互联网、物联网等技术作为推动社会进步发展的科学技术手段,越来越受到国家和社会的重视。随着“平安校园”、“智慧校园”建设的逐步推广,科学高效的联动各项技术,共同助力现代化建设已经成为迫切需求。在校园的教室、过道等关键位置逐步完成了视频监控的部署的同时,空调等物联设备也以集群的形式安装在校园的公共区域内。随着硬件设备的不断增加,数据量逐步增大、数据共享不及时且缺乏标准的数据分析平台进行管理,导致现今监控数据收集分析无法直接高效的应用于集群化空调设备的自动控制。本文以现有的校园监控数据为基础,借助设计实现的校园监控云服务平台,使用改进的基于人体检测方法对教室内的人数进行统计分析。在保证监控数据能够高效收集和利用的同时,将分析结果作为空调远程控制系统自动控制的依据,从而利用所实现的远程控制服务对空调集群设备进行自动控制。本文主要从以下三个方面进行研究与设计:1.针对应用聚合通道特征对人体进行检测时,由于人体投影轮廓容易变化而影响其精度的问题,设计了一种基于Haar-Like先验知识的多通道人体检测方法。首先根据人体上半身的投影特点,结合人体上半身的轮廓特征有较好鲁棒性,设计了一个人体半身模型;其次基于人体半身模型设计了一组Haar-Like特征模板簇;之后,将聚合通道特征与Haar-Like特征模板簇相结合,一起用于提高人体检测的精度。最后,使用Real Adaboost分类器对设计的Haar-Like特征进行训练用以改良检测方法的检测效果。2.为了解决校园内监控数据处理过程中面临的数据采集、传输、分析等问题,设计并实现了一个校园监控云服务平台。根据监控数据处理分析需求,将平台划分为五个独立的服务层。通过对每一个服务层特殊的设计,使得平台能够满足数据采集、传输和处理过程中服务的可扩展性,并保证了各个服务之间的低耦合性。3.依托于云服务平台,设计了设备通信处理服务和基于人体检测的人数统计服务。在云服务平台各数据层的支撑下,实现了一个空调远程自动控制系统,并验证了云服务平台的合理性和有效性。本文从计算机视觉应用出发,将其与目前大数据环境以及“万物互联”相结合,设计了一套完整的云服务平台。通过对基于云服务平台的空调远程自动控制系统的分析与测试可以看出,其可以根据监控信息对空调设备集群进行实时控制,验证了云服务平台设计的科学性以及将人体检测结果用于空调设备远程自动控制的可行性,同时其还提高了设备的利用率,减少了资源的浪费。