CN108922101A - 一种数海信息智能安防校园管理系统 - Google Patents
一种数海信息智能安防校园管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108922101A CN108922101A CN201810798118.1A CN201810798118A CN108922101A CN 108922101 A CN108922101 A CN 108922101A CN 201810798118 A CN201810798118 A CN 201810798118A CN 108922101 A CN108922101 A CN 108922101A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- escape route
- escape
- instruction
- sub
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 25
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 14
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 claims description 3
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 3
- 101150061215 outM gene Proteins 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 3
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 2
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 2
- 235000019504 cigarettes Nutrition 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该系统包括监控管理中心和与所述监控管理中心相连的视频监控装置、防火报警子系统和温度监控设备,所述视频监控装置包括安装在校园各个位置的若干摄像设备,用于采集校园内各个位置的视频图像并发送给防火报警子系统,每一位置的摄像设备都有唯一的坐标,校园内的各个位置包括室外对应的位置和室内对应的位置,所述温度监控设备包括安装于室内目标位置的温度传感器,所述目标位置均具有唯一的坐标,每一温度传感器均具有唯一的编号,该系统可以第一时间检测出是否存在火灾,并发出报警信号,并且避免现有技术存在的假阳性报警现象。
Description
技术领域
本发明属于管理系统技术领域,特别涉及一种数海信息智能安防校园管理系统。
背景技术
当今,校园安全已经成为社会上高度关注的热点问题,有效解决校园安全问题,确保校园安全,成为创建平安教育的一个重要内容。校园安防工作是加强学校安全管理工作,维护学校正常教育和生活秩序等最基础性的工作。
现在校园安全的保证工作主要是在校园的各个位置设置监控设备,然后人为监控是否存在安全隐患,这样出现的问题为人力成本高,安防效率差,事件发生反应时间长,可靠性差等;为了以上技术问题,现有技术公开了许多安防系统,例如CN104867207公开的一种校园安防监控系统,该系统包括安防监控中心系统、分控中心系统、视频监控系统、音频监控系统、防盗报警系统、无线网络系统、电子巡更管理系统、门禁系统、停车场管理系统、公共广播系统和防雷接地系,该安防监控系统几乎涵盖了校园内所述的安防事件;但是随着电子器件的发展,学校内的学生的电子产品随之增多,校园内的火灾事件频繁发生,基于目前的安防监控系统都是通过检测空气中的烟雾,当烟雾浓度超标时,会发出报警提示,但是这样的安防系统在检测时存在假阳性烟雾报警情况,例如有的时候是因为室内人员吸烟造成的烟雾浓度超标也会引起报警,这样会造成人员恐慌;所以基于目前的安防系统还不能够准确地判断出是否正在存在火灾事件的发生。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题,本发明提供了一种数海信息智能安防校园管理系统,该安防系统可以第一时间检测出是否存在火灾,并发出报警信号,并且避免现有技术存在的假阳性报警现象。
本发明具体技术方案如下:
本发明提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该系统包括监控管理中心和与所述监控管理中心相连的视频监控装置、防火报警子系统和温度监控设备,所述视频监控装置包括安装在校园各个位置的若干摄像设备,用于采集校园内各个位置的视频图像并发送给防火报警子系统,每一位置的摄像设备都有唯一的坐标,校园内的各个位置包括室外对应的位置和室内对应的位置,所述温度监控设备包括安装于室内目标位置的温度传感器,所述目标位置均具有唯一的坐标,每一温度传感器均具有唯一的编号;
所述防火报警子系统包括:
接收模块,用于实时接收摄像设备传输的各位置的视频图像,每一位置的每一视频图像都具有唯一的编号;
烟雾判断模块,用于分别对视频图像进行处理,并判断经过处理的视频图像内是否存在烟雾区,如果某一视频图像中存在烟雾区,记录获取烟雾区对应的视频图像的时间,并计算烟雾浓度值;
第一烟雾浓度比较模块,用于接收烟雾判断模块传输的首次判断出存在烟雾区时记录的时间t及计算得到的烟雾浓度值pt,并将pt与浓度阈值p1进行比较,当pt<p1时,于△t时间后,向烟雾判断模块发送指令,当p≥p1时,向温度比较模块发出指令;
第二烟雾浓度比较模块,用于接收烟雾判断模块传输的于△t+t时刻判断出存在烟雾区时计算得到的烟雾浓度值p△t+t,并与烟雾浓度值pt和浓度阈值p1进行比较,当p△t+t>p1时,向报警模块发出报警指令,当p△t+t<pt,不做处理,当pt≤p△t+t≤p1,向温度比较模块发送指令;
温度比较模块,用于接收各位置的温度T,并分别与温度阈值T1进行比较,当存在T≥T1时,向报警模块发出报警指令,当T<T1时,于△t时间后,向烟雾判断模块发送指令;
报警模块,用于发出报警提示;
传输模块,用于将报警模块发出的报警提示传输给监控管理中心。
