CN112188156A - 一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统 - Google Patents

一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统 Download PDF

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CN112188156A CN202011017757.3A CN202011017757A CN112188156A CN 112188156 A CN112188156 A CN 112188156A CN 202011017757 A CN202011017757 A CN 202011017757A CN 112188156 A CN112188156 A CN 112188156A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，利用数据采集模块采集站岗人员的数据信息，利用数据处理模块对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至数据分析模块；利用数据分析模块对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至在岗监测模块；利用在岗监测模块接收数据分析模块发送的数据分析信息并对在岗人员的在岗情况进行监测；利用在岗提示模块对在岗人员的站岗情况进行提示；本发明可以解决不能采用信息化管理手段进行实时监测和提示，以及监测的准确性不佳的缺陷。

Description

一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统。
背景技术
在实际生产生活中，消防控制室的重要性举足轻重，每年因为消防控制室人员的玩忽职守而导致的火灾案例数不胜数。因此，保障消防控制室的可靠运行和对消控室值班人员有效监督的意义非常重大。
现有的对消防控制室人员在岗情况进行监控时存在一定的缺陷，无法采用信息化管理手段进行实时监测和提示，以及监测的准确性不佳的缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，本发明所要解决的技术问题为：
如何解决不能采用信息化管理手段进行实时监测和提示，以及监测的准确性不佳的缺陷。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、传输模块、在岗监测模块和在岗提示模块；
所述数据采集模块用于采集站岗人员的数据信息，该数据信息包括在岗人员的面部集合信息和站岗集合信息，该面部集合信息包含轮廓信息、眼睛信息、鼻子信息和嘴巴信息，该站岗集合信息包含站岗起始信息和站岗休息信息，将数据信息传输至数据处理模块，所述数据处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至数据分析模块；
所述数据分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至在岗监测模块；
所述在岗监测模块用于接收数据分析模块发送的数据分析信息并对在岗人员的在岗情况进行监测，具体的工作步骤包括：
步骤一：获取数据分析信息中的面部集合分析数据和站岗集合分析数据；其中，站岗集合分析数据包含站岗开始排序数据、站岗结束排序数据、站岗休息正常时段和站岗休息异常时段；面部集合分析数据包含轮廓对比信息、第一匹配数据和第二匹配数据以及第一眼睛状态数据、第二眼睛状态数据和第三眼睛状态数据；
步骤二：利用站岗开始排序数据对面部集合分析数据进行身份监测，若面部集合分析数据中包含有第一匹配数据，则生成第一身份监测信号；若面部集合分析数据中包含有第二匹配数据，则生成第二身份监测信号；
其中，第一身份监测信号表示在岗人员身份不匹配存在替岗情况；第二身份监测信号表示在岗人员身份匹配不存在替岗情况；
