CN111815841B - 一种基于物联网的智慧园区态势感知系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的智慧园区态势感知系统，涉及智慧园区技术领域。包括云平台、服务端和用户端；所述服务端包括红外热成像仪、人体图像采集模块、标记模块、身份信息库、人脸识别模块、闸机、判断模块、体温链生成模块、图片库和推送模块；通过对进入园区内的人员的体温监测，构建敏感人员的体温链，并推送给该敏感人员。所述用户端包括预警显示模块和预警消除模块，显示体温链，并通过上传体温过高说明或就诊记录，消除敏感人员标记。本发明对园区内人员的体温进行集中监控，当出现集中体温异常的情况下，及时发出预警。
Description
技术领域
本发明涉及智慧园区技术领域，尤其涉及一种基于物联网的智慧园区态势感知系统。
背景技术
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是信息化时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网，其通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，因此也被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
随着物联网的兴起，其与园区的结合越来越紧密。物联网与园区的结合催生出了智慧园区，通过智慧园区的建设，能够帮助园区在信息化方面建立统一的组织管理协调架构，便于对园区进行管理。
如公开号为CN210924243U的实用新型专利公开了一种智慧园区安全检测与预警系统，解决了现有技术中无法有效监控和预警的技术问题，其主要监控园区内的电路、排水系统、污水处理系统、消防水系统和化粪池系统等。而实际上对于园区来说，最重要的是居住在内的居民，尤其是现如今多发性传染病的存在，如非典、新冠肺炎等等，都对人们的日常生活造成了不可挽回的损失。因此，如何对园区内的人员进行监控，起到传染病预警是亟待解决的难题之一。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的智慧园区态势感知系统，对园区内人员的体温进行集中监控，当出现集中体温异常的情况下，及时发出预警。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于物联网的智慧园区态势感知系统，其特征在于，包括云平台、服务端和用户端；
所述服务端包括红外热成像仪、人体图像采集模块、标记模块、身份信息库、人脸识别模块、闸机、判断模块、体温链生成模块、图片库和推送模块；
所述红外热成像仪和人体图像采集模块并排设置，同步采集进入园区的人员的人体红外热成像图片和人体图片，并检测人体体温；
所述身份信息库，存储有居住于该园区的所有人员的身份信息，包括名字、人脸信息、联系方式和居住房号；
人脸识别模块，识别人体图片中的人脸信息，当该人脸信息与身份信息库中的人脸信息匹配成功时，控制闸机开启；
所述标记模块，将测得的人体体温标记到对应的人体红外热成像图片和人体图片中；
所述图片库，存储带体温标记的人体红外热成像图片和人体图片，并上传至云平台；
所述判断模块，将测得的体温与预先设定的体温阈值进行比较，若测得的体温高于体温阈值，则将对应的人员标记为敏感人员；
所述体温链生成模块，查询敏感人员的历史体温，构建该敏感人员的体温链；
所述推送模块，将体温链推送至该敏感人员对应的用户端；
所述用户端包括预警显示模块和预警消除模块；
所述预警显示模块，接收推送模块推送过来的体温链，并进行显示；
所述预警消除模块，上传体温过高说明或就诊记录，消除敏感人员标记。
进一步的，所述红外热成像仪包括第一红外热成像仪和第二红外热成像仪，分别设置于步行入口和车辆入口，用于采集步行人员的人体红外热成像图片和进入小区的车辆内人员的人体红外热成像图片；所述人体图像采集模块包括第一人体图像采集模块和第二人体图像采集模块，分别设置于步行入口和车辆入口，用于采集步行人员的人体图片和进入小区的车辆内人员的人体图片；所述第一红外热成像仪和第一人体图像采集模块并排设置；所述第二红外热成像仪和第二人体图像采集模块并排设置。
