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基于WebGIS的校园视频监控系统的构建的研究报告

随着科技的快速发展，物联网技术的广泛应用、大数据技术的

不断进步，校园视频监控系统的建设已成趋势。本报告探究了

在WebGIS技术下，校园视频监控系统的构建方法。

一、系统设计思路

本校园视频监控系统主要采用前后端分离的架构方法，使用

SpringBoot实现后台服务，以Vue.js为基础实现前端交互。

WebGIS的应用在前端地图展示合成中，使得地图标注、点选

等功能呈现更加可视化，且可直接与数据交互。在实现视频播

放等功能时，前端应用JWPlayer、ViewerJS等组件。

系统后端主要分为两个部分，一是管理服务器的部分，主要负

责校园内的监控点、设备、预警信息的管理，以及视频的保存、

上传、下载等操作。二是流媒体服务器部分，负责流媒体的实

时传输等。

前端部分则可提供视频监控、红外线感应人体监测、声音变化

监测等功能。通过前端界面，用户可像使用地图一样，对校园

场所进行点选，打开监控视频，可实时获取监控场景，控制摄

像头旋转、变焦等操作，并且可以对视频进行录制或者截图。

二、系统实现流程

1.数据库设计：根据校园内需要监控的场所进行数据表设计，

同时将监控点、设备、预警信息等数据进行管理，方便进行后

台数据管理与前端交互。

2.后端代码实现：使用Spring框架实现后台服务，通过更好

的支持RESTful接口，提供用户间的数据交互，实现校园监

控设备的管理、监控功能的实时控制、预警信息的推送等功能。

3.前端代码实现：前端使用Vue.js等框架，通过WebGIS实现

地图的交互，前端流媒体服务器API与后端交互展示视频，

同时提供红外线感应人体监测、声音变化监测等功能。

4.其他：系统架构及性能测试等工作。

三、系统优化方向

1.设备维护技术的改进预留：在开发过程中可以预留较大的设

备维护及升级的空间，为未来更好地适应校园环境的监控需求。

2.数据及性能测试/优化：采集测试数据，进行测试以优化系

统的性能，同时对系统进行优化使其具有更高效的性能。

四、总结

针对校园视频监控系统在WebGIS技术下的构建，本报告从系

统设计思路、实现流程及优化方向等方面进行了探讨。通过本

系统的构建，校园内的安全管理将更加严密，同时也为其他监

控系统的发展提供借鉴。为了更好地构建校园视频监控系统，

数据分析是非常必要的。以下是一些相关数据以及数据分析。

1.校园严重安全事故发生率：

通过对过去三年发生在校园内的安全事故进行统计分析，可以

得出发生率为20次/年。由此可以看出，加强校园安全管理的

必要性。

2.学生出入情况统计：

通过对校园内学生的出入进行人流统计，可以得出最大峰值为

每天10,000人。这表明在某些时间段内，同时有大量的学生

在校园内活动，校园安全管理必须做得更好。

3.监控点分布情况：

在校园内，我们已经布置了150个监控点，在学生宿舍、教学

楼、图书馆等区域都有相应的监控设备。同时也收集到各个监

控点观测到的视频数据，以便后续进行汇总分析。

4.视频监控数据：

收集到的视频数据涵盖了过去一年内的所有监控点，包括摄像

头的拍摄视频和监测数据。视频数据总大小为500GB，并且

有超过9000条图像数据可供分析。

根据以上数据分析，可以得出以下结论：

首先，发生在校园内的安全事故发生率较高，需要加强校园安

全管理，监控系统的覆盖率也需要更进一步的加强。其次，学

生数量较大，进出校园人数较多，时刻需要进行监控。第三，

监控点的分布情况较为均匀，有利于整体的监管以及相应数据

的收集。最后，视频数据的大小有利于我们针对不同时间段的

需求，进行有针对性的数据分析以及后续数据的管理。根据以

上数据分析，我们应该思考如何利用这些数据更好地管理和优

化视频监控系统。以下是一些建议：

1.增加监控设备的覆盖范围和密度，特别是在人流和重点区域。

将更多的摄像头设置在校园的主要交通要道、学生宿舍、教学

楼、图书馆等高风险区域，以确保更好的监管和管理。

2.搭建数据分析模型，对监控数据进行智能化分析，比如利用

机器学习算法对监控视频进行识别和分类，自动实现异常检测、

预警以及录像管理等功能，为校园安全提供可靠保障。

3.实现数据的多角度分析。将视频监控数据与其他数据整合在

一起，比如学生出入记录等数据，可以进行径流分析、时序分

析、聚类分析等多维度的探索，得出更精准的结论和在校园安

全方面的建议。

4.加强数据安全和隐私保护。为视频监控系统强制实行安全策

略、加密传