步骤三：利用站岗开始排序数据和站岗结束排序数据进行疲劳监测，若面部集合分析数据中包含有第一眼睛状态数据，则生成第一疲劳监测信号；若面部集合分析数据中包含有第二眼睛状态数据，则生成第二疲劳监测信号；若面部集合分析数据中包含有第三眼睛状态数据，则生成第三疲劳监测信号；
其中，第一疲劳监测信号表示在岗人员处于睡眠状态存在睡岗情况；第二疲劳监测信号表示在岗人员处于瞌睡状态存在睡岗情况；第三疲劳监测信号表示在岗人员处于精神状态不存在睡岗情况；
步骤四：利用站岗休息正常时段和站岗休息异常时段对在岗人员的离开情况进行监测，若在岗人员离开的时长属于站岗休息正常时段，则生成第一离岗监测信号；若在岗人员离开的时长属于站岗休息异常时段，则生成第二离岗监测信号；
其中，第一离岗监测信号表示在岗人员正常休息不存在脱岗情况；第二离岗监测信号表示在岗人员没有正常休息存在脱岗情况；
步骤五：将第一身份监测信号和第二身份监测信号组合，得到身份监测集合信号，将第一疲劳监测信号、第二疲劳监测信号和第三疲劳监测信号组合，得到疲劳监测集合信号，将第一离岗监测信号和第二离岗监测信号组合，得到离岗监测集合信号；
步骤六：将身份监测集合信号、疲劳监测集合信号和离岗监测集合信号发送至在岗提示模块进行提示；
所述传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输；
所述在岗提示模块用于对在岗人员的站岗情况进行提示。
作为本发明的进一步改进方案：所述数据处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，具体的操作步骤包括：
S21：获取数据信息，对数据信息中的面部集合信息进行筛选，得到面部集合筛选信息，面部集合筛选信息包含轮廓筛选信息、眼睛筛选信息、鼻子筛选信息和嘴巴筛选信息；
其中，轮廓筛选信息包含脸部形状数据、脸部长度数据和脸部宽度数据；眼睛筛选信息包含眼睛长度数据和眼睛宽度数据，眼睛宽度数据中的眼睛宽度值是以眼球为中心的上下眼皮之间的距离；鼻子筛选信息包含鼻子长度数据和鼻子宽度数据；嘴巴筛选信息包含嘴巴长度数据和嘴巴宽度数据；
S22：对数据信息中的站岗集合信息进行筛选，得到站岗集合筛选信息，站岗集合筛选信息包含站岗起始筛选信息和站岗休息筛选信息；
其中，站岗起始筛选信息包含站岗开始时刻数据和站岗结束时刻数据；站岗休息筛选信息包含站岗休息时长数据；
S23：将面部集合筛选信息和站岗集合筛选信息组合，得到数据处理信息。
作为本发明的进一步改进方案：所述数据分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，具体的工作步骤包括：
S31：获取数据处理信息，对数据处理信息中的面部集合筛选信息进行分析，得到面部集合分析数据；
S32：对数据处理信息中的站岗集合筛选信息进行分析，得到站岗集合分析数据；
S33：将面部集合分析数据和站岗集合分析数据组合，得到数据分析信息。
作为本发明的进一步改进方案：对数据处理信息中的面部集合筛选信息进行分析，得到面部集合分析数据，具体的工作步骤包括：
S41：将面部集合筛选信息中的轮廓筛选信息与预存的站岗人员面部特征数据库进行对比，得到轮廓对比信息；其中，轮廓对比信息中包含对比眼睛长度数据、对比眼睛宽度数据、对比鼻子长度数据、对比鼻子宽度数据、对比嘴巴长度数据和对比嘴巴宽度数据；
S42：利用匹配计算式获取站岗人员的身份匹配度，该匹配计算式为：
Figure BDA0002699638020000041
其中，QSPi表示为身份匹配度，α表示为预设的眼睛修正系数，β表示为预设的鼻子修正系数，χ表示为预设的嘴巴修正系数，且α+β+χ＝1，YCi表示为眼睛长度数据，YKi表示为眼睛宽度数据，YCi0表示为轮廓对比信息中的对比眼睛长度数据，YKi0表示为轮廓对比信息中的对比眼睛宽度数据，BCi表示为鼻子长度数据，BKi表示为鼻子宽度数据，BCi0表示为轮廓对比信息中的对比鼻子长度数据，BKi0表示为轮廓对比信息中的对比鼻子宽度数据，ZCi表示为嘴巴长度数据，ZKi表示为嘴巴宽度数据，ZCi0表示为轮廓对比信息中的对比嘴巴长度数据，ZKi0表示为轮廓对比信息中的对比嘴巴宽度数据，i＝1,2,3...n；
