CN112767624B - 基于通信网络的智能楼宇安全联防系统及方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统及方法，所述方案包括设置于楼宇公共区域及室内的若干火灾监控单元和对讲设备、楼宇设备管控单元、后台管控中心和消防联动单元，将楼宇公共区域与室内的监测进行协调统一，形成了公共区域和室内的安防联动；降低了安全联防系统中人的参与程度，提高了楼宇公共区域与室内安防的联动性，在突发事件时有效提高了物业管理部分的工作效率，减轻了物业工作人员的工作负担；所述系统还包括楼宇人员监控模块，通过所述人员监控模块有效提高了异常情况下安保人员的反应速度，解决了安保人员需时刻关注监控屏幕的问题。

Description

基于通信网络的智能楼宇安全联防系统及方法

技术领域

本公开属于楼宇安全联防技术领域，具体涉及一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统及方法。

背景技术

随着经济的不断发展，人类居住的密度越来越大，随之入室盗窃、抢劫等事件频繁发生，同时，由于现代建筑物中人工智能的应用面越来越广泛，智能化大楼的组成部分各司其责，在高层建筑内部又布置有各种复杂电子线路，导致各高层建筑和相关信息化设施出现的火灾隐患层出不穷，给消防管控顺利实施提高了难度。

发明人发现，尽管楼宇中通常设置有各种传感器警报装置以及图像采集装置，但是，其通常都需要专门的人员在监控室能进行实时观测，由于整个监测阶段需要人的参与，导致楼宇监测的全面性和及时性受到人为因素的影响；同时，现有的安防系统是楼宇公共区域安防和室内安防各自独立的，其无法形成联动，一旦发生危险，物业管理部门无法与室内人员快速形成合力，共同应对危险的发生。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统及方法，所述方案降低了安全联防系统中人的参与程度，提高了楼宇公共区域与室内安防的联动性，在突发事件时有效提高了物业管理部分的工作效率，减轻了物业工作人员的工作负担。

根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，包括：设置于楼宇公共区域及室内的若干火灾监控单元和对讲设备、楼宇设备管控单元、后台管控中心和消防联动单元，其中，

所述火灾监控单元包括微处理器，以及与所述微处理器连接的传感器模块、手动报警器、声光报警器和报警上传模块；

所述楼宇设备管控单元包括主控器和用于监测水管及阀门运行状态的传感器，所述主控器被配置为利用所述传感器发出的设备状态信息判断水管及阀门的运行状态，并将其发送给后台管控中心；

所述消防联动单元包括广播模块和喷淋控制模块，其被配置为接收所述后台管控中心的控制信号，播放火灾报警广播，并控制喷淋设备进行灭火；

所述对讲设备，其用于与所述后台管控中心进行通讯。

进一步的，所述安全联防系统还包括楼宇人员监控模块，所述楼宇人员监控模块包括图像采集模块、图像处理模块以及合法人员人脸-身份-权限信息库，其中：所述图像采集模块，实时采集楼宇内人员的人脸图像，并发送至图像处理模块；所述图像处理模块，对人脸图像进行识别，获取人脸特征，进行身份注册；将该行人的身份与人脸-身份-权限信息库内存储的信息进行对比；若该行人的身份属于住户，则显示视听信息；若该行人的身份属于工作人员，则对该工作人员进行打卡考勤；若该行人的身份不属于人脸-身份-权限信息库内存储的信息，对该行人进行一直跟踪，并向楼宇安保部门发送警告信息。

进一步的，所述分布式监控网络包括若干图像采集设备和路由节点，所述图像采集设备与路由节点连接，每个图像采集设备通过路由节点路径优化算法选择最优路径将采集的图像数据传输给远端监控平台。

进一步的，所述人脸-身份-权限信息库包括合法人员的人脸特征向量、身份信息以及权限信息，其中所述人脸特征向量是将人脸图像输入卷积神经网络模型所述处的高维特征向量。

进一步的，所述传感器模块，其用于采集监控区域内的火灾信息，输出至微处理器；所述传感器模块包括烟感传感器和温度传感器；所述手动报警器，用于火灾现场人员进行手动报警，输出火灾信号到微处理器。

