CN112541656A - 一种具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台 - Google Patents
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Abstract
一种具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台，涉及公共安全防范系统技术领域。本发明智能安防集成平台与数据交互系统相互连接，平台包括下列模块：数据中间件模块、历史数据库模块、实时数据库模块、智能分析模块、报警分析模块、预案库模块、预案选定模块、预案执行模块、效果评价模块、人机交互界面。同现有技术相比，本发明使用系统自动识别方式代替现有的人工目视识别，能更及时准确的预警隐患，提升安防系统的安全可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及公共安全防范系统技术领域，特别是具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台。
背景技术
公共安全防范系统简称安防系统，包括与维护社会公共安全有关的多种技术系统。一般包括视频监控系统、安全检查及探测系统、入侵报警系统、出入口控制系统、电子巡查系统等。安防集成平台将上述多种安防系统集成在一个平台上，以方便安防系统操作人员的使用和管理。
现有技术中，安防集成平台可以实现各子系统之间的数据互联、互通，可以对子系统的实时报警信号作出响应，但对风险隐患的预测则只能依赖操作人员来人工完成。操作人员需要依靠肉眼观看屏幕上的视频来发现可疑信息，将自己的判断输入安防平台，系统才能进行响应。有研究发现，当操作人员盯着屏幕超过10分钟后将漏掉90%的视频信息，从而使这项工作失去意义。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出一种具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台。它使用系统自动识别方式代替现有的人工目视识别，能更及时准确的预警隐患，提升安防系统的安全可靠性。
为了达到上述发明目的，本发明的技术方案以如下方式实现：
一种具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台，它与数据交互系统相互连接。所述数据交互系统包括视频监控系统、安全检查及探测系统、入侵报警系统、出入口控制系统、电子巡查系统、综合监控系统、人脸资源获取系统和卫生系统。其结构特点是，所述智能安防集成平台包括下列模块：
1）数据中间件模块，用于从数据交互系统中各安防子系统采集数据，并实时传送到历史数据库模块。
2）历史数据库模块，用于持久存储采集数据、智能分析数据、预案和预案执行情况。
3）实时数据库模块，用于缓存从数据中间件模块采集到的实时状态数据。
4）智能分析模块，根据从历史数据库模块接收的历史信息以及从实时数据库模块接收到的实时数据进行智能分析，产生预警信号，在真实报警发生之前进行风险隐患的预测和预警。
5）报警分析模块，根据实时数据库模块发送的实时数据及自定义的报警规则产生实时报警信号。
6）预案库模块，与历史数据库模块交互信息，用于分类存储安防事件处置预案，同时通过可视化和闭环优化管理，与人机交互界面实现预案的编辑和优化。
7）预案选定模块，根据智能分析模块发送的预警信号以及报警分析模块发送的实时报警信号，同时接收预案库模块的数据，按照规则确定应执行的预案。
8）预案执行模块，根据预案选定模块选定的预案，按照预案库模块中存储的预案内容，执行人机交互界面发布的预案指令；它还具备模拟演练功能。
9）效果评价模块，对预案执行模块在预案执行结束后得到预案执行结果进行综合分值评价，并同人机交互界面交互信息。
10）人机交互界面，用于实现操作员与集成平台之间的人机交互。
在上述智能安防集成平台中，所述智能分析模块使用大数据技术模块、计算机视觉模块和机器学习模块中的一种或者多种模块进行智能分析。智能分析的对象包括下列一个或者多个并列的子模块：
1）身份识别模块，根据人脸图像进行分析，并与后台人脸档案库对比，识别出人员身份，对可疑人员发出预警。
