面向民政设施的安全监控信息化系统关键技术探讨

作者简介：李东轩（1988.09—），男，汉族，河北沧州人，大专，助理工程师，主要研究方向为电子工程。999Sep115··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.,2022面向民政设施的安全监控信息化系统关键技术2.1人工智能与大数据分析技术（1）数据收集人工智能与大数据分析技术的应用至关重要，在面向民政设施的安全监控系统构建环节［2］，相关单位可引进人工智能与大数据分析技术。具体而言，安全监控的核心是数据采集与分析，相关单位需明确数据采集范围，涵盖视频监控流、设备运行日志、网络流量数据、传感器实时读数以及环境参数等，通过多维度收集信息确保覆盖设施安全监控的全要素。例如，陵园管理单位在构建安全监控系统时，明确数据采集范围以实现全场景覆盖。工作人员部署高清网络摄像头采集各墓区通道、祭祀活动区、出入口的视频监控流，确保重点区域无监控死角；技术人员导出监控摄像头、供配电设备、喷淋系统的运行日志，记录设备启停时间、故障代码等关键信息；运维人员安装多类型传感器收集实时读数，包括墓区土壤湿度传感器、祭祀区烟雾传感器、出入口红外人体感应传感器；环境监测设备则同步采集园区内PM2.5浓度、噪音分贝值、温湿度等环境参数，通过多维度信息收集形成陵园安全监控的完整数据链。（2）数据预处理在预处理阶段，相关单位需建立分层处理机制，针对视频数据采用分布式存储架构与压缩算法降低存储成本，同时通过去噪增强等技术提升图像质量；针对文本类数据，可运用自然语言处理技术提取关键词并进行语义解析，将其转化为结构化数据；对于时序数据类，这类数据主要由传感器产生，需进行缺失值填充、异常值修正以及时间对齐处理等，以保证其连续性和一致性。例如，针对视频数据，技术团队采用分布式存储架构结合H.265压缩算法，将单个摄像头每天产生的50GB视频数据压缩至15GB以下，同时运用高斯滤波去噪技术提升夜间低光照环境下的图像质量；对于设备运行日志等文本类数据，借助自然语言处理技术提取“设备编号”、“故障类型”、“报警时间”等关键词，将非结构化的日志文本转化为包含12项字段的结构化数据表；针对传感器产生的时序数据，数据分析师采用线性插值法填充因网络波动导致的缺失值，通过3σ原则识别并修正超出正常范围的异常读数，同时按照统一时间戳完成不同传感器数据的时间对齐处理，保障数据的连续性和一致性。（3）模型建构完成数据处理后，便需将其用于智能分析模型建构与监控动态优化：在模型选型层面，相关单位要根据监控场景特性选择适配算法，其中针对异常行为监测场景，可采用基于深度学习的目标检测与行为识别模型，通过迁移学习技术利用公开数据集进行预训练，再结合民政设施场景数据进行微调。其中，针对设备故障预测场景，可构建基于时序数据的LSTM神经网络模型，捕捉设备运行参数的长期依赖关系；针对风险评估场景，则采用知识图谱技术，构建包含设施、人员、环境的关联模型，实现风险因素动态关联分析。例如，针对异常行为监测场景，技术人员采用基于深度学习的YOLOv8目标检测模型，先利用公开的“公共场所异常行为数据集”进行预训练，再导入陵园内3个月的翻越围栏、违规焚烧、擅自闯入禁区等行为视频片段进行微调，使模型对陵园特定异常行为的识别准确率提升至92%以上；针对设备故障预测场景，构建基于时序数据的LSTM神经网络模型，选取供配电设备的电流、电压、温度等10项运行参数作为输入特征，捕捉参数间的长期依赖关系，实现对设备短路、过载等故障的提前24小时预测；针对风险评估场景，采用知识图谱技术构建关联模型，将墓区位置、植被分布、消防设施、天气预警等数据节点关联，当系统检测到某墓区植被密度过高且未来有大风预警时，自动生成火灾风险关联分析报告。