进一步的，所述服务端还包括园区BIM模块、统计模块和态势分析模块；
所述园区BIM模块，构建园区所有的三维建筑模型，所述三维建筑模型包括街道模型、楼幢模型，所述楼幢模型中包括楼道模型及房间模型，所述房间模型设置有房号信息；
所述统计模块，根据不同维度片区对三维建筑模型进行划分，并分别统计该片区下敏感人员的数量；
所述态势分析模块，将统计敏感人员的数量与对应片区维度的人数阈值进行比较，若敏感人员的数量大于对应片区维度的人数阈值，则标记该片区为敏感片区，并生成警报信息，向居住于该敏感片区内的所有人员推送。
进一步的，所述统计模块的具体方法如下：
TJ1、按照楼道、楼幢、街道分别对园区进行片区划分，将居住于同一楼道的人员合并，构建楼道片区住户集；将居住于同一幢楼的人员合并，构建楼幢片区住户集；将居住于同一街道两侧的人员合并，构建街道片区住户集；
TJ2、统计不同楼道片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的楼道人数阈值相比较，若至少一个楼道片区住户集中敏感人员的数量大于设定的楼道人数阈值，则进入TJ3，否则标记本园区无敏感区域；
TJ3、统计不同楼幢片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的楼幢人数阈值相比较，若至少一个楼幢片区住户集中敏感人员的数量大于设定的楼幢人数阈值，则进入TJ4，否则标记敏感人员的数量大于设定的楼道人数阈值的楼道片区住户集为敏感楼道，并将消息推送给对应楼道片区住户集的人员；
TJ4、统计不同街道片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的街道人数阈值相比较，若至少一个街道片区住户集中敏感人员的数量大于设定的街道人数阈值，则标记敏感人员的数量大于设定的街道人数阈值的街道片区住户集为敏感街道，并将消息推送给对应街道片区住户集的人员；否则标记敏感人员的数量大于设定的楼幢人数阈值的楼幢片区住户集为敏感楼幢，并将消息推送给对应楼幢片区住户集的人员。
进一步的，所述服务端还包括体温阈值修正模块；对体温阈值进行修正；具体修正方法如下：
XZ1，设定一标准体温阈值
；
XZ2，统计不同环境温度下，各个人员的体温；
XZ3，针对每一环境温度，取处于体温区间
范围内的体温数据，并求其平均值
；
XZ4，在获取人体红外热成像图片的同时，同步检测环境温度；
XZ6，以该平均值
为该环境温度下，新的体温阈值。
进一步的，所述服务端还包括第一临时登记模块，与身份信息库连接，登记临时来访人员的信息，包括来访人员的身份信息，来访人员的人脸信息，拜访人员的身份信息。
进一步的，所述用户端还包括第二临时登记模块，登记临时来访人员的信息，包括来访人员的身份信息，来访人员的人脸信息，拜访人员的身份信息。
进一步的，当测得的来访人员的体温高于体温阈值，则将该来访人员标记为敏感人员；并从云平台查询其历史体温，构建该来访人员的体温链。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对进入园区的人员进行体温监控，并在体温异常的状态下采用红外热成像图片和人体图片同步标记的形式反馈给检测对象，可实现体温数据的自检与追溯；在出现集中体温过高时，告知到相应片区的人员，警示其预防或就诊。
附图说明
图1为本发明的结构流程图。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的智慧园区态势感知系统，包括云平台、服务端和用户端。
所述服务端包括红外热成像仪、人体图像采集模块、标记模块、身份信息库、人脸识别模块、闸机、判断模块、体温链生成模块、图片库和推送模块；
