1. 引言
随着科学技术的快速发展，实验室在各个领域中都扮演着至关重要的角色。实验室是创新和研究的核心场所，是科学家们探索未知、验证理论的场所。然而，传统实验室管理方式存在一些诸如安全隐患、资源浪费和效率低下等问题，这严重影响了实验室的运行效率和科研成果的产出。为了解决这些问题，人们开始引入智能监控系统来辅助实验室管理工作。智能监控系统利用先进的传感器技术、图像识别技术和数据分析算法，再通过与APP用户端链接，实现对实验室环境和资源的实时监测和管理。这种智能监控通过APP与用户端链接的系统可以帮助实验室管理人员及时发现和解决问题，提高实验室的安全性和管理效率。
首先，智能监控系统可以实时监测实验室的温度、湿度、气体浓度等环境参数。这些参数对于保障实验室内部的环境稳定性至关重要，特别是对于一些敏感的实验和仪器设备。此外，智能监控中的人脸识别系统通过扫描可以检测出未录入系统的陌生用户并向APP端发出警报信息，实验室管理人员可以随时了解实验室的环境状态，及时采取调节措施，保证实验的准确性和可靠性。
其次，智能监控系统还可以通过在关键区域安装摄像头，实时监测实验设备的使用情况和实验操作过程。这对于提高实验室的管理水平和避免实验操作中的错误至关重要。通过APP显示的视频监控，实验室管理人员可以远程观察实验过程，发现并纠正操作中的问题，确保实验的稳定进行。
此外，智能监控系统还可以通过数据分析和算法，识别出可能存在的问题和风险，并向APP用户端传输信息并生成相应的警报。例如，系统可以监测到实验设备的异常运行、试剂品的异常使用等情况，并及时向管理人员发送报警信号。这将帮助管理人员迅速采取措施，避免潜在的危险和损失。
综上所述，智能监控系统在实验室管理中具有重要的作用。它通过实时监测和管理实验室内部的环境和资源，与APP用户端链接发送实时信息并允许用户查看特定时间的监控视频，提高了实验室的运行效率和安全性。本论文旨在深入研究智能监控系统的设计与实现，通过实际案例验证其在实验室管理中的有效性和可行性，为实验室管理工作的现代化和智能化进程做出贡献。
2. 相关研究综述
(一) 研究背景
实验室属于高校与科研机构开展科学研究与人才培养的重要场所，其中存放着易燃、易爆、剧毒等物品，容易发生火灾等情况，安全风险相对较大。现阶段，实验室安全防范措施普遍较为落后，防火系统、防盗系统等均处于独立运行状态，难以实现对实验的综合管理。此外，传统安全监控系统的容错性相对较差，如果系统中传感器发生故障，也难以精准查找故障位置，使得维护难度增大 [1] 。并且在高校实验室建设发展迅速的同时，各种实验室安全事故却频频发生，火灾，漏电，爆炸及有毒气体泄露等实验安全事故时有发生，对生命财产安全造成了严重的威胁 [2] 。良好的实验室环境无论是对实验室还是对实验工作者来说，都具有十分重要的意义，科研实验室安全没有万分的保障，在漫长的人类文明发展长河中，无数科学家，科技爱好者，为推动人类科技的发展贡献了自己的时间甚至是生命，这不但给人们造成了伤痛，也是人类财富的极大损失。优化科研工作者的实验环境至关重要，因为它不仅是科研工作的基石，更直接关系到科研人员的安全与健康。一个理想的实验室环境需涵盖两个核心方面：实验室监控与实验室控制。
在实验室监控方面，目前多数高校实验室仅依赖于单一的火焰报警器来检测火灾风险。然而，实验室中还可能存在其他如二氧化碳、一氧化碳等无色无味的有毒气体，这些气体在化学和物理实验室中尤为常见，但目前并未配备相应的检测设备。此外，实验室中众多昂贵的实验器材和化学药品对环境条件如温度、湿度和光照等有着特定的要求，以确保其稳定性和安全性。
至于实验室的控制与管理，目前多数实验室仍依赖于传统的人工管理方式，这种方式效率低下，且需要大量的人力物力投入，同时难以获取实验室的实时动态信息。因此，改革与升级实验室管理体系已迫在眉睫。
(二) 与普通监控系统的对比
