CN105354956B - 基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台及方法，总危险值计算单元用于根据表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5进行加权求和计算得到总危险值A=a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+a5A5，其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为各危险值在总危险值中所占的权重；云计算服务器根据用户所反馈的总危险值计算准确度动态优化各权重值；联动控制器根据总危险值数据和预设的控制逻辑向前端联动设备输出控制信号。本发明在系统判决为发生危险后，能够根据不同危险程度启动适应性的联动措施，联动方式合理、响应快。支持向发生危险的被测区域的业务推送危险通知，同时在发生重大危险情况时支持联网公安报警系统自动向公安局报案。
Description
技术领域
本发明涉及治安防控领域，特别是涉及一种基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台及方法。
背景技术
随着社会的进步与发展，各行各业对其管理工作的要求越来越高，社区安防的规范化、智能化越来越受到人们的关注，要求社区的安防管理工作更合理、更高效，在合理完善保安人员工作分配制度的基础上，需要采取一些必要的科技手段对社区安全进行监管。
然而传统的社区安防系统往往只能提供单一的视频监控功能，仍需保安人员人工执勤的配合。同时，传统社区安防系统完全依赖执勤人员的主观判断，无法智能判决危险情况。另外，现有社区安防系统不具备联动功能，在发现危险情况时，只能靠执勤人员前往解决，响应时效性差且执勤人员的人身安全得不到保障。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台及方法，综合考虑被测目标的表情、所携带违禁品、动作、声音及脉搏，实现高可靠度的危险判决，同时在危险情况下能够自动联动，及时响应联动措施。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台，包括图像判决单元、声音判决单元、脉搏判决单元、总危险值计算单元、云计算服务器、联动控制器和前端联动设备，图像判决单元包括图像采集器、表情判决模块、违禁品判决模块和动作判决模块，图像采集器用于采集被测目标图像信息，表情判决模块用于获取被测目标的表情数据并根据表情数据判决表情危险值A1，违禁品判决模块用于识别被测目标所携带的违禁品并根据违禁品数据判决违禁品危险值A2，动作判决模块用于获取被测目标的动作数据并根据动作数据判决动作危险值A3；
声音判决单元包括声音采集器和声音判决模块，声音采集器用于采集被测目标声音信息，声音判决模块用于根据被测目标声音信息判决声音危险值A4；
脉搏判决单元包括红外脉搏采集器和脉搏判决模块，红外脉搏采集器采用非接触方式采集被测目标脉搏信息，红外脉搏采集器包括红外发射器和红外接收器，红外发射器与红外接收器分设于被测目标人体两侧；脉搏判决模块用于根据被测目标脉搏信息判决脉搏危险值A5；
总危险值计算单元用于根据表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5进行加权求和计算得到总危险值A＝a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+a5A5，其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重；
云计算服务器用于存储用户所反馈的总危险值计算准确度，从所有的用户反馈数据中挖掘出可靠数据，并根据可靠数据动态优化表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重值；
联动控制器用于接收总危险值计算单元输出的总危险值数据，并根据总危险值数据和预设的控制逻辑向前端联动设备输出控制信号；
所述的前端联动设备包括声光报警器、门禁道闸、业主通知服务器、公安报警服务器，声光报警器设置于社区各监测点及保安室，用于发出声光报警；门禁道闸设置于社区出入通道处，用于封锁出入通道；业主通知服务器用于向业主发送危险通知；公安报警服务器用于接入公安报警系统，自动向公安局报案；