S43：将身份匹配度与预设的标准匹配阈值进行对比，若身份匹配度小于预设的标准匹配阈值，则生成第一匹配数据；若身份匹配度不小于预设的标准匹配阈值，则生成第二匹配数据；其中，第一匹配数据表示在岗人员与预存的站岗人员面部特征不匹配；第二匹配数据表示站岗人员与预存的在岗人员面部特征匹配；
S44：将轮廓对比信息、第一匹配数据和第二匹配数据组合，得到在岗匹配数据；
S45：利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，获取眼睛疲劳状态数据；
S46：将在岗匹配数据和眼睛疲劳状态数据组合，得到面部集合分析数据。
作为本发明的进一步改进方案：利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，获取眼睛疲劳状态数据，具体的工作步骤包括：
S51：利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，得到眼睛状态值，该疲劳状态计算式为：
Figure BDA0002699638020000051
其中，QYZi表示为眼睛状态值，Ti表示为预设的时间间隔，i＝1,2,3...n；
S52：将眼睛状态值与预设的眼睛状态阈值范围进行对比，眼睛状态值小于眼睛状态阈值范围，则生成第一眼睛状态数据；若眼睛状态值属于眼睛状态阈值范围，则生成第二眼睛状态数据；若眼睛状态值高于眼睛状态阈值范围，则生成第三眼睛状态数据；其中，第一眼睛状态数据表示为眼睛处于睡眠状态；第二眼睛状态数据表示为眼睛偶尔闭合处于瞌睡状态；第三眼睛状态数据表示为眼睛处于精神状态；
S53：将第一眼睛状态数据、第二眼睛状态数据和第三眼睛状态数据组合，得到眼睛疲劳状态数据。
作为本发明的进一步改进方案：对数据处理信息中的站岗集合筛选信息进行分析，得到站岗集合分析数据，具体的工作步骤包括：
S61：将站岗集合筛选信息中的站岗起始筛选信息进行排序，得到站岗起始排序信息；其中，站岗起始排序信息包含站岗开始排序数据和站岗结束排序数据；
S62：根据预设的标准休息时段范围将站岗休息筛选信息进行归类，得到站岗休息筛选归类信息；其中，站岗休息筛选归类信息包含站岗休息正常时段和站岗休息异常时段；
S63：将站岗起始排序信息和站岗休息筛选归类信息组合，得到站岗集合分析数据。
作为本发明的进一步改进方案：所述在岗提示模块用于对在岗人员的站岗情况进行提示，包括：第一身份监测信号、第一疲劳监测信号和第二疲劳监测信号以及第二离岗监测信号通过红色提示灯在监控室内进行提示；第二身份监测信号、第三疲劳监测信号和第一离岗监测信号通过绿色提示灯在监控室内进行提示。
本发明公开的各个方面的有益效果：
利用数据采集模块采集站岗人员的数据信息，该数据信息包括在岗人员的面部集合信息和站岗集合信息，该面部集合信息包含轮廓信息、眼睛信息、鼻子信息和嘴巴信息，该站岗集合信息包含站岗起始信息和站岗休息信息，将数据信息传输至数据处理模块；通过对在岗人员的面部信息以及在岗时间信息进行综合分析，可以有效提高监测效果；
利用数据处理模块对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至数据分析模块；
利用数据分析模块对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至在岗监测模块；
利用在岗监测模块接收数据分析模块发送的数据分析信息并对在岗人员的在岗情况进行监测；
利用在岗提示模块对在岗人员的站岗情况进行提示；
利用传输模块对各个模块之间的数据进行传输；通过各个模块之间的配合使用，可以实时获取在岗人员的工作情况，并且通过对在岗人员的面部特征进行分析，判断在岗人员是否存在替岗情况；通过对在岗人员眼睛的状态进行分析，判断在岗人员是否存在睡岗情况，通过对站岗休息正常时段和站岗休息异常时段进行分析，判断在岗人员是否存在脱岗情况，进而可以解决不能采用信息化管理手段进行实时监测和提示，以及监测的准确性不佳的缺陷。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统的系统框图。
图2是本发明实现基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统的电子设备结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、传输模块、在岗监测模块和在岗提示模块；
