CN110689652A - 安全管理系统及方法 - Google Patents
安全管理系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110689652A CN110689652A CN201911029415.0A CN201911029415A CN110689652A CN 110689652 A CN110689652 A CN 110689652A CN 201911029415 A CN201911029415 A CN 201911029415A CN 110689652 A CN110689652 A CN 110689652A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- server
- face information
- opengl
- security management
- face
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 53
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种安全管理系统及方法。该安全管理系统包括:监控设备、OpenGL服务器及逻辑服务器,所述监控设备被配置为用于拍摄待监控区域;所述OpenGL服务器被配置获取所述监控设备拍摄信息中的人脸信息,将获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对;所述逻辑服务器与所述OpenGL服务器通讯连接;所述逻辑服务器被配置为根据所述OpenGL服务器的人脸比对结果,判断待监控区域的安全状态。本发明提供中,OpenGL服务器能获取监控设备拍摄信息中的人脸信息,并将人脸信息与预存人脸信息库分别进行人脸比对。逻辑服务器根据OpenGL服务器的人脸比对结果,能判断待监控区域所处安全状态。
Description
技术领域
本发明涉及一种安全管理系统及方法,尤其是应用于门禁系统中的安全管理系统及方法。
背景技术
门禁系统是对出入口通道进行管制的系统。现有门禁系统一般仅使用刷卡、密码验证、指纹识别或者专用人脸识别等技术,对出入口进行自动管制。现有指纹识别门禁系统作用单一,不能满足安保行业日益增长的业务需求。现有的专用人脸识别门禁系统的监控范围小,无法扩大门禁监控范围以监控各种异常状态,安全漏洞较多。
而随着安保行业的不断发展,需要门禁系统能够扩大门禁监控范围,解决现有门禁系统的一些短板,比如识别出尾随进入、非授权进入等状况,以提高安保质量和效率。因此,需要对现有的门禁系统进行改进。
发明内容
本发明的目的之一是为了克服现有技术中的不足,提供一种提升安保等级的安全管理系统及方法。
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案实现:
一种安全管理系统,其特征在于,包括:
监控设备,所述监控设备被配置为用于拍摄待监控区域;
OpenGL服务器,所述OpenGL服务器被配置获取所述监控设备拍摄信息中的人脸信息,将获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对;
逻辑服务器,所述逻辑服务器与所述OpenGL服务器通讯连接;所述逻辑服务器被配置为根据所述OpenGL服务器的人脸比对结果,判断待监控区域的安全状态。
根据本发明的一个实施方案,所述OpenGL服务器被配置分别获取所述监控设备拍摄信息中的多个人脸信息,并且将该获取的多个人脸信息与预存的人脸信息库分别进行人脸比对。
根据本发明的一个实施方案,所述监控设备包括用于对待监控区域拍摄获得视频的摄像机;
所述OpenGL服务器被配置为对所述摄像机拍摄的视频进行截图,在截图中找出具有人脸的目标图片,获取该目标图片中的人脸信息。
根据本发明的一个实施方案,所述目标图片的数量有多个;
所述OpenGL服务器被配置为:将多个所述目标图片存入预先设定的位置,分别获取并保存每个所述目标图像中的人脸信息。
根据本发明的一个实施方案,所述OpenGL服务器预先设置有相似度标准值;
所述OpenGL服务器被配置为:在将获取到的人脸信息与预存人脸信息库进行比对时,得出人脸信息的最高相似度分值,将最高相似度分值与相似度标准值进行对比,判断预存人脸信息库是否包含该人脸信息。
根据本发明的一个实施方案,所述OpenGL服务器包括图像采集模块、图像处理模块和人脸识别模块;
其中,所述图像采集模块与所述监控设备通讯连接,采集所述监控设别拍摄的信息;
所述图像处理模块被配置为获取并保存所述图像采集模块采集信息中的多个人脸信息;
所述人脸识别模块被配置为将所述图像处理模块获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对。
根据本发明的一个实施方案,还包括门禁前端设备;
所述门禁前端设备设有用于打开或者关闭出入口通道的前端门;
所述安全管理系统被配置为根据所述OpenGL服务器的比对结果和/或所述逻辑服务器的判断结果来控制打开或者关闭所述前端门。
根据本发明的一个实施方案,所述门禁前端设备包括信号发送器,所述信号发送器被配置为在被触发时能发送触发信号;
所述OpenGL服务器被配置为在接受到所述读卡器发送的触发信号时,获取所述监控设备拍摄信息中的人脸信息。
根据本发明的一个实施方案,所述信号发送器为读卡器。
根据本发明的一个实施方案,所述逻辑服务器预先设置有外部人员尾随进入并报警、人证不符并报警、限制区域闯入并报警、及嫌疑人徘徊并报警中的多种安全状态;
所述逻辑服务器被配置为能根据所述OpenGL服务器的人脸对比结果,判断待监控区域当前的安全状态。
根据本发明的一个实施方案,包括客户终端;
所述客户终端被配置为用于显示所述OpenGL服务器的对比结果;和/或,
所述客户终端被配置为用于显示所述逻辑服务器的判断结果。
一种安全管理方法,其特征在于,包括:
提供前述的安全管理系统;监控设备拍摄待监控区域;
OpenGL服务器获取监控设备拍摄信息中的人脸信息,将取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对;
逻辑服务器根据OpenGL服务器的人脸比对结果,判断待监控区域的安全状态。
根据本发明的一个实施方案,OpenGL分别获取监控设备拍摄信息中的多个人脸信息,并且将获取的多个人脸信息与预存的人脸信息库分别进行人脸比对。
根据本发明的一个实施方案,监控设备对待监控区域拍摄获得视频;
OpenGL服务器对摄像机拍摄的视频进行截图,在截图中找出具有人脸的目标图片,获取该目标图片中的人脸信息。
根据本发明的一个实施方案,OpenGL服务器对摄像机拍摄的视频进行多次截图;
在截图中找出多个具有人脸的目标图片;
将所述多个目标图片存入预先设定的位置;
分别获取并保存每个所述目标图像中的人脸信息,以供与预存的人脸信息库进行比对。
根据本发明的一个实施方案,OpenGL服务器预先设置有相似度标准值;
OpenGL服务器将获取到的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对时得出人脸信息的最高相似度分值,将最高相似度分值与相似度标准值进行对比;
若最高相似度分值高于相似度标准值,判断合法进入,
若最高度相似度分值低于相似度标准值,判断非法进入。
根据本发明的一个实施方案,安全管理方法还包括门禁前端设备,门禁前端设备设有用于打开或者关闭出入口通道的前端门;
安全管理方法根据OpenGL服务器的比对结果和/或逻辑服务器的判断结果来控制打开或者关闭前端门。
根据本发明的一个实施方案,门禁前端设备包括信号发送器;
信号发送器被触发时,向OpenGL服务器发送触发信号;
OpenGL服务器在接受到信号发送器发送的触发信号时,获取监控设备拍摄信息中的人脸信息。
根据本发明的一个实施方案,所述逻辑服务器预先设置有:外部人员尾随进入并报警、人证不符并报警、限制区域闯入并报警、及嫌疑人徘徊并报警中的多种安全状态;
逻辑服务器接受到OpenGL服务器的人脸对比结果时,判断待监控区域当前的安全状态。
根据本发明的一个实施方案,门禁前端设备包括客户终端;
客户终端接受并显示OpenGL服务器的对比结果,
客户终端接受并显示逻辑服务器的判断结果。
本发明提供的安全管理系统及方法中,OpenGL服务器能获取监控设备拍摄信息中的人脸信息,并将人脸信息与预存人脸信息库分别进行人脸比对。逻辑服务器根据OpenGL服务器的人脸比对结果,能判断待监控区域所处安全状态。OpenGL可分别获取监控设备拍摄信息中的多个人脸信息,并且将获取的多个人脸信息与预存的人脸信息库分别进行人脸比对,提高门禁人脸识别效率,扩大监控范围。
监控设置可设置为拍摄视频。OpenGL服务器能通过对视频截图的人脸进行识别、优化、对比,提高门禁人脸识别效率,扩大监控范围。
逻辑服务器可预先设置多种安全状态。该安全管理系统可能够提升门禁监控的范围,解决门禁监控的一些短板,如:尾随进入,非授权进入等,极大的提升了安保的质量与效率,加快门禁监控智能化进程。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述,本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例,并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例一提供的安全管理系统示意图。
图2为本发明实施例二提供的安全管理方法原理图。
10:监控设备;20:信号发送器;30:OpenGL服务器;40:逻辑服务器;50:客户终端;60:前端门。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的描述:
实施例一:
请参阅图1,其为本发明优选实施例提供的一种安全管理系统。所述安全管理系统可应用于门禁系统中。所述安全管理系统包括门禁前端设备、监控设备10、OpenGL服务器30和逻辑服务器40。所述监控设备10与所述OpenGL服务器30通讯连接。所述逻辑服务器40与所述OpenGL服务器30通讯连接。
所述门禁前端设备包括前端门50和信号发送器20。所述前端门50用于打开或者关闭出入口通道。所述前端门50打开时,出入口通道打开供人员进出。所述前端门50关闭时,封堵出入口通道禁止人员进出。
所述监控设备10用于拍摄待监控区域。例如,所述监控设备10可拍摄所述前端门50附近的区域。所述安全管理系统用于监控待监控区域的安全。本实施例中,所述监控设备10为安装在所述前端门50上的摄像机。所述摄像机用于拍摄待监控区域以获得监控视频。所述摄像机为高清摄像机,其一直处于拍摄待监控区域的运行状态中。当然,在其他实施例中,所述监控设备10也可不断拍摄获得多张图片。
所述信号发送器20能被触发改变状态,发送触发信号。所述信号发送器20与所述OpenGL服务器30通讯连接。所述信号发送器20在被触发时能向所述OpenGL服务器30发送触发信息。本实施例中,所述信号发送器20为读卡器。人员通过所述前端门50进出出入口通道时,会通过刷卡等方式触发所述读卡器,使所述读卡器改变状态。所述读卡器被触发时,向所述OpenGL服务器30发送触发信号。
所述OpenGL服务器30为基于OpenGL技术(Open Graphics Library)的服务器。OpenGL技术,是指定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口。它用于三维图像(二维的亦可),是一个功能强大,调用方便的底层图形库。本实施例中,所述OpenGL服务器30用于获取所述监控设备10拍摄信息中的人脸信息,并且将获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对。对应地,所述OpenGL服务器30包括图像采集模块、图像处理模块和人脸识别模块。所述图像采集模块与所述监控设备10通讯连接,用于采集所述监控设别拍摄的信息。所述图像处理模块用于获取并保存所述图像采集模块采集信息中的多个人脸信息。所述人脸识别模块用于将所述图像处理模块获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对。
所述人脸信息库预先设置在所述安全管理系统中。所述人脸信息库中记录有多个预存的人脸信息。所述人脸信息库可实时更新,以存入或者删除人脸信息。所述安全系统系统使用前或者使用过程中可录入人脸信息。例如,所述OpenGL服务器30等可预存该人脸信息库。本实施例中,所述OpenGL服务器30可采用C#对OpenGL进行编程开发。所述OpenGL服务器30接受到所述信号发送器20的触发信息时,对所述摄像机拍摄的视频进行截图,在截图中找出具有人脸的目标图片,获取该目标图片中的人脸信息。
所述截图的数量有多个。所述目标图片中可具有多个人脸。所述OpenGL服务器30采用C#对OpenGL进行编程开发,能读取所述摄像机的截图,通过对截图的人脸进行识别、优化、对比,提高门禁人脸识别效率,扩大门禁监控范围。本实施例中,所述OpenGL服务器30将多个所述目标图片存入预先设定的位置,之后分别获取每个所述目标图像中的人脸信息,再把获取的人脸信息保存在预先设定的位置。例如,所述OpenGL服务器30可包括处理器、内存等硬件,及编写的OpenGL程序。
所述OpenGL服务器30可采用C#对OpenGL进行编程开发,能读取所述摄像机的拍摄信息中的多个人脸信息,并将该多个人脸信息与预存人脸信息库分别进行人脸比对。
为将人脸信息与预存人脸信息库分别进行人脸比对,所述OpenGL服务器30预先设置有相似度标准值。所述OpenGL服务器30在将获取到的人脸信息与预存人脸信息库进行比对的过程中,首先得出人脸信息的最高相似度分值,再将最高相似度分值与相似度标准值进行对比,据此获得判断结果以判断预存人脸信息库是否包含该人脸信息。
所述逻辑服务器40与所述OpenGL服务器30通讯连接。所述逻辑服务器40用于根据所述OpenGL服务器30的人脸比对结果,判断待监控区域的安全状态。具体地,所述逻辑服务器40可预先设置有:外部人员尾随进入并报警、人证不符并报警、限制区域闯入并报警、及嫌疑人徘徊并报警等安全状态中的多种状态。所述逻辑服务器40可设置为能根据所述OpenGL服务器30的人脸对比结果进行卡口记数,实现区域统计。所述逻辑服务器40接受到所述OpenGL服务器30的人脸对比结果时,判断待监控区域当前处于何种安全状态。工作人员可根据所述逻辑服务器40的判断结果进行对应执行措施。例如,所述逻辑服务器40可包括处理器、内存等硬件,及编写程序等软件。
所述安全管理系统还可包括客户终端50。所述客户终端50可用于显示所述OpenGL服务器30的对比结果。和/或,所述客户终端50可用于显示所述逻辑服务器40的判断结果。根据所述客户终端50显示的内容,工作人员进行对应执行措施。当然,所述客户终端50还可供查询历史警告记录或者历史监控视频等历史信息。
根据所述OpenGL服务器30的比对结果和/或所述逻辑服务器40的判断结果,所述安全管理系统可自动打开或者关闭所述前端门50。本实施例中,所述安全管理系统可包括控制模块,所述控制模块根据所述OpenGL服务器30的比对结果和/或所述逻辑服务器40的判断结果来控制打开或者关闭所述前端门50。所述控制器还可与所述OpenGL服务器30及所述逻辑服务器40通讯连接,以控制所述OpenGL服务器30及逻辑服务器40工作。
实施例二
请参阅图2,其为本发明优选实施例提供的一种安全管理方法。所述安全管理方法可应用于门禁系统中。所述安全管理方法包括以下步骤:
提供上述安全管理系统。监控设备10拍摄待监控区域。本实施例中,所述摄像机为高清摄像机,一直处于拍摄待监控区域的运行状态中。
信号发送器20在被触发时向OpenGL服务器30发送触发信息。本实施例中,信号发送器20为读卡器。人员通过前端门50进出出入口通道时,通过刷卡触发读卡器,使读卡器改变状态,进而向OpenGL服务器30发送触发信号。
OpenGL服务器30在接受到信号发送器20发送的触发信号时,获取监控设备10拍摄信息中的人脸信息,将取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对。OpenGL服务器30包括图像采集模块、图像处理模块和人脸识别模块。图像采集模块采集所述监控设别拍摄的信息。图像处理模块获取并保存图像采集模块采集信息中的多个人脸信息。人脸识别模块将图像处理模块获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对。具体地,OpenGL服务器30对摄像机拍摄的视频进行多次截图,然后在截图中找出多个具有人脸的目标图片,将多个目标图片存入系统中预先设定的位置。再获取每个目标图片中的人脸信息,并保存人脸信息,供与系统中预存的人脸信息库进行比对。OpenGL可分别获取监控设备10拍摄信息中的多个人脸信息,并且将获取的多个人脸信息与预存的人脸信息库分别进行人脸比对。
逻辑服务器40根据OpenGL服务器30的人脸比对结果,判断待监控区域的安全状态。具体地,如上述,所述逻辑服务器40预先设置有多种安全状态。逻辑服务器40接受到所述OpenGL服务器30的人脸对比结果时,判断待监控区域当前处于何种安全状态。逻辑服务器40可判定的结果有:外部人员尾随进入并报警、人证不符并报警、限制区域闯入并报警、及嫌疑人徘徊并报警等安全状态中的至少一种。工作人员可根据所述逻辑服务器40的判断结果进行对应执行措施。
客户终端50显示逻辑服务器40的判断结果。工作人员根据客户终端50显示的内容,实施对应执行措施。
本实施例中,OpenGL服务器30预先设置有相似度标准值。OpenGL服务器30将获取到的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对时得出人脸信息的最高相似度分值,然后将最高相似度分值与相似度标准值进行对比。若最高相似度分值高于相似度标准值,判断合法进入。若最高度相似度分值低于相似度标准值,判断非法进入。
如上述,门禁安全管理系统还包括门禁前端设备,门禁前端设备设有用于打开或者关闭出入口通道的前端门50。安全管理方法可根据OpenGL服务器30的比对结果和/或逻辑服务器40的判断结果来控制打开或者关闭前端门50。在最高相似度分值高于相似度标准值时,打开前端门50。在最高度相似度分值低于相似度标准值,关闭前端门50。
OpenGL服务器30能获取监控设备10拍摄信息中的人脸信息,并将人脸信息与预存人脸信息库分别进行人脸比对。逻辑服务器40根据OpenGL服务器30的人脸比对结果,能判断待监控区域所处安全状态。OpenGL可分别获取监控设备10拍摄信息中的多个人脸信息,并且将获取的多个人脸信息与预存的人脸信息库分别进行人脸比对,提高门禁人脸识别效率,扩大监控范围。
监控设置可设置为拍摄视频。OpenGL服务器30能通过对视频截图的人脸进行识别、优化、对比,提高门禁人脸识别效率,扩大监控范围。
逻辑服务器40可预先设置多种安全状态。该安全管理系统可能够提升门禁监控的范围,解决门禁监控的一些短板,如:尾随进入,非授权进入等,极大的提升了安保的质量与效率,加快门禁监控智能化进程。
以上仅为本发明较佳的实施例,并不用于局限本发明的保护范围,任何在本发明精神内的修改、等同替换或改进等,都涵盖在本发明的权利要求范围内。
Claims (20)
1.一种安全管理系统,其特征在于,包括:
监控设备,所述监控设备被配置为用于拍摄待监控区域;
OpenGL服务器,所述OpenGL服务器被配置获取所述监控设备拍摄信息中的人脸信息,将获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对;
逻辑服务器,所述逻辑服务器与所述OpenGL服务器通讯连接;所述逻辑服务器被配置为根据所述OpenGL服务器的人脸比对结果,判断待监控区域的安全状态。
2.根据权利要去1所述的安全管理系统,其特征在于:
所述OpenGL服务器被配置分别获取所述监控设备拍摄信息中的多个人脸信息,并且将该获取的多个人脸信息与预存的人脸信息库分别进行人脸比对。
3.根据权利要去1所述的安全管理系统,其特征在于:
所述监控设备包括用于对待监控区域拍摄获得视频的摄像机;
所述OpenGL服务器被配置为对所述摄像机拍摄的视频进行截图,在截图中找出具有人脸的目标图片,获取该目标图片中的人脸信息。
4.根据权利要去3所述的安全管理系统,其特征在于:
所述目标图片的数量有多个;
所述OpenGL服务器被配置为:将多个所述目标图片存入预先设定的位置,分别获取并保存每个所述目标图像中的人脸信息。
5.根据权利要去1所述的安全管理系统,其特征在于:
所述OpenGL服务器预先设置有相似度标准值;
所述OpenGL服务器被配置为:在将获取到的人脸信息与预存人脸信息库进行比对时,得出人脸信息的最高相似度分值,将最高相似度分值与相似度标准值进行对比,判断预存人脸信息库是否包含该人脸信息。
6.根据权利要去1所述的安全管理系统,其特征在于:
所述OpenGL服务器包括图像采集模块、图像处理模块和人脸识别模块;
其中,所述图像采集模块与所述监控设备通讯连接,采集所述监控设别拍摄的信息;
所述图像处理模块被配置为获取并保存所述图像采集模块采集信息中的多个人脸信息;
所述人脸识别模块被配置为将所述图像处理模块获取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对。
7.根据权利要去1所述的安全管理系统,其特征在于,还包括门禁前端设备;
所述门禁前端设备设有用于打开或者关闭出入口通道的前端门;
所述安全管理系统被配置为根据所述OpenGL服务器的比对结果和/或所述逻辑服务器的判断结果来控制打开或者关闭所述前端门。
8.根据权利要去7所述的安全管理系统,其特征在于;
所述门禁前端设备包括信号发送器,所述信号发送器被配置为在被触发时能发送触发信号;
所述OpenGL服务器被配置为在接受到所述读卡器发送的触发信号时,获取所述监控设备拍摄信息中的人脸信息。
9.根据权利要去8所述的安全管理系统,其特征在于:
所述信号发送器为读卡器。
10.根据权利要去1所述的安全管理系统,其特征在于:
所述逻辑服务器预先设置有外部人员尾随进入并报警、人证不符并报警、限制区域闯入并报警、及嫌疑人徘徊并报警中的多种安全状态;
所述逻辑服务器被配置为能根据所述OpenGL服务器的人脸对比结果,判断待监控区域当前的安全状态。
11.根据权利要去1所述的安全管理系统,其特征在于,包括客户终端;
所述客户终端被配置为用于显示所述OpenGL服务器的对比结果;和/或,所述客户终端被配置为用于显示所述逻辑服务器的判断结果。
12.一种安全管理方法,其特征在于,包括:
提供权利要求1-11中任一项所述的安全管理系统;监控设备拍摄待监控区域;
OpenGL服务器获取监控设备拍摄信息中的人脸信息,将取的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对;
逻辑服务器根据OpenGL服务器的人脸比对结果,判断待监控区域的安全状态。
13.根据权利要去12所述的安全管理方法,其特征在于:
OpenGL分别获取监控设备拍摄信息中的多个人脸信息,并且将获取的多个人脸信息与预存的人脸信息库分别进行人脸比对。
14.根据权利要去12所述的安全管理方法,其特征在于:
监控设备对待监控区域拍摄获得视频;
OpenGL服务器对摄像机拍摄的视频进行截图,在截图中找出具有人脸的目标图片,获取该目标图片中的人脸信息。
15.根据权利要去14所述的安全管理方法,其特征在于:
OpenGL服务器对摄像机拍摄的视频进行多次截图;
在截图中找出多个具有人脸的目标图片;
将所述多个目标图片存入预先设定的位置;
分别获取并保存每个所述目标图像中的人脸信息,以供与预存的人脸信息库进行比对。
16.根据权利要去12所述的安全管理方法,其特征在于:
OpenGL服务器预先设置有相似度标准值;
OpenGL服务器将获取到的人脸信息与预存的人脸信息库进行比对时得出人脸信息的最高相似度分值,将最高相似度分值与相似度标准值进行对比;
若最高相似度分值高于相似度标准值,判断合法进入,
若最高度相似度分值低于相似度标准值,判断非法进入。
17.根据权利要去12所述的安全管理方法,其特征在于:
安全管理方法还包括门禁前端设备,门禁前端设备设有用于打开或者关闭出入口通道的前端门;
安全管理方法根据OpenGL服务器的比对结果和/或逻辑服务器的判断结果来控制打开或者关闭前端门。
18.根据权利要去17所述的安全管理方法,其特征在于,门禁前端设备包括信号发送器;
信号发送器被触发时,向OpenGL服务器发送触发信号;
OpenGL服务器在接受到信号发送器发送的触发信号时,获取监控设备拍摄信息中的人脸信息。
19.根据权利要去17所述的安全管理方法,其特征在于:
所述逻辑服务器预先设置有:外部人员尾随进入并报警、人证不符并报警、限制区域闯入并报警、及嫌疑人徘徊并报警中的多种安全状态;
逻辑服务器接受到OpenGL服务器的人脸对比结果时,判断待监控区域当前的安全状态。
20.根据权利要去20所述的安全管理方法,其特征在于,门禁前端设备包括客户终端;
客户终端接受并显示OpenGL服务器的对比结果,
客户终端接受并显示逻辑服务器的判断结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911029415.0A CN110689652A (zh) | 2019-10-28 | 2019-10-28 | 安全管理系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911029415.0A CN110689652A (zh) | 2019-10-28 | 2019-10-28 | 安全管理系统及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110689652A true CN110689652A (zh) | 2020-01-14 |
Family
ID=69114237
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911029415.0A Pending CN110689652A (zh) | 2019-10-28 | 2019-10-28 | 安全管理系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110689652A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112883781A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-06-01 | 航景科技有限公司 | 基于视频监控辨认未授权人士及指定物品异常的预警方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101174337A (zh) * | 2006-11-03 | 2008-05-07 | 上海银晨智能识别科技有限公司 | 基于人脸识别的监控装置及嵌入式门禁监控系统 |
CN201974866U (zh) * | 2011-03-02 | 2011-09-14 | 林冬鹏 | 一种刷卡摄像门禁装置 |
CN204155322U (zh) * | 2014-06-04 | 2015-02-11 | 东莞市西奥计算机智能科技有限公司 | 一种考勤设备 |
CN105957286A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-09-21 | 许昌学院 | 一种智能社区安防方法 |
CN108269333A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-07-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人脸识别方法、应用服务器及计算机可读存储介质 |
CN108959884A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-07 | 北京旷视科技有限公司 | 人证核验装置和方法 |
CN109102582A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-12-28 | 四川民工加网络科技有限公司 | 考勤识别方法及装置 |
CN210743051U (zh) * | 2019-10-28 | 2020-06-12 | 上海云赛智联信息科技有限公司 | 安全管理系统 |
-
2019
- 2019-10-28 CN CN201911029415.0A patent/CN110689652A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101174337A (zh) * | 2006-11-03 | 2008-05-07 | 上海银晨智能识别科技有限公司 | 基于人脸识别的监控装置及嵌入式门禁监控系统 |
CN201974866U (zh) * | 2011-03-02 | 2011-09-14 | 林冬鹏 | 一种刷卡摄像门禁装置 |
CN204155322U (zh) * | 2014-06-04 | 2015-02-11 | 东莞市西奥计算机智能科技有限公司 | 一种考勤设备 |
CN105957286A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-09-21 | 许昌学院 | 一种智能社区安防方法 |
CN108269333A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-07-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人脸识别方法、应用服务器及计算机可读存储介质 |
CN108959884A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-07 | 北京旷视科技有限公司 | 人证核验装置和方法 |
CN109102582A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-12-28 | 四川民工加网络科技有限公司 | 考勤识别方法及装置 |
CN210743051U (zh) * | 2019-10-28 | 2020-06-12 | 上海云赛智联信息科技有限公司 | 安全管理系统 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112883781A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-06-01 | 航景科技有限公司 | 基于视频监控辨认未授权人士及指定物品异常的预警方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110942545B (zh) | 基于人脸识别和视频围栏的人员密集出入口门禁控制系统及方法 | |
KR101610657B1 (ko) | 출입통제 데이터를 기반으로 하는 3차원 공간정보 출입통제 및 방역 시스템 및 방법 | |
EP2075400B1 (en) | Video monitoring system | |
CN103714631B (zh) | 基于人脸识别的atm取款机智能监控系统 | |
US20090201372A1 (en) | Method and apparatus for integrated atm surveillance | |
CN109657608B (zh) | 基于人脸识别技术的尾随分析方法 | |
US9165437B2 (en) | Method for recognizing attempts at manipulating a self-service terminal, and data processing unit therefor | |
US20100194566A1 (en) | Monitoring system and monitoring method | |
JP2011048547A (ja) | 異常行動検知装置、監視システム及び異常行動検知方法 | |
CN210743051U (zh) | 安全管理系统 | |
CN110189450A (zh) | 一种基于人脸识别和人数统计的尾随分析方法 | |
CN113034826A (zh) | 基于视频的异常事件告警方法及其系统、设备、存储介质 | |
CN104794827A (zh) | 用于避免监视系统中的假警报的方法和装置 | |
CN113076859A (zh) | 人脸识别的安全监控方法及系统、电子设备、存储介质 | |
CN209168225U (zh) | 一种人脸识别门禁一体机 | |
CN209460841U (zh) | 一种基于人脸识别的报警联动门禁系统 | |
CN110689694B (zh) | 基于图像处理的智能监控系统及方法 | |
CN112102574B (zh) | 保密室智能报警系统 | |
JP2010079740A (ja) | 監視システム及び監視装置 | |
KR102142315B1 (ko) | 영상 분석 기반의 금융자동화기기 보안 시스템 및 그 방법 | |
CN111462417A (zh) | 一种无人银行的多信息验证系统和多信息验证方法 | |
CN110689652A (zh) | 安全管理系统及方法 | |
CN106572324A (zh) | 一种节能型智能监控装置 | |
KR20190072323A (ko) | 영상 감시 시스템 및 영상 감시방법 | |
KR101262363B1 (ko) | 출입통제시스템 |
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 |