CN111830924A - 建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，包括：多个监测系统、多个设备控制系统和数据采集交互平台；监测系统和设备控制系统通过软件中间件和硬件中间件实现与数据采集交互平台的数据通信；数据交互平台将监测系统的监测数据进行融合，识别监控事件类型和薄弱环节，并根据识别结果实现不同设备控制系统之间的联动工作，以及对结构薄弱环节进行提前预警；打破了建筑工程内部系统内的传统的多个子系统之间的信息孤岛，弥补了传统的单一系统监控事件容易存在的监控盲角和监控漏洞，监控事件识别结果更精准，适合在已有建筑工程智能化改造时使用。

Description

建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统及方法

技术领域

本发明涉及建筑智能化领域，具体的说，涉及了一种建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统及方法。

背景技术

目前随着智能建筑概念的深入人心，传统的建筑工程逐步向智能化建筑功能过渡，但是在实际建设中，由于缺乏整体的标准规划和统一设计，建筑工程的内部设施多是分批分阶段分厂家“烟囱式”建设，导致目前建筑工程内部设施的管理分系统分模块各自为政，成为了一个个信息孤岛，无法统一管理和联动处理，成为智能化建设中的关键核心难题，为了避免建筑内部设施的现有建设内容彻底失效，需要在现有建设条件基础上提出建筑工程内部设施的统一管理和联动控制方法，在不大量改动目前硬件设施的条件下集约高效完成建筑工程的智能化升级。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，从而提供了一种建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统及方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，包括多个监测系统、多个设备控制系统、硬件中间件、软件中间件和数据采集交互平台，所述硬件中间件用于将所述监测系统和所述设备控制系统的硬件接口转为以太网接口，并实现所述监测系统、所述设备控制系统与所述数据采集交互平台的硬件连接；所述软件中间件用于将所述监测系统和所述设备控制系统的软件接口转为基于OPC协议的BS架构接口模式，并基于OPC协议实现所述监测系统、所述设备控制系统与所述数据采集交互平台的数据交互；

所述监测系统包括视频监控系统和至少一个环境参数感知系统；所述视频监控系统通过硬件中间件和软件中间件将采集的监控视频和视频监测设备的设备状态的上传至所述数据采集交互平台；所述环境参数感知系统通过硬件中间件和软件中间件将采集的环境感知参数上传至所述数据采集交互平台；所述设备控制系统通过硬件中间件和软件中间件接收所述数据采集平台下发的控制指令；

所述数据采集交互平台，包括历史数据库、视频监控设备状态分析模块、感知设备状态分析模块、第一目标检测模块、第二目标检测模块、比对确认模块、目标跟踪模块、状态信息管理模块、风险等级评估模块、决策输出模块、专家库模块、人工决策模块和应急预案决策模块；

所述历史数据库中，用于存储所述监测系统上传的监控视频和环境感知参数；

所述视频监控设备状态分析模块，用于接收所述视频监控系统上传的视频监控设备的设备状态和监控视频，根据所述视频监控系统上传的视频监控设备的当前设备状态判断对应的视频监控设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃相应的监控视频，否则将相应的监控视频存储至所述历史数据库；

所述感知设备状态分析模块，用于根据所述环境参数感知系统上传的当前环境感知参数和所述历史数据库存储的历史环境感知参数判断对应的环境感知设备是否存在故障；如存在故障，则舍弃当前环境感知参数，否则将当前环境感知参数存储至所述历史数据库；

所述第一目标检测模块包括图片特征提取模块和多目标检测模块，所述图片特征提取模块，用于从所述历史数据库中获取最新的监控视频，并通过卷积神经网络提取所述监控视频的图像特征；所述多目标检测模块内置有已训练好的基于神经网络的多目标检测模块，所述多目标检测算法的检测类别包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；将提取所述监控视频的图像特征送入所述多目标检测模块中，识别出至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；

所述第二目标检测模块包括参数特征提取模块和监控事件分类识别模块，所述参数特征提取模块，用于从所述历史数据库中获取最新的环境感知参数，并提取所述环境感知参数的特征数据；所述监控事件分类识别模块，内置有一组已训练好的分类器，所述分类器用多个支持向量机SVM来实现，每个支持向量机用于识别一种监控事件类型，所述监控事件类型包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；将提取的环境感知参数的特征数据送入已训练好的分类器中，识别出至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；