目前，众多高校已经采取了刷卡、指纹或人脸识别等先进的门禁式系统来强化实验室的管理与控制。然而，现有的实验室管理体系仍面临诸多挑战。
首先，当前的控制系统存在局限性。门禁系统和视频监控系统作为两个独立的单元，无法协同工作，导致资源利用效率低下，管理难度加大。门禁系统主要负责人员进出的控制，而视频监控系统则通过摄像头为管理者提供实验室内部情况的概览。这种分割的状态使管理者在应对实验室安全问题时面临更多的困难。
其次，现有系统的灵活性不足，难以应对突发状况。视频监控系统需要专人24小时监控，一旦出现突发情况而监控人员缺席，可能导致问题无法得到及时解决。这种被动的管理方式不仅增加了管理的压力，也降低了实验室的安全保障。
为了解决上述问题，我们提出了一套基于机器学习或深度学习的实验室智能监控系统。该系统不仅能够实现对敏感环境的实时监控，还能够通过设计环境禁入目标检测算法，提升管理的智能化水平。这套系统旨在提高实验室管理的效率、灵活性和安全性，为实验室的安全运行提供有力保障。若实验室温度过高或发生火灾，APP从监控中的视频发现火灾，并向实验室管理教师用户发送警报信息。实验室相比人工监控效率更高，更节省人力物力，相比传统的检测方法，准确率更高，速度更快。当出现温湿度或相关设备运行异常时(参数超出允许范围)会以短信，邮件，声光报警等方式及时通知相应人员及时处理。同时支持PAD/手机App等远程在线查阅、控制。使环境监控管理真正实现远程化和自动化，使监控人员从低效、重复的工作中解脱出来，为用户提供更加可靠的监控服务和更加安全的环境，对保障生产环境的安全可靠，降低安全隐患具有重要意义。系统安装维护简单，用户界面友好，并且具有良好的可扩展性，能够及时发现各种安全隐患 从而保障实验室的正常使用，降低理人员的工作强度，提高实验室管理工作的信息化水平。
传统监控系统与智能监控系统对比图如下表1。
Table 1. Comparison between traditional monitoring systems and intelligent monitoring systems
表1. 传统监控系统与智能监控系统对比表
3. 实验室智能管理系统的搭建
(一) 实验室管理系统的硬件安装
硬件部分主要包括用于允许用户进入的智能门禁模块、用于实验室监控及安全管理的模块、用于紧急情况下快速沟通的可视报警模块和用于监测管理危化品的智能危化品存储柜等 [3] 。智能监控门禁模块设备如图1，监控设备如图2。
Figure 1. Proposed intelligent access control device
图1. 拟智能门禁设备
Figure 2. Proposed video monitoring device
图2. 拟视频监控设备
(二) 实验室智能管理系统软件搭建
软件部分的搭建是指对所有的硬件设备的数据进行处理，使其呈现到同一个系统界面上。实验室智能管理系统不仅具备基础的信息管理、环境监控、门禁智能管理、视频监控等功能，用户登录APP有学生模式和教师模式两种。学生模式可以实现提前预约实验室、刷学生卡进入实验室等功能。教师模式可通过APP看到有哪些学生预约了实验室，可也以通过APP调用实验室的实时视频。若发生意外事故需调看视频，可通过APP选取日期来调取特定时期的视频。
整体方案的系统拓扑图如图3所示。
Figure 3. Topology diagram of intelligent monitoring app functions
图3. 智能监控app功能拓扑图
4. 智能监控系统技术分析与实现
(一) 智能监控系统的技术分析