所述数据采集模块用于采集站岗人员的数据信息，该数据信息包括在岗人员的面部集合信息和站岗集合信息，该面部集合信息包含轮廓信息、眼睛信息、鼻子信息和嘴巴信息，该站岗集合信息包含站岗起始信息和站岗休息信息，将数据信息传输至数据处理模块，所述数据处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至数据分析模块；具体的操作步骤包括：
获取数据信息，对数据信息中的面部集合信息进行筛选，得到面部集合筛选信息，面部集合筛选信息包含轮廓筛选信息、眼睛筛选信息、鼻子筛选信息和嘴巴筛选信息；
其中，轮廓筛选信息包含脸部形状数据、脸部长度数据和脸部宽度数据；眼睛筛选信息包含眼睛长度数据和眼睛宽度数据，眼睛宽度数据中的眼睛宽度值是以眼球为中心的上下眼皮之间的距离；鼻子筛选信息包含鼻子长度数据和鼻子宽度数据；嘴巴筛选信息包含嘴巴长度数据和嘴巴宽度数据；
对数据信息中的站岗集合信息进行筛选，得到站岗集合筛选信息，站岗集合筛选信息包含站岗起始筛选信息和站岗休息筛选信息；
其中，站岗起始筛选信息包含站岗开始时刻数据和站岗结束时刻数据；站岗休息筛选信息包含站岗休息时长数据；
将面部集合筛选信息和站岗集合筛选信息组合，得到数据处理信息；
所述数据分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至在岗监测模块；具体的工作步骤包括：
获取数据处理信息，对数据处理信息中的面部集合筛选信息进行分析，得到面部集合分析数据；具体的工作步骤包括：
将面部集合筛选信息中的轮廓筛选信息与预存的站岗人员面部特征数据库进行对比，得到轮廓对比信息；其中，轮廓对比信息中包含对比眼睛长度数据、对比眼睛宽度数据、对比鼻子长度数据、对比鼻子宽度数据、对比嘴巴长度数据和对比嘴巴宽度数据；
利用匹配计算式获取站岗人员的身份匹配度，该匹配计算式为：
Figure BDA0002699638020000091
其中，QSPi表示为身份匹配度，α表示为预设的眼睛修正系数，β表示为预设的鼻子修正系数，χ表示为预设的嘴巴修正系数，且α+β+χ＝1，YCi表示为眼睛长度数据，YKi表示为眼睛宽度数据，YCi0表示为轮廓对比信息中的对比眼睛长度数据，YKi0表示为轮廓对比信息中的对比眼睛宽度数据，BCi表示为鼻子长度数据，BKi表示为鼻子宽度数据，BCi0表示为轮廓对比信息中的对比鼻子长度数据，BKi0表示为轮廓对比信息中的对比鼻子宽度数据，ZCi表示为嘴巴长度数据，ZKi表示为嘴巴宽度数据，ZCi0表示为轮廓对比信息中的对比嘴巴长度数据，ZKi0表示为轮廓对比信息中的对比嘴巴宽度数据，i＝1,2,3...n；
将身份匹配度与预设的标准匹配阈值进行对比，若身份匹配度小于预设的标准匹配阈值，则生成第一匹配数据；若身份匹配度不小于预设的标准匹配阈值，则生成第二匹配数据；其中，第一匹配数据表示在岗人员与预存的站岗人员面部特征不匹配；第二匹配数据表示站岗人员与预存的在岗人员面部特征匹配；
将轮廓对比信息、第一匹配数据和第二匹配数据组合，得到在岗匹配数据；
利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，获取眼睛疲劳状态数据；具体的工作步骤包括：
利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，得到眼睛状态值，该疲劳状态计算式为：
Figure BDA0002699638020000101
其中，QYZi表示为眼睛状态值，Ti表示为预设的时间间隔，i＝1,2,3...n；
将眼睛状态值与预设的眼睛状态阈值范围进行对比，眼睛状态值小于眼睛状态阈值范围，则生成第一眼睛状态数据；若眼睛状态值属于眼睛状态阈值范围，则生成第二眼睛状态数据；若眼睛状态值高于眼睛状态阈值范围，则生成第三眼睛状态数据；其中，第一眼睛状态数据表示为眼睛处于睡眠状态；第二眼睛状态数据表示为眼睛偶尔闭合处于瞌睡状态；第三眼睛状态数据表示为眼睛处于精神状态；