进一步的改进,所述系统还包括安装于校园各个固定位置的大屏幕,所述防火报警子系统还包括:
位置坐标获取模块,当报警模块发出报警提示时,用于获取≥T1的温度T对应的位置坐标(x,y);
位置坐标判断模块,用于判断位置坐标(x,y)是否属于室内位置坐标,如果属于,向显示模块发出显示位置坐标的指令;
显示模块,用于接收显示指令并通过大屏幕对相应的数据进行显示。
进一步的改进,所述防火报警子系统还包括:
位置坐标处理模块,用于计算位置坐标(x,y)与最接近的逃生通道口位置坐标(x1,y1)的横坐标差△x和纵坐标差△y;
位置坐标比较模块,用于将横坐标差△x和纵坐标差△y分别与对应的阈值△x1和阈值△y1进行比较,当△x>△x1或△y>△y1时,记录位置坐标(x,y)对应的逃生通道编号,并向提示模块发送指令,所述指令内包括不能逃生的逃生通道编号及位置坐标;
提示模块,用于接收提示指令并通过广播及大屏幕发出提示信号。
进一步的改进,所述防火报警子系统还包括:
人流量统计模块,用于统计每一可以逃生的逃生通道出口处的人流量Gn,并分别计算每一逃生通道内的Gn个人都从该逃生通道口逃生的总逃生时间ta,Gn表示编号为n的逃生通道出口处的人流量;
烟雾浓度分析模块,用于获取每一可以逃生的逃生通道出口处的烟雾浓度值,并与浓度阈值p0进行比较,挑选出小于浓度阈值p0对应的逃生通道,并计算挑选出的逃生通道出口处的烟雾浓度值达到浓度阈值p0所需要的时间tb;
逃生时间比较模块,用于将烟雾浓度不小于浓度阈值p0对应的逃生通道的逃生总时间ta与时间阈值tv进行比较,当ta<tv时,不做处理,当ta≥tv时,记录逃生通道的编号及对应的位置,向调度模块317发送指令;还用于将烟雾浓度小于浓度阈值p0对应的逃生通道的逃生总时间ta与tb+tv进行比较,当ta<tb+tv时,不做处理,并记录逃生通道的编号及对应的坐标;当ta≥tb+tv时,记录逃生通道的编号及对应的位置,向调度模块317发送指令;所述指令内包括ta、tb和tv值,及≥tv或≥tb+tv的各ta对应的逃生通道的编号Na和坐标及<tb+tv的各ta对应逃生通道的编号Nb和坐标;
调度模块,用于接收逃生时间比较模块发送的指令,对指令进行处理,并对各逃生通道的人流量进行调度。
进一步的改进,所述调度模块包括:
第一计算子模块,当ta≥tv或ta≥tb+tv时,用于计算时间差△tab,△tab=ta-tv或△tab=ta-(tb+tv);
第二计算子模块,用于计算各编号为Na的逃生通道在△tab时间段预计逃生的人数Gab,Gab=Gn△tab/ta;
第三计算子模块,当ta<tb+tv时,用于计算各编号为Nb的逃生通道在△tav时间段能够逃生的人数Gav,Gav=Gn△tav/ta,△tav=tb+tv-ta;
第一比较子模块,用于将Gab与最接近的编号为Nb的逃生通道对应的Gav进行比较,当Gab≤Gav时,向调度子模块发送将编号为Na的逃生通道内的Gab个人调度到与其最接近的编号为Nb的逃生通道进行逃生的指令,当Gab>Gav时,向调度子模块发送将编号为Na的逃生通道内的Gav个人调度到与其最接近的编号为Nb的逃生通道进行逃生的指令,并向第一判断子模块发送指令;
调度子模块,用于接收调度指令并通过大屏幕和广播发出调度提示;
第一判断子模块,用于判断其余的编号为Nb的逃生通道是否还有能够逃生的人数,如果有,计算出各Nb编号对应的逃生通道还能够逃生的各人数Gd,将Gd根据与编号为Na的逃生通道的距离由近及远进行排序;
第二比较子模块,将△G与逐个Gd进行比较,△G=Gab-Gav,当△G<Gd时,向调度子模块发送将编号为Na的逃生通道内的△G个人调度到对应Nb编号的逃生通道进行逃生的指令,如果△G≥Gd,向调度子模块发送将编号为Na的逃生通道内的Gd个人调度到对应Nb编号的逃生通道进行逃生的指令,并继续计算△G与Gd的差值,用差值替代△G,并向第二比较子模块发送比较指令,直至各逃生通道的人员调度完毕。
进一步的改进,所述烟雾判断模块包括:
进一步的改进,所述烟雾判断模块包括:
差值计算子模块,将接收某一位置的视频图像内的第1个视频帧作为背景图像,将当前第n个视频帧和背景图像均成分k个子块,每一子块都具有唯一的编号,k≥1,分别计算每一子块的像素值Hnk和Hk,Hnk表示当前第n个视频帧第k个子块的像素值,Hk表示背景图像第k个子块的像素值,分别计算当前第n个视频帧每一子块的像素值与背景图像对应子块的像素值的差值△Gk,△Gk=Hnk-Hk;
平均值计算子模块,用于计算所有差值的平均值Q,
第二判断子模块,用于将所有的△Gk与Q进行比较,挑选出所有大于Q的△Gk对应的当前第n个视频帧内的子块;
第四计算子模块,用于计算挑选出的子块的各像素值的标准偏差m表示挑选出的子块的个数,Hnm表示当前第n个视频帧内挑选出的第m个子块的像素值,1≤m≤k,
第三比较子模块,用于将SDm与阈值SD1进行比较,当SDm≤SD1时,将挑选出的各子块对应的区域标记为烟雾区,SDm>SD1,判断不存在烟雾区;
第五计算子模块,当第三比较子模块标记出烟雾区后,用于记录获取烟雾区对应的视频图像的时间,并计算烟雾浓度值。
进一步的改进,所述系统还包括所述监控管理中心相通讯的防盗报警子系统、门禁子系统和安保子系统,所述防盗报警子系统包括:
盗窃事件分析模块,用于接收视频监控装置传输的视频图像,并进行处理和判断,当判断出存在盗窃事件时,提取盗窃事件中的行为人特征;
行为人特征判断模块,用于基于行为人特征判断盗窃事件中的行为人是否属于校内人员,如果是,向安保子系统发送指令;如果不属于,向显示模块发送显示行为人图片的指令,同时向门禁子系统和安保子系统发出指令。
进一步的改进,所述门禁子系统包括:
用识别人脸的摄像头,和用于进出校门的门禁卡;
门禁切换模块,当没有接收到防盗报警子系统传输的指令时,通过门禁卡控制校门的启闭,当接收到防盗报警子系统传输的指令时,用于开启摄像头,并通过人脸识别控制校门的启闭;
特征处理模块,用于提取人脸的特征,并与数据库内录入的校园内的人脸特征进行比对,当比对不一致时,向报警模块发送指令,当比对一致时,发出开启校门的提示。
进一步的改进,所述门禁卡包括:
定位模块,用于实时获取校内人员的位置坐标;
安防启动模块,当学生通过大屏幕发现盗窃事件行为人的行踪时,用于向安保子系统发送安防信号,所述安防信号内包括该门禁卡所在的位置。