现代智能监控系统是将基于计算机视觉和模式识别技术的高级视频监控系统与智能监控APP相结合。现代智能监控系统利用先进的图像处理技术和计算机视觉算法，通过在传统监控的基础上增加智能视频分析模块，对视频画面中的物体进行自动检测和识别。这种系统不仅能够实现全天候的监控，而且能够对特定行为或事件做出实时反应，如行人检测、车辆检测、越界识别等，有效地提高了监控的效率和准确性。APP通过摄像头识别到的图片或实时视频进行分析识别处理，将分析的数据进行处理后，向学生用户和教师用户发送相应的信息。从而更有利于学生使用实验室和老师监管实验室。技术分析方面，现代智能监控系统主要包括以下几个关键技术点：
1) 计算机视觉技术：这是智能监控系统的核心，它使系统能够理解视频内容，并对各种物体和行为进行识别与分类。
2) 前端感知与边缘计算：通过高效的前端设备捕捉图像，并进行初步的数据处理，减轻了中心服务器的压力，并提高了系统的实时性和可靠性。
3) 网络通信技术，监控的数字化与信息化：智能监控系统可以通过网络将监控数据传输到手机App，实现远程监控和管理。同时，系统还可以通过云存储技术将监控数据存储在云端，提高数据的安全性和可靠性。
4) 智能数据分析预警：系统集成了智能行为识别算法，能够对特定的行为模式进行分析。智能监控系统会将采集到的视频、图像、声音等数据进行处理和分析，利用计算机视觉、深度学习等技术进行模式识别、异常检测和行为分析，并在发现异常时及时发出预警。
5) 自动化监控：系统能够实现无人值守的连续监控，减少了对人力资源的依赖，同时提高了监控的准确性和响应速度。
总的来说，现代智能监控系统利用先进的传感器技术、数据处理技术和网络通信技术，能够实现对监控区域的高效、智能化监测和管理，为用户提供更加安全、便捷的监控体验。所以，我们的智能监控系统的功能模块结构图如图一所示，分为用户管理、智能视频监控和监控环境管理三个部分。用户管理功能包括用户的登录，注册以及权限控制，不同的用户权限能够访问的内容和执行的操作不同；智能视频监控功能实现进入目标检测和环境异常检测；监控环境管理功能实现异常呼叫和监控记录回看。
(二) 实验室智能监控系统项目研究内容和拟解决的关键问题
1. 前端感知与边缘计算的实现
该项目主要研究图像采集、图像识别、结果反馈与应用。重点解决图像处理系统的开发和图像识别算法的选择与优化，在应用方面，应保证将系统的识别结果及时推送给用户，以方便用户及时进行处理。
以Ubuntu16.04为平台搭建系统服务器，将摄像头采集的图像实时上传至服务器，实现实时播放功能，系统能够驱动摄像头进行物体跟踪、定向抓拍。
将摄像头等设备采集的图像上传至服务器后，通过预处理技术对数据进行清洗、格式化等操作，以保证数据质量和可用性。将样本数据变成易于在分布式环境处理的格式，编写基于Python语言的MapReduce函数处理样本数据。对采集到的图像进行特征值提取，将图像数据转换为计算机可以识别的数学向量特征值，便于后续训练出可以识别的模型。使用机器学习或深度学习算法训练模型，通过调参，对比模型的训练结果，优化识别精度。从数据的角度出发，进行图像对齐操作以提高训练后模型的检测精度，从模型的角度出发，通过设定不同的惩罚值参数进行模型训练，通过对比识别精确度找到最适合当前数据集的惩罚值参数。其次还可以使用scikit-learn模块包等，scikit-learn包包含了大量机器学习和深度学习的类和方法。为处理实时动态图像，将流数据分成帧，以达到实时检测效果。
2. 智能数据分析技术的实现
为提高系统性能，达到实时动态处理图像的目的，可采用分布式集群环境和Hadoop分布式框架。Hadoop作为apache的开源分布式平台，以其价格低廉、高容错性等特点得到了广泛的应用。Hadoop主要由三部分组成：文件系统HDFS、分布式并行计算Map Reduce、资源管理器YARN。平台中的最主要运算是由文件系统和分布式并行计算实现。作为存储和计算的处理平台，Hadoop平台的核心部分还是分布式文件系统HDFS以及并行处理器MapReduce [4] 。平台可以直接部署在价格低廉的硬件设备上，且几台服务器之间互为冗余备份，一台服务器中出现错误并不会影响其他服务器的工作，更不会导致数据丢失。