将第一眼睛状态数据、第二眼睛状态数据和第三眼睛状态数据组合，得到眼睛疲劳状态数据；
将在岗匹配数据和眼睛疲劳状态数据组合，得到面部集合分析数据；
对数据处理信息中的站岗集合筛选信息进行分析，得到站岗集合分析数据；具体的工作步骤包括：
将站岗集合筛选信息中的站岗起始筛选信息进行排序，得到站岗起始排序信息；其中，站岗起始排序信息包含站岗开始排序数据和站岗结束排序数据；
根据预设的标准休息时段范围将站岗休息筛选信息进行归类，得到站岗休息筛选归类信息；其中，站岗休息筛选归类信息包含站岗休息正常时段和站岗休息异常时段；
将站岗起始排序信息和站岗休息筛选归类信息组合，得到站岗集合分析数据；
将面部集合分析数据和站岗集合分析数据组合，得到数据分析信息；
所述在岗监测模块用于接收数据分析模块发送的数据分析信息并对在岗人员的在岗情况进行监测，具体的工作步骤包括：
步骤一：获取数据分析信息中的面部集合分析数据和站岗集合分析数据；其中，站岗集合分析数据包含站岗开始排序数据、站岗结束排序数据、站岗休息正常时段和站岗休息异常时段；面部集合分析数据包含轮廓对比信息、第一匹配数据和第二匹配数据以及第一眼睛状态数据、第二眼睛状态数据和第三眼睛状态数据；
步骤二：利用站岗开始排序数据对面部集合分析数据进行身份监测，若面部集合分析数据中包含有第一匹配数据，则生成第一身份监测信号；若面部集合分析数据中包含有第二匹配数据，则生成第二身份监测信号；
其中，第一身份监测信号表示在岗人员身份不匹配存在替岗情况；第二身份监测信号表示在岗人员身份匹配不存在替岗情况；
步骤三：利用站岗开始排序数据和站岗结束排序数据进行疲劳监测，若面部集合分析数据中包含有第一眼睛状态数据，则生成第一疲劳监测信号；若面部集合分析数据中包含有第二眼睛状态数据，则生成第二疲劳监测信号；若面部集合分析数据中包含有第三眼睛状态数据，则生成第三疲劳监测信号；
其中，第一疲劳监测信号表示在岗人员处于睡眠状态存在睡岗情况；第二疲劳监测信号表示在岗人员处于瞌睡状态存在睡岗情况；第三疲劳监测信号表示在岗人员处于精神状态不存在睡岗情况；
步骤四：利用站岗休息正常时段和站岗休息异常时段对在岗人员的离开情况进行监测，若在岗人员离开的时长属于站岗休息正常时段，则生成第一离岗监测信号；若在岗人员离开的时长属于站岗休息异常时段，则生成第二离岗监测信号；
其中，第一离岗监测信号表示在岗人员正常休息不存在脱岗情况；第二离岗监测信号表示在岗人员没有正常休息存在脱岗情况；
步骤五：将第一身份监测信号和第二身份监测信号组合，得到身份监测集合信号，将第一疲劳监测信号、第二疲劳监测信号和第三疲劳监测信号组合，得到疲劳监测集合信号，将第一离岗监测信号和第二离岗监测信号组合，得到离岗监测集合信号；
步骤六：将身份监测集合信号、疲劳监测集合信号和离岗监测集合信号发送至在岗提示模块进行提示；
所述传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输；
所述在岗提示模块用于对在岗人员的站岗情况进行提示，包括：第一身份监测信号、第一疲劳监测信号和第二疲劳监测信号以及第二离岗监测信号通过红色提示灯在监控室内进行提示；第二身份监测信号、第三疲劳监测信号和第一离岗监测信号通过绿色提示灯在监控室内进行提示。
本发明实施例在工作时，利用站岗开始排序数据，采集实际在岗人员的面部信息，并获取到应在岗人员的面部特征数据，将实际在岗人员的面部信息与应在岗人员的面部特征数据进行对比，分析该实际在岗人员是否存在替岗行为；
对实际在岗人员进行对比分析后，通过实时获取的眼睛筛选信息进行分析，根据眼睛宽度数据判断在岗人员是否存在睡岗行为，其中，眼睛宽度数据中的眼睛宽度值是以眼球为中心的上下眼皮之间的距离，当眼睛宽度值为0时，表示眼睛处于闭合状态，通过对眼睛宽度值以及眼睛状态值综合分析，可以得到在岗人员的工作状态；利用站岗休息正常时段和站岗休息异常时段对在岗人员的离开情况进行监测，判断在岗人员是否存在脱岗行为；
利用数据采集模块采集站岗人员的数据信息，该数据信息包括在岗人员的面部集合信息和站岗集合信息，该面部集合信息包含轮廓信息、眼睛信息、鼻子信息和嘴巴信息，该站岗集合信息包含站岗起始信息和站岗休息信息，将数据信息传输至数据处理模块；通过对在岗人员的面部信息以及在岗时间信息进行综合分析，可以有效提高监测效果；