本发明提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该安防系统可以第一时间检测出是否存在火灾,并发出报警信号,并且避免现有技术存在的假阳性报警现象。
附图说明
图1为实施例1一种数海信息智能安防校园管理系统的结构框图;
图2为实施例2防火报警子系统的结构框图;
图3为实施例3防火报警子系统的结构框图;
图4为实施例4调度模块的结构框图;
图5为实施例5烟雾判断模块的结构框图;
图6为实施例6一种数海信息智能安防校园管理系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和以下实施例对本发明作进一步详细说明。
实施例1
本发明实施例1提供一种数海信息智能安防校园管理系统,如图1所示,该系统包括监控管理中心1和与所述监控管理中心1相连的视频监控装置2和防火报警子系统3,所述视频监控装置2包括安装在校园各个位置的若干摄像设备21,用于采集校园内各个位置的视频图像并发送给防火报警子系统3,每一位置的摄像设备21都有唯一的坐标,该坐标基于地图API,将对应的位置与摄像设备21的ID进行关联,从而获取每一ID的摄像设备对应的坐标;校园内的各个位置包括室外对应的位置和室内对应的位置,所述温度监控设备4包括安装于室内目标位置的温度传感器41,所述目标位置均具有唯一的坐标,该坐标也是基于地图API,将对应的目标位置与温度传感器的ID进行关联,从而获取每一ID的温度传感器对应的坐标,每一温度传感器4均具有唯一的编号,该编号即为温度传感器的ID号;
所述防火报警子系统3包括:
接收模块31,用于实时接收摄像设备21传输的各位置的视频图像,每一位置的每一视频图像都具有唯一的编号,该编号可以根据时间戳进行编号;
烟雾判断模块32,用于分别对视频图像进行处理,并判断经过处理的视频图像内是否存在烟雾区,如果某一视频图像中存在烟雾区,记录获取烟雾区对应的视频图像的时间,并计算烟雾浓度值;
第一烟雾浓度比较模块33,用于接收烟雾判断模块32传输的首次判断出存在烟雾区时记录的时间t及计算得到的烟雾浓度值pt,并将pt与浓度阈值p1进行比较,当pt<p1时,于△t时间后,向烟雾判断模块32发送指令,当p≥p1时,向温度比较模块35发出指令;
第二烟雾浓度比较模块34,用于接收烟雾判断模块32传输的于△t+t时刻判断出存在烟雾区时计算得到的烟雾浓度值p△t+t,并与烟雾浓度值pt和浓度阈值p1进行比较,当p△t+t>p1时,向报警模块36发出报警指令,当p△t+t<pt,不做处理,当pt≤p△t+t≤p1,向温度比较模块35发送指令;
温度比较模块35,用于接收各位置的温度T,并分别与温度阈值T1进行比较,当存在T≥T1时,向报警模块36发出报警指令,当T<T1时,于△t时间后,向烟雾判断模块32发送指令;
报警模块36,用于发出报警提示;
传输模块37,用于将报警模块36发出的报警提示传输给监控管理中心1。
本发明通过采集视频图像,判断视频图像内是否存在烟雾信号,如果存在烟雾信号,获取时间信息及烟雾浓度值,并根据判断烟雾浓度值的大小,当烟雾浓度值大于阈值时,结合温度值来判断是否有火灾发生,这样避免可由于人为吸烟浓度过高后者外部烟雾弥散导致的烟雾浓度大于阈值的肯能;当烟雾浓度值小于阈值时,于一段时间后继续获取烟雾浓度值,当再次获取的烟雾浓度值超过浓度阈值时发出报警信号,当再次获取的烟雾浓度值小于首次获得的烟雾浓度值时,不做处理,当再次获取的烟雾浓度值小于浓度阈值大于首次获得的浓度阈值时,结合温度判断是否存在火灾,这样可以提高对火灾判断的准确性,避免假阳性报警的情况,并且可以第一时间判断出火灾的位置,提高判断效率。
实施例2
本发明实施例2提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该系统与实施例1的基本相同,不同的是,如图2所示,所述系统还包括安装于校园各个固定位置的大屏幕,所述防火报警子系统3还包括:
位置坐标获取模块38,当报警模块36发出报警提示时,用于获取≥T1的温度T对应的位置坐标(x,y),该位置坐标就是与对应ID的温度传感器相关联的目标位置的坐标;
位置坐标判断模块39,用于判断位置坐标(x,y)是否属于室内位置坐标,如果属于,向显示模块310发出显示位置坐标的指令;
显示模块310,用于接收显示指令并通过大屏幕对相应的数据进行显示;
位置坐标处理模块311,用于计算位置坐标(x,y)与最接近的逃生通道口位置坐标(x1,y1)的横坐标差△x和纵坐标差△y;
位置坐标比较模块312,用于将横坐标差△x和纵坐标差△y分别与对应的阈值△x1和阈值△y1进行比较,当△x>△x1或△y>△y1时,记录位置坐标x,y对应的逃生通道编号,并向提示模块313发送指令,所述指令内包括不能逃生的逃生通道编号及位置坐标;
提示模块313,用于接收提示指令并通过广播及大屏幕发出提示信号。
本发明通过检测室内的温度变化,可以判断火灾的发生区域,当火灾发生区域与逃生通道的位置非常接近时,会阻挡逃生通道,如果不能告知逃生人员该逃生通道被阻挡不能逃生,会有逃生人员跑至该逃生通道,进而耽误其逃生时间,所以本发明进一步检查火灾位置,根据火灾位置通过大屏幕及广播告知逃生人员不能从某一编号的逃生通道逃生的提示信息,起到提示和警醒的作用,并且有效地提高了安防效率。
实施例3
本发明实施例3提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该系统与实施例2的基本相同,不同的是,如图3所示,所述防火报警子系统3还包括:
人流量统计模块314,用于统计每一可以逃生的逃生通道出口处的人流量Gn,并分别计算每一逃生通道内的Gn个人都从该逃生通道口逃生的总逃生时间ta,Gn表示编号为n的逃生通道出口处的人流量;
烟雾浓度分析模块315,用于获取每一可以逃生的逃生通道出口处的烟雾浓度值,并与浓度阈值p0进行比较,挑选出小于浓度阈值p0对应的逃生通道,并计算挑选出的逃生通道出口处的烟雾浓度值达到浓度阈值p0所需要的时间tb;