对于Hadoop平台来说，并行处理器MapReduce是运行Hadoop任务最关键的一环，图2是任务在MapReduce中的处理过程。在map task中程序会根据InputFormat将输入文件分割成splits，每个split会作为一个map task的输入，每个map task会有一个内存缓冲区，输入数据经过map阶段处理后的中间结果会写入内存缓冲区，并且决定数据写入到哪个partitioner [5] ，当写入的数据到达内存缓冲区的阀值(默认是0.8)，会启动一个线程将内存中的数据溢写入磁盘，同时不影响map中间结果继续写入缓冲区 [6] 。在溢写文件中，MapReduce框架会对key进行排序，如果中间结果值相当大，会产生几个溢写文件，最后的缓冲区数将会在全部溢写磁盘中产生下一个溢写文件(最少有一个溢写文件)，如果是几个溢写文件，那么在最后集合了所有的溢写文件为下一个文件。在reduce task中，所有的map task完成后，每个map task会形成一个最终文件，并且该文件按区划分。reduce任务启动前，一个map task完成后，会将map得到的数据送到reduce task进行结果的聚合，这些聚合过后的结果会作为reduce的输入，当所有的map task完成 [5] ，数据合并后，reduce启动，最终会得到一个输出结果并将输出的结果存入HDFS内，在数据聚合的过程中，被聚合的数据不是单纯一个map的输出结果，而是对许多map共同输出的结果进行聚合，同样这些被聚合的数据也会送到不同的reduce task进行聚合，生成多个output。
如图4。
(图片来源：https://img-blog.csdnimg.cn/288e33ec72b14d7a87dc3f86b2e6090d.png)
Figure 4. Map/reduce process
图4. Map/reduce过程
选择使用OpenCV进行图像处理。OpenCV是一个基于BSD发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，利用OpenCV可以快速的对图像进行处理，且大量的OpenCV提供的方法使图像处理工作变得更加轻松，效率更高。
服务器端UI界面可以采用QT技术开发。Qt是1991年由Qt Company开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架，可以适用于绝大多数操作系统和设备，包括但不限于Windows、Linux、MAC等桌面设备 [7] ，还包括Android、IOS、WP等移动设备。Qt可以开发GUI程序和非GUI程序。Qt提供了丰富的图形界面组件和工具，使开发者能够轻松构建各种桌面应用、移动应用等GUI程序。同时，Qt也提供了非GUI应用开发的支持，例如开发控制台工具和服务器端程序。Qt是基于面向对象的编程范式构建的，它采用了类和对象的概念来组织代码和数据，使得程序的设计和维护更加清晰和易于理解。Qt使用元对象编译器(MOC)来处理特殊的宏和代码注解，这些扩展允许Qt实现诸如信号和槽机制、动态属性等特性，从而使得Qt程序更加灵活和强大。Qt提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地扩展和定制Qt框架，满足特定应用需求。Qt的设计理念之一是组件化编程，开发者可以将应用程序拆分成多个独立的组件，每个组件都可以独立开发、测试和部署，从而提高了代码的重用性和可维护性。综合而言，Qt是一个功能强大、灵活易用的开发框架，可以帮助开发者快速构建各种类型的应用程序，并且具有良好的可扩展性和组件化编程特性。
3. 实验室安防系统技术的实现
