CN107204094A - 一种安防报警求助系统及方法 - Google Patents

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    • G—PHYSICS
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    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/016—Personal emergency signalling and security systems

Abstract

本发明提供一种安防报警求助系统，包括室内系统和服务器；其中室内系统包括信号采集模块、存储判断模块和联网模块；存储判断模块用于存储信号采集模块采集的数据，并与历史数据进行对比，判断是否有紧急情况；联网模块用于有紧急情况时将紧急情况传送给服务器；服务器包括机器学习云平台，用于调用数据库中的数据和各室内系统上传的紧急情况，进行机器学习，得出学习结果；通知模块，用于在有紧急情况时，向对应的终端发出通知。本发明通过传感器的设置，主动的判断和发送紧急情况，并且通过机器学习提高主动判断的正确性，从而实现主动判断紧急情况的效果。

Description

一种安防报警求助系统及方法
技术领域
本发明属于智能家居领域，具体涉及一种安防报警求助系统及方法。
背景技术
现有安防产品如摄像头只能作为监控作用，在客户端查看监控录像，并不能主动判断家里的安防情况。还有一些产品通过红外检测人体移动来判断是否有人闯入，但是并不具备求救和自动检测老人是否在家功能。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种安防报警求助系统及方法，能够主动判断紧急情况。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种安防报警求助系统，其特征在于：它包括室内系统和服务器；其中，
室内系统包括信号采集模块、存储判断模块和联网模块；信号采集模块包括人体活动数据采集传感器和环境参数采集传感器；存储判断模块用于存储信号采集模块采集的数据，并与历史数据进行对比，判断是否有紧急情况；联网模块用于将信号采集模块采集的数据上传到服务器，并在有紧急情况时将紧急情况传送给服务器；所述的历史数据包括当前存储判断模块存储的数据，以及从服务器中获取的机器学习云平台的学习结果；
服务器包括：数据库，用于存储各室内系统上传的数据、紧急情况和机器学习云平台的学习结果；机器学习云平台，用于调用数据库中的数据和各室内系统上传的紧急情况，进行机器学习，得出学习结果；通知模块，用于在有紧急情况时，向对应的终端发出通知；所述的学习结果包括人体活动数据、环境参数、时间长度与紧急情况的对应关系。
按上述方案，所述的人体活动数据采集传感器包括摄像头和热释红外传感器。
按上述方案，所述的环境参数采集传感器包括温湿度传感器和定位装置。
按上述方案，所述的室内系统还包括与联网模块连接的主动求助模块，主动求助模块包括指纹识别模块和/或求助按钮。
按上述方案，所述的数据库为web服务器。
一种安防报警求助方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1、实时采集并存储人体活动数据和环境参数，上传至服务器；
S2、将采集的人体活动数据和环境参数与历史数据进行对比，判断是否有紧急情况；
S3、当有紧急情况时，将紧急情况传送给服务器，由服务器向对应的终端发出通知；
所述的历史数据包括存储的人体活动数据和环境参数，以及从服务器中获取的机器学习云平台的学习结果；所述的学习结果包括人体活动数据、环境参数、时间长度与紧急情况的对应关系；所述的学习结果由机器学习云平台调用人体活动数据、环境参数和紧急情况，进行机器学习得出。
按上述方法，所述的S1通过摄像头和热释红外传感器获取人体活动信息，通过温湿度传感器和定位装置获取环境参数。
按上述方法，所述的S2包括安防模式和老人监测模式；安防模式下，当监测到有人体活动、温度超过阈值或湿度超过阈值则判断为紧急情况；老人监测模式下，当一段时间内监测不到人体活动、温度超过阈值或湿度超过阈值则判断为紧急情况。
按上述方法，本方法还包括一键求助步骤，任意状态下，当有求助按钮按下，则判断为紧急情况。
按上述方法，一键求助步骤中，还通过指纹采集确定按键者的身份。
本发明的有益效果为：通过传感器的设置，主动的判断和发送紧急情况，并且通过机器学习提高主动判断的正确性，从而实现主动判断紧急情况的效果；将存储判断模块设置在室内系统中，只在空闲时联网获取机器学习结果，不长时间占用公共资源，提高判断和响应速度。
附图说明
图1为本发明一实施例的系统框图。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
本发明提供一种安防报警求助系统，如图1所示，它包括室内系统和服务器；其中，室内系统包括信号采集模块、存储判断模块和联网模块；信号采集模块包括人体活动数据采集传感器和环境参数采集传感器；存储判断模块用于存储信号采集模块采集的数据，并与历史数据进行对比，判断是否有紧急情况；联网模块用于将信号采集模块采集的数据上传到服务器，并在有紧急情况时将紧急情况传送给服务器；所述的历史数据包括当前存储判断模块存储的数据，以及从服务器中获取的机器学习云平台的学习结果；服务器包括：数据库，用于存储各室内系统上传的数据、紧急情况和机器学习云平台的学习结果；机器学习云平台，用于调用数据库中的数据和各室内系统上传的紧急情况，进行机器学习，得出学习结果；通知模块，用于在有紧急情况时，向对应的终端发出通知；所述的学习结果包括人体活动数据、环境参数、时间长度与紧急情况的对应关系。
