adsfasdfasd本資料僅供內部使用！<室內人員行為識別>軟件設計說明書北京愛熵科技有限公司2024年12月27日本文件中出現的任何文字敘述、文檔格式、插圖、照片、方法、過程等內容，除另有特別注明，版權均屬本文件中出現的任何文字敘述、文檔格式、插圖、照片、方法、過程等內容，除另有特別注明，版權均屬北京愛熵科技有限公司所有，受到有關產權及版權法保護。任何個人、機構未經北京愛熵科技有限公司的書面授權許可，不得以任何方式復制或引用本文件的任何片斷。軟件設計說明書文件編號：TS-3-01版本：C僅供內部使用修改記錄制定日期生效日期制定/修訂內容摘要頁數版本擬稿審查批準愛熵科技版權所有目錄PAGEI目錄1 簡介 11.1 規格目的 11.2 范圍 12 總體設計 12.1 總體設計思路 12.2 運行環境 22.3 系統架構 22.3.1 設計策略 22.3.2 系統總體結構 33 接口設計 43.1 外部硬件接口 43.2 外部軟件接口 54 功能設計 64.1 功能清單 65 系統出錯處理設計 75.1 出錯信息 75.2 補救措施 85.2.1 后備技術 85.2.2 降效技術 95.2.3 恢復及再啟動技術 9愛熵科技版權所有PAGE5/5簡介本章將簡要地說明項目概要設計規格說明書(以下簡稱本規格)的目的、范圍、名詞定義和參考文件。規格目的編寫該文檔的目的在于通過抽象和分解方法將項目分解成模塊，并從總體設計的角度明確室內人員行為狀態智能識別算法及軟件開發項目(以下簡稱本項目)的技術、功能、約束、處理模式和接口，使項目開發人員和產品管理人員明確產品功能，可以有針對性的進行項目開發、測試、驗收等各方面的工作。范圍本規格的內容涵蓋了本項目需要使用到的技術，項目的總體功能及功能說明，接口約定，約束條件，開發、測試環境。本文檔的讀者為用戶代表、數據庫設計人員、詳細設計人員、開發人員、測試人員和項目相關手冊編寫人員。總體設計總體設計思路本系統采用分層架構，結合深度學習、邊緣計算等技術，實現室內人員行為狀態智能識別和報警。系統需要解決復雜環境下的行為識別、多行為識別、聲音識別、數據融合等技術難點。主要思路如下。系統架構：本系統采用分層架構，分為感知層、網絡層、數據處理層和應用層。感知層：由攝像頭和麥克風組成，負責采集視頻和聲音數據。網絡層：由網絡設備組成，負責數據傳輸。數據處理層：由邊緣計算設備和服務器組成，負責數據預處理、特征提取、行為識別和報警。應用層：由用戶界面和報警系統組成，負責展示識別結果和發出報警。技術路線：視頻處理：使用深度學習技術，如目標檢測、人體姿態估計和行為識別算法，識別視頻中的人員行為。聲音處理：使用語音識別技術，識別聲音中的異常聲音和特定語音呼救信息。數據融合：將視頻和聲音信息融合，提高識別準確率。邊緣計算：在邊緣設備上進行數據處理，減少數據傳輸延遲，提高系統實時性。技術難點：復雜環境下的行為識別：室內環境復雜，光照、遮擋等因素會影響識別效果。多行為識別：系統需要識別多種行為，需要開發高效的多任務學習算法。聲音識別：需要開發能夠識別多種異常聲音和語音的算法。數據融合：需要開發有效的數據融合算法，提高識別準確率。邊緣計算：需要在有限的計算資源下實現高效的數據處理。數據處理流程：數據采集：攝像頭和麥克風采集視頻和聲音數據。數據預處理：對視頻和聲音數據進行降噪、去模糊等預處理。特征提取：從視頻和聲音數據中提取特征，如人體姿態、運動軌跡、聲音頻率等。行為識別：使用深度學習算法，根據提取的特征識別人員行為。數據融合：將視頻和聲音識別結果進行融合，提高識別準確率。報警：當識別到異常行為時，發出報警并通知相關人員。