逃生时间比较模块316,用于将烟雾浓度不小于浓度阈值p0对应的逃生通道的逃生总时间ta与时间阈值tv进行比较,当ta<tv时,不做处理,当ta≥tv时,记录逃生通道的编号及对应的位置,向调度模块317发送指令;还用于将烟雾浓度小于浓度阈值p0对应的逃生通道的逃生总时间ta与tb+tv进行比较,当ta<tb+tv时,不做处理,并记录逃生通道的编号及对应的坐标;当ta≥tb+tv时,记录逃生通道的编号及对应的位置,向调度模块317发送指令;所述指令内包括≥tv或≥tb+tv的ta对应的逃生通道的编号Na和坐标及<tb+tv时ta对应逃生通道的编号Nb和坐标;
调度模块317,用于接收逃生时间比较模块316发送的指令,对指令进行处理,并对各逃生通道的人流量进行调度。
时间阈值tv为逃生人员承受浓度阈值的时间,也可以为平均屏息时间或者其他人为规定的时间。
本发明进一步采集了各逃生通道口处的人流量,并计算该逃生通道的人都进行安全逃生的时间,并且对每一逃生通道口的烟雾浓度值进行判断,当某一逃生通道口的烟雾浓度值已经超过了浓度阈值,该逃生通道口的所有人逃生时间超过人能承受浓度阈值的时间阈值tv时,逃生人员可能会因浓烟而窒息,无法进行安全逃生,所以基于以上情况的存在,本发明根据逃生通道口的烟雾浓度值、人流量及逃生时间来对各逃生通道口的人员进行调度,起到协调调度提高安防效率的目的。
实施例4
本发明实施例4提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该系统与实施例1的基本相同,不同的是,如图4所示,所述调度模块317包括:
第一计算子模块701,当ta≥tv或ta≥tb+tv时,用于计算时间差△tab,△tab=ta-tv或△tab=ta-(tb+tv);
第二计算子模块702,用于计算各编号为Na的逃生通道在△tab时间段预计逃生的人数Gab,Gab=Gn△tab/ta;
第三计算子模块703,当ta<tb+tv时,用于计算各编号为Nb的逃生通道在△tav时间段能够逃生的人数Gav,Gav=Gn△tav/ta,△tav=tb+tv-ta;
第一比较子模块704,用于将Gab与最接近的编号为Nb的逃生通道对应的Gav进行比较,当Gab≤Gav时,向调度子模块705发送将编号为Na的逃生通道内的Gab个人调度到与其最接近的编号为Nb的逃生通道进行逃生的指令,当Gab>Gav时,向调度子模块705发送将编号为Na的逃生通道内的Gav个人调度到与其最接近的编号为Nb的逃生通道进行逃生的指令,并向第一判断子模块706发送指令;
调度子模块705,用于接收调度指令并通过大屏幕和广播发出调度提示;
第一判断子模块706,用于判断其余的编号为Nb的逃生通道是否还有能够逃生的人数,如果有,计算出各Nb编号对应的逃生通道还能够逃生的各人数Gd,将Gd根据与编号为Na的逃生通道的距离由近及远进行排序;
第二比较子模块707,将△G与逐个Gd进行比较,△G=Gab-Gav,当△G<Gd时,向调度子模块705发送将编号为Na的逃生通道内的△G个人调度到对应Nb编号的逃生通道进行逃生的指令,如果△G≥Gd,向调度子模块705发送将编号为Na的逃生通道内的Gd个人调度到对应Nb编号的逃生通道进行逃生的指令,并继续计算△G与Gd的差值,用差值替代△G,并向第二比较子模块707发送比较指令,直至各逃生通道的人员调度完毕。
本发明进一步对如何实现调度进行了限定,当编号为Na的逃生通道内的人数过多,需要进行调度时,首选判断其余最近的可以进行调度的逃生通道,如果与其最接近的逃生通道可以调度编号为Na的逃生通道预计调度的人,那么通过大屏幕和广播通知编号为Na的Gab个人通过对应编号Nb的逃生通道进行逃生,如果不能通过该编号为Nb的逃生通道进行逃生,将编号为Na的逃生通道的人先通过编号为Nb的逃生通道进行逃生,然后在根据其余编号为Nb逃生通道可以逃生的人员逐步将Na的逃生通道的人员进行调度,直至各逃生通道内的人员调度完毕,该安防系统可以有秩序合理的实现人员的调度,提高整个系统的安防效率。
进一步的改进,该系统还包括数据库,用于存储每一人员的姓名及与其对应的终端,每一终端都具有唯一的ID,调度子模块705还可以将调度信息推送给终端,便于选择逃生通道。
实施例5
本发明实施例5提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该系统与实施例4的基本相同,不同的是,如图5所示,所述烟雾判断模块32包括:
差值计算子模块321,将接收某一位置的视频图像内的第1个视频帧作为背景图像,将当前第n个视频帧和背景图像均成分k个子块,每一子块都具有唯一的编号,k≥1,分别计算每一子块的像素值Hnk和Hk,Hnk表示当前第n个视频帧第k个子块的像素值,Hk表示背景图像第k个子块的像素值,分别计算当前第n个视频帧每一子块的像素值与背景图像对应子块的像素值的差值△Gk,△Gk=Hnk-Hk;
平均值计算子模块322,用于计算所有差值的平均值Q,
第二判断子模块323,用于将所有的△Gk与Q进行比较,挑选出所有大于Q的△Gk对应的当前第n个视频帧内的子块;
第四计算子模块324,用于计算挑选出的子块的各像素值的标准偏差m表示挑选出的子块的个数,Hnm表示当前第n个视频帧内挑选出的第m个子块的像素值,1≤m≤k,
第三比较子模块325,用于将SDm与阈值SD1进行比较,当SDm≤SD1时,将挑选出的各子块对应的区域标记为烟雾区,SDm>SD1,判断不存在烟雾区;
第五计算子模块326,当第三比较子模块325标记出烟雾区后,用于记录获取烟雾区对应的视频图像的时间,并计算烟雾浓度值。
进一步的改进,本发明对烟雾判断模块进行限定,通过限定使得对视频图像内烟雾区的检测更加灵敏,可以消除非烟雾区的干扰,提高了对烟雾检测的灵敏度。
实施例6
本发明实施例6提供一种数海信息智能安防校园管理系统,该系统与实施例1的基本相同,不同的是,如图6所示,所述系统还包括与所述监控管理中心1相通讯的防盗报警子系统5、门禁子系统6和安保子系统7,所述防盗报警子系统5包括:
盗窃事件分析模块51,用于接收视频监控装置2传输的视频图像,并进行处理和判断,当判断出存在盗窃事件时,提取盗窃事件中的行为人特征;
行为人特征判断模块52,用于基于行为人特征判断盗窃事件中的行为人是否属于校内人员,如果是,向安保子系统7发送指令;如果不属于,向显示模块310发送显示行为人图片的指令,同时向门禁子系统6和安保子系统7发出指令;
门禁子系统6包括:
用识别人脸的摄像头61,和用于进出校门的门禁卡62;
门禁切换模块63,当没有接收到防盗报警子系统5传输的指令时,通过门禁卡62控制校门的启闭,当接收到防盗报警子系统5传输的指令时,用于开启摄像头61,并通过人脸识别控制校门的启闭;