所述的人体活动数据采集传感器包括摄像头和热释红外传感器，用于采集是否有人体走动。所述的环境参数采集传感器包括温湿度传感器和定位装置，用于判断火灾、水泄漏和对本地进行定位。所述的室内系统还包括与联网模块连接的主动求助模块，主动求助模块包括指纹识别模块和/或求助按钮。所述的数据库为web服务器。
一种安防报警求助方法，包括以下步骤：
S1、实时采集并存储人体活动数据和环境参数，上传至服务器。具体的，通过摄像头和热释红外传感器获取人体活动信息，通过温湿度传感器和定位装置获取环境参数。
S2、将采集的人体活动数据和环境参数与历史数据进行对比，判断是否有紧急情况。具体的，包括安防模式和老人监测模式；安防模式下，当监测到有人体活动、温度超过阈值或湿度超过阈值则判断为紧急情况；老人监测模式下，当一段时间内（例如12小时）监测不到人体活动、温度超过阈值或湿度超过阈值则判断为紧急情况。
S3、当有紧急情况时，将紧急情况传送给服务器，由服务器向对应的终端发出通知，所述的终端包括手机、电脑的客户端、或者HTML页面或者短信、电话等向监护人发出警示信息的多种通知方式，甚至可以向第三方救助平台（例如医院、物业等）发出信息。
所述的历史数据包括存储的人体活动数据和环境参数，以及从服务器中获取的机器学习云平台的学习结果；所述的学习结果包括人体活动数据、环境参数、时间长度与紧急情况的对应关系；所述的学习结果由机器学习云平台调用人体活动数据、环境参数和紧急情况，进行机器学习得出。
本方法还包括一键求助步骤，任意状态下，当有求助按钮按下，则判断为紧急情况。一键求助步骤中，还可以通过指纹采集确定按键者的身份。
机器学习云平台通过调用web服务器中的操作记录和环境参数进行学习训练，学习结果被存储在web服务器中，当无人操作的时候，储存判断模块可以通过联网模块连接web服务器，从web服务器中获取机器学习结果自行进行操作，当有人操作的时候，机器学习云平台就会根据新输入值，对已有的学习结果进行修正。
本求助系统除了主动安全检测之外，还设有被动求助方法。当SOS求助按钮触发以后，检测模块识别人体生物特征信息位置和位置信息，人体生物特征信息在储存和判断模块中转换为个人信息如：姓名，性别，年龄，位置；求助信息会通过互联网（wifi或者运营商网络）上传到服务器。通知模块将求救消息送达到被求助者，被求助者收到消息后，可以自行前往求助，也可以通过求助平台通知第三方（如：小区物业，附近医院）来救助求救。
所述的室内系统可自成体系，若干个室内系统共用一个服务器即可，可以在一栋楼、一个小区或一个范围内将室内系统连成一个网络。由于存储判断模块将判断的功能设置在室内系统中，不会长时间占用服务器的资源，提高判断和响应速度。
本发明具有以下几个特征：1.多种途径确保求救信息达到呼救者；2.基于无线电和网络地理位置定位；3.指纹识别，确定求救者信息；4.第三方求救；5.系统具有主动安全检测和学习功能。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种安防报警求助系统，其特征在于：它包括室内系统和服务器；其中，
室内系统包括信号采集模块、存储判断模块和联网模块；信号采集模块包括人体活动数据采集传感器和环境参数采集传感器；存储判断模块用于存储信号采集模块采集的数据，并与历史数据进行对比，判断是否有紧急情况；联网模块用于将信号采集模块采集的数据上传到服务器，并在有紧急情况时将紧急情况传送给服务器；所述的历史数据包括当前存储判断模块存储的数据，以及从服务器中获取的机器学习云平台的学习结果；
服务器包括：数据库，用于存储各室内系统上传的数据、紧急情况和机器学习云平台的学习结果；机器学习云平台，用于调用数据库中的数据和各室内系统上传的紧急情况，进行机器学习，得出学习结果；通知模块，用于在有紧急情况时，向对应的终端发出通知；所述的学习结果包括人体活动数据、环境参数、时间长度与紧急情况的对应关系。
2.根据权利要求1所述的安防报警求助系统，其特征在于：所述的人体活动数据采集传感器包括摄像头和热释红外传感器。
3.根据权利要求1所述的安防报警求助系统，其特征在于：所述的环境参数采集传感器包括温湿度传感器和定位装置。
4.根据权利要求1所述的安防报警求助系统，其特征在于：所述的室内系统还包括与联网模块连接的主动求助模块，主动求助模块包括指纹识别模块和/或求助按钮。
5.根据权利要求1所述的安防报警求助系统，其特征在于：所述的数据库为web服务器。
6.一种安防报警求助方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1、实时采集并存储人体活动数据和环境参数，上传至服务器；
S2、将采集的人体活动数据和环境参数与历史数据进行对比，判断是否有紧急情况；
S3、当有紧急情况时，将紧急情况传送给服务器，由服务器向对应的终端发出通知；
所述的历史数据包括存储的人体活动数据和环境参数，以及从服务器中获取的机器学习云平台的学习结果；所述的学习结果包括人体活动数据、环境参数、时间长度与紧急情况的对应关系；所述的学习结果由机器学习云平台调用人体活动数据、环境参数和紧急情况，进行机器学习得出。
7.根据权利要求6所述的安防报警求助方法，其特征在于：所述的S1通过摄像头和热释红外传感器获取人体活动信息，通过温湿度传感器和定位装置获取环境参数。
8.根据权利要求6所述的安防报警求助方法，其特征在于：所述的S2包括安防模式和老人监测模式；安防模式下，当监测到有人体活动、温度超过阈值或湿度超过阈值则判断为紧急情况；老人监测模式下，当一段时间内监测不到人体活动、温度超过阈值或湿度超过阈值则判断为紧急情况。
9.根据权利要求6所述的安防报警求助方法，其特征在于：本方法还包括一键求助步骤，任意状态下，当有求助按钮按下，则判断为紧急情况。
10.根据权利要求9所述的安防报警求助方法，其特征在于：一键求助步骤中，还通过指纹采集确定按键者的身份。
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