CN113129530B - 基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，本发明通过将对社区安防中各段电子围栏上进行若干检测点的布设，分别检测各段电子围栏上各检测点处受到的压力和振动频率，分析社区安防中各段电子围栏受到的总压力和平均振动频率，综合计算社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，对比分析各段电子围栏是否处于异常状态，同时调取处于异常状态的各段电子围栏对应的监控视频，提取处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，对比筛选处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，并进行预警显示，值班人员根据显示的各异常行为图像进行对应的处理，从而提高社区的安防工作质量。
Description
技术领域
本发明涉及智能安防报警技术领域，涉及到基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统。
背景技术
随着安防行业迈入物联网，安防产品的需求持续走高，作为网络安防产品的新军——安防电子围栏也将凭借其成熟的系统技术和顺应市场的价格体系，完成电子围栏网络化大潮的技术改革。
目前，现有的社区安防电子围栏报警系统主要采用视频监控的方式，即通过摄像头实时监控社区安防电子围栏区域，并由值班人员实时观看监控视频监测异常，这样会导致值班人员的工作量剧增，长时间工作后会产生视觉疲劳，容易出现差错从而影响社区的安防工作质量，同时现有的社区安防电子围栏报警系统无法具体获取电子围栏发生异常状态的位置，值班人员需要花费较长的时间才能找到异常状态位置，从而无法及时进行处理，降低社区内安防电子围栏报警系统的安全性，使得社区的安防工作水平受到影响，为了解决以上问题，现设计基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统。
发明内容
本发明的目的在于提供基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，本发明通过将社区安防电子围栏划分成各段电子围栏，对社区安防中各段电子围栏上进行若干检测点的布设，分别检测社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力和振动频率，分析社区安防中各段电子围栏受到的总压力和平均振动频率，综合计算社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，对比分析各段电子围栏是否处于异常状态，同时调取处于异常状态的各段电子围栏对应的监控视频，提取处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，对比筛选处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，并进行预警显示，解决了背景技术中存在的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，包括围栏划分模块、检测点布设模块、压力检测模块、压力分析模块、振动频率检测模块、振动频率分析模块、分析服务器、监控视频调取模块、图像特征提取模块、图像特征分析模块、预警显示模块和存储数据库；
所述检测点布设模块分别与围栏划分模块、压力检测模块和振动频率检测模块连接，压力分析模块分别与压力检测模块和分析服务器连接，振动频率分析模块分别与振动频率检测模块和分析服务器连接，分析服务器分别与存储数据库和监控视频调取模块连接，图像特征提取模块分别与监控视频调取模块和图像特征分析模块连接，图像特征分析模块分别与存储数据库和预警显示模块连接；
所述围栏划分模块用于将社区安防电子围栏进行划分，按照围栏长度等间距划分方式划分成各段电子围栏，对社区安防中各段电子围栏按照设定的顺序依次进行编号，社区安防中各段电子围栏的编号分别为1,2,...,i,...,n，将社区安防中各段电子围栏的编号发送至检测点布设模块；
所述检测点布设模块用于接收围栏划分模块发送的社区安防中各段电子围栏的编号，对社区安防中各段电子围栏上进行若干检测点的布设，并按照布设的先后顺序依次对社区安防中各段电子围栏上各检测点进行位置编号，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合Ai m(ai 1,ai 2,...,ai j,...,ai m)，ai j表示为社区安防中第i 段电子围栏上第j个检测点的位置编号，将社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合分别发送至压力检测模块和振动频率检测模块；
所述压力检测模块用于接收检测点布设模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合，对社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处受到的压力进行实时检测，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合 piA(pia1,pia2,...,piaj,...,piam)，piaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处受到的压力，将社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合发送至压力分析模块；
所述压力分析模块用于接收压力检测模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合，计算社区安防中各段电子围栏受到的总压力，统计社区安防中各段电子围栏受到的总压力，将社区安防中各段电子围栏受到的总压力发送至分析服务器；
所述振动频率检测模块用于接收检测点布设模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合，对社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处振动频率进行实时检测，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合 fiA(fia1,fia2,...,fiaj,...,fiam)，fiaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处振动频率，将社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合发送至振动频率分析模块；
所述振动频率分析模块用于接收振动频率检测模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合，计算社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，统计社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，将社区安防中各段电子围栏的平均振动频率发送至分析服务器；