所述比对确认模块，用于将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

所述目标跟踪模块，内置有卡尔曼滤波多目标跟踪模型，所述卡尔曼滤波多目标跟踪模型用于根据所述事件对象的属性进行目标跟踪，创建新的跟踪目标、移除过时的跟踪目标或更新已有的跟踪目标属性，最后输出目标跟踪结果：监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离、环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率；

所述状态信息管理模块，用于根据目标跟踪结果更新对应监控事件类型的状态信息，所述监控事件类型的状态信息均包括监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离；

所述风险等级评估模块，内置有风险等级评定标准，对所有监控事件类型的状态信息进行分析，当只有安全事件类型的监控事件状态为已发生时，根据环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率判定是否存在薄弱点、薄弱模式和薄弱位置，若存在，则确定为低风险等级，若不存在，则无风险；否则，判定事故发生，风险等级为高风险等级，并根据所有异常监控事件类型的状态信息确定事故等级；

所述决策输出模块，对应每个监控事件设置有多个设备控制系统联动的控制决策，用于在高风险等级时，根据已发生的监控事件类型启动对应的联动控制决策，下发控制指令至相关的设备控制系统，以实现系统联动；以及在低风险等级时，执行预警处理决策；

所述专家库模块，用于提供各类数据库，所述数据库包括专家信息库、重特大事故档案数据库、抢险救灾资源数据库；

所述人工决策模块，用于根据所述事故等级结果选择是否通知运维管理员进行人工决策；

所述应急预案决策模块，用于在确定发生重大事故时根据所述专家库模块内的数据动态生成优化的事故处置方案和资源调配方案，供人工决策参考。

基于上述，所述环境参数感知系统包括但不仅限于建筑工程内部已有的视频监控系统、火灾自动报警系统、水位与泵机监控系统、有毒气体监测预警系统以及结构监控系统中；所述设备控制系统包括但不仅限于建筑工程内部已有的水位与泵机监控系统、通风控制系统、照明控制系统、交通诱导系统、紧急电话与广播系统。

基于上述，所述预置监控事件类型至少包括车祸事件类型、水灾事件类型、火灾事件类型、气体烟雾事件类型以及坍塌事件类型中的一种或多种；

所述车祸事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统；对应的联动控制系统包括：交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述火灾事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统、火灾自动报警系统和结构监控系统；对应的联动控制系统包括：照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述水灾事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统、水位与泵机监控系统和结构监控系统；对应的联动控制系统包括：水位与泵机监控系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述气体烟雾事件对应的联动环境感知系统包括：火灾自动报警系统和有毒气体监测预警系统；对应的系统联动模型为：照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述垮塌对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统和结构监测系统；对应的系统联动模型为：交通诱导系统、紧急电话和广播系统。

本发明还提供一种基于前述建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统的控制方法，包括以下步骤：

接收视频监控系统上传的视频监控设备的当前设备状态和监控视频，根据当前设备状态判断对应的视频监控设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃当前获得的监控视频，否则存储所述监控视频并通过卷积神经网络提取所述监控视频的图像特征，使用已训练好的基于神经网络的多目标检测模块对提取的所述监控视频的图像特征进行目标识别和分类，获得至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；其中，所述监控事件类型包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；

接收所有环境参数感知系统上传的环境感知参数后，根据本次环境感知参数和存储的历史环境感知参数判断对应的环境感知设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃所述环境感知参数，否则存储本次环境感知参数并提取本次环境感知参数的特征数据；将提取的环境感知参数的特征数据送入已训练好的分类器中，获得至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；所述分类器用多个支持向量机SVM来实现，每个支持向量机用于识别一种监控事件类型；

将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

将生成的至少一个事件对象的属性送入卡尔曼滤波多目标跟踪模型中，根据每个事件对象的属性创建新的跟踪目标、移除过时的跟踪目标或更新已有的跟踪目标属性，最后输出目标跟踪结果；所述目标跟踪结果包括：监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、监控事件是否锁定、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离、环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率；

根据目标跟踪结果更新对应监控事件类型的状态信息，并对所有监控事件类型的状态信息进行分析，确定风险等级，以及执行对应的处理决策；其中，当只有安全事件类型的监控事件状态为已发生时，根据环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率判定是否存在薄弱点、薄弱模式和薄弱位置，若存在，则确定为低风险等级，若不存在，则无风险；否则，判定事故发生，风险等级为高风险等级，并根据多个异常监控事件类型的状态信息确定事故等级；

低风险等级时，执行预警处理决策；

高风险等级时，根据已发生的监控事件类型启动对应的联动控制决策，下发控制指令至相关的设备控制系统，以实现系统联动；并根据事故等级结果选择是否通知运维管理员进行人工决策，并在事故等级为重大事故时动态生成优化的事故处置方案和资源调配方案，供人工决策参考。

