机场智能监控预警系统 - 系统设计文档

1. 项目概述

1.1 项目背景

随着民用无人机的快速发展和鸟类活动的增加，机场安全面临着日益严峻的挑战。鸟击和无人机入侵可能导致严重的飞行安全事故。本系统基于YOLOv11深度学习模型，实现对机场区域的智能监控，自动识别鸟类、无人机和飞机，并及时预警。

1.2 项目目标

• 实时监控机场区域，自动识别鸟类、无人机、飞机

• 发现威胁目标时自动告警，通知相关人员

• 提供图片、视频、实时摄像头三种检测方式

• 记录和统计检测数据，支持历史查询和分析

• 提供可视化的Web管理界面

1.3 检测目标

• Bird（鸟类）：需要告警

• Drone（无人机）：需要告警

• Airplane（飞机）：正常目标，记录但不告警

2. 系统功能

2.1 核心功能模块

2.1.1 用户管理模块

• 用户注册与登录

  • 支持多角色：管理员、监控员、普通用户

  • 用户权限管理

  • 密码加密存储

• 用户信息管理

  • 个人信息修改

  • 密码修改

  • 联系方式管理（用于接收告警）

2.1.2 实时监控模块

• 摄像头接入

  • 支持多路摄像头同时接入

  • 支持RTSP/HTTP视频流

  • 支持本地摄像头

• 实时检测

  • 实时目标检测和标注

  • 置信度显示

  • 检测结果实时展示

• 实时告警

  • 检测到鸟类/无人机时立即告警

  • 支持告警阈值设置

  • 告警声音提示

2.1.3 图片检测模块

• 单张图片上传检测

  • 支持JPG、PNG等常见格式

  • 显示检测结果和置信度

  • 检测结果可视化（标注框）

• 批量图片检测

  • 支持多张图片同时上传

  • 批量处理结果导出

  • 检测统计信息

2.1.4 视频检测模块

• 视频文件上传检测

  • 支持MP4、AVI等常见格式

  • 视频逐帧检测

  • 生成标注后的视频

• 检测结果导出

  • 标注视频下载

  • 检测数据CSV导出

  • 关键帧截图保存

2.1.5 告警管理模块

• 告警配置

  • 设置告警目标类型（鸟类、无人机）

  • 设置置信度阈值

  • 设置告警时间段

  • 告警区域设置（支持划定重点监控区域）

• 告警通知

  • 系统内消息通知

  • 邮件告警

  • 短信告警（集成第三方SMS服务）

  • 微信/企业微信推送

• 告警记录

  • 告警历史查询

  • 告警统计分析

  • 告警处理状态跟踪

2.1.6 数据统计分析模块

• 检测统计

  • 按时间统计检测次数

  • 按目标类型统计

  • 按摄像头位置统计

• 数据可视化

  • 检测趋势图表

  • 目标分布热力图

  • 告警频率分析

• 报表生成

  • 日报、周报、月报

  • 自定义时间范围报表

  • PDF/Excel导出

2.1.7 系统配置模块

• 摄像头管理

  • 添加/删除摄像头

  • 摄像头信息配置

  • 摄像头状态监控

• 模型管理

  • 模型版本管理

  • 模型切换

  • 检测参数配置（置信度、IOU阈值等）

• 系统参数配置

  • 系统基本信息

  • 存储路径配置

  • 性能参数调优

3. 技术架构设计

3.1 技术栈选型

3.1.1 后端技术

• Web框架：Flask 2.3+

• 数据库：MySQL 8.0+

• ORM框架：SQLAlchemy

• 身份认证：Flask-Login + JWT

• 任务队列：Celery + Redis（用于异步视频处理）

• WebSocket：Flask-SocketIO（实时监控推送）

• AI框架：Ultralytics YOLOv11

3.1.2 前端技术

• 前端框架：Vue.js 3 + Element Plus

• 视频播放：Video.js

• 图表可视化：ECharts

• 实时通信：Socket.IO Client

• HTTP客户端：Axios

3.1.3 其他技术

• 缓存：Redis

• 文件存储：本地文件系统/阿里云OSS

• 日志：Loguru

• 邮件服务：Flask-Mail

• 短信服务：阿里云SMS/腾讯云SMS

• 实时监控

• 

视频检测

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