所述分析服务器用于接收压力分析模块发送的社区安防中各段电子围栏受到的总压力，同时接收振动频率分析模块发送的社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，提取存储数据库中存储的电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数、社区安防电子围栏受到的安全压力阈值和社区安防电子围栏的安全振动频率阈值，计算社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，统计社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，将社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数与设定的异常状态影响系数阈值进行对比，若社区安防中某段电子围栏的异常状态影响系数大于设定的异常状态影响系数阈值，表明该段电子围栏处于异常状态，统计社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号，将社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号发送至监控视频调取模块；
所述监控视频调取模块用于接收分析服务器发送的社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号，分别调取社区安防中处于异常状态的各段电子围栏对应的监控视频，并提取社区安防中处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，统计处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像发送至图像特征提取模块；
所述图像特征提取模块用于接收监控视频调取模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，对处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像进行图像处理，获得处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像，并提取处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征发送至图像特征分析模块；
所述图像特征分析模块用于接收图像特征提取模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，提取存储数据库中存储的各异常行为图像的标准特征，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征与各异常行为图像的标准特征进行对比，统计处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征与各异常行为图像的标准特征的相似度，筛选处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中特征相似度最大的异常行为图像，统计处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，将处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像发送至预警显示模块；
所述预警显示模块用于接收图像特征分析模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，进行预警显示，值班人员根据显示的各异常行为图像进行对应的处理；
所述存储数据库用于存储电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数，分别记为α,β，同时存储社区安防电子围栏受到的安全压力阈值 P′标和社区安防电子围栏的安全振动频率阈值f标，并存储各异常行为图像的标准特征。
进一步地，所述检测点布设模块通过采用均匀分布的方式将若干检测点布设在社区安防中各段电子围栏上，其中社区安防中各段电子围栏上各检测点之间的距离相等，且社区安防中各段电子围栏上布设的检测点数目个数相同。
进一步地，所述压力检测模块包括若干压力传感器，其中若干压力传感器分别安装在社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处，且若干压力传感器与各段电子围栏上各检测点一一对应，通过压力传感器实时检测社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力。
进一步地，所述社区安防中各段电子围栏受到的总压力计算公式为
Pi′表示为社区安防中第i段电子围栏受到的总压力，piaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处受到的压力。
进一步地，所述振动频率检测模块包括若干振动传感器，其中若干压力传感器分别安装在社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处，且若干压力传感器与各段电子围栏上各检测点一一对应，通过振动传感器实时检测社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率。
进一步地，所述社区安防中各段电子围栏的平均振动频率计算公式为
表示为社区安防中第i段电子围栏的平均振动频率，fiaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处振动频率，m表示为社区安防中各段电子围栏上布设的检测点数目。
进一步地，所述社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数计算公式为
ξi表示为社区安防中第i段电子围栏的异常状态影响系数，α,β分别表示为电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数，e表示为自然数，等于2.718，Pi′表示为社区安防中第i段电子围栏受到的总压力，P′标表示为社区安防电子围栏受到的安全压力阈值，
表示为社区安防中第i段电子围栏的平均振动频率，f标表示为社区安防电子围栏的安全振动频率阈值。
进一步地，所述监控视频调取模块包括监控视频采集单元，所述监控采集单元包括若干高清摄像头，其中若干高清摄像头与社区安防中各段电子围栏一一对应，用于对社区安防中各段电子围栏进行视频监控。
进一步地，所述图像特征提取模块中图像处理为图像归一化处理，用于对处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像进行归一化处理，变换为固定标准形式的各异常图像，并对变换后的各异常图像进行滤波降噪处理和图像增强处理。
有益效果：
(1)本发明提供的基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，通过将社区安防电子围栏划分成各段电子围栏，对社区安防中各段电子围栏上进行若干检测点的布设，从而提高检测数据的准确性和全面性，并分别检测社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力和振动频率，分析社区安防中各段电子围栏受到的总压力和平均振动频率，综合计算社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，为后期分析各段电子围栏状态提供指导性参考数据，同时对比分析各段电子围栏是否处于异常状态，从而避免值班人员实时观看监控视频监测异常的问题，降低值班人员的工作量，减少值班人员出现差错的可能性，提高了社区的安防工作质量。