所述红外热成像仪和人体图像采集模块并排设置，同步采集进入园区的人员的人体红外热成像图片和人体图片，并检测人体体温，具体的，所述红外热成像仪包括第一红外热成像仪和第二红外热成像仪，分别设置于步行入口和车辆入口，用于采集步行人员的人体红外热成像图片和进入小区的车辆内人员的人体红外热成像图片。同理，所述人体图像采集模块包括第一人体图像采集模块和第二人体图像采集模块，分别设置于步行入口和车辆入口，用于采集步行人员的人体图片和进入小区的车辆内人员的人体图片，实现步行行人与开车入园人员的信息采集。
于本实施例中，所述第一红外热成像仪和第一人体图像采集模块并排设置；所述第二红外热成像仪和第二人体图像采集模块并排设置。实现同一对象的人体红外热成像图片与人体图片为同一视角，单纯的人体红外热成像图片无法识别其具体身份，当将同一视角的人体红外热成像图片与人体图片一起呈现给监测对象时，很容易通过两者的姿态与轮廓识别其是否同一人实现信息的核对。
所述身份信息库，存储有居住于该园区的所有人员的身份信息，包括名字、人脸信息、联系方式和居住房号。
人脸识别模块，识别人体图片中的人脸信息，当该人脸信息与身份信息库中的人脸信息匹配成功时，控制闸机开启。
所述标记模块，将测得的人体体温标记到对应的人体红外热成像图片和人体图片中，并将标记体温的人体红外热成像图片和人体图片平铺合并为一张图片，用于监测对象核对。
所述图片库，存储带体温标记的人体红外热成像图片和人体图片构成监测人员的体温数据，并上传至云平台，亦可从云平台下载其他园区系统的体温数据。
所述判断模块，将测得的体温与预先设定的体温阈值进行比较，若测得的体温高于体温阈值，则将对应的人员标记为敏感人员。
红外热成像仪检测人体体表温度时，其很容易受到环境温度的影响，导致测得的问题有所偏差，在此我们需要对其体温阈值进行修正。所述服务端还包括体温阈值修正模块；对体温阈值进行修正；具体修正方法如下：
XZ1，设定一标准体温阈值
；
XZ2，统计不同环境温度下，各个人员的体温；
XZ3，针对每一环境温度，取处于体温区间
范围内的体温数据，并求其平均值
；具体的，
，其中
为该环境温度下，处于体温区间
范围内的第
个体温数据；
为该环境温度下对应体温区间
范围内体温数据总数；
XZ4，在获取人体红外热成像图片的同时，同步检测环境温度；
XZ6，以该平均值
为该环境温度下，新的体温阈值，起到对应不同环境温度下对体温阈值进行上下浮动修正的效果，对敏感人员的判断更准确。
值得一提的是，在某一园区感知过程中，预先对环境温度以3℃为间隔进行区间划分，该区间为半开半闭区间，并将该环境温度区间内所有的的体温数据归集到区间末尾温度内；如针对环境温度20℃，则取处于环境温度区间（17℃，20℃]内测得的所有体温数据作为数据样本，求解其平均值。
更优实例中，将人员分为不同性别，不同年龄段分别进行进行体温阈值的修正，提高敏感人员标记的准确度。
所述体温链生成模块，查询敏感人员的历史体温，构建该敏感人员的体温链。具体的，所述体温链由该敏感人员首次测得体温异常前的第5个体温检测数据为首，按照检测顺序依次排列的体温数列，获知其体温变化数据。值得一提的是，该些体温数据附有时间信息。
所述推送模块，将体温链推送至该敏感人员对应的用户端，便于该敏感人员查看。
所述用户端包括预警显示模块和预警消除模块；具体的，
所述预警显示模块，接收推送模块推送过来的体温链，并进行显示；体温链中每一体温数据中存储有对应的标记体温的人体红外热成像图片和人体图片，用于自查，用户可点击该体温数据即可对应的图片。
所述预警消除模块，上传体温过高说明或就诊记录，消除敏感人员标记。当用户已知晓自身体温异常状态，在这之前已就诊，并且该体温异常为普通感冒的情况下，用户可通过提交具体说明，消除该预警；或者，用户在知晓体温异常的状态下，前往医院就诊，亦可通过上传就诊记录及相应病况说明，消除该预警。预警消除模块避免了系统内的信息冗余，并且防止后续的片区内敏感人员数量过高。
于本实施例中，所述服务端还包括园区BIM模块、统计模块和态势分析模块，实现对园区内不同维度的片区内敏感人员的数量统计与分析。
所述园区BIM模块，构建园区所有的三维建筑模型，所述三维建筑模型包括街道模型、楼幢模型，所述楼幢模型中包括楼道模型及房间模型，所述房间模型设置有房号信息；
所述统计模块，根据不同维度片区对三维建筑模型进行划分，并分别统计该片区下敏感人员的数量；具体的，所述统计模块的具体方法如下：