进一步的，所述微处理器，根据传感器模块采集的火灾信息以及手动报警器输出的火灾信号，输出报警信号到声光报警器，将火灾信息发送到报警上传模块。

根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于通信网络的智能楼宇安全联防方法，包括以下步骤：

火灾监控单元采集监控区域内的火灾信息，并将采集到的火灾信息上传到后台管控中心；

楼宇设备管控单元采集水管及阀门的故障报警信息，诊断分析报警信息，并上传到后台管控中心；

后台管控中心根据火灾监控单元输出的火灾信息，输出控制指令到消防联动单元，通过消防联动单元进行灭火；根据水管及阀门的故障报警信息，进行区域断水断电操作，把事件详情和维修建议通知维护人员进行抢修，并反馈记录维修情况。

进一步的，所述智能楼宇安全联防方法还包括楼宇人员的监控，具体步骤包括：

搭建分布式监控网络，构建合法人员人脸-身份-权限信息库；

实时采集楼宇内人员的人脸图像；

对人脸图像进行识别，获取人脸特征，进行身份注册；

将该行人的身份与人脸-身份-权限信息库内存储的信息进行对比；

若该行人的身份属于住户，则显示视听信息；若该行人的身份属于工作人员，则对该工作人员进行考勤；若该行人的身份不属于人脸-身份-权限信息库内存储的信息，对该行人进行一直跟踪，并向楼宇安保部门发送警告信息。

进一步的，所述人脸-身份-权限信息库包括合法人员的人脸特征向量、身份信息以及权限信息，其中所述人脸特征向量是将人脸图像输入卷积神经网络模型所述处的高维特征向量。

进一步的，所述对该工作人员进行考勤的步骤包括：

获取该工作人员当日出现在所述楼宇的最早时间；

比较所述最早时间与预设上班时间，若所述最早时间超过早于或等于预设上班时间，则记录考勤正常；若所述最早时间晚于预设上班时间，则记录考勤迟到。

与现有技术相比，本公开的有益效果是：

(1)本公开所述智能楼宇安全联防系统，包括设置于楼宇公共区域及室内的若干火灾监控单元和对讲设备、楼宇设备管控单元、后台管控中心和消防联动单元，将楼宇公共区域与室内的监测进行协调统一，形成了公共区域和室内的安防联动；降低了安全联防系统中人的参与程度，提高了楼宇公共区域与室内安防的联动性，在突发事件时有效提高了物业管理部分的工作效率，减轻了物业工作人员的工作负担。

(2)本公开所述智能楼宇安全联防系统还包括楼宇人员监控模块，通过构建合法人员人脸-身份-权限信息库；实时采集楼宇内人员的人脸图像；对人脸图像进行识别，获取人脸特征，进行身份注册；将该行人的身份与人脸-身份-权限信息库内存储的信息进行对比，根据对比结果判断人员是否合法，并发出相应告警；通过上述方案有效提高了异常情况下安保人员的反应速度，解决了安保人员需时刻关注监控屏幕的问题。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

图1是本公开实施例一中所述的基于通信网络的智能楼宇安全联防系统中楼宇人员监控模块的监测流程图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

实施例一：

本实施例的目的是提供一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统。

一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，包括：设置于楼宇公共区域及室内的若干火灾监控单元和对讲设备、楼宇设备管控单元、后台管控中心和消防联动单元，其中，

所述火灾监控单元包括微处理器，以及与所述微处理器连接的传感器模块、手动报警器、声光报警器和报警上传模块；

所述楼宇设备管控单元包括主控器和用于监测水管及阀门运行状态的传感器，所述主控器被配置为利用所述传感器发出的设备状态信息判断水管及阀门的运行状态，并将其发送给后台管控中心；