本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体的说，本发明依托目前大量建筑工程内部的实际系统设计，提出了一种建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统及控制方法，通过硬件中间件和软件中间件将建筑工程现有的内部设施连接起来，每个现有内部设施对应的管理系统均保持了原有的控制逻辑和数据模式，同时还可以和数据采集交互平台兼容连接，实现感知数据、控制信息和状态信息的交互，打破了建筑工程内部系统内的传统的多个子系统之间的信息孤岛，实现自动智能的联动处理体制和控制策略；分别对监控视频和环境感知参数进行目标识别分类，并通过比对二者的目标分类结果来进一步确保监控目标和对应的监控事件类型的识别准确性，弥补了传统的单一系统监控事件容易存在监控盲角和监控漏洞的缺陷，识别结果更精准；通过“端云协同”的智能工作模式，有利于当前建筑工程内部多种不兼容子系统向本系统的平滑兼容过渡，适合在已有建筑工程智能化改造时使用，为全面综合利用智能建筑工程信息大数据分析提供了基础技术支持。

附图说明

图1是本发明所述的统一管理与联动控制系统的组成框图。

图2为本发明的统一管理与联动控制方法的流程示意图。

具体实施方式

下面通过城市隧道内本发明的具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明提供一种建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，如图1所示，包括多个监测系统、多个设备控制系统、硬件中间件、软件中间件和数据采集交互平台，所述硬件中间件用于将所述监测系统和所述设备控制系统的硬件接口转为以太网接口，并实现所述监测系统、所述设备控制系统与所述数据采集交互平台的硬件连接；所述软件中间件用于将所述监测系统和所述设备控制系统的软件接口转为基于OPC协议的BS架构接口模式，并基于OPC协议实现所述监测系统、所述设备控制系统与所述数据采集交互平台的数据交互；

所述的硬件接口包括以太网接口、wifi接口、4G接口、GPRS接口、zigbee接口、RS232/485接口、MODBUS接口以及光纤接口中的一种或多种；所述的软件接口包括SDK接口、OPC接口、自定义控制命令接口、标准MODBUS接口、视频数据流国标接口等；

所述监测系统包括视频监控系统和至少一个环境参数感知系统；所述视频监控系统通过硬件中间件和软件中间件将采集的监控视频和视频监测设备的设备状态的上传至所述数据采集交互平台；所述环境参数感知系统通过硬件中间件和软件中间件将采集的环境感知参数上传至所述数据采集交互平台；所述设备控制系统通过硬件中间件和软件中间件接收所述数据采集平台下发的控制指令。

具体的，所述环境参数感知系统包括但不仅限于建筑工程内部已有的火灾自动报警系统、水位与泵机监控系统、有毒气体监测预警系统以及结构监控系统中；所述设备控制系统包括但不仅限于建筑工程内部已有的水位与泵机监控系统、通风控制系统、照明控制系统、交通诱导系统、紧急电话与广播系统。

在具体实施过程中，所述视频监控系统包括视频监控服务器和视频监控设备，所述视频监控服务器与所述视频监控设备连接，用于获取所述视频视频监控设备采集的视频监控数据，以及上传所述视频监控数据给所述数据采集平台；

所述水位与泵机监控系统，包括管理服务器、PLC控制器、水位监控设备与泵机设备，所述管理服务器通过所述PLC控制器与所述水位监控设备和所述泵机设备连接，用于获取所述水位监控设备感知的环境水位参数，上传所述环境水位参数给所述数据采集平台，以及在所述环境水位参数超过报警阈值时控制所述泵机设备运行；

所述火灾自动报警系统，包括火灾自动报警主机、温感设备、烟感设备以及火灾报警设备，所述火灾自动报警主机与所述温感设备、所述烟感设备以及所述火灾报警设备连接，用于获取所述温感设备感知的环境温度参数以及所述烟感设备感知的环境烟雾参数，上传所述环境温度参数和所述环境烟雾参数给所述数据采集平台，以及在所述环境温度参数和/或所述环境烟雾参数超过报警阈值时控制所述火灾报警设备自动报警；所述温感设备包括温度传感器、分布式光纤温度传感器，所述温度传感器用于检测一般环境下的温度，所述分布式光纤温度传感器用于检测电力线缆、通信线缆沿线的温度；

所述有毒气体监测预警系统，包括有毒气体自动报警主机、有毒气体监测传感器以及有毒气体报警设备；所述有毒气体自动报警主机与所述有毒气体监测传感器以及所述有毒气体报警设备连接，用于获取所述有毒气体监测传感器感知的环境气体参数，上传所述环境气体参数给所述数据采集平台，以及在所述环境气体参数超过报警阈值时控制所述有毒气体报警设备自动报警；

所述结构检测系统，包括自动报警主机、结构报警设备以及布设在多个监测点的应力监测传感设备、应变监测传感设备、振动传感器、和位移监测传感设备，所述自动报警主机与所述应力监测传感设备、所述应变监测传感设备、所述位移监测传感设备和所述结构报警设备连接，用于获取所述应力监测传感设备感知的应力参数、所述应变监测传感设备感知的应变力和所述位移监测传感设备感知的位移参数，上传所述应力参数、所述应变力参数以及所述位移参数给所述数据采集平台，并在所述应力参数、所述应变力参数和/或所述位移参数超过报警阈值时控制所述结构报警设备自动报警；

具体的，所述应力监测传感设备采用分布式光纤应力传感器，所述应变监测传感设备采用分布式光纤应变传感器，所述振动监测传感设备采用分布式光纤振动传感器，所述位移监测传感设备采用分布式光纤位移传感器；然后将多个监测点的分布式光纤振动传感器、分布式光纤应力传感器、分布式光纤应变传感器、分布式光纤位移传感器的光纤接口通过硬件中间件转为以太网接口，以实现自组网，所述自动报警主机获取上述光纤传感器实时感知的数据，从而实现了空间维度上的分布式测量，以及时间维度上的静态监测和动态监测。

所述通风控制系统，包括管理服务器、PLC控制器以及通风设备，所述管理服务器通过所述PLC控制器与所述通风设备连接，用于根据所述数据采集交互平台下发的控制指令控制通风设备的运行；

所述照明控制系统，包括管理服务器、PLC控制器以及照明设备，所述管理服务器通过所述PLC控制器与所述照明设备连接，用于根据所述数据采集交互平台下发的控制指令控制照明设备的运行；

所述水位与泵机监控系统，包括管理服务器、PLC控制器、水位监控设备与泵机设备，所述管理服务器通过所述PLC控制器与所述水位监控设备和所述泵机设备连接，用于获取所述水位监控设备感知的环境水位参数，上传所述环境水位参数给所述数据采集平台，以及在所述环境水位参数超过报警阈值时控制所述泵机设备运行；

所述交通诱导系统，包括管理服务器、PLC控制器/工控机以及诱导设备，所述管理服务器通过所述PLC控制器/工控机与所述诱导设备连接，用于根据所述数据采集交互平台下发的控制指令控制诱导设备进行交通诱导；

所述紧急电话与广播系统，包括紧急电话与广播主机以及语音广播设备，所述紧急电话与广播主机与所述语音广播设备连接，用于根据所述数据采集交互平台下发的控制指令控制所述语音广播设备进行语音广播。

本发明中，所述数据采集交互平台，包括历史数据库、视频监控设备状态分析模块、感知设备状态分析模块、第一目标检测模块、第二目标检测模块、比对确认模块、目标跟踪模块、状态信息管理模块、风险等级评估模块、决策输出模块、专家库模块、人工决策模块和应急预案决策模块；

所述历史数据库中，用于存储所述监测系统上传的监控视频和环境感知参数；

所述视频监控设备状态分析模块，用于接收所述视频监控系统上传的视频监控设备的设备状态和监控视频，根据所述视频监控系统上传的视频监控设备的当前设备状态判断对应的视频监控设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃相应的监控视频，否则将相应的监控视频存储至所述历史数据库；

所述感知设备状态分析模块，用于根据所述环境参数感知系统上传的当前环境感知参数和所述历史数据库存储的历史环境感知参数判断对应的环境感知设备是否存在故障；如存在故障，则舍弃当前环境感知参数，否则将当前环境感知参数存储至所述历史数据库；

所述第一目标检测模块包括图片特征提取模块和多目标检测模块，所述图片特征提取模块，用于从所述历史数据库中获取最新的监控视频，并通过卷积神经网络提取所述监控视频的图像特征；所述多目标检测模块内置有已训练好的基于神经网络的多目标检测模块，所述多目标检测算法的检测类别包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；将提取所述监控视频的图像特征送入所述多目标检测模块中，识别出至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；

所述第二目标检测模块包括参数特征提取模块和监控事件分类识别模块，所述参数特征提取模块，用于从所述历史数据库中获取最新的环境感知参数，并提取所述环境感知参数的特征数据；所述监控事件分类识别模块，内置有一组已训练好的分类器，所述分类器用多个支持向量机SVM来实现，每个支持向量机用于识别一种监控事件类型，所述监控事件类型包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；将提取的环境感知参数的特征数据送入已训练好的分类器中，识别出至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；

所述比对确认模块，用于将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

所述目标跟踪模块，内置有卡尔曼滤波多目标跟踪模型，所述卡尔曼滤波多目标跟踪模型用于根据所述事件对象的属性进行目标跟踪，创建新的跟踪目标、移除过时的跟踪目标或更新已有的跟踪目标属性，最后输出目标跟踪结果：监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离、环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率；

所述状态信息管理模块，用于根据目标跟踪结果更新对应监控事件类型的状态信息，所述监控事件类型的状态信息均包括监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离；

所述风险等级评估模块，内置有风险等级评定标准，对所有监控事件类型的状态信息进行分析，当只有安全事件类型的监控事件状态为已发生时，根据环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率判定是否存在薄弱点、薄弱模式和薄弱位置，若存在，则确定为低风险等级，若不存在，则无风险；否则，判定事故发生，风险等级为高风险等级，并根据所有异常监控事件类型的状态信息确定事故等级；

所述决策输出模块，对应每个监控事件设置有多个设备控制系统联动的控制决策，用于在高风险等级时，根据已发生的监控事件类型启动对应的联动控制决策，下发控制指令至相关的设备控制系统，以实现系统联动；以及在低风险等级时，执行预警处理决策；

所述专家库模块，用于提供各类数据库，所述数据库包括专家信息库、重特大事故档案数据库、抢险救灾资源数据库；

所述人工决策模块，用于根据所述事故等级结果选择是否通知运维管理员进行人工决策；

所述应急预案决策模块，用于在确定发生重大事故时根据所述专家库模块内的数据动态生成优化的事故处置方案和资源调配方案，供人工决策参考。

具体的，所述数据采集交互平台还包括状态信息分布图绘制模块和风险等级描述图绘制模块，所述状态信息分布图绘制模块根据不同监控事件类型的状态信息，绘制并更新不同监控事件类型的状态信息分布图；所述风险等级描述图绘制模块根据确定的风险等级，绘制并更新风险等级描述图。其中，具体的，所述状态信息分布图根据不同的环境感知系统的状态变化速率实时更新，如火灾等可快速变化的环境感知系统更新速率高，空气质量等变化较慢的环境感知系统可较长时间更新一次。

根据需要，所述数据采集交互平台还可以接入指挥管理平台、上级管理平台和服务器平台，以供运维管理人员进行远程管理。

本发明还提供一种基于前述建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统的控制方法，如图2所示，包括以下步骤：

接收视频监控系统上传的视频监控设备的当前设备状态和监控视频，根据当前设备状态判断对应的视频监控设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃当前获得的监控视频，否则存储所述监控视频并通过卷积神经网络提取所述监控视频的图像特征，使用已训练好的基于神经网络的多目标检测模块对提取的所述监控视频的图像特征进行目标识别和分类，获得至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；其中，所述监控事件类型包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；

接收所有环境参数感知系统上传的环境感知参数后，根据本次环境感知参数和存储的历史环境感知参数判断对应的环境感知设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃所述环境感知参数，否则存储本次环境感知参数并提取本次环境感知参数的特征数据；将提取的环境感知参数的特征数据送入已训练好的分类器中，获得至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；所述分类器用多个支持向量机SVM来实现，每个支持向量机用于识别一种监控事件类型；

将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

将生成的至少一个事件对象的属性送入卡尔曼滤波多目标跟踪模型中，根据每个事件对象的属性创建新的跟踪目标、移除过时的跟踪目标或更新已有的跟踪目标属性，最后输出目标跟踪结果；所述目标跟踪结果包括：监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、监控事件是否锁定、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离、环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率；

根据目标跟踪结果更新对应监控事件类型的状态信息，并对所有监控事件类型的状态信息进行分析，确定风险等级，以及执行对应的处理决策；其中，当只有安全事件类型的监控事件状态为已发生时，根据环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率判定是否存在薄弱点、薄弱模式和薄弱位置，若存在，则确定为低风险等级，若不存在，则无风险；否则，判定事故发生，风险等级为高风险等级，并根据多个异常监控事件类型的状态信息确定事故等级；

低风险等级时，执行预警处理决策；

高风险等级时，根据已发生的监控事件类型启动对应的联动控制决策，下发控制指令至相关的设备控制系统，以实现系统联动；并根据事故等级结果选择是否通知运维管理员进行人工决策，并在事故等级为重大事故时动态生成优化的事故处置方案和资源调配方案，供人工决策参考。

更进一步的，所述数据采集平台内还设置有设备报警模块和设备控制管理模块，所述执行设备通过所述硬件中间件和所述软件中间件上传指令执行状态和设备状态至所述数据采集平台；所述设备报警模块根据所述指令执行状态和设备状态判断所述执行设备是否存在故障，并在所述执行设备存在故障时进行报警显示；所述设备控制管理模块用于对所有执行设备进行远程控制。

具体的，所述预置监控事件类型至少包括车祸事件类型、水灾事件类型、火灾事件类型、气体烟雾事件类型、坍塌事件类型以及安全监控事件类型中的一种或多种；

所述车祸事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统；对应的联动控制系统包括：交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述火灾事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统、火灾自动报警系统和结构监控系统；对应的联动控制系统包括：照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述水灾事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统、水位与泵机监控系统和结构监控系统；对应的联动控制系统包括：水位与泵机监控系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述气体烟雾事件对应的联动环境感知系统包括：火灾自动报警系统和有毒气体监测预警系统；对应的系统联动模型为：照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述垮塌对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统和结构监测系统；对应的系统联动模型为：交通诱导系统、紧急电话和广播系统。

本实施例提供的统一管理与联动控制系统，打破了传统建筑工程内部系统内的多个子系统之间的信息孤岛，所有数据、状态、控制信息均与数据采集交互平台兼容连接，子系统之间可实现自动智能的联动处理体制和控制策略，如建筑工程内部风水电暖设施、信息化设备、环境视频监控设备的联动处理机制和应急响应策略。

以火灾为例，所述视频监控系统的前端视频监控设备采集前端视频流，通过卷积神经网络提取图像特征；通过所述火灾自动报警系统的温感设备、烟感设备以及所述结构监控系统的分布式光纤振动传感器、分布式光纤应力传感器、分布式光纤应变传感器、分布式光纤位移传感器采集温度、烟雾以及振动、应力、应变力和位移等感知参数，并提取上述参数的特征数据；将提取的图像特征以及上述参数的特征数据送入已训练好的分类器中，识别出火灾监控事件类型；

将火灾事件类型、所述监控视频的图像特征、以及所述监控事件分类识别模块识别出的监控事件类型送入卡尔曼滤波多目标跟踪模型，进行数据与已有跟踪目标的关联，如果关联成功，则通过卡尔曼滤波的更新滤波确定已有跟踪目标的更新锁定状态；如果未关联成功，判断是否是新轨迹，如果是新轨迹，则创建新的跟踪目标，并通过卡尔曼滤波的初始化滤波确定新跟踪目标的初始化状态；如果是已有轨迹，通过卡尔曼滤波的滤波预测预测删除状态，并移除过时的跟踪目标，最后输出目标跟踪结果；

其中，输出的目标跟踪结果为：监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、监控事件锁定、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型（火灾）、监控事件距离、结构变化量、以及应变量、一氧化碳浓度、温度等各个感知参数的变化率。

所述状态信息管理模块，根据目标跟踪结果更新火灾监控事件类型的状态信息；所述风险等级评估模块，对所有监控事件类型的状态信息进行分析，此时发现火灾事件类型的监控事件状态为已发生，则判定事故发生，确定风险等级为高风险；启动照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统工作，并在后续判断当前风险解除时，控制照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统工作停止工作；相比传统的人员管理决策模式可大大节省紧急事件后的处置时间，保证处置策略的科学可靠。

本实施例还可以实现薄弱环节的预警，如火灾、电力故障的诱因中包括线缆发热，例如在只有安全事件类型的监控事件状态为已发生时，根据温度感知参数发现对电缆的温度存在异常，则确定为低风险等级，进入到较低风险等级处置模型，从而有效的防范火灾等较高风险等级的事件出现，可真正实现防患于未然。

本发明可以真正发挥多个环境感知系统的数据运用潜力，实时监测、状态更新、统一管理、综合联动、风险划分、提前预警功能均自动实施，建筑工程内部设施的数据采集交互平台全天时全天候工作，管理人员仅需要不断进行异常情况的回溯性分析，更新信号处理模型即可实现建筑工程的长期稳定安全运行。

最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (6)

1.一种建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，其特征在于，包括多个监测系统、多个设备控制系统、硬件中间件、软件中间件和数据采集交互平台，所述硬件中间件用于将所述监测系统和所述设备控制系统的硬件接口转为以太网接口，并实现所述监测系统、所述设备控制系统与所述数据采集交互平台的硬件连接；所述软件中间件用于将所述监测系统和所述设备控制系统的软件接口转为基于OPC协议的BS架构接口模式，并基于OPC协议实现所述监测系统、所述设备控制系统与所述数据采集交互平台的数据交互；

所述监测系统包括视频监控系统和至少一个环境参数感知系统；所述视频监控系统通过硬件中间件和软件中间件将采集的监控视频和视频监测设备的设备状态的上传至所述数据采集交互平台；所述环境参数感知系统通过硬件中间件和软件中间件将采集的环境感知参数上传至所述数据采集交互平台；所述设备控制系统通过硬件中间件和软件中间件接收所述数据采集平台下发的控制指令；

所述数据采集交互平台，包括历史数据库、视频监控设备状态分析模块、感知设备状态分析模块、第一目标检测模块、第二目标检测模块、比对确认模块、目标跟踪模块、状态信息管理模块、风险等级评估模块、决策输出模块、专家库模块、人工决策模块和应急预案决策模块；

所述历史数据库中，用于存储所述监测系统上传的监控视频和环境感知参数；

所述视频监控设备状态分析模块，用于接收所述视频监控系统上传的视频监控设备的设备状态和监控视频，根据所述视频监控系统上传的视频监控设备的当前设备状态判断对应的视频监控设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃相应的监控视频，否则将相应的监控视频存储至所述历史数据库；

所述感知设备状态分析模块，用于根据所述环境参数感知系统上传的当前环境感知参数和所述历史数据库存储的历史环境感知参数判断对应的环境感知设备是否存在故障；如存在故障，则舍弃当前环境感知参数，否则将当前环境感知参数存储至所述历史数据库；

所述第一目标检测模块包括图片特征提取模块和多目标检测模块，所述图片特征提取模块，用于从所述历史数据库中获取最新的监控视频，并通过卷积神经网络提取所述监控视频的图像特征；所述多目标检测模块内置有已训练好的基于神经网络的多目标检测模块，所述多目标检测算法的检测类别包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；将提取所述监控视频的图像特征送入所述多目标检测模块中，识别出至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；

所述第二目标检测模块包括参数特征提取模块和监控事件分类识别模块，所述参数特征提取模块，用于从所述历史数据库中获取最新的环境感知参数，并提取所述环境感知参数的特征数据；所述监控事件分类识别模块，内置有一组已训练好的分类器，所述分类器用多个支持向量机SVM来实现，每个支持向量机用于识别一种监控事件类型，所述监控事件类型包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；将提取的环境感知参数的特征数据送入已训练好的分类器中，识别出至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；

所述比对确认模块，用于将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

所述目标跟踪模块，内置有卡尔曼滤波多目标跟踪模型，所述卡尔曼滤波多目标跟踪模型用于根据所述事件对象的属性进行目标跟踪，创建新的跟踪目标、移除过时的跟踪目标或更新已有的跟踪目标属性，最后输出目标跟踪结果：监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离、环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率；

所述状态信息管理模块，用于根据目标跟踪结果更新对应监控事件类型的状态信息，所述监控事件类型的状态信息均包括监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离；

所述风险等级评估模块，内置有风险等级评定标准，对所有监控事件类型的状态信息进行分析，当只有安全事件类型的监控事件状态为已发生时，根据环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率判定是否存在薄弱点、薄弱模式和薄弱位置，若存在，则确定为低风险等级，若不存在，则无风险；否则，判定事故发生，风险等级为高风险等级，并根据所有异常监控事件类型的状态信息确定事故等级；

所述决策输出模块，对应每个监控事件设置有多个设备控制系统联动的控制决策，用于在高风险等级时，根据已发生的监控事件类型启动对应的联动控制决策，下发控制指令至相关的设备控制系统，以实现系统联动；以及在低风险等级时，执行预警处理决策；