总危险值在第一区间内时，启动前端联动设备中的第一联动组，第一联动组包括声光报警器；总危险值在第二区间内时，启动前端联动设备中的第二联动组，第二联动组包括声光报警器和门禁道闸；总危险值在第三区间内时，启动前端联动设备中的第三联动组，第三联动组包括声光报警器、门禁道闸和业主通知服务器；总危险值在第四区间内时，启动前端联动设备中的第四联动组，第四联动组包括声光报警器、门禁道闸、业主通知服务器和公安报警服务器。
所述的表情判决模块包括人脸定位子模块、表情识别子模块和表情危险值判决子模块，人脸定位子模块用于从被测目标图像中识别出被测目标人脸图像区域，表情识别子模块用于根据被测目标人脸图像区域识别出被测目标表情，表情危险值判决子模块用于根据被测目标表情计算得到表情危险值A1。
所述的违禁品判决模块包括违禁品定位子模块、违禁品识别子模块和违禁品危险值判决子模块，违禁品定位子模块用于从被测目标图像中识别出被测目标所携带的违禁品的位置，违禁品识别子模块用于根据违禁品的位置识别出被测目标所携带的违禁品，违禁品危险值判决子模块用于根据被测目标所携带的违禁品计算得到违禁品危险值A2。
所述的动作判决模块包括动作识别子模块和动作危险值判决子模块，动作识别子模块用于根据被测目标图像识别出被测目标的动作，动作危险值判决子模块用于根据被测目标的动作计算得到动作危险值A3。
基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台的方法，包括一个图像判决步骤、一个声音判决步骤、一个脉搏判决步骤、一个总危险值计算步骤和一个安防联动步骤，所述的图像判决步骤包括以下子步骤：
S101：图像采集器采集被测目标图像信息；
S102：图像判决，包括以下步骤：
(1)表情判决，表情判决模块从被测目标图像中获取被测目标表情数据并根据表情数据判决表情危险值A1；
(2)违禁品判决，违禁品判决模块从被测目标图像中获取被测目标所携带的违禁品并根据违禁品数据判决违禁品危险值A2；
(3)动作判决，动作判决模块从被测目标图像中获取被测目标的动作数据并根据动作数据判决动作危险值A3；
所述的声音判决步骤包括以下子步骤：
S201：声音采集器采集被测目标声音信息；
S202：声音判决模块根据被测目标声音信息判决声音危险值A4；
所述的脉搏判决步骤包括以下子步骤：
S301：红外脉搏采集器采集被测目标脉搏信息；
S302：脉搏判决模块根据被测目标脉搏信息判决脉搏危险值A5；
所述的总危险值计算步骤根据表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4和脉搏危险值A5进行加权求和计算得到总危险值，总危险值A＝a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+a5A5，其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重；
所述的安防联动步骤包括以下子步骤：
S401：联动控制器接收总危险值计算单元输出的总危险值数据；
S402：联动控制器根据总危险值数据和预设的控制逻辑向前端联动设备输出控制信号，具体为：
(1)当总危险值在第一区间内时，启动声光报警器发出声光报警；
(2)当总危险值在第二区间内时，启动声光报警器发出声光报警的同时启动门禁道闸封锁社区出入通道；
(3)当总危险值在第三区间内时，启动声光报警器发出声光报警、启动门禁道闸封锁社区出入通道的同时向相应业主发送危险通知；
(4)当总危险值在第四区间内时，启动声光报警器发出声光报警、启动门禁道闸封锁社区出入通道、向相应业主发送危险通知的同时联网公安报警系统自动向公安局报案。
表情判决的步骤包括以下子步骤：
SS1：人脸定位子模块从被测目标图像中识别出被测目标人脸图像区域；
SS2：表情识别子模块根据目标人脸图像区域识别出被测目标表情；
SS3：表情危险值判决子模块根据被测目标表情计算得到表情危险值A1。
违禁品判决的步骤包括以下子步骤：
SSS1：违禁品定位子模块从被测目标图像中识别出被测目标所携带的违禁品的位置；
SSS2：违禁品识别子模块根据违禁品的位置识别出被测目标所携带的违禁品；
SSS3：违禁品危险值判决子模块根据被测目标所携带的违禁品计算得到违禁品危险值A2。