所述消防联动单元包括广播模块和喷淋控制模块，其被配置为接收所述后台管控中心的控制信号，播放火灾报警广播，并控制喷淋设备进行灭火；

所述对讲设备，其用于与所述后台管控中心进行通讯。

其中，所述传感器模块，其用于采集监控区域内的火灾信息，输出至微处理器；所述传感器模块包括烟感传感器和温度传感器；所述手动报警器，用于火灾现场人员进行手动报警，输出火灾信号到微处理器；所述微处理器，根据传感器模块采集的火灾信息以及手动报警器输出的火灾信号，输出报警信号到声光报警器，将火灾信息发送到报警上传模块；所述声光报警器，根据微处理器输出的报警信号，进行声光报警；所述报警上传模块，将微处理器输出的数据上传到后台管控中心。

其中，所述后台管控中心包括通讯模块、联动控制模块和后勤事件处理单元；所述通讯模块，通过数据总线连接火灾监控单元，接收火灾监控单元输出的数据；所述联动控制模块，根据火灾监控单元输出的火灾信息，输出控制指令到消防联动单元；所述后勤事件处理单元，用于进行区域断水断电等止损操作，把事件详情和维修建议通知维护人员进行抢修，反馈记录维修情况，并进行存储建档。

其中，所述广播模块，根据后台管控中心输出的控制指令，播放火灾报警广播，知道相关人员安全撤离；所述喷淋控制模块，根据后台管控中心输出的控制指令，控制喷淋设备工作，进行灭火。

进一步的，如图1所示，所述安全联防系统还包括楼宇人员监控模块，所述楼宇人员监控模块包括图像采集模块、图像处理模块以及合法人员人脸-身份-权限信息库，其中：所述图像采集模块，实时采集楼宇内人员的人脸图像，并发送至图像处理模块；所述图像处理模块，对人脸图像进行识别，获取人脸特征，进行身份注册；将该行人的身份与人脸-身份-权限信息库内存储的信息进行对比；若该行人的身份属于住户，则显示视听信息；若该行人的身份属于工作人员，则对该工作人员进行打卡考勤；若该行人的身份不属于人脸-身份-权限信息库内存储的信息，对该行人进行一直跟踪，并向楼宇安保部门发送警告信息。

具体的，所述分布式监控网络包括若干图像采集设备和路由节点，所述图像采集设备与路由节点连接，每个图像采集设备通过路由节点路径优化算法选择最优路径将采集的图像数据传输给远端监控平台。

进一步的，所述路由节点路径优化方法具体步骤如下：

(1)根据接收天线接收到的信号强度计算图像采集设备到预设范围内所有路由节点的距离，选择其中的最小距离记作d1；

(2)计算所述图像采集设备到所述远端监控平台间的距离记作d2，若d1不小于d2，则所述图像采集设备直传到所述远端监控平台，该图像采集设备传输路径优化结束；

(3)若d1小于d2，则选择距离为d1的路由节点P进行转发；计算路由节点P到预设范围内所有路由节点的距离，选择其中最小距离记作d3；若d3不小于d2，则所述路由节点直传到所述远端监控平台，该图像采集设备传输路径优化结束；若d3小于d2，则选择距离为d3的路由节点Q进行转发；循环执行步骤(3)直至优化结束。

同时，为了避免中转次数过多造成网络延时过长，采用最少跳数路径来确定路由节点的位置，具体的，针对每个图像采集设备以广播路由的方式进行数据发送，从所述图像采集设备到所述远端监控平台之间的所有路由路径中，选择中转次数最少的路径，并将此路径上的节点作为路由节点；并且，在判断是否选择邻近路由节点进行数据转发时，需要保证选择邻近路由节点转发数据所消耗的能量要小于直接转发所消耗的能量。