特征处理模块64,用于提取人脸的特征,并与数据库内录入的校园内的人脸特征进行比对,当比对不一致时,向报警模块36发送指令,当比对一致时,发出开启校门的提示;
所述门禁卡62包括:
定位模块621,用于实时获取校内人员的位置坐标;
安防启动模块622,当学生通过大屏幕发现盗窃事件行为人的行踪时,用于向安保子系统7发送安防信号,所述安防信号内包括该门禁卡62所在的位置。
本发明进一步对门禁子系统和防盗报警子系统进行限定,当发现盗窃事件时,可以通过深度学习的方法对视频图像进行盗窃事件的判断,提取其中的行为人,如果是校内人员,直接通过安保子系统进行处理,如果校外人员,通过大屏幕进行显示,并且通过门禁子系统,门禁子系统平时可以通过门禁卡进出校门,当接收到指令后,切换进出校门的方式,采用面部识别,目的是追踪盗窃行为人,并且本发明提供的门禁卡可以起到报警的目的,当学生通过大屏幕得知盗窃行为人的面部特征,发现了盗窃行为人的行踪时,可以启动安防启动模块,通过安防启动模块发送定位给安保子系统,进而提高安防效率。
本发明不局限于上述最佳实施方式,任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品,但不论在其形状或结构上作任何变化,凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案,均落在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述系统包括监控管理中心(1)和与所述监控管理中心(1)相连的视频监控装置(2)、防火报警子系统(3)和温度监控设备(4),所述视频监控装置(2)包括安装在校园各个位置的若干摄像设备(21),用于采集校园内各个位置的视频图像并发送给防火报警子系统(3),每一位置的摄像设备(21)都有唯一的坐标,校园内的各个位置包括室外对应的位置和室内对应的位置,所述温度监控设备(4)包括安装于室内目标位置的温度传感器(41),所述目标位置均具有唯一的坐标,每一温度传感器(4)均具有唯一的编号;
所述防火报警子系统(3)包括:
接收模块(31),用于实时接收摄像设备(21)传输的各位置的视频图像,每一位置的每一视频图像都具有唯一的编号;
烟雾判断模块(32),用于分别对视频图像进行处理,并判断经过处理的视频图像内是否存在烟雾区,如果某一视频图像中存在烟雾区,记录获取烟雾区对应的视频图像的时间,并计算烟雾浓度值;
第一烟雾浓度比较模块(33),用于接收烟雾判断模块(32)传输的首次判断出存在烟雾区时记录的时间t及计算得到的烟雾浓度值pt,并将pt与浓度阈值p1进行比较,当pt<p1时,于△t时间后,向烟雾判断模块(32)发送指令,当p≥p1时,向温度比较模块(35)发出指令;
第二烟雾浓度比较模块(34),用于接收烟雾判断模块(32)传输的于△t+t时刻判断出存在烟雾区时计算得到的烟雾浓度值p△t+t,并与烟雾浓度值pt和浓度阈值p1进行比较,当p△t+t>p1时,向报警模块(36)发出报警指令,当p△t+t<pt,不做处理,当pt≤p△t+t≤p1,向温度比较模块(35)发送指令;
温度比较模块(35),用于接收各位置的温度T,并分别与温度阈值T1进行比较,当存在T≥T1时,向报警模块(36)发出报警指令,当T<T1时,于△t时间后,向烟雾判断模块(32)发送指令;
报警模块(36),用于发出报警提示;
传输模块(37),用于将报警模块(36)发出的报警提示传输给监控管理中心(1)。
2.如权利要求1所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述系统还包括安装于校园各个固定位置的大屏幕,所述防火报警子系统(3)还包括:
位置坐标获取模块(38),当报警模块(36)发出报警提示时,用于获取≥T1的温度T对应的位置坐标(x,y);
位置坐标判断模块(39),用于判断位置坐标(x,y)是否属于室内位置坐标,如果属于,向显示模块(310)发出显示位置坐标的指令;
显示模块(310),用于接收显示指令并通过大屏幕对相应的数据进行显示。
3.如权利要求2所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述防火报警子系统(3)还包括:
位置坐标处理模块(311),用于计算位置坐标(x,y)与最接近的逃生通道口位置坐标(x1,y1)的横坐标差△x和纵坐标差△y;
位置坐标比较模块(312),用于将横坐标差△x和纵坐标差△y分别与对应的阈值△x1和阈值△y1进行比较,当△x>△x1或△y>△y1时,记录位置坐标(x,y)对应的逃生通道编号,并向提示模块(313)发送指令,所述指令内包括不能逃生的逃生通道编号及位置坐标;
提示模块(313),用于接收提示指令并通过广播及大屏幕发出提示信号。
4.如权利要求3所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述防火报警子系统(3)还包括:
人流量统计模块(314),用于统计每一可以逃生的逃生通道出口处的人流量Gn,并分别计算每一逃生通道内的Gn个人都从该逃生通道口逃生的总逃生时间ta,Gn表示编号为n的逃生通道出口处的人流量;
烟雾浓度分析模块(315),用于获取每一可以逃生的逃生通道出口处的烟雾浓度值,并与浓度阈值p0进行比较,挑选出小于浓度阈值p0对应的逃生通道,并计算挑选出的逃生通道出口处的烟雾浓度值达到浓度阈值p0所需要的时间tb;
逃生时间比较模块(316),用于将烟雾浓度不小于浓度阈值p0对应的逃生通道的逃生总时间ta与时间阈值tv进行比较,当ta<tv时,不做处理,当ta≥tv时,记录逃生通道的编号及对应的位置,向调度模块317发送指令;还用于将烟雾浓度小于浓度阈值p0对应的逃生通道的逃生总时间ta与tb+tv进行比较,当ta<tb+tv时,不做处理,并记录逃生通道的编号及对应的坐标;当ta≥tb+tv时,记录逃生通道的编号及对应的位置,向调度模块317发送指令;所述指令内包括ta、tb和tv值,及≥tv或≥tb+tv的各ta对应的逃生通道的编号Na和坐标及<tb+tv的各ta对应逃生通道的编号Nb和坐标;