TJ1、按照楼道、楼幢、街道分别对园区进行片区划分，将居住于同一楼道的人员合并，构建楼道片区住户集；将居住于同一幢楼的人员合并，构建楼幢片区住户集；将居住于同一街道两侧的人员合并，构建街道片区住户集；值得一提的是，构建街道片区住户集时，同一幢楼中的人员有可能属于不同的街道，人员的街道片区归属取决于其房间距离哪一个街道的距离最近。
TJ2、统计不同楼道片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的楼道人数阈值相比较，若至少一个楼道片区住户集中敏感人员的数量大于设定的楼道人数阈值，则进入TJ3，否则标记本园区无敏感区域；
TJ3、统计不同楼幢片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的楼幢人数阈值相比较，若至少一个楼幢片区住户集中敏感人员的数量大于设定的楼幢人数阈值，则进入TJ4，否则标记敏感人员的数量大于设定的楼道人数阈值的楼道片区住户集为敏感楼道，并将消息推送给对应楼道片区住户集的人员；
TJ4、统计不同街道片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的街道人数阈值相比较，若至少一个街道片区住户集中敏感人员的数量大于设定的街道人数阈值，则标记敏感人员的数量大于设定的街道人数阈值的街道片区住户集为敏感街道，并将消息推送给对应街道片区住户集的人员；否则标记敏感人员的数量大于设定的楼幢人数阈值的楼幢片区住户集为敏感楼幢，并将消息推送给对应楼幢片区住户集的人员。
此处采用分级统计的方式，从小片区到大片区，既保证了人数统计的准确性，又可避免计算量过大，导致系统宕机。
所述态势分析模块，将统计敏感人员的数量与对应片区维度的人数阈值进行比较，若敏感人员的数量大于对应片区维度的人数阈值，则标记该片区为敏感片区，并生成警报信息，向居住于该敏感片区内的所有人员推送。
进入园区的除了住户外，还包括来访人员，为了实现对来访人员的统一检测，所述服务端还包括第一临时登记模块，与身份信息库连接，登记临时来访人员的信息，包括来访人员的身份信息，来访人员的人脸信息，拜访人员的身份信息。
为了更便捷地实现来访人员登记，所述用户端还包括第二临时登记模块，登记临时来访人员的信息，包括来访人员的身份信息，来访人员的人脸信息，拜访人员的身份信息。可在拜访人员的用户端中，提前登记来访人员的信息，避免在闸机之外进行信息录入，提高了用户的体验感。来访人员的身份信息、人脸信息录入后，其对比检测方法等同于园区内的住户。当测得的来访人员的体温高于体温阈值，则将该来访人员标记为敏感人员；并从云平台查询其在其他园区的历史体温，构建该来访人员的体温链。同时，在统计片区内敏感人数的数量时，在其拜访人员所在片区的敏感人员数量累加1，从而实现对来访人员的体温集中分析。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
Claims (4)
1.一种基于物联网的智慧园区态势感知系统，其特征在于，包括云平台、服务端和用户端；
所述服务端包括红外热成像仪、人体图像采集模块、标记模块、身份信息库、人脸识别模块、闸机、判断模块、体温链生成模块、图片库和推送模块；
所述红外热成像仪和人体图像采集模块并排设置，同步采集进入园区的人员的人体红外热成像图片和人体图片，并检测人体体温；
所述身份信息库，存储有居住于该园区的所有人员的身份信息，包括名字、人脸信息、联系方式和居住房号；
人脸识别模块，识别人体图片中的人脸信息，当该人脸信息与身份信息库中的人脸信息匹配成功时，控制闸机开启；
所述标记模块，将测得的人体体温标记到对应的人体红外热成像图片和人体图片中；
所述图片库，存储带体温标记的人体红外热成像图片和人体图片，并上传至云平台；
所述判断模块，将测得的体温与预先设定的体温阈值进行比较，若测得的体温高于体温阈值，则将对应的人员标记为敏感人员；
所述体温链生成模块，查询敏感人员的历史体温，构建该敏感人员的体温链；