进一步的，所述人脸-身份-权限信息库包括合法人员的人脸特征向量、身份信息以及权限信息，其中所述人脸特征向量是将人脸图像输入卷积神经网络模型所述处的高维特征向量。

进一步的，所述图像采集设备连接有无线传输模块，通过所述无线传输模块将采集的图像信息发送到距其最近的路由节点，通过所述路由节点进行图像信息的转发。

进一步的，所述远端监控平台包括服务器、与所述服务器连接的显示装置和告警装置；所述视听信息包括LED屏幕显示的欢迎词以及欢迎词的音频播报。

进一步的，所述对该工作人员进行考勤的步骤包括：

获取该工作人员当日出现在所述楼宇的最早时间；

比较所述最早时间与预设上班时间，若所述最早时间超过早于或等于预设上班时间，则记录考勤正常；若所述最早时间晚于预设上班时间，则记录考勤迟到。

实施例二:

本实施例的目的是提供一种基于通信网络的智能楼宇安全联防方法，其利用了上述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，所述方法包括以下步骤：

火灾监控单元采集监控区域内的火灾信息，并将采集到的火灾信息上传到后台管控中心；

楼宇设备管控单元采集水管及阀门的故障报警信息，诊断分析报警信息，并上传到后台管控中心；

后台管控中心根据火灾监控单元输出的火灾信息，输出控制指令到消防联动单元，通过消防联动单元进行灭火；根据水管及阀门的故障报警信息，进行区域断水断电操作，把事件详情和维修建议通知维护人员进行抢修，并反馈记录维修情况。

进一步的，所述智能楼宇安全联防方法还包括楼宇人员的监控，具体步骤包括：

搭建分布式监控网络，构建合法人员人脸-身份-权限信息库；

实时采集楼宇内人员的人脸图像；

对人脸图像进行识别，获取人脸特征，进行身份注册；

将该行人的身份与人脸-身份-权限信息库内存储的信息进行对比；

若该行人的身份属于住户，则显示视听信息；若该行人的身份属于工作人员，则对该工作人员进行考勤；若该行人的身份不属于人脸-身份-权限信息库内存储的信息，对该行人进行一直跟踪，并向楼宇安保部门发送警告信息。

进一步的，所述分布式监控网络包括若干图像采集设备和路由节点，所述图像采集设备与路由节点连接，每个图像采集设备通过路由节点路径优化算法选择最优路径将采集的图像数据传输给远端监控平台。

进一步的，所述路由节点路径优化方法具体步骤如下：

(1)根据接收天线接收到的信号强度计算图像采集设备到预设范围内所有路由节点的距离，选择其中的最小距离记作d1；

(2)计算所述图像采集设备到所述远端监控平台间的距离记作d2，若d1不小于d2，则所述图像采集设备直传到所述远端监控平台，该图像采集设备传输路径优化结束；

(3)若d1小于d2，则选择距离为d1的路由节点P进行转发；计算路由节点P到预设范围内所有路由节点的距离，选择其中最小距离记作d3；若d3不小于d2，则所述路由节点直传到所述远端监控平台，该图像采集设备传输路径优化结束；若d3小于d2，则选择距离为d3的路由节点Q进行转发；循环执行步骤(3)直至优化结束。

同时，为了避免中转次数过多造成网络延时过长，采用最少跳数路径来确定路由节点的位置，具体的，针对每个图像采集设备以广播路由的方式进行数据发送，从所述图像采集设备到所述远端监控平台之间的所有路由路径中，选择中转次数最少的路径，并将此路径上的节点作为路由节点；并且，在判断是否选择邻近路由节点进行数据转发时，需要保证选择邻近路由节点转发数据所消耗的能量要小于直接转发所消耗的能量。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，其特征在于，包括：设置于楼宇公共区域及室内的若干火灾监控单元和对讲设备、楼宇设备管控单元、后台管控中心和消防联动单元，其中，

所述火灾监控单元包括微处理器，以及与所述微处理器连接的传感器模块、手动报警器、声光报警器和报警上传模块；

所述楼宇设备管控单元包括主控器和用于监测水管及阀门运行状态的传感器，所述主控器被配置为利用所述传感器发出的设备状态信息判断水管及阀门的运行状态，并将其发送给后台管控中心；