運行環境操作系統:Windows、Linux等主流操作系統算法框架：Pytorch語言環境：Python處理器架構：X86/64、ARM等主流處理器架構加速卡：GPU、NPU等，支持國產加速卡芯片系統架構 設計策略擴展策略：系統采用模塊化設計：將算法、數據處理、用戶界面等功能模塊化，方便添加新的行為識別類型或集成其他系統，例如：新的行為識別模塊：如人員走動、靜止等。物聯網平臺集成：將識別結果與智能家居、安防系統等物聯網平臺連接。數據分析平臺集成：將識別數據與數據分析平臺連接，進行更深入的分析和挖掘。API接口：開發標準的API接口，方便其他應用調用識別結果，例如：可以與其他系統集成，如視頻監控系統、門禁系統等。數據模型：采用靈活的數據模型，方便存儲和擴展識別結果，例如：可以添加新的行為類型和屬性。可以存儲更詳細的行為數據，如行為時間、位置、頻率等。復用策略：通用算法模塊：將核心算法模塊化，例如：目標檢測模塊：可以用于多種行為識別任務。特征提取模塊：可以用于提取不同類型數據的特征。行為分類模塊：可以用于識別不同類型的行為。開源和共享：將部分代碼開源或共享，例如：開源算法模塊，方便其他開發者學習和使用。共享數據集，方便其他研究者進行算法研究。折中策略：時間-空間效率折中：選擇合適的算法和數據結構，例如：使用輕量級模型，減少計算量和內存占用。使用GPU或FPGA等硬件加速，提高計算速度。復雜性-實用性折中：平衡算法的復雜度和易用性，例如：使用易于理解和維護的算法。提供友好的用戶界面和文檔。成本-收益折中：選擇合適的硬件和軟件，例如：選擇性價比高的邊緣計算設備和服務器。使用開源軟件，降低開發成本。系統總體結構整體系統架構如圖所示現場麥克風和攝像頭數據經過相應的傳輸線路給到多模態行為識別算法，經過算法處理計算是否有異常行為并緩存本地識別結果，如遇到異常情況會觸發現場報警設備發出報警信號，同時支持向云端管理系統上報異常信息，方便遠程管理。接口設計外部硬件接口視頻輸入接口：網絡攝像頭接口：支持多種網絡協議，如TCP/IP、ICMP、RTSP、RTMP、HTTP等，以便連接不同品牌的網絡攝像頭。USB攝像頭接口：支持USB接口，以便連接USB攝像頭。HDMI接口：支持HDMI接口，以便連接高清攝像頭或其他視頻設備。聲音輸入接口：麥克風接口：支持多種麥克風接口，如USB、3.5mm音頻插孔等，以便連接不同類型的麥克風。音頻輸入接口：支持音頻輸入接口，以便連接其他音頻設備，如電話、對講機等。控制輸出接口：繼電器輸出接口：支持繼電器輸出接口，以便控制燈光、門禁等設備。GPIO接口：支持GPIO接口，以便連接其他控制設備，如傳感器、執行器等。串口：支持串口，以便與其他設備進行通信。網絡接口：以太網接口：支持以太網接口，以便連接網絡。Wi-Fi接口：支持Wi-Fi接口，以便連接無線網絡。4G/5G接口：支持移動網絡接口，以便在沒有網絡的情況下進行通信。其他接口：電源接口：支持電源接口，以便為設備供電。調試接口：支持調試接口，以便進行系統調試和開發。外部軟件接口數據采集接口-視頻流接口輸入：視頻流數據說明：接收來自攝像頭的實時視頻流數據。參數：url：視頻流地址protocol：視頻流協議(RTSP,RTMP,HTTP)username：用戶名(可選)password：密碼(可選)限制條件：視頻流格式需符合RTSP、RTMP或HTTP協議標準。視頻流分辨率和幀率需符合系統要求。輸出：視頻幀數據數據存儲接口-數據庫接口輸入：識別結果和行為數據說明：將識別結果和行為數據存儲到數據庫中。參數：table_name：數據表名data：數據(JSON格式)限制條件：數據格式需符合數據庫表結構。