第二网络通信模块的输入端连接。
信息采集端包括至少一个网络球型摄像机、至少一个广角摄像机和至少一个智能跟踪球机；微处理器与网络球型摄像机、广角摄像机和智能跟踪球机相互连接。
后台监控中心通过第一网络通信模块与前端摄像节点中的第二网络通信模块进行通信连接。
优选地，在公交站台处安装客流感知网络球型摄像机，实现人脸信息的采集和站台乘客数量的采集，并通过网络传输至后台监控中心。为保证视频内容识别的效果，所采集的图像须保证人脸两眼间距的有效像素在50以上，为此，所选用的摄像机应为分辨率在1080p的高清摄像机，当站台区域较广、人群较密集时，应选用300万像素或500万像素的更高清摄像机。除了分辨率，还应保证视频点所采集的每一帧图像清晰、稳定，由于视频点往往都是运动场景，要保证图像的清晰（不模糊），人脸网络摄像机的快门速度不能低于1/200秒，为此，一方面，人脸摄像机应具备超低照度、宽动态的特性，另一方面，当视频点周边光线环境不足时，应采取必要的补光措施。
通过采用广角摄像机锁定大场景中活动目标，智能跟踪球机对多个运动目标分别自动跟踪拍摄的方法，自适应地实现超高清分辨率的局部特写视频，从而实现用极少数监控设备覆盖较大范围场景并得到与普通监控设备相比更清晰细节视频画面的目的。
前端摄像节点将数据传输到后台监控中心通过人脸识别模块进行数据识别，如果发现有与目标数据库（存储有罪犯人员数据）一致的，则通过110报警平台进行及时报警；分析模块通过对各个站点的客流量分析再根据客流量的多少通过考勤排班模块合理对车辆配置计划、人员配置计划、公交站台设点等进行调整。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。