（4）模型训练模型训练阶段需建立分布式计算集群，利用GPU加速技术缩短训练周期［3］，同时引入交叉验证与超参数优化算法提升模型泛化能力；模型部署后需建立动态反馈机制，实时监控模型预测结果与实际事件的偏差率，触发自动重训练流程，确保模型适应设施运行状态的变化。2.2物联网（IoT）与边缘计算协同技术物联网设备的部署要以覆盖全面、功能适配、易于控制为基本导向，构建分层化的网络拓扑结构，以便对民政设施做好全方位的安全把控。（1）感知层在感知层面，相关单位要根据民政设施的物理空间特征与监控需求选择适配的传感器类型，包括温湿度传感器、烟雾传感器、红外人体感应传感器。之后定义通信协议，确保设备覆盖设施内所有区域，同时最大限度规避信号盲区。例如，在墓区绿化区域安装RS485接口的温湿度传感器，监测土壤墒情以指导喷淋系统运行；在集中祭祀区和文物存放室部署离子式烟雾传感器，设置报警阈值为0.15mg/m3；在夜间封闭的墓区通道和园区围墙周边安装被动红外人体感应传感器，探测距离设置为10米。技术人员统一定义LoRa无线通信协议，将所有传感器按每50米一个节点的密度部署，确保信号覆盖园区内所有区域，同时在山体遮挡的偏僻角落增设信号中继器，最大限度规避信号盲区。（2）传输层在传输层，相关单位可设计多级网络架构，采用边缘网关作为核心节点，将感知层设备按功能或区域划分为多个子网，通过有线或无线方式连接至边缘网关，实现数据高效汇聚与初步处理；网络层则要构建冗余通信链路，通过双链路备份或异构网络切换机制，确保单一网络故障时仍能够维持数据传输的连续性。整个部署过程需通过网络拓扑模型工具进行预先验证，优化设备位置与传输路径，减少干扰与传输延迟。例如，将感知层设备按功能划分为墓区监控子网、祭祀区传感子网、办公区设备子网三个子网，每个子网通过有线以太网或Wi-Fi6无线方式连接至对应的边缘网关，网关完成数据汇聚后进行初步过滤，仅将超过阈值的异常数据和每10分钟一次的常规数据上传。网络层构建冗余通信链路，主链路采用光纤传输，备用链路采用5G无线网络，通过异构网络切换机999Sep116··第42卷第期2026年月ITREPORT2,No.,2026制，当光纤链路因施工被挖断时，系统在3秒内自动切换至5G链路，确保数据传输的连续性。部署前技术团队使用Visio网络拓扑模型工具进行模拟验证，优化传感器安装位置与传输路径，将信号干扰率从12%降低至3%以下。（3）边缘计算在边缘计算层面，其核心在于实现数据的本地化处理与实时响应，设计遵循功能解耦、资源动态分配、负载均衡管控的基本原则，相关单位要根据业务需求将边缘节点划分为多个功能模块，如数据预处理模块负责数据清洗、压缩与格式转换，实时分析模块运行轻量级AI模型进行异常检测，同时还包括缓存模块以及通信模块，保障云端服务、数据同步以及存储。（4）引进资源调度机制边缘计算节点构建完成后，相关单位需要引入资源调度机制：需建立动态分配模型，通过实时监控各模块的CPU占用率、内存使用量以及网络带宽等指标，结合优先级算法动态调整资源分配比例，确保高优先级任务优先获得计算资源；同时需设计负载均衡策略，当单个边缘节点负载超过阈值时，自动将部分任务迁移至临近节点，避免单点过载导致系统崩溃；而资源调度过程中需通过边缘计算管理平台进一步统一监控与配置，支持远程调试与策略更新。2.3数据安全与加密传输技术保障数据安全是监控过程中的重中之重［4］，相关单位需引入安全与加密传输技术，实现对数据采集、存储、处理、传输以及销毁全过程的安全管控。