所述专家库模块，用于提供各类数据库，所述数据库包括专家信息库、重特大事故档案数据库、抢险救灾资源数据库；

所述人工决策模块，用于根据所述事故等级结果选择是否通知运维管理员进行人工决策；

所述应急预案决策模块，用于在确定发生重大事故时根据所述专家库模块内的数据动态生成优化的事故处置方案和资源调配方案，供人工决策参考。

2.根据权利要求1所述的建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，其特征在于：所述环境参数感知系统包括但不仅限于建筑工程内部已有的视频监控系统、火灾自动报警系统、水位与泵机监控系统、有毒气体监测预警系统以及结构监控系统；所述设备控制系统包括但不仅限于建筑工程内部已有的水位与泵机监控系统、通风控制系统、照明控制系统、交通诱导系统、紧急电话与广播系统。

3.根据权利要求2所述的建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，其特征在于：所述预置监控事件类型至少包括车祸事件类型、水灾事件类型、火灾事件类型、气体烟雾事件类型、坍塌事件类型以及安全监控事件类型中的一种或多种。

4.根据权利要求3所述的建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，其特征在于：

所述车祸事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统；对应的联动控制系统包括：交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述火灾事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统、火灾自动报警系统和结构监控系统；对应的联动控制系统包括：照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述水灾事件对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统、水位与泵机监控系统和结构监控系统；对应的联动控制系统包括：水位与泵机监控系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述气体烟雾事件对应的联动环境感知系统包括：火灾自动报警系统和有毒气体监测预警系统；对应的系统联动模型为：照明系统、通风控制系统、交通诱导系统、紧急电话和广播系统；

所述垮塌对应的联动环境感知系统包括：视频监控系统和结构监测系统；对应的系统联动模型为：交通诱导系统、紧急电话和广播系统。

5.根据权利要求1或2所述的建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统，其特征在于：所述数据采集交互平台还包括状态信息分布图绘制模块和风险等级描述图绘制模块，所述状态信息分布图绘制模块根据不同监控事件类型的状态信息，绘制并更新不同监控事件类型的状态信息分布图；所述风险等级描述图绘制模块根据确定的风险等级，绘制并更新风险等级描述图。

6.一种基于权利要求1-5任一项所述的建筑工程内部设施的统一管理与联动控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收视频监控系统上传的视频监控设备的当前设备状态和监控视频，根据当前设备状态判断对应的视频监控设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃当前获得的监控视频，否则存储所述监控视频并通过卷积神经网络提取所述监控视频的图像特征，使用已训练好的基于神经网络的多目标检测模块对提取的所述监控视频的图像特征进行目标识别和分类，获得至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；其中，所述监控事件类型包括至少一种异常事件类型和安全事件类型；

接收所有环境参数感知系统上传的环境感知参数后，根据本次环境感知参数和存储的历史环境感知参数判断对应的环境感知设备是否存在故障，如存在故障，则舍弃所述环境感知参数，否则存储本次环境感知参数并提取本次环境感知参数的特征数据；将提取的环境感知参数的特征数据送入已训练好的分类器中，获得至少一个监控目标以及每个监控目标对应的监控事件类型；所述分类器用多个支持向量机SVM来实现，每个支持向量机用于识别一种监控事件类型；

将所述第一目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型，与所述第二目标检测模块识别的监控目标和对应的监控事件类型进行比对，当比对结果一致时为每个监控目标生成对应的事件对象，所述事件对象的属性包括：当前时间、监控事件类型、监控目标ID、设备ID、环境感知参数、事件位置；当比对结果不一致时等待执行下一次比对；

将生成的至少一个事件对象的属性送入卡尔曼滤波多目标跟踪模型中，根据每个事件对象的属性创建新的跟踪目标、移除过时的跟踪目标或更新已有的跟踪目标属性，最后输出目标跟踪结果；所述目标跟踪结果包括：监控事件ID、监控事件状态、监控事件是否移动、监控事件是否锁定、当前时间、监控事件持续时间、监控事件类型、监控事件距离、环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率；

根据目标跟踪结果更新对应监控事件类型的状态信息，并对所有监控事件类型的状态信息进行分析，确定风险等级，以及执行对应的处理决策；其中，当只有安全事件类型的监控事件状态为已发生时，根据环境感知参数以及各个环境感知参数的变化率判定是否存在薄弱点、薄弱模式和薄弱位置，若存在，则确定为低风险等级，若不存在，则无风险；否则，判定事故发生，风险等级为高风险等级，并根据多个异常监控事件类型的状态信息确定事故等级；

低风险等级时，执行预警处理决策；

高风险等级时，根据已发生的监控事件类型启动对应的联动控制决策，下发控制指令至相关的设备控制系统，以实现系统联动；并根据事故等级结果选择是否通知运维管理员进行人工决策，并在事故等级为重大事故时动态生成优化的事故处置方案和资源调配方案，供人工决策参考。

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