所述的方法还包括一个云优化步骤，云计算服务器存储用户所反馈的总危险值计算准确度，从所有的用户反馈数据中挖掘出可靠数据，并根据可靠数据动态优化表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重值。
本发明的有益效果是：
(1)分别对被测目标的表情、所携带违禁品、动作、声音及脉搏数据进行危险分析，将其通过模型数值化得到各自的危险值，对所有危险值进行加权求和，并可根据总危险值的数据范围给出相应应对处理措施。实现了高可靠度的社区安防危险判决和预警，使全智能化社区安防管理工作向前迈了一大步。
(2)在系统判决为发生危险后，能够根据不同危险程度启动适应性的联动措施，联动方式合理、响应快。支持向发生危险的被测区域的业务推送危险通知，同时在发生重大危险情况时支持联网公安报警系统自动向公安局报案。
(3)云计算服务器可以从用户所反馈的总危险值计算准确度大数据中挖掘出可靠数据，并根据可靠数据动态优化表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重值，使整个危险分析模型更加准确可靠。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台，包括图像判决单元、声音判决单元、脉搏判决单元、总危险值计算单元、云计算服务器、联动控制器和前端联动设备，图像判决单元包括图像采集器、表情判决模块、违禁品判决模块和动作判决模块。图像采集器用于采集被测目标图像信息，表情判决模块用于获取被测目标的表情数据并根据表情数据判决表情危险值A1，违禁品判决模块用于识别被测目标所携带的违禁品并根据违禁品数据判决违禁品危险值A2，动作判决模块用于获取被测目标的动作数据并根据动作数据判决动作危险值A3。
声音判决单元包括声音采集器和声音判决模块，声音采集器用于采集被测目标声音信息，声音判决模块用于根据被测目标声音信息判决声音危险值A4；在采集被测目标声音信息的过程中，声音采集器采用主动降噪手段发出与环境噪声相同频率的声波，达到良好的环境噪声抑制效果，使得被测目标声音信息的采集更加准确、可靠。如果声音采集器采集到被测区域内发生异响，异响的种类可以是缓慢的开门声、轻缓的脚步声、急促的脚步声等，则声音危险值A4取较大数值。
脉搏判决单元包括红外脉搏采集器和脉搏判决模块，红外脉搏采集器采用非接触方式采集被测目标脉搏信息，红外脉搏采集器包括红外发射器和红外接收器，红外发射器与红外接收器分设于被测目标人体两侧，当被测目标人体穿过红外发射器与红外接收器之间时，能够快速准确地采集被测目标脉搏；脉搏判决模块用于根据被测目标脉搏信息判决脉搏危险值A5。如果红外脉搏采集器采集到被测目标的脉搏速度大于正常脉搏速度阈值，则脉搏危险值A4取较大数值，脉搏危险值A4的取值与脉搏速度成正比。
总危险值计算单元用于根据表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5进行加权求和计算得到总危险值A＝a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+a5A5，其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重。
云计算服务器用于存储用户所反馈的总危险值计算准确度，从所有的用户反馈数据中挖掘出可靠数据，并根据可靠数据动态优化表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重值。
所述的表情判决模块包括人脸定位子模块、表情识别子模块和表情危险值判决子模块，人脸定位子模块用于从被测目标图像中识别出被测目标人脸图像区域，表情识别子模块用于根据被测目标人脸图像区域识别出被测目标表情，表情危险值判决子模块用于根据被测目标表情计算得到表情危险值A1。如表情识别子模块识别出的目标表情结果为“紧张”、“东张西望”，则其表情危险值A1取最大数值。
所述的违禁品判决模块包括违禁品定位子模块、违禁品识别子模块和违禁品危险值判决子模块，违禁品定位子模块用于从被测目标图像中识别出被测目标所携带的违禁品的位置，违禁品识别子模块用于根据违禁品的位置识别出被测目标所携带的违禁品，违禁品危险值判决子模块用于根据被测目标所携带的违禁品计算得到违禁品危险值A2。所述的违禁品包括面部遮挡物、手持的刀具、身上携带的刀具、盗窃用具等，如果发现被测目标故意遮挡面部，手持刀具或身上携带刀具、盗窃用具等，则其违禁品危险值A2取最大数值。