利用数据处理模块对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至数据分析模块；
利用数据分析模块对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至在岗监测模块；
利用在岗监测模块接收数据分析模块发送的数据分析信息并对在岗人员的在岗情况进行监测；
利用在岗提示模块对在岗人员的站岗情况进行提示；
利用传输模块对各个模块之间的数据进行传输；通过各个模块之间的配合使用，可以实时获取在岗人员的工作情况，并且通过对在岗人员的面部特征进行分析，判断在岗人员是否存在替岗情况；通过对在岗人员眼睛的状态进行分析，判断在岗人员是否存在睡岗情况，通过对站岗休息正常时段和站岗休息异常时段进行分析，判断在岗人员是否存在脱岗情况，进而可以解决不能采用信息化管理手段进行实时监测和提示，以及监测的准确性不佳的缺陷。
如图2所示，是本发明实现基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统的电子设备结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器、存储器和总线，还可以包括存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，如基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统的程序。
其中，所述存储器至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。所述存储器还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器内的程序或者模块(例如执行基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统等)，以及调用存储在所述存储器内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器以及至少一个处理器等之间的连接通信。
图2仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图2示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
所述电子设备还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
该电子设备还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器存储的基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统的程序是多个指令的组合，在所述处理器中运行时，可以实现图1中的步骤。
所述处理器对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个非易失性计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
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涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、传输模块、在岗监测模块和在岗提示模块；
所述数据采集模块用于采集站岗人员的数据信息，该数据信息包括在岗人员的面部集合信息和站岗集合信息，该面部集合信息包含轮廓信息、眼睛信息、鼻子信息和嘴巴信息，该站岗集合信息包含站岗起始信息和站岗休息信息，将数据信息传输至数据处理模块，所述数据处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至数据分析模块；
所述数据分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至在岗监测模块；