輸出：存儲成功或失敗信息控制接口-RESTfulAPI輸入：HTTP請求說明：提供RESTfulAPI接口，以便其他應用遠程控制識別系統和獲取識別結果。參數：請求方法(GET,POST,PUT,DELETE)請求URL請求頭請求體(可選)限制條件：請求格式需符合RESTfulAPI規范。需要進行身份驗證和授權。輸出：HTTP響應數據分析接口-機器學習平臺接口輸入：訓練數據或測試數據說明：與機器學習平臺進行交互，以便進行模型訓練和評估。參數：模型類型數據格式超參數(可選)限制條件：數據格式需符合機器學習平臺要求。輸出：模型訓練結果或評估結果功能設計功能清單功能ID功能名稱簡要說明DataCollectionModule數據采集模塊主要負責音視頻和傳感器數據采集BehaviorRecognitionModule行為識別模塊主要負責音視頻數據處理和行為識別算法運行AlarmNotificationModule報警通知模塊根據識別結果觸發報警信號DataStorageModule數據存儲模塊負責存儲數據UserInterfaceModule用戶界面負責展示識別結果等信息系統出錯處理設計出錯信息錯誤代碼錯誤信息輸出含意建議處理方法ERR001“視頻流連接失敗”系統無法連接到指定的視頻流源。檢查網絡連接和攝像頭配置，重啟攝像頭或網絡設備。ERR002“數據存儲異常”系統無法將數據寫入數據庫。檢查數據庫服務狀態，確認數據庫連接字符串和權限設置。ERR003“算法處理錯誤”行為識別算法在處理數據時遇到錯誤。重新訓練算法模型或檢查輸入數據格式。ERR004“內存不足”系統運行時內存資源不足。優化代碼或增加服務器內存。ERR005“權限不足”用戶嘗試執行未經授權的操作。確認用戶權限，重新登錄或聯系系統管理員。ERR006“系統配置錯誤”系統配置文件存在錯誤或缺失。檢查配置文件，確保所有設置正確無誤。ERR007“硬件故障”系統檢測到硬件設備故障。檢查硬件設備，必要時更換故障部件。ERR008“網絡超時”系統在規定時間內未收到網絡響應。檢查網絡連接，重啟網絡設備或聯系網絡服務提供商。ERR009“接口調用失敗”系統調用外部接口時遇到問題。檢查接口參數和返回值，確保外部服務正常運行。ERR010“文件讀寫錯誤”系統無法正確讀取或寫入文件。檢查文件權限和存儲空間，確保文件系統無故障。補救措施以下是對故障出現后可能采取的變通措施的說明：后備技術技術說明：數據備份技術：為了防止原始系統數據丟失，采用定期備份數據的技術措施。實施措施：周期性備份：定期將系統數據備份到磁帶、外部硬盤或云存儲服務上。實時復制：使用數據復制技術，如RAID鏡像或數據庫復制，實時將數據復制到備用存儲設備。備份驗證：定期驗證備份數據的完整性和可恢復性，確保在需要時能夠成功恢復。啟動技術：災難恢復計劃：制定災難恢復計劃，明確在數據丟失情況下的恢復步驟。快速恢復：確保備份存儲設備可以快速接入系統，以便在數據丟失后迅速恢復服務。降效技術技術說明：備用系統：在主要系統失效時，使用效率較低但可靠的備用系統來繼續部分業務操作。實施措施：手工操作：對于自動化的業務流程，準備手工操作的流程圖和操作手冊。簡易系統：部署一個簡易的備用系統，該系統可能是一個輕量級的軟件版本或是一個基于網絡的解決方案。數據記錄：在自動系統不可用時，采用人工記錄數據的方法，如使用電子表格或紙質記錄。恢復及再啟動技術技術說明：系統恢復：在系統故障后，采用一系列措施使系統恢復正常運行。實施措施：故障點恢復：記錄系統狀態和操作日志，以便在故障發生后能夠從最后正常狀態恢復。系統重啟：如果故障點恢復不可行，執行系統重啟流程，包括