调度模块(317),用于接收逃生时间比较模块(316)发送的指令,对指令进行处理,并对各逃生通道的人流量进行调度。
5.如权利要求4所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述调度模块(317)包括:
第一计算子模块(701),当ta≥tv或ta≥tb+tv时,用于计算时间差△tab,△tab=ta-tv或△tab=ta-(tb+tv);
第二计算子模块(702),用于计算各编号为Na的逃生通道在△tab时间段预计逃生的人数Gab,Gab=Gn△tab/ta;
第三计算子模块(703),当ta<tb+tv时,用于计算各编号为Nb的逃生通道在△tav时间段能够逃生的人数Gav,Gav=Gn△tav/ta,△tav=tb+tv-ta;
第一比较子模块(704),用于将Gab与最接近的编号为Nb的逃生通道对应的Gav进行比较,当Gab≤Gav时,向调度子模块(705)发送将编号为Na的逃生通道内的Gab个人调度到与其最接近的编号为Nb的逃生通道进行逃生的指令,当Gab>Gav时,向调度子模块(705)发送将编号为Na的逃生通道内的Gav个人调度到与其最接近的编号为Nb的逃生通道进行逃生的指令,并向第一判断子模块(706)发送指令;
调度子模块(705),用于接收调度指令并通过大屏幕和广播发出调度提示;
第一判断子模块(706),用于判断其余的编号为Nb的逃生通道是否还有能够逃生的人数,如果有,计算出各Nb编号对应的逃生通道还能够逃生的各人数Gd,将Gd根据与编号为Na的逃生通道的距离由近及远进行排序;
第二比较子模块(707),将△G与逐个Gd进行比较,△G=Gab-Gav,当△G<Gd时,向调度子模块(705)发送将编号为Na的逃生通道内的△G个人调度到对应Nb编号的逃生通道进行逃生的指令,如果△G≥Gd,向调度子模块(705)发送将编号为Na的逃生通道内的Gd个人调度到对应Nb编号的逃生通道进行逃生的指令,并继续计算△G与Gd的差值,用差值替代△G,并向第二比较子模块(707)发送比较指令,直至各逃生通道的人员调度完毕。
6.如权利要求3所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述烟雾判断模块(32)包括:
差值计算子模块(321),将接收某一位置的视频图像内的第1个视频帧作为背景图像,将当前第n个视频帧和背景图像均成分k个子块,每一子块都具有唯一的编号,k≥1,分别计算每一子块的像素值Hnk和Hk,Hnk表示当前第n个视频帧第k个子块的像素值,Hk表示背景图像第k个子块的像素值,分别计算当前第n个视频帧每一子块的像素值与背景图像对应子块的像素值的差值△Gk,△Gk=Hnk-Hk;
平均值计算子模块(322),用于计算所有差值的平均值Q,第二判断子模块(323),用于将所有的△Gk与Q进行比较,挑选出所有大于Q的△Gk对应的当前第n个视频帧内的子块;
第四计算子模块(324),用于计算挑选出的子块的各像素值的标准偏差m表示挑选出的子块的个数,Hnm表示当前第n个视频帧内挑选出的第m个子块的像素值,1≤m≤k;
第三比较子模块(325),用于将SDm与阈值SD1进行比较,当SDm≤SD1时,将挑选出的各子块对应的区域标记为烟雾区,SDm>SD1,判断不存在烟雾区;
第五计算子模块(326),当第三比较子模块(325)标记出烟雾区后,用于记录获取烟雾区对应的视频图像的时间,并计算烟雾浓度值。
7.如权利要求1所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述系统还包括所述监控管理中心(1)相通讯的防盗报警子系统(5)、门禁子系统(6)和安保子系统(7),所述防盗报警子系统(5)包括:
盗窃事件分析模块(51),用于接收视频监控装置(2)传输的视频图像,并进行处理和判断,当判断出存在盗窃事件时,提取盗窃事件中的行为人特征;
行为人特征判断模块(52),用于基于行为人特征判断盗窃事件中的行为人是否属于校内人员,如果是,向安保子系统发送指令;如果不属于,向显示模块(310)发送显示行为人图片的指令,同时向门禁子系统(6)和安保子系统发出指令。
8.如权利要求7所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述门禁子系统(6)包括:
用识别人脸的摄像头(61),和用于进出校门的门禁卡(62);
门禁切换模块(63),当没有接收到防盗报警子系统(5)传输的指令时,通过门禁卡(62)控制校门的启闭,当接收到防盗报警子系统(5)传输的指令时,用于开启摄像头(61),并通过人脸识别控制校门的启闭;
特征处理模块(64),用于提取人脸的特征,并与数据库内录入的校园内的人脸特征进行比对,当比对不一致时,向报警模块(36)发送指令,当比对一致时,发出开启校门的提示。
9.如权利要求8所述的数海信息智能安防校园管理系统,其特征在于,所述门禁卡(62)包括:
定位模块(621),用于实时获取校内人员的位置坐标;
安防启动模块(622),当学生通过大屏幕发现盗窃事件行为人的行踪时,用于向安保子系统发送安防信号,所述安防信号内包括该门禁卡(62)所在的位置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810798118.1A CN108922101B (zh) | 2018-07-19 | 2018-07-19 | 一种数海信息智能安防校园管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810798118.1A CN108922101B (zh) | 2018-07-19 | 2018-07-19 | 一种数海信息智能安防校园管理系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108922101A true CN108922101A (zh) | 2018-11-30 |
CN108922101B CN108922101B (zh) | 2019-11-12 |
Family
ID=64415272