所述的动作判决模块包括动作识别子模块和动作危险值判决子模块，动作识别子模块用于根据被测目标图像识别出被测目标的动作，动作危险值判决子模块用于根据被测目标的动作计算得到动作危险值A3。如果动作识别子模块识别出的目标动作结果为“鬼鬼祟祟”(故意放轻脚步)、快速行走或奔跑、手部异常动作(用手扶住衣服，衣服内可能藏有盗窃物、盗窃工具等异常物品)，则其动作危险值A3取最大数值。
联动控制器用于接收总危险值计算单元输出的总危险值数据，并根据总危险值数据和预设的控制逻辑向前端联动设备输出控制信号；所述的前端联动设备包括声光报警器、门禁道闸、业主通知服务器、公安报警服务器，声光报警器设置于社区各监测点及保安室，用于发出声光报警；门禁道闸设置于社区出入通道处，用于封锁出入通道；业主通知服务器用于向业主发送危险通知；公安报警服务器用于接入公安报警系统，自动向公安局报案。
总危险值在第一区间内时，启动前端联动设备中的第一联动组，第一联动组包括声光报警器；总危险值在第二区间内时，启动前端联动设备中的第二联动组，第二联动组包括声光报警器和门禁道闸；总危险值在第三区间内时，启动前端联动设备中的第三联动组，第三联动组包括声光报警器、门禁道闸和业主通知服务器；总危险值在第四区间内时，启动前端联动设备中的第四联动组，第四联动组包括声光报警器、门禁道闸、业主通知服务器和公安报警服务器。
基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台的判决方法，包括一个图像判决步骤、一个声音判决步骤、一个脉搏判决步骤、一个总危险值计算步骤和一个安防联动步骤，所述的图像判决步骤包括以下子步骤：
S101：图像采集器采集被测目标图像信息；
S102：图像判决，包括以下步骤：
(1)表情判决，表情判决模块从被测目标图像中获取被测目标表情数据并根据表情数据判决表情危险值A1；
(2)违禁品判决，违禁品判决模块从被测目标图像中获取被测目标所携带的违禁品并根据违禁品数据判决违禁品危险值A2；
(3)动作判决，动作判决模块从被测目标图像中获取被测目标的动作数据并根据动作数据判决动作危险值A3；
所述的声音判决步骤包括以下子步骤：
S201：声音采集器采集被测目标声音信息；
S202：声音判决模块根据被测目标声音信息判决声音危险值A4；
所述的脉搏判决步骤包括以下子步骤：
S301：红外脉搏采集器采集被测目标脉搏信息；
S302：脉搏判决模块根据被测目标脉搏信息判决脉搏危险值A5；
所述的总危险值计算步骤根据表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4和脉搏危险值A5计算总危险值，总危险值A＝a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+a5A5，其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重。
表情判决的步骤包括以下子步骤：
SS1：人脸定位子模块从被测目标图像中识别出被测目标人脸图像区域；
SS2：表情识别子模块根据目标人脸图像区域识别出被测目标表情；
SS3：表情危险值判决子模块根据被测目标表情计算得到表情危险值A1。
违禁品判决的步骤包括以下子步骤：
SSS1：违禁品定位子模块从被测目标图像中识别出被测目标所携带的违禁品的位置；
SSS2：违禁品识别子模块根据违禁品的位置识别出被测目标所携带的违禁品；
SSS3：违禁品危险值判决子模块根据被测目标所携带的违禁品计算得到违禁品危险值A2。
所述的安防联动步骤包括以下子步骤：
S401：联动控制器接收总危险值计算单元输出的总危险值数据；
S402：联动控制器根据总危险值数据和预设的控制逻辑向前端联动设备输出控制信号，具体为：
(1)当总危险值在第一区间内时，启动声光报警器发出声光报警；
(2)当总危险值在第二区间内时，启动声光报警器发出声光报警的同时启动门禁道闸封锁社区出入通道；
(3)当总危险值在第三区间内时，启动声光报警器发出声光报警、启动门禁道闸封锁社区出入通道的同时向相应业主发送危险通知；对各被测区域的图像采集器进行编号，且预先登记各被测区域的业主联系方式(包括手机号、QQ号、微信号、微博号等)，当检测到某被测区域发生危险时，业主通知服务器自动查找业主信息并向该业主推送危险通知。