2）轨迹识别模块，识别、跟踪人员和大件物品的运动轨迹，并可设置虚拟警戒线或警戒区域，异常时发出预警；并根据身份识别的信息，对人和物进行关联锁定。
3）滞留分析模块，根据视频图像分析人员和物品滞留情况，当在敏感区域出现人员或物品滞留时间过长时发出预警。
4）图像识别模块，从视频及图像中自动识别出刀具、管制器械、枪支等危险品，发出预警。
5）客流分析模块，根据出入口及公共区视频，分析客流密度和流向，结合售检票系统的出入站客流信息等数据，对客流密度和人员流向趋势进行计算分析，当客流可能超限时发出预警。
6）重大活动分析模块，当重大节日或举行重大活动时，预测相关车站及部位的客流情况和安防事件的发生概率，给予不同类型、不同级别的预警。
在上述智能安防集成平台中，所述身份识别模块的人脸识别装置安装在车站的出入口闸机处。
在上述智能安防集成平台中，所述操作员与集成平台之间的人机交互，其中的机器端包括PC端和APP端。
本发明由于采用了上述技术方案，同现有技术相比具有以下优点：
1、采用智能分析技术，通过大数据技术、计算机视觉和机器学习，实现机器智能判断，机器代替人工及时发出预警信号。变人工目视识别为自动识别，对可疑信息更及时也更完整地在事发前给予预警，做到防患于未然。
2、采用智能多系统联动机制和专案管理，本发明平台提前发现潜在的威胁，及时联动各子系统安全设备、人脸资源获取系统和卫生系统等协同快速处置。对安防事件的处置从“被动防范”提升到“主动防范”，极大降低了危害事件的可能性和伤害程度。
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明智能安防集成平台的架构框图；
图2是本发明中智能分析模块的架构框图。
具体实施方式
参见图1，与本发明具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台相连接的数据交互系统包括有：视频监控系统、安全检查及探测系统、入侵报警系统、出入口控制系统、电子巡查系统、综合监控系统、人脸资源获取系统、卫生系统等。本发明智能安防集成平台主要包括的模块有：数据中间件模块1、历史数据库模块2、实时数据库模块3、智能分析模块4、报警分析模块5、预案库模块6、预案选定模块7、预案执行模块8、效果评价模块9和人机交互界面10。
参见图2，本发明平台中的智能分析模块4对数据进行深度挖掘，整个分析阶段采用的智能技术有大数据技术、计算机视觉和机器学习等。智能分析对象主要包括：身份识别模块11、轨迹识别模块12、滞留分析模块13、图像识别模块14、客流分析模块15和重大活动分析模块16。
本发明智能安防集成平台工作时，方法包括：
1.采用身份识别的人脸识别技术，通过人脸检测、人脸跟踪与人脸比对等技术。采用“局部特征分析”算法，在动态的场景与复杂的背景中，判断是否存在人脸并分离出人脸进行人脸监测。对被检测到的人脸进行动态目标跟踪。对被检测到的人脸进行身份确认或在人脸库中进行目标搜索。在车站的出入口闸机设置人脸识别设备，对出入闸机的乘客面部特征实时采集，并与后台人员库进行实时比对报警。
2.采用轨迹识别技术，通过设置虚拟警戒线和警戒区域，当人员跨越警戒线或者进入警戒区域时，平台给予预警信号；通过对人和物的智能跟踪，结合人脸识别技术，对人和物实现关联锁定，并给予行动轨迹的跟踪和定位；通过对物体的识别和跟踪，对非常规的物品出现和消失给予预警信号；通过人员轨迹识别，当人员突然奔跑、或者突然聚集时，判断异常情况并发出预警。
3.采用滞留分析技术，通过检测图像序列人与物的异常行为，当人或箱子、包裹等物体，在敏感区域停留的时间过长，或超过了预定义的时间长度就产生报警。该滞留分析模块，还可以识别出打架、斗殴、抢劫与绑架等行为。
4.采用图像识别技术，通过多种图像识别模型（如乘客携带的刀具/管制器械、枪支及部件、液体容器、易燃易爆品等）,自动识别出有重要影响的危险品，给出预警信号。
5.采用客流分析技术，整合售检票系统、结构化视频、清分等数据，对全网进行多维度的客流分析。对客流密度和客流流向进行统计和分析，当人流超限时进行预警。
采用重大活动分析技术，当有重大活动举行或重大节日时，通过计算机模拟计算，根据历史数据记录，对相应路线或区域的客流密度和人员流向进行大数据分析和模拟预测。根据模拟预测结果，进行不同级别的预警通知和预案应对。