所述消防联动单元包括广播模块和喷淋控制模块，其被配置为接收所述后台管控中心的控制信号，播放火灾报警广播，并控制喷淋设备进行灭火；

所述对讲设备，其用于与所述后台管控中心进行通讯；

所述安全联防系统还包括楼宇人员监控模块，所述楼宇人员监控模块包括图像采集模块、图像处理模块以及合法人员人脸-身份-权限信息库，其中：所述图像采集模块，实时采集楼宇内人员的人脸图像，并发送至图像处理模块；所述图像处理模块，对人脸图像进行识别，获取人脸特征，进行身份注册；将行人的身份与人脸-身份-权限信息库内存储的信息进行对比；若该行人的身份属于住户，则显示视听信息；若该行人的身份属于工作人员，则对该工作人员进行打卡考勤；若该行人的身份不属于人脸-身份-权限信息库内存储的信息，对该行人进行一直跟踪，并向楼宇安保部门发送警告信息；其中，通过将楼宇公共区域与室内的监测进行协调统一，形成公共区域和室内的安防联动。

2.如权利要求1所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，其特征在于，分布式监控网络包括若干图像采集设备和路由节点，所述图像采集设备与路由节点连接，每个图像采集设备通过路由节点路径优化算法选择最优路径将采集的图像数据传输给远端监控平台。

3.如权利要求1所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，其特征在于，所述人脸-身份-权限信息库包括合法人员的人脸特征向量、身份信息以及权限信息，其中所述人脸特征向量是将人脸图像输入卷积神经网络模型所输出的高维特征向量。

4.如权利要求1所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，其特征在于，所述传感器模块，其用于采集监控区域内的火灾信息，输出至微处理器；所述传感器模块包括烟感传感器和温度传感器；所述手动报警器，用于火灾现场人员进行手动报警，输出火灾信号到微处理器。

5.如权利要求1所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，其特征在于，所述微处理器，根据传感器模块采集的火灾信息以及手动报警器输出的火灾信号，输出报警信号到声光报警器，将火灾信息发送到报警上传模块。

6.一种基于通信网络的智能楼宇安全联防方法，其利用了如权利要求1-5任一项所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防系统，其特征在于，包括：

火灾监控单元采集监控区域内的火灾信息，并将采集到的火灾信息上传到后台管控中心；

楼宇设备管控单元采集水管及阀门的故障报警信息，诊断分析报警信息，并上传到后台管控中心；

后台管控中心根据火灾监控单元输出的火灾信息，输出控制指令到消防联动单元，通过消防联动单元进行灭火；根据水管及阀门的故障报警信息，进行区域断水断电操作，把事件详情和维修建议通知维护人员进行抢修，并反馈记录维修情况。

7.如权利要求6所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防方法，其特征在于，所述智能楼宇安全联防方法还包括楼宇人员的监控，具体步骤包括：

搭建分布式监控网络，构建合法人员人脸-身份-权限信息库；

实时采集楼宇内人员的人脸图像；

对人脸图像进行识别，获取人脸特征，进行身份注册；

将该行人的身份与人脸-身份-权限信息库内存储的信息进行对比；

若该行人的身份属于住户，则显示视听信息；若该行人的身份属于工作人员，则对该工作人员进行考勤；若该行人的身份不属于人脸-身份-权限信息库内存储的信息，对该行人进行一直跟踪，并向楼宇安保部门发送警告信息。

8.如权利要求7所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防方法，其特征在于，所述人脸-身份-权限信息库包括合法人员的人脸特征向量、身份信息以及权限信息，其中所述人脸特征向量是将人脸图像输入卷积神经网络模型所输出的高维特征向量。

9.如权利要求7所述的一种基于通信网络的智能楼宇安全联防方法，其特征在于，所述对该工作人员进行考勤的步骤包括：

获取该工作人员当日出现在所述楼宇的最早时间；

比较所述最早时间与预设上班时间，若所述最早时间超过早于或等于预设上班时间，则记录考勤正常；若所述最早时间晚于预设上班时间，则记录考勤迟到。

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