(2)本发明通过调取处于异常状态的各段电子围栏对应的监控视频，提取处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，对比筛选处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，并进行预警显示，值班人员根据显示的各异常行为图像进行对应的处理，从而能够具体显示电子围栏发生异常状态的位置，降低值班人员的寻找时间，保证值班人员能够及时进行处理，提高社区内安防电子围栏报警系统的安全性，进而提升社区的安防工作水平。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的示意图。
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，基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，包括围栏划分模块、检测点布设模块、压力检测模块、压力分析模块、振动频率检测模块、振动频率分析模块、分析服务器、监控视频调取模块、图像特征提取模块、图像特征分析模块、预警显示模块和存储数据库。
所述检测点布设模块分别与围栏划分模块、压力检测模块和振动频率检测模块连接，压力分析模块分别与压力检测模块和分析服务器连接，振动频率分析模块分别与振动频率检测模块和分析服务器连接，分析服务器分别与存储数据库和监控视频调取模块连接，图像特征提取模块分别与监控视频调取模块和图像特征分析模块连接，图像特征分析模块分别与存储数据库和预警显示模块连接。
所述围栏划分模块用于将社区安防电子围栏进行划分，按照围栏长度等间距划分方式划分成各段电子围栏，对社区安防中各段电子围栏按照设定的顺序依次进行编号，社区安防中各段电子围栏的编号分别为1,2,...,i,...,n，将社区安防中各段电子围栏的编号发送至检测点布设模块。
所述检测点布设模块用于接收围栏划分模块发送的社区安防中各段电子围栏的编号，对社区安防中各段电子围栏上进行若干检测点的布设，通过采用均匀分布的方式将若干检测点布设在社区安防中各段电子围栏上，其中社区安防中各段电子围栏上各检测点之间的距离相等，且社区安防中各段电子围栏上布设的检测点数目个数相同，从而提高检测数据的准确性和全面性，并按照布设的先后顺序依次对社区安防中各段电子围栏上各检测点进行位置编号，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合Ai m(ai 1,ai 2,...,ai j,...,ai m)，ai j表示为社区安防中第i 段电子围栏上第j个检测点的位置编号，将社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合分别发送至压力检测模块和振动频率检测模块。
所述压力检测模块包括若干压力传感器，其中若干压力传感器分别安装在社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处，且若干压力传感器与各段电子围栏上各检测点一一对应，用于接收检测点布设模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合，通过压力传感器对社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处受到的压力进行实时检测，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合piA(pia1,pia2,...,piaj,...,piam)，piaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处受到的压力，将社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合发送至压力分析模块。
所述压力分析模块用于接收压力检测模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合，计算社区安防中各段电子围栏受到的总压力
Pi′表示为社区安防中第i段电子围栏受到的总压力，piaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处受到的压力，统计社区安防中各段电子围栏受到的总压力，将社区安防中各段电子围栏受到的总压力发送至分析服务器，为后期计算各段电子围栏的异常状态影响系数提供可靠的参考数据。
所述振动频率检测模块包括若干振动传感器，其中若干压力传感器分别安装在社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处，且若干压力传感器与各段电子围栏上各检测点一一对应，用于接收检测点布设模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合，通过振动传感器对社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处振动频率进行实时检测，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合fiA(fia1,fia2,...,fiaj,...,fiam)，fiaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处振动频率，将社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合发送至振动频率分析模块。
所述振动频率分析模块用于接收振动频率检测模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合，计算社区安防中各段电子围栏的平均振动频率
表示为社区安防中第i段电子围栏的平均振动频率，fiaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处振动频率，m表示为社区安防中各段电子围栏上布设的检测点数目，统计社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，将社区安防中各段电子围栏的平均振动频率发送至分析服务器，为后期计算各段电子围栏的异常状态影响系数提供可靠的参考数据。
所述分析服务器用于接收压力分析模块发送的社区安防中各段电子围栏受到的总压力，同时接收振动频率分析模块发送的社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，提取存储数据库中存储的电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数、社区安防电子围栏受到的安全压力阈值和社区安防电子围栏的安全振动频率阈值，计算社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数
ξi表示为社区安防中第i段电子围栏的异常状态影响系数，α,β分别表示为电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数，e表示为自然数，等于2.718，Pi′表示为社区安防中第i段电子围栏受到的总压力，P′标表示为社区安防电子围栏受到的安全压力阈值，
表示为社区安防中第i段电子围栏的平均振动频率，f标表示为社区安防电子围栏的安全振动频率阈值，为后期分析各段电子围栏状态提供指导性参考数据，并统计社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，将社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数与设定的异常状态影响系数阈值进行对比，若社区安防中某段电子围栏的异常状态影响系数大于设定的异常状态影响系数阈值，表明该段电子围栏处于异常状态，统计社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号，将社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号发送至监控视频调取模块，从而避免值班人员实时观看监控视频监测异常的问题，降低值班人员的工作量，减少值班人员出现差错的可能性，提高了社区的安防工作质量。
所述监控视频调取模块用于接收分析服务器发送的社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号，分别调取社区安防中处于异常状态的各段电子围栏对应的监控视频，并提取社区安防中处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，统计处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像发送至图像特征提取模块。
所述监控视频调取模块包括监控视频采集单元，所述监控采集单元包括若干高清摄像头，其中若干高清摄像头与社区安防中各段电子围栏一一对应，用于对社区安防中各段电子围栏进行视频监控。
所述图像特征提取模块用于接收监控视频调取模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，对处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像进行图像处理，获得处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像，并提取处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征发送至图像特征分析模块。
所述图像特征提取模块中图像处理为图像归一化处理，用于对处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像进行归一化处理，变换为固定标准形式的各异常图像，并对变换后的各异常图像进行滤波降噪处理和图像增强处理。
所述图像特征分析模块用于接收图像特征提取模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，提取存储数据库中存储的各异常行为图像的标准特征，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征与各异常行为图像的标准特征进行对比，统计处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征与各异常行为图像的标准特征的相似度，筛选处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中特征相似度最大的异常行为图像，统计处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，将处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像发送至预警显示模块。
所述预警显示模块用于接收图像特征分析模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，进行预警显示，值班人员根据显示的各异常行为图像进行对应的处理，从而能够具体显示电子围栏发生异常状态的位置，降低值班人员的寻找时间，保证值班人员能够及时进行处理，提高社区内安防电子围栏报警系统的安全性，进而提升社区的安防工作水平。
所述存储数据库用于存储电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数，分别记为α,β，同时存储社区安防电子围栏受到的安全压力阈值 P′标和社区安防电子围栏的安全振动频率阈值f标，并存储各异常行为图像的标准特征。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本说明书 所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，其特征在于：包括围栏划分模块、检测点布设模块、压力检测模块、压力分析模块、振动频率检测模块、振动频率分析模块、分析服务器、监控视频调取模块、图像特征提取模块、图像特征分析模块、预警显示模块和存储数据库；
所述检测点布设模块分别与围栏划分模块、压力检测模块和振动频率检测模块连接，压力分析模块分别与压力检测模块和分析服务器连接，振动频率分析模块分别与振动频率检测模块和分析服务器连接，分析服务器分别与存储数据库和监控视频调取模块连接，图像特征提取模块分别与监控视频调取模块和图像特征分析模块连接，图像特征分析模块分别与存储数据库和预警显示模块连接；
所述围栏划分模块用于将社区安防电子围栏进行划分，按照围栏长度等间距划分方式划分成各段电子围栏，对社区安防中各段电子围栏按照设定的顺序依次进行编号，社区安防中各段电子围栏的编号分别为1,2,...,i,...,n，将社区安防中各段电子围栏的编号发送至检测点布设模块；
所述检测点布设模块用于接收围栏划分模块发送的社区安防中各段电子围栏的编号，对社区安防中各段电子围栏上进行若干检测点的布设，并按照布设的先后顺序依次对社区安防中各段电子围栏上各检测点进行位置编号，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合Ai m(ai 1,ai 2,...,ai j,...,ai m)，ai j表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点的位置编号，将社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合分别发送至压力检测模块和振动频率检测模块；
所述压力检测模块用于接收检测点布设模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合，对社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处受到的压力进行实时检测，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合piA(pia1,pia2,...,piaj,...,piam)，piaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处受到的压力，将社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合发送至压力分析模块；
所述压力分析模块用于接收压力检测模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力集合，计算社区安防中各段电子围栏受到的总压力，统计社区安防中各段电子围栏受到的总压力，将社区安防中各段电子围栏受到的总压力发送至分析服务器；
所述振动频率检测模块用于接收检测点布设模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置编号集合，对社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处振动频率进行实时检测，统计社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率，构成社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合fiA(fia1,fia2,...,fiaj,...,fiam)，fiaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处振动频率，将社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合发送至振动频率分析模块；
所述振动频率分析模块用于接收振动频率检测模块发送的社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率集合，计算社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，统计社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，将社区安防中各段电子围栏的平均振动频率发送至分析服务器；
所述分析服务器用于接收压力分析模块发送的社区安防中各段电子围栏受到的总压力，同时接收振动频率分析模块发送的社区安防中各段电子围栏的平均振动频率，提取存储数据库中存储的电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数、社区安防电子围栏受到的安全压力阈值和社区安防电子围栏的安全振动频率阈值，计算社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，统计社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数，将社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数与设定的异常状态影响系数阈值进行对比，若社区安防中某段电子围栏的异常状态影响系数大于设定的异常状态影响系数阈值，表明该段电子围栏处于异常状态，统计社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号，将社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号发送至监控视频调取模块；
所述监控视频调取模块用于接收分析服务器发送的社区安防中处于异常状态的各段电子围栏编号，分别调取社区安防中处于异常状态的各段电子围栏对应的监控视频，并提取社区安防中处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，统计处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像发送至图像特征提取模块；
所述图像特征提取模块用于接收监控视频调取模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像，对处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像进行图像处理，获得处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像，并提取处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征发送至图像特征分析模块；
所述图像特征分析模块用于接收图像特征提取模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征，提取存储数据库中存储的各异常行为图像的标准特征，将处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征与各异常行为图像的标准特征进行对比，统计处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常处理图像的特征与各异常行为图像的标准特征的相似度，筛选处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中特征相似度最大的异常行为图像，统计处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，将处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像发送至预警显示模块；
所述预警显示模块用于接收图像特征分析模块发送的处于异常状态的各段电子围栏对应的异常行为图像，进行预警显示，值班人员根据显示的各异常行为图像进行对应的处理；
所述存储数据库用于存储电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数，分别记为α,β，同时存储社区安防电子围栏受到的安全压力阈值P′标和社区安防电子围栏的安全振动频率阈值f标，并存储各异常行为图像的标准特征；
所述检测点布设模块通过采用均匀分布的方式将若干检测点布设在社区安防中各段电子围栏上，其中社区安防中各段电子围栏上各检测点之间的距离相等，且社区安防中各段电子围栏上布设的检测点数目个数相同；
所述社区安防中各段电子围栏的异常状态影响系数计算公式为
ξi表示为社区安防中第i段电子围栏的异常状态影响系数，α,β分别表示为电子围栏受到压力异常和震动频率异常的影响权重比例系数，e表示为自然数，等于2.718，Pi′表示为社区安防中第i段电子围栏受到的总压力，P′标表示为社区安防电子围栏受到的安全压力阈值，
表示为社区安防中第i段电子围栏的平均振动频率，f标表示为社区安防电子围栏的安全振动频率阈值。
2.根据权利要求1所述的基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，其特征在于：所述压力检测模块包括若干压力传感器，其中若干压力传感器分别安装在社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处，且若干压力传感器与各段电子围栏上各检测点一一对应，通过压力传感器实时检测社区安防中各段电子围栏上各检测点处受到的压力。
3.根据权利要求1所述的基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，其特征在于：所述社区安防中各段电子围栏受到的总压力计算公式为
Pi′表示为社区安防中第i段电子围栏受到的总压力，piaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处受到的压力。
4.根据权利要求1所述的基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，其特征在于：所述振动频率检测模块包括若干振动传感器，其中若干压力传感器分别安装在社区安防中各段电子围栏上各检测点的位置处，且若干压力传感器与各段电子围栏上各检测点一一对应，通过振动传感器实时检测社区安防中各段电子围栏上各检测点处振动频率。
5.根据权利要求1所述的基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，其特征在于：所述社区安防中各段电子围栏的平均振动频率计算公式为
表示为社区安防中第i段电子围栏的平均振动频率，fiaj表示为社区安防中第i段电子围栏上第j个检测点处振动频率，m表示为社区安防中各段电子围栏上布设的检测点数目。
6.根据权利要求1所述的基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，其特征在于：所述监控视频调取模块包括监控视频采集单元，所述监控视频 采集单元包括若干高清摄像头，其中若干高清摄像头与社区安防中各段电子围栏一一对应，用于对社区安防中各段电子围栏进行视频监控。
7.根据权利要求1所述的基于物联网和机器视觉的智能安防电子围栏报警系统，其特征在于：所述图像特征提取模块中图像处理为图像归一化处理，用于对处于异常状态的各段电子围栏对应监控视频中异常图像进行归一化处理，变换为固定标准形式的各异常图像，并对变换后的各异常图像进行滤波降噪处理和图像增强处理。
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