(4)当总危险值在第四区间内时，启动声光报警器发出声光报警、启动门禁道闸封锁社区出入通道、向相应业主发送危险通知的同时联网公安报警系统自动向公安局报案。向公安局报案时，公安报警服务器自动生成包含报警事由(该事由描述由图像判决单元、声音判决单元及脉搏判决单元自动生成)、案发时间、案发地点的报警信息。
所述的方法，还包括一个云优化步骤，云计算服务器存储用户所反馈的总危险值计算准确度，从所有的用户反馈数据中挖掘出可靠数据，并根据可靠数据动态优化表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重值。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (8)
1.基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台，其特征在于：包括图像判决单元、声音判决单元、脉搏判决单元、总危险值计算单元、云计算服务器、联动控制器和前端联动设备，图像判决单元包括图像采集器、表情判决模块、违禁品判决模块和动作判决模块，图像采集器用于采集被测目标图像信息，表情判决模块用于获取被测目标的表情数据并根据表情数据判决表情危险值A1，违禁品判决模块用于识别被测目标所携带的违禁品并根据违禁品数据判决违禁品危险值A2，动作判决模块用于获取被测目标的动作数据并根据动作数据判决动作危险值A3；
声音判决单元包括声音采集器和声音判决模块，声音采集器用于采集被测目标声音信息，声音判决模块用于根据被测目标声音信息判决声音危险值A4；
脉搏判决单元包括红外脉搏采集器和脉搏判决模块，红外脉搏采集器采用非接触方式采集被测目标脉搏信息，红外脉搏采集器包括红外发射器和红外接收器，红外发射器与红外接收器分设于被测目标人体两侧；脉搏判决模块用于根据被测目标脉搏信息判决脉搏危险值A5；
总危险值计算单元用于根据表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5进行加权求和计算得到总危险值A＝a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+a5A5，其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重；
云计算服务器用于存储用户所反馈的总危险值计算准确度，从所有的用户反馈数据中挖掘出可靠数据，并根据可靠数据动态优化表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重值；
联动控制器用于接收总危险值计算单元输出的总危险值数据，并根据总危险值数据和预设的控制逻辑向前端联动设备输出控制信号；
所述的前端联动设备包括声光报警器、门禁道闸、业主通知服务器、公安报警服务器，声光报警器设置于社区各监测点及保安室，用于发出声光报警；门禁道闸设置于社区出入通道处，用于封锁出入通道；业主通知服务器用于向业主发送危险通知；公安报警服务器用于接入公安报警系统，自动向公安局报案；
总危险值在第一区间内时，启动前端联动设备中的第一联动组，第一联动组包括声光报警器；总危险值在第二区间内时，启动前端联动设备中的第二联动组，第二联动组包括声光报警器和门禁道闸；总危险值在第三区间内时，启动前端联动设备中的第三联动组，第三联动组包括声光报警器、门禁道闸和业主通知服务器；总危险值在第四区间内时，启动前端联动设备中的第四联动组，第四联动组包括声光报警器、门禁道闸、业主通知服务器和公安报警服务器。
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台，其特征在于：所述的表情判决模块包括人脸定位子模块、表情识别子模块和表情危险值判决子模块，人脸定位子模块用于从被测目标图像中识别出被测目标人脸图像区域，表情识别子模块用于根据被测目标人脸图像区域识别出被测目标表情，表情危险值判决子模块用于根据被测目标表情计算得到表情危险值A1。