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810798118.1A Active CN108922101B (zh) | 2018-07-19 | 2018-07-19 | 一种数海信息智能安防校园管理系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108922101B (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110223487A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-09-10 | 杭州电子科技大学 | 一种基于吸烟行为识别的烟雾检测与警告方法及系统 |
CN111105603A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-05-05 | 万申科技股份有限公司 | 基于大数据的文博场馆综合安防管理平台 |
CN112201000A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-08 | 广东省构建工程建设有限公司 | 一种应用于施工阶段的火灾动态监测系统及方法 |
CN112235539A (zh) * | 2020-10-11 | 2021-01-15 | 任晓娇 | 一种基于物联网的安防监测系统与监测方法、介质 |
WO2021142827A1 (zh) * | 2020-01-19 | 2021-07-22 | 上海湃道智能科技有限公司 | 视频与传感器的监控融合系统 |
CN113225526A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-08-06 | 北京戴纳实验科技有限公司 | 一种实验室烟雾监控方法及系统 |
CN113867453A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-31 | 苏州城之瞳安防智能科技有限公司 | 一种用于校园安防的系统、方法及介质 |
CN114792466A (zh) * | 2021-01-26 | 2022-07-26 | 国网山西省电力公司信息通信分公司 | 基于5G和LoRa联合组网的电网环境监测系统和方法 |
CN117746567A (zh) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 四川千页科技股份有限公司 | 一种储能电站复合火灾探测系统及方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1383106A (zh) * | 2001-04-24 | 2002-12-04 | 松下电工株式会社 | 火灾警报系统 |
CN102844798A (zh) * | 2010-04-16 | 2012-12-26 | W·霍赛特 | 通过结合烟雾浓度和温度的测量来监控房间的火警监测器 |
CN104954744A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-09-30 | 深圳市佳信捷技术股份有限公司 | 烟雾检测系统 |
CN206224736U (zh) * | 2016-12-01 | 2017-06-06 | 上海腾盛智能安全科技股份有限公司 | 一种具有存储功能的火灾烟雾报警器 |
KR20180023118A (ko) * | 2016-08-24 | 2018-03-07 | (주)하나종합기술 | 화재감지 시스템 |
CN107945449A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-04-20 | 贵阳宏益房地产开发有限公司 | 消防安全监控系统及方法 |
CN108171917A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-06-15 | 安徽建筑大学 | 一种智能建筑用火灾监控系统 |
CN207503252U (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-15 | 四川建筑职业技术学院 | 一种智慧校园安防管理系统 |
-
2018
- 2018-07-19 CN CN201810798118.1A patent/CN108922101B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1383106A (zh) * | 2001-04-24 | 2002-12-04 | 松下电工株式会社 | 火灾警报系统 |
CN102844798A (zh) * | 2010-04-16 | 2012-12-26 | W·霍赛特 | 通过结合烟雾浓度和温度的测量来监控房间的火警监测器 |
CN104954744A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-09-30 | 深圳市佳信捷技术股份有限公司 | 烟雾检测系统 |
KR20180023118A (ko) * | 2016-08-24 | 2018-03-07 | (주)하나종합기술 | 화재감지 시스템 |
CN206224736U (zh) * | 2016-12-01 | 2017-06-06 | 上海腾盛智能安全科技股份有限公司 | 一种具有存储功能的火灾烟雾报警器 |
CN107945449A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-04-20 | 贵阳宏益房地产开发有限公司 | 消防安全监控系统及方法 |
CN207503252U (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-15 | 四川建筑职业技术学院 | 一种智慧校园安防管理系统 |
CN108171917A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-06-15 | 安徽建筑大学 | 一种智能建筑用火灾监控系统 |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110223487A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-09-10 | 杭州电子科技大学 | 一种基于吸烟行为识别的烟雾检测与警告方法及系统 |