所述推送模块，将体温链推送至该敏感人员对应的用户端；
所述用户端包括预警显示模块和预警消除模块；
所述预警显示模块，接收推送模块推送过来的体温链，并进行显示；
所述预警消除模块，上传体温过高说明或就诊记录，消除敏感人员标记；
所述服务端还包括园区BIM模块、统计模块和态势分析模块；
所述园区BIM模块，构建园区所有的三维建筑模型，所述三维建筑模型包括街道模型、楼幢模型，所述楼幢模型中包括楼道模型及房间模型，所述房间模型设置有房号信息；
所述统计模块，根据不同维度片区对三维建筑模型进行划分，并分别统计该片区下敏感人员的数量；
所述态势分析模块，将统计敏感人员的数量与对应片区维度的人数阈值进行比较，若敏感人员的数量大于对应片区维度的人数阈值，则标记该片区为敏感片区，并生成警报信息，向居住于该敏感片区内的所有人员推送；
所述红外热成像仪包括第一红外热成像仪和第二红外热成像仪，分别设置于步行入口和车辆入口，用于采集步行人员的人体红外热成像图片和进入小区的车辆内人员的人体红外热成像图片；所述人体图像采集模块包括第一人体图像采集模块和第二人体图像采集模块，分别设置于步行入口和车辆入口，用于采集步行人员的人体图片和进入小区的车辆内人员的人体图片；所述第一红外热成像仪和第一人体图像采集模块并排设置；所述第二红外热成像仪和第二人体图像采集模块并排设置；
所述统计模块的具体方法如下：
TJ1、按照楼道、楼幢、街道分别对园区进行片区划分，将居住于同一楼道的人员合并，构建楼道片区住户集；将居住于同一幢楼的人员合并，构建楼幢片区住户集；将居住于同一街道两侧的人员合并，构建街道片区住户集；
TJ2、统计不同楼道片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的楼道人数阈值相比较，若至少一个楼道片区住户集中敏感人员的数量大于设定的楼道人数阈值，则进入TJ3，否则标记本园区无敏感区域；
TJ3、统计不同楼幢片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的楼幢人数阈值相比较，若至少一个楼幢片区住户集中敏感人员的数量大于设定的楼幢人数阈值，则进入TJ4，否则标记敏感人员的数量大于设定的楼道人数阈值的楼道片区住户集为敏感楼道，并将消息推送给对应楼道片区住户集的人员；
TJ4、统计不同街道片区住户集中敏感人员的数量，并于设定的街道人数阈值相比较，若至少一个街道片区住户集中敏感人员的数量大于设定的街道人数阈值，则标记敏感人员的数量大于设定的街道人数阈值的街道片区住户集为敏感街道，并将消息推送给对应街道片区住户集的人员；否则标记敏感人员的数量大于设定的楼幢人数阈值的楼幢片区住户集为敏感楼幢，并将消息推送给对应楼幢片区住户集的人员；
所述服务端还包括体温阈值修正模块；对体温阈值进行修正；具体修正方法如下：
XZ1，设定一标准体温阈值
；
XZ2，统计不同环境温度下，各个人员的体温；
XZ3，针对每一环境温度，取处于体温区间
范围内的体温数据，并求其平均值
；
XZ4，在获取人体红外热成像图片的同时，同步检测环境温度；
XZ6，以该平均值
为该环境温度下，新的体温阈值。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧园区态势感知系统，其特征在于，所述服务端还包括第一临时登记模块，与身份信息库连接，登记临时来访人员的信息，包括来访人员的身份信息，来访人员的人脸信息，拜访人员的身份信息。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧园区态势感知系统，其特征在于，所述用户端还包括第二临时登记模块，登记临时来访人员的信息，包括来访人员的身份信息，来访人员的人脸信息，拜访人员的身份信息。
4.根据权利要求2或3所述的基于物联网的智慧园区态势感知系统，其特征在于，当测得的来访人员的体温高于体温阈值，则将该来访人员标记为敏感人员；并从云平台查询其历史体温，构建该来访人员的体温链。
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