Claims (4)
1.一种具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台，它与数据交互系统相互连接，所述数据交互系统包括视频监控系统、安全检查及探测系统、入侵报警系统、出入口控制系统、电子巡查系统、综合监控系统、人脸资源获取系统和卫生系统，其特征在于，所述智能安防集成平台包括下列模块：
数据中间件模块（1），用于从数据交互系统中各安防子系统采集数据，并实时传送到历史数据库模块（2）；
历史数据库模块（2），用于持久存储采集数据、智能分析数据、预案和预案执行情况；
实时数据库模块（3），用于缓存从数据中间件模块（1）采集到的实时状态数据；
智能分析模块（4），根据从历史数据库模块（2）接收的历史信息以及从实时数据库模块（3）接收到的实时数据进行智能分析，产生预警信号，在真实报警发生之前进行风险隐患的预测和预警；
报警分析模块（5），根据实时数据库模块（3）发送的实时数据及自定义的报警规则产生实时报警信号；
预案库模块（6），与历史数据库模块（2）交互信息，用于分类存储安防事件处置预案，同时通过可视化和闭环优化管理，与人机交互界面（10）实现预案的编辑和优化；
预案选定模块（7），根据智能分析模块（4）发送的预警信号以及报警分析模块（5）发送的实时报警信号，同时接收预案库模块（6）的数据，按照规则确定应执行的预案；
预案执行模块（8），根据预案选定模块（7）选定的预案，按照预案库模块（6）中存储的预案内容，执行人机交互界面（10）发布的预案指令；它还具备模拟演练功能；
效果评价模块（9），对预案执行模块（8）在预案执行结束后得到预案执行结果进行综合分值评价，并同人机交互界面（10）交互信息；
人机交互界面（10），用于实现操作员与集成平台之间的人机交互。
2.根据权利要求1所述具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台，其特征在于，所述智能分析模块（4）使用大数据技术模块（17）、计算机视觉模块（18）和机器学习模块（19）中的一种或者多种模块进行智能分析，智能分析的对象包括下列一个或者多个并列的子模块：
身份识别模块（11），根据人脸图像进行分析，并与后台人脸档案库对比，识别出人员身份，对可疑人员发出预警；
轨迹识别模块（12），识别、跟踪人员和大件物品的运动轨迹，并可设置虚拟警戒线或警戒区域，异常时发出预警；并根据身份识别的信息，对人和物进行关联锁定；
滞留分析模块（13），根据视频图像分析人员和物品滞留情况，当在敏感区域出现人员或物品滞留时间过长时发出预警；
图像识别模块（14），从视频及图像中自动识别出刀具、管制器械、枪支等危险品，发出预警；
客流分析模块（15），根据出入口及公共区视频，分析客流密度和流向，结合售检票系统的出入站客流信息等数据，对客流密度和人员流向趋势进行计算分析，当客流可能超限时发出预警；
重大活动分析模块（16），当重大节日或举行重大活动时，预测相关车站及部位的客流情况和安防事件的发生概率，给予不同类型、不同级别的预警。
3.根据权利要求1或2所述具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台，其特征在于，所述身份识别模块（11）的人脸识别装置安装在车站的出入口闸机处。
4.根据权利要求3所述具有风险隐患预测能力的智能安防集成平台，其特征在于，所述操作员与集成平台之间的人机交互，其中的机器端包括PC端和APP端。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN113793051A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-14 | 上海益邦智能技术股份有限公司 | 一种预警方案确定方法 |
| CN115600996A (zh) * | 2022-12-12 | 2023-01-13 | 中兴系统技术有限公司（Cn） | 一种地铁安防集成平台及地铁安防资源点标定方法 |
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