3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台，其特征在于：所述的违禁品判决模块包括违禁品定位子模块、违禁品识别子模块和违禁品危险值判决子模块，违禁品定位子模块用于从被测目标图像中识别出被测目标所携带的违禁品的位置，违禁品识别子模块用于根据违禁品的位置识别出被测目标所携带的违禁品，违禁品危险值判决子模块用于根据被测目标所携带的违禁品计算得到违禁品危险值A2。
4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台，其特征在于：所述的动作判决模块包括动作识别子模块和动作危险值判决子模块，动作识别子模块用于根据被测目标图像识别出被测目标的动作，动作危险值判决子模块用于根据被测目标的动作计算得到动作危险值A3。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于数据挖掘和大数据分析的云计算平台的方法，其特征在于：包括一个图像判决步骤、一个声音判决步骤、一个脉搏判决步骤、一个总危险值计算步骤和一个安防联动步骤，所述的图像判决步骤包括以下子步骤：
S101：图像采集器采集被测目标图像信息；
S102：图像判决，包括以下步骤：
(1)表情判决，表情判决模块从被测目标图像中获取被测目标表情数据并根据表情数据判决表情危险值A1；
(2)违禁品判决，违禁品判决模块从被测目标图像中获取被测目标所携带的违禁品并根据违禁品数据判决违禁品危险值A2；
(3)动作判决，动作判决模块从被测目标图像中获取被测目标的动作数据并根据动作数据判决动作危险值A3；
所述的声音判决步骤包括以下子步骤：
S201：声音采集器采集被测目标声音信息；
S202：声音判决模块根据被测目标声音信息判决声音危险值A4；
所述的脉搏判决步骤包括以下子步骤：
S301：红外脉搏采集器采集被测目标脉搏信息；
S302：脉搏判决模块根据被测目标脉搏信息判决脉搏危险值A5；
所述的总危险值计算步骤根据表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4和脉搏危险值A5进行加权求和计算得到总危险值，总危险值A＝a1A1+a2A2+a3A3+a4A4+a5A5，其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重；
所述的安防联动步骤包括以下子步骤：
S401：联动控制器接收总危险值计算单元输出的总危险值数据；
S402：联动控制器根据总危险值数据和预设的控制逻辑向前端联动设备输出控制信号，具体为：
(1)当总危险值在第一区间内时，启动声光报警器发出声光报警；
(2)当总危险值在第二区间内时，启动声光报警器发出声光报警的同时启动门禁道闸封锁社区出入通道；
(3)当总危险值在第三区间内时，启动声光报警器发出声光报警、启动门禁道闸封锁社区出入通道的同时向相应业主发送危险通知；
(4)当总危险值在第四区间内时，启动声光报警器发出声光报警、启动门禁道闸封锁社区出入通道、向相应业主发送危险通知的同时联网公安报警系统自动向公安局报案。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，表情判决的步骤包括以下子步骤：
SS1：人脸定位子模块从被测目标图像中识别出被测目标人脸图像区域；
SS2：表情识别子模块根据被测目标人脸图像区域识别出被测目标表情；
SS3：表情危险值判决子模块根据被测目标表情计算得到表情危险值A1。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，违禁品判决的步骤包括以下子步骤：
SSS1：违禁品定位子模块从被测目标图像中识别出被测目标所携带的违禁品的位置；
SSS2：违禁品识别子模块根据违禁品的位置识别出被测目标所携带的违禁品；
SSS3：违禁品危险值判决子模块根据被测目标所携带的违禁品计算得到违禁品危险值A2。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括一个云优化步骤，云计算服务器存储用户所反馈的总危险值计算准确度，从所有的用户反馈数据中挖掘出可靠数据，并根据可靠数据动态优化表情危险值A1、违禁品危险值A2、动作危险值A3、声音危险值A4、脉搏危险值A5在总危险值中所占的权重值。
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