所述在岗监测模块用于接收数据分析模块发送的数据分析信息并对在岗人员的在岗情况进行监测，具体的工作步骤包括：
步骤一：获取数据分析信息中的面部集合分析数据和站岗集合分析数据；其中，站岗集合分析数据包含站岗开始排序数据、站岗结束排序数据、站岗休息正常时段和站岗休息异常时段；面部集合分析数据包含轮廓对比信息、第一匹配数据和第二匹配数据以及第一眼睛状态数据、第二眼睛状态数据和第三眼睛状态数据；
步骤二：利用站岗开始排序数据对面部集合分析数据进行身份监测，若面部集合分析数据中包含有第一匹配数据，则生成第一身份监测信号；若面部集合分析数据中包含有第二匹配数据，则生成第二身份监测信号；
其中，第一身份监测信号表示在岗人员身份不匹配存在替岗情况；第二身份监测信号表示在岗人员身份匹配不存在替岗情况；
步骤三：利用站岗开始排序数据和站岗结束排序数据进行疲劳监测，若面部集合分析数据中包含有第一眼睛状态数据，则生成第一疲劳监测信号；若面部集合分析数据中包含有第二眼睛状态数据，则生成第二疲劳监测信号；若面部集合分析数据中包含有第三眼睛状态数据，则生成第三疲劳监测信号；
其中，第一疲劳监测信号表示在岗人员处于睡眠状态存在睡岗情况；第二疲劳监测信号表示在岗人员处于瞌睡状态存在睡岗情况；第三疲劳监测信号表示在岗人员处于精神状态不存在睡岗情况；
步骤四：利用站岗休息正常时段和站岗休息异常时段对在岗人员的离开情况进行监测，若在岗人员离开的时长属于站岗休息正常时段，则生成第一离岗监测信号；若在岗人员离开的时长属于站岗休息异常时段，则生成第二离岗监测信号；
其中，第一离岗监测信号表示在岗人员正常休息不存在脱岗情况；第二离岗监测信号表示在岗人员没有正常休息存在脱岗情况；
步骤五：将第一身份监测信号和第二身份监测信号组合，得到身份监测集合信号，将第一疲劳监测信号、第二疲劳监测信号和第三疲劳监测信号组合，得到疲劳监测集合信号，将第一离岗监测信号和第二离岗监测信号组合，得到离岗监测集合信号；
步骤六：将身份监测集合信号、疲劳监测集合信号和离岗监测集合信号发送至在岗提示模块进行提示；
所述传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输；
所述在岗提示模块用于对在岗人员的站岗情况进行提示。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，其特征在于，所述数据处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，具体的操作步骤包括：
S21：获取数据信息，对数据信息中的面部集合信息进行筛选，得到面部集合筛选信息，面部集合筛选信息包含轮廓筛选信息、眼睛筛选信息、鼻子筛选信息和嘴巴筛选信息；
其中，轮廓筛选信息包含脸部形状数据、脸部长度数据和脸部宽度数据；眼睛筛选信息包含眼睛长度数据和眼睛宽度数据，眼睛宽度数据中的眼睛宽度值是以眼球为中心的上下眼皮之间的距离；鼻子筛选信息包含鼻子长度数据和鼻子宽度数据；嘴巴筛选信息包含嘴巴长度数据和嘴巴宽度数据；
S22：对数据信息中的站岗集合信息进行筛选，得到站岗集合筛选信息，站岗集合筛选信息包含站岗起始筛选信息和站岗休息筛选信息；
其中，站岗起始筛选信息包含站岗开始时刻数据和站岗结束时刻数据；站岗休息筛选信息包含站岗休息时长数据；
S23：将面部集合筛选信息和站岗集合筛选信息组合，得到数据处理信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，其特征在于，所述数据分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，具体的工作步骤包括：
S31：获取数据处理信息，对数据处理信息中的面部集合筛选信息进行分析，得到面部集合分析数据；
S32：对数据处理信息中的站岗集合筛选信息进行分析，得到站岗集合分析数据；
S33：将面部集合分析数据和站岗集合分析数据组合，得到数据分析信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，其特征在于，对数据处理信息中的面部集合筛选信息进行分析，得到面部集合分析数据，具体的工作步骤包括：