（1）采集阶段在采集阶段，相关单位需在终端设备嵌入安全芯片或安全模块，对原始数据进行硬件级加密，以保证数据在源头即处于加密状态；同时通过数字签名技术对采集设备进行身份认证，防止非法设备接入。（2）数据存储阶段在数据存储阶段，采用分布式存储架构，将数据分散存储于多个物理节点，通过访问控制列表与角色权限管理相结合的方式，严格限制不同用户对数据的访问权限，且要对存储数据进行透明加密，即使存储介质被盗取，攻击者也无法获取明文数据。（3）数据处理阶段在数据处理阶段，强调在边缘计算节点或云端服务器部署安全沙箱环境，对数据进行脱敏处理后再分析，避免敏感数据泄露，同时通过日志审查系统记录所有数据处理操作，实现操作可追溯。（4）数据传输阶段在数据传输阶段，相关单位需建立加密隧道，采用国密算法或国际标准算法对传输数据进行端到端加密，以保证数据传输过程中不被窃取。（5）数据销毁阶段在数据销毁阶段，要制定严格的销毁政策，对于不再使用的数据采用物理销毁如磁盘消磁或逻辑销毁等方式彻底清除，防止数据残留导致信息泄露。例如，数据销毁阶段，制定严格的销毁政策，对于超过3年的历史监控数据，采用磁盘消磁机进行物理销毁，对于不再使用的敏感数据记录，通过专业数据销毁软件进行多次覆写，防止数据残留导致信息泄露。2.4可视化与智能运维技术（1）数据整合面向民政设施的安全保障需求，监控信息化建设必须最大限度释放数据的应用效能，而可视化架构的建设在这一进程中具有不可替代的作用，其核心目标是将分散于各系统的监控数据整合为直观可交互的图形化界面，从而实现对监控信息的全局化管控。相关单位需搭建统一的数据接口层，借助标准化协议对接物联网设备、数据库及日志系统，进而达成多元数据的统一采集与预处理工作。紧接着在数据存储层采用时序数据库与关系数据库相结合的混合架构，分别承载实时监控数据与历史分析数据的存储需求，既保障数据查询的高效性，又满足长期存储的稳定性要求。（2）可视化呈现数据整合工作完成后，可视化呈现环节便需同步推进，相关单位应设计分层化展示逻辑：宏观层面依托地理信息系统地图呈现民政设施的分布格局，叠加设备在线率、告警数量等关键指标的热力图；中观层面通过仪表盘直观呈现单个设施的实时运行状态，涵盖设备状态、环境参数及告警信息；微观层面则借助拓扑图层展示设施内部设备的逻辑连接关系，支持用户点击设备查看详细参数与历史记录。整个架构需具备动态更新机制，通过WebSocket协议实现数据的实时更新与推送，确保界面展示与设施实际运行状态保持高度同步。3结束语总体来说，文中构建的民政设施安全监控信息化系统，通过功能模块的协同设计与关键技术的深度融合，突破了传统监控的效能瓶颈。系统不仅实现了安全状态的实时感知与智能预警，更通过数据全生命周期的安全管控与可视化运维，提升了管理决策的科学性。未来可进一步结合民政设施的差异化场景需求，优化AI模型的场景适配性，探索与智慧民政其他系统的互联互通，使安全监控体系更具扩展性与兼容性，为民政服务高质量发展提供更坚实的安全保障。参考文献：［1］李修养,朱少华,刘涛涛.基于安全技术对“三违”预防管理研究与应用［J］.价值工程,2025,44(27):57-59.［2］李付静.面向生态环境安全的环保设施智能监控系统:需求分析与架构设计［J］.信息系统工程,2025(09):139-141.［3］王函宇.铝深井铸造安全生产风险监测预警平台设计与应用［J］.福建冶金,2025,54(05):52-55.［4］徐小勇,罗小刚.能源自洽条件下高速公路用能设施设计规划技术研究［J］.节能,2025,44(08):35-37.999Sep117