实验室智能监控系统能识别实验室是否有陌生人进入、实验室温度、实验室是否有火源等情况。试验时，使用A四将白色的图纸燃烧并在着火环境下进行了试验，环境中的参数设置如下：图像的处理范围必须是全部区域；IMAQ BCGLookup的Brightness值取37.00、Contrast值取54.40、Gamma值取8.52；在火焰颜色提取中，IMAQ ColorThreshold函数的参数Red的值取201~255、Green的值为169~245、Blue的值为177~226；火焰颜色颗粒大小过滤函数IMAQParticleFilter中的范围值设置为50~50000；最终的灰度图报警阈值为200；火焰颜色图中的报警阈值为20 [8] 。实验室智能监控系统能识别出来的安全问题如表2所示。
Table 2. Security issues that intelligent monitoring systems can prevent
表2. 智能监控系统能预防的安全问题
(三) 研究方法
1). 需求分析：首先，需要明确实验室智能监控系统的需求，包括监控范围、监测参数、告警方式、数据存储等方面。可以通过与实验室管理人员、技术人员进行沟通，了解用户需求和技术要求
2). 功能规划：
a. 实时视频监控：支持多摄像头、多分辨率选择、夜视模式等。
b. 录像存储与回放：设置存储计划、云存储或本地存储选项、快速搜索和播放录像。
c. 事件检测与通知：运动检测、声音检测、面部识别等，以及通过邮件或手机推送发送警报。
d. 遥控操作：远程控制摄像头转动、缩放、调整视角等。
e. 多用户管理：不同权限的用户账户，如管理员、普通用户等。
f. 数据安全：加密传输、安全认证、数据备份等。
3). 用户界面设计：
用户界面设计应具有以下特点：a. 清晰直观的用户界面，易于导航。b. 适应不同设备和屏幕尺寸的响应式设计。c. 使用图标和标签来提高可用性。d. 提供简洁的帮助文档和用户指南。
4). 技术架构：
a. 选择合适的前端和后端技术栈。
b. 设计模块化的系统架构，以便于维护和扩展。
c. 确保系统的高可用性和负载均衡。
d. 实现数据同步和故障转移机制。
5). 安全性设计：
a. 实施强大的用户认证和授权机制。
b. 使用SSL/TLS等加密协议保护数据传输。
c. 定期进行安全审计和漏洞扫描。
6). 测试与优化：
a. 进行全面的测试，包括单元测试、集成测试、性能测试和安全测试。
b. 根据用户反馈进行迭代优化。
7). 遵守法律法规：
a. 确保App符合相关的隐私法规和监控法规，如GDPR、HIPAA等。
b. 获取用户的同意，并明确告知用户数据的使用方式。
在设计过程中，还需要考虑用户体验(UX)和用户界面(UI)的设计原则，确保App既美观又实用。此外，随着技术的发展，可能还需要考虑集成人工智能(AI)和机器学习(ML)算法来提高监控系统的智能水平，例如通过深度学习进行图像识别和异常行为分析。
5. 结论与展望
(一) 结论
本文通过论述智能监控系统在实验室的应用，针对实验室安全管理存在的隐患，从多角度进行检测，对实验室进行安全预警和应急。其核心思想是将现代管理手段与高校实验室进行融合，将实验室安全相关的基础数据、硬件设施、软件设施等进行整合，搭建一个高校实验室安全管理的完整、高效、智能化的综合性大平台。通过使用实验室安全综合系统，极大程度上地降低了实验室事故发生概率，同时系统有一定的问题处理能力，其结构设计合理，功能明确。智能监控技术在安全防盗、交通管理、场地管理、身份识别等领域都具有广阔的应用前景，同时也引起了研究人员对其广泛的关注。近年经过众多研究机构多年来的努力，智能监控技术已经取得了一定的进步，当前已经具备了大规模应用的基础。
如图5：人识别过程。