CN111105603A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-05-05 | 万申科技股份有限公司 | 基于大数据的文博场馆综合安防管理平台 |
WO2021142827A1 (zh) * | 2020-01-19 | 2021-07-22 | 上海湃道智能科技有限公司 | 视频与传感器的监控融合系统 |
CN112201000A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-08 | 广东省构建工程建设有限公司 | 一种应用于施工阶段的火灾动态监测系统及方法 |
CN112235539A (zh) * | 2020-10-11 | 2021-01-15 | 任晓娇 | 一种基于物联网的安防监测系统与监测方法、介质 |
CN112235539B (zh) * | 2020-10-11 | 2023-04-21 | 合肥岭雁科技有限公司 | 一种基于物联网的安防监测系统与监测方法、介质 |
CN114792466A (zh) * | 2021-01-26 | 2022-07-26 | 国网山西省电力公司信息通信分公司 | 基于5G和LoRa联合组网的电网环境监测系统和方法 |
CN113225526A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-08-06 | 北京戴纳实验科技有限公司 | 一种实验室烟雾监控方法及系统 |
CN113225526B (zh) * | 2021-04-01 | 2022-07-08 | 北京戴纳实验科技有限公司 | 一种实验室烟雾监控方法及系统 |
CN113867453A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-31 | 苏州城之瞳安防智能科技有限公司 | 一种用于校园安防的系统、方法及介质 |
CN117746567A (zh) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 四川千页科技股份有限公司 | 一种储能电站复合火灾探测系统及方法 |
CN117746567B (zh) * | 2024-02-20 | 2024-04-26 | 四川千页科技股份有限公司 | 一种储能电站复合火灾探测系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108922101B (zh) | 2019-11-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108922101B (zh) | 一种数海信息智能安防校园管理系统 | |
CN201766663U (zh) | 一种小区物业监控系统 | |
US9767663B2 (en) | GPS directed intrusion system with data acquisition | |
WO2020181851A1 (zh) | 基于Zigbee无线网络的仓库监控系统 | |
CN107169461B (zh) | 一种用于商场的智能安全追踪方法及其系统 | |
CN206097257U (zh) | 一种安防智能监控系统 | |
CN104050771B (zh) | 异常检测的系统和方法 | |
CN103578240A (zh) | 一种基于物联网的安防服务网 | |
CN109754579A (zh) | 一种专用于园区的智能安防控制系统及方法 | |
CN205721229U (zh) | 一种智能物业管理系统 | |
CN110674761A (zh) | 一种区域行为预警方法及系统 | |
CN108960128A (zh) | 一种用于仓库的安防监控系统 | |
CN106295470A (zh) | 一种银行自助服务区预警监测方法、装置及系统 | |
CN113393625A (zh) | 一种智慧灯杆的防盗报警取证方法及系统 | |
CN209312052U (zh) | 一种人脸识别随身警务系统 | |
CN209460841U (zh) | 一种基于人脸识别的报警联动门禁系统 | |
CN115913998A (zh) | 一种pctse智慧园区状态评价方法和系统 | |
CN114999141A (zh) | 电瓶车停放管理方法、装置、设备、系统及可读存储介质 | |
CN113936293A (zh) | 基于视频信息的人员离岗检测方法、控制装置、存储介质 | |
CN209543072U (zh) | 一种实验室室内环境智能监控系统 | |
CN108986263A (zh) | 一种家庭安全管理方法及系统 | |
CN114463949A (zh) | 一种客运站房站台侵界报警装置 | |
CN206058301U (zh) | 一种监狱管理系统 | |
CN115762046A (zh) | 一种建筑物顶部轻生者预警与干预装置 | |
CN116449679A (zh) | 一种基于数字孪生的智慧医院消安联动控制方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20181130 Assignee: Heilongjiang xunrui Technology Co., Ltd Assignor: DATASEA Inc. Contract record no.: X2020990000255 Denomination of invention: Shuhai Information intelligent security campus management system Granted publication date: 20191112 License type: Common License Record date: 20200518 |
|
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |