CN110471919A - 基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，包括如下步骤：将相关数据录入数据库；通过数据采集模块采集车辆、枪械的实时位置，并将数据发送至数据库进行比对；通过图像识别模块进行人脸识别和图像采集，显示守押人员及交接人员的具体信息，拍摄图片上传至数据库进行比对；图像识别模块每隔一定时间将款箱的信息上传至数据库。该基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法通过图像识别技术分析持枪人员、守库人员、解救人员等是否匹配，以及在运输过程、入库、上车、下车、人车分离等状态下的预警，提高了守押工作的安全性，该技术还可以运用于危险及贵重物品的守押服务，避免了安全危险，提高了保障系数。
Description
技术领域：
本发明涉及安全技术领域，尤其涉及一种基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法。
背景技术：
近年来，随着各地平安城市、智能交通、智能建筑以及安保与武装押运等行业的快速发展，大集成、大联网推动着安防行业进入了大数据时代。安保行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据，如武装押运企业的运钞车监控数据、安保企业的人像抓拍数据、公共空间的卡口过车数据等，带动了安防大数据的产生、存储、管理和分析等一系列问题，吸引着安保行业的密切关注。安保行业需要实现运营状况的数字化，对接入工程、维修、误报等工作环节进行数字化处理；其次，需要完成服务水平数字化，利用数字明确直观地反映出企业的服务质量和服务改善情况。再者，安保行业还需要进行增值服务数字化，为用户及时提供更新、更换相关设备的建议、热点区域分析等服务。在人工成本越来越高的当下，科学、合理地运用大数据，不仅可以通过设备和系统代替人员，减少人工支出，还能为包括安保、武装押运企业在内的各行各业提供强大的数据支持，真正实现 " 人机结合 "，更能为决策者提供科学、高效的数据支持，为企业运营提供方向和指引。
因此，急需对于武装守押行业的大数据和图像识别的武装守押安全预警研究，对武装守押工作实现事前防范、事中可控、事后可查的安全监管。
发明内容：
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提出一种基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，通过移动物联网技术、无线视频技术、大数据分析技术，实现对武装守押企业的监督管理、实现对从业人员的监督管理、实现对武装守押车辆的监督管理、实现对枪支监督管理，实现对武装守押过程的数据化的监督管理，减少行业及企业风险。
为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，包括如下步骤：
步骤一、将车辆、枪械、守押人员、交接人员的相关数据录入数据库；
步骤二、通过数据采集模块采集车辆、枪械的实时位置，并将数据发送至数据库进行比对，如有异常，发出预警；
步骤三、通过图像识别模块进行人脸识别和图像采集，显示守押人员及交接人员的具体信息，拍摄图片上传至数据库进行比对，如有异常，发出预警；
步骤四、图像识别模块每隔一定时间将款箱的信息上传至数据库，如有异常，发出预警。
其中，所述数据库采用PostgreSQL数据库进行存储，所述数据仓储单元内具有企业信息共享模块、人员智能监督模块、行车监控模块及枪支管控模块；所述数据采集模块采用窄带物联网进行数据采集；所述图像识别模块运用卷积神经网络技术进行图像识别。
具体地，步骤二中，当数据采集模块采集到的车辆、枪械位置与原本设定的路线或位置不符，系统发出预警；步骤三中，当图像识别模块采集的守押人员及交接人员与原本设定的人员不符，系统发出预警；步骤四中，当图像识别模块采集的款箱位置与原本设定的位置不符，系统发出预警。
采用上述技术方案后，本发明具有以下积极的效果：该基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法通过图像识别技术分析持枪人员、守库人员、解救人员等是否匹配，以及在运输过程、入库、上车、下车、人车分离等状态下的预警，提高了守押工作的安全性，该技术还可以运用于危险及贵重物品的守押服务，避免了安全危险，提高了保障系数。
具体实施方式：
下面对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
本发明提供一种基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，包括如下步骤：
步骤一、将车辆、枪械、守押人员、交接人员等的相关数据录入数据库。
数据库采用分布式计算引擎，利用Spark 引擎有效的解决数据仓库稳定性和健壮性。数据一致性保证，基于大数据平台的数据仓库确保数据的修改操作满足一致性，持久性，完整性和原子性等特点。多类型数据的处理能力，为结构化数据和非结构化数据提供存储和快速检索的能力。数据实时计算能力，通过Spark Streaming 实时计算框架，实现引擎和资源共享，处理实时数据融合。基于LDAP 协议的访问控制和基于Kerberos 的安全认证技术保障安全性和权限问题。混合负载，使用Kubernetes+Docker 的方式，所有应用容器化，有Kubernetes 提供资源调度和多租户管理，因此更加标准化，方便统一化部署和运维。微服务架构，依靠依赖性让系统自动把应用打包集装，极大地促进了应用迁移的便捷性。系统实施方面通过数据自动备份机制实现对整个数据快速、方便和完整的恢复，确保可靠性方面，主要是验证RFID 标签、NB-IoT 设备能可靠的采集数据，网络数据传输也能达到相关性能指标，以证明该模式在业务支撑方面是可靠的。
其中，人员信息包含押运车辆驾驶人员、解款员、持枪人员信息等，登记从业人员的身份信息、政审信息、驾驶证、持枪证、保安员证等，信息汇总后，通过平台大数据分析，及时预警，杜绝无证上岗、无证持枪等情况。对有押运任务的人员，在进行工作前必须上传本次执行任务的押运人员信息、匹配的枪支信息、车辆信息等，在枪弹库交接处采用人脸识别模块自动记录人脸图像，上传后台跟原始数据进行比对。如无人员变动信息，任务分配时默让上传前一天的人员信息。武装守库人员对进入守押企业的枪弹库、车辆、守库室、金库的人员，采用申请—>上传—>审核—>允许的管理模式，进入上述区域内，通过上述场所内的图像识别设备，进行人脸识别与后台进行信息比对，比对成功方可进入，杜绝无关人员进入。人员佩戴设备须为便携式设备，守押人员在岗位上须随人携带，记录人员的位置信息，可与平台发起语音通信，可以实现一键报警功能，可以通过物联网通信模块上传给平台，设备支持蓝牙或RFID 读卡功能，可以与枪支的蓝牙或RDIF 标签实时通信。通过安装在枪弹库枪支交接处、车辆上、守库室、金库中的人员自动识别模块、枪支、车辆自动识别模块，实时上传相关信息，对系统中出现非正常人员，及时发出预警，通知各级管理中心。
而车辆的基本信息，包含车型、车牌号码、发运机号、车身号，排放标准、合格证、购入时间、年审时间等，每个车需在车前、车后、驾驶室、钞仓内安装视频监控摄像机，视频存储本地存储、中心存储均可，须有自动覆盖功能，存储时长不低于30天，本地存储的，须有备份存储功能，须支持两种不同的存储介质，备份存储时长不低于7 天，可通过远程和本地进行查询、回放、抓拍等。车载设备能记录车辆的位置、状态、速度、方向和运行轨迹等，可远程进行查询、回放等。可在地图上显示选定的公司、基地或者车辆的车牌号、实时位置信息、车辆速度等，车辆采用红绿两色图标进行标志，正常运行的显示绿色，出现运行告警的显示红色。支持车上人员智能识别功能，通过人脸设备，对车上人员数量、人员进行考勤，通过图片传回平台，与押运人员库进行对比，对无关人员平台及时提出预警。对进入车内的枪支自动识别枪支的电子身份标签，实时向平台发送枪支及对应的人员识别模块信息。支持一键报警、超速报警、人员识别报警等功能，当遇到紧急事件时，可通过报警按键上传到平台；在押运行驶期间实时监控并记录车速，在车辆超速时能够在综合监管平台上弹出报警，并提示司机减速；对出现在押运车辆内，经平台比对系无关人员，及时发出报警。
枪械信息包含枪支型号、枪支类型、弹药型号、弹药类型、使用单位、枪弹库地址、枪柜位置等基础信息，枪弹库与枪柜须采用智能识别模块，可采用指纹或者人脸识别的模式，可智能识别进入的人员、取枪人员、交接人员信息，及时上传平台相关人员的特征信息，对与系统内不符合人员，及时提出预警。枪支身份电子标签，由平台统一对枪支进行电子身份标记，一枪一个电子身份标签，枪支交接、入柜出柜、上下车通过车载模块、人员模块、枪弹库识别模块、守库室交接模块实现全程信息上传，实现枪支流程的精准定位。当任务执行过程中，电子标签与人员定位模块失去通信时，及时发出预警，当车载定位模块在合理的交接时间内没有比对到人员及枪支信息时，平台及时发出预警，平台值班人员及时联系持枪人员。当非任务过程中，枪支没有通过电子交接入库、没有入柜时，及时发出预警。
步骤二、通过数据采集模块采集车辆、枪械的实时位置，并将数据发送至数据库进行比对，当数据采集模块采集到的车辆、枪械位置与原本设定的路线或位置不符，系统发出预警。
数据采集工作采用NB-IoT(窄带物联网)技术来完成，确保长期、高效的对车辆和枪械的地理位置采集。
步骤三、通过图像识别模块进行人脸识别和图像采集，显示守押人员及交接人员的具体信息，拍摄图片上传至数据库进行比对，当图像识别模块采集的守押人员及交接人员与原本设定的人员不符，系统发出预警。
图像和人脸识别通过卷积神经网络技术，利用大量的标注数据（押运人员照片／车辆照片）进行训练，从而能够达到自动判断是否为执勤人员和车辆。
步骤四、图像识别模块每隔一定时间将款箱的信息上传至数据库，当图像识别模块采集的款箱位置与原本设定的位置不符，系统发出预警。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、将车辆、枪械、守押人员、交接人员的相关数据录入数据库；
步骤二、通过数据采集模块采集车辆、枪械的实时位置，并将数据发送至数据库进行比对，如有异常，发出预警；
步骤三、通过图像识别模块进行人脸识别和图像采集，显示守押人员及交接人员的具体信息，拍摄图片上传至数据库进行比对，如有异常，发出预警；
步骤四、图像识别模块每隔一定时间将款箱的信息上传至数据库，如有异常，发出预警。
2.根据权利要求1所述的基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，其特征在于，所述数据库采用PostgreSQL数据库进行存储，所述数据仓储单元内具有企业信息共享模块、人员智能监督模块、行车监控模块及枪支管控模块。
3.根据权利要求1所述的基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，其特征在于，所述数据采集模块采用窄带物联网进行数据采集。
4.根据权利要求1所述的基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，其特征在于，所述图像识别模块运用卷积神经网络技术进行图像识别。
5.根据权利要求1所述的基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，其特征在于，步骤二中，当数据采集模块采集到的车辆、枪械位置与原本设定的路线或位置不符，系统发出预警。
6.根据权利要求1所述的基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，其特征在于，步骤三中，当图像识别模块采集的守押人员及交接人员与原本设定的人员不符，系统发出预警。
7.根据权利要求1所述的基于大数据和图像识别的武装守押安全预警方法，其特征在于，步骤四中，当图像识别模块采集的款箱位置与原本设定的位置不符，系统发出预警。
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| CN112149660A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-12-29 | 深圳先进技术研究院 | 一种枪支识别系统 |
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20191119 |