目前，优秀的智能监控系统在成像条件良好、用户相对配合的情况下已经可以达到令人比较满意的效果。本文通过对智能监控系统的研究与分析，建立了基于计算机视觉和模式识别技术的高级视频监控系统，使得用先进的图像处理技术和计算机视觉算法，通过在传统监控的基础上增加智能视频分析模块，使对视频画面中的物体进行自动检测和识别，进一步完善了现有系统功能。通过对国际国内智能监控现状的调研和分析，产品性能和可靠性稳步提升的前提下，有充分的理由相信智能监控产品的发展前景广阔，技术拓展应用领域将会越来越广泛，大众的认知度和接受度进一步得到提高。
本项目旨在开发一款智能实验室监控与预约管理APP，实现视频监控的提取、处理与信息库集成。通过该APP，用户可以方便地预约实验室、管理实验室使用权限，并实时查看实验室的监控视频。项目分为学生模式与教师模式，以满足不同用户的需求。通过专业的视频提取技术，从实验室的监控系统中提取视频流，并通过高效的视频处理技术，对视频进行编码、压缩、存储，以便于后续的传输与存储。建立一套完善的信息库管理系统，将处理后的视频数据、用户预约信息、实验室使用记录等数据集成于信息库中，实现数据的统一管理与高效检索。并进行移动应用开发，采用先进的移动应用开发技术，开发适用于iOS和Android平台的APP，为用户提供友好的操作界面与便捷的使用体验。
学生模式主要提供实验室预约与进入功能，同时，APP还提供实验室位置导航、实时查看实验室状态等辅助功能。教师模式在学生模式的基础上，增加了更多的管理功能并可以通过APP调用实验室的实时视频，监控实验室的使用情况。在发生意外事故时，教师可通过APP快速调取特定时期的视频，以便事故调查与处理。
经过团队的共同努力，本项目正在尝试智能实验室监控与预约管理APP，实现了视频监控的提取、处理与信息库集成。通过该APP，用户可以方便地预约实验室、管理实验室使用权限，并实时查看实验室的监控视频。项目的成功实施，不仅提高了实验室的管理效率，也为用户提供了更加便捷、安全的实验室使用体验。
(二) 展望
国内院校大多数使用实验室智能监控安全管理系统，实现其完整的信息化管理思路，把纷繁复杂的安全各项工作有机地统一，科学有序进行管理。其次，智能监控系统也会更加智能化、全面化、人性化，通过人机交互等技术，提高用户的体验感受和控制能力，同时也可以根据用户的不同需求和习惯进行设置和调整，提高其满意度。
但人脸识别技术得以迅速发展，主要在以下三方面的因素起着推动作用：人脸识别算法的不断改进，对人脸识别算法进行综合性能评测的方法以及大型人脸图像数据库的获得。但同时也因为这三个方面的技术发展都不够成熟，所以当前最好的人脸识别系统识别效果也不尽如人意，因此人脸识别技术的研究方向也主要是围绕这三个方面来展开的。除了算法的选择和数据库设计外，对人脸识别算法和系统功能的综合评测也是推动人脸识别技术进步的一个主要动力。性能评测可以测试各种算法和系统的综合性能好坏。目前对人脸识别算法的评测在以下几方面还有待进一步深入研究：
(1) 训练集合的选择
(2) 相似度的输出格式
(3) 对新的评测标准的探讨
通过综合性能的评测，各家研究机构和开发商能够发现技术设计的不足，并通过观察参加综合性能评测各个系统的性能表现，以求发现有价值的研究方向，寻求技术上的突破口，从而推动人脸识别技术的总体进步。
随着技术的不断发展与用户需求的变化，我们将继续对本项目进行优化与升级。未来，我们将重点关注以下几个方面：
1. 视频分析功能的增强
通过引入先进的视频分析技术，对实验室的监控视频进行更深入的分析与挖掘，以提供更加精准的事故预警与预防功能。
2. 用户体验的优化
持续优化APP的操作界面与交互设计，提高用户的操作体验与满意度。同时，加强APP的稳定性与安全性，保障用户数据的安全与隐私。
3. 智能预约算法的研发
引入智能预约算法，根据实验室的使用情况与用户的需求，智能推荐合适的实验室与时间，进一步提高实验室的使用效率与用户满意度。
通过不断的创新与优化，我们相信本项目将在未来的实验室管理中发挥更加重要的作用，为用户带来更加便捷、安全、高效的实验室使用体验。