S41：将面部集合筛选信息中的轮廓筛选信息与预存的站岗人员面部特征数据库进行对比，得到轮廓对比信息；其中，轮廓对比信息中包含对比眼睛长度数据、对比眼睛宽度数据、对比鼻子长度数据、对比鼻子宽度数据、对比嘴巴长度数据和对比嘴巴宽度数据；
S42：利用匹配计算式获取站岗人员的身份匹配度，该匹配计算式为：
Figure FDA0002699638010000041
其中，QSPi表示为身份匹配度，α表示为预设的眼睛修正系数，β表示为预设的鼻子修正系数，χ表示为预设的嘴巴修正系数，且α+β+χ＝1，YCi表示为眼睛长度数据，YKi表示为眼睛宽度数据，YCi0表示为轮廓对比信息中的对比眼睛长度数据，YKi0表示为轮廓对比信息中的对比眼睛宽度数据，BCi表示为鼻子长度数据，BKi表示为鼻子宽度数据，BCi0表示为轮廓对比信息中的对比鼻子长度数据，BKi0表示为轮廓对比信息中的对比鼻子宽度数据，ZCi表示为嘴巴长度数据，ZKi表示为嘴巴宽度数据，ZCi0表示为轮廓对比信息中的对比嘴巴长度数据，ZKi0表示为轮廓对比信息中的对比嘴巴宽度数据，i＝1,2,3...n；
S43：将身份匹配度与预设的标准匹配阈值进行对比，若身份匹配度小于预设的标准匹配阈值，则生成第一匹配数据；若身份匹配度不小于预设的标准匹配阈值，则生成第二匹配数据；其中，第一匹配数据表示在岗人员与预存的站岗人员面部特征不匹配；第二匹配数据表示站岗人员与预存的在岗人员面部特征匹配；
S44：将轮廓对比信息、第一匹配数据和第二匹配数据组合，得到在岗匹配数据；
S45：利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，获取眼睛疲劳状态数据；
S46：将在岗匹配数据和眼睛疲劳状态数据组合，得到面部集合分析数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，其特征在于，利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，获取眼睛疲劳状态数据，具体的工作步骤包括：
S51：利用疲劳状态计算式对眼睛筛选信息进行计算，得到眼睛状态值，该疲劳状态计算式为：
Figure FDA0002699638010000051
其中，QYZi表示为眼睛状态值，Ti表示为预设的时间间隔，i＝1,2,3...n；
S52：将眼睛状态值与预设的眼睛状态阈值范围进行对比，眼睛状态值小于眼睛状态阈值范围，则生成第一眼睛状态数据；若眼睛状态值属于眼睛状态阈值范围，则生成第二眼睛状态数据；若眼睛状态值高于眼睛状态阈值范围，则生成第三眼睛状态数据；其中，第一眼睛状态数据表示为眼睛处于睡眠状态；第二眼睛状态数据表示为眼睛偶尔闭合处于瞌睡状态；第三眼睛状态数据表示为眼睛处于精神状态；
S53：将第一眼睛状态数据、第二眼睛状态数据和第三眼睛状态数据组合，得到眼睛疲劳状态数据。
6.根据权利要求3所述的一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，其特征在于，对数据处理信息中的站岗集合筛选信息进行分析，得到站岗集合分析数据，具体的工作步骤包括：
S61：将站岗集合筛选信息中的站岗起始筛选信息进行排序，得到站岗起始排序信息；其中，站岗起始排序信息包含站岗开始排序数据和站岗结束排序数据；
S62：根据预设的标准休息时段范围将站岗休息筛选信息进行归类，得到站岗休息筛选归类信息；其中，站岗休息筛选归类信息包含站岗休息正常时段和站岗休息异常时段；
S63：将站岗起始排序信息和站岗休息筛选归类信息组合，得到站岗集合分析数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的消防控制室人员在岗监控系统，其特征在于，所述在岗提示模块用于对在岗人员的站岗情况进行提示，包括：第一身份监测信号、第一疲劳监测信号和第二疲劳监测信号以及第二离岗监测信号通过红色提示灯在监控室内进行提示；第二身份监测信号、第三疲劳监测信号和第一离岗监测信号通过绿色提示灯在监控室内进行提示。
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