CN113554859B - 一种ai报警系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种AI报警系统，属于报警监测技术领域，包括受力监测模块、结构形变监测模块、报警模块、控制处理模块。本发明通过多个受力传感器对连接点的受力情况进行实时检测，可以实时获取各连接点水平受力情况、竖直受力情况，更能反映活动板房上连接部分的真实受力状态，可以有效地避免误报警的情况发生；通过选取合适的活动板房特征点，利用图像处理技术对活动板房的轮廓信息进行获取，并将各特征点的实时坐标与其原始坐标值进行作差，获取对应的各轴差值，再与设定阈值进行比较，判断是否符合报警条件，能够进一步地避免漏报警的情况发生；还采用两种不同的报警方式进行报警，全方位地保护居住人员的安全。

Description

一种AI报警系统

技术领域

本发明涉及报警监测技术领域，具体涉及一种AI报警系统。

背景技术

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

而活动板房是一种以彩钢板为骨架，以夹芯板为围护材料，以标准模数系列进行空间合，构件采用螺栓连接，全新概念的环保经济型活动板房屋。可方便快捷地进行组装和拆卸，实现了临时建筑的通用标准化，树立了环保节能、快捷高效的建筑理念，使临时房屋进入了一个系列化开发、集成化生产、配套化供应、可库存和可多次周转使用的定型产品领域。在一些气候相对恶劣的地区使用活动板房时，抗风报警能力是此类活动板房必须具备的，现有的抗风报警能力主要是采用风力对风力进行检测，然后通过对风力的评估作为依据进行抗风报警。

但上述现有方法容易出现一些误报、漏报的问题，即风力虽然已经达到了报警阈值，但是活动板房实际受力等因素对整个活动板房的稳定性也会造成至关重要的影响，现有方法不能够更好地反映活动板房关键连接点的受力状态，也不能很好地对整个活动板房的形变程度做监测，活动板房的形变程度大小对活动板房结构也是一个考验。为此，提出一种AI报警系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何更好地避免现有方法存在的误报警、漏报警的问题，提供了一种AI报警系统。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括受力监测模块、结构形变监测模块、报警模块、控制处理模块；

所述受力监测模块包括多个压力传感单元、多个拉力传感单元；所述压力传感单元与所述拉力传感单元均设置在活动板房与地面之间的各连接点上，其中，所述压力传感单元用于实时检测各连接点水平受力情况，所述拉力传感单元用于实时检测各连接点的竖直受力情况；

所述结构形变监测模块包括视频采集单元、图像处理单元；所述视频采集单元用于两个相互垂直的角度上对活动板房的结构形变进行实时拍摄，并将拍摄得到的视频数据传输给所述图像处理单元；所述图像处理单元用于对视频数据中各帧进行实时处理，首先进行降噪处理，然后对活动板房进行轮廓检测，获取活动板房外形轮廓线上各点二维坐标信息；

所述控制处理模块包括受力分析处理单元、形变分析处理单元，所述受力分析处理单元用于根据水平受力实时数据与竖直受力实时数据对各连接点的实时受力进行分析判断；所述形变分析处理单元用于根据两个角度中活动板房的轮廓信息对活动板房的实时形变程度进行分析判断；

所述报警模块用于根据所述受力分析处理单元、形变分析处理单元的分析结果选择是否对活动板房内部居住人员、后台管理中心发出报警。

更进一步地，所述压力传感单元中四个为一组，所述拉力传感单元中一个为一组，与四个所述压力传感单元对一个连接点的受力数据进行实时检测。

更进一步地，一组中的四个所述压力传感单元分别嵌设在上连接筒的内壁四周，四个所述压力传感单元两两分别设置两条相互垂直的直线上，同时所述拉力传感单元设置在所述上连接筒与下地脚之间，一个上连接筒与一个下地脚构成一个连接点。

更进一步地，所述视频采集单元包括具备相同规格及参数的第一摄像机、第二摄像机，所述第一摄像机设置在所述活动板房的一侧，所述第二摄像机设置在所述活动板房的前或后端，第一摄像机、第二摄像机与所述活动板房的外壁垂直距离相同，并位于同一高度上。

更进一步地，所述受力分析处理单元的工作过程包括以下步骤：

S11：四个所述压力传感单元的压力值记为Fn1、Fn2、Fn3、Fn4；所述拉力传感单元的压力值记为Fl；

S12：将四个所述压力传感单元的压力值Fn1、Fn2、Fn3、Fn4依次与水平压力报警阈值FnB进行比较；将所述拉力传感单元的压力值Fl与竖直拉力报警阈值FlB进行比较；

S13：当压力值Fn1、Fn2、Fn3、Fn4任一个大于等于水平压力报警阈值FnB，或压力值Fl大于等于竖直拉力报警阈值FlB时，驱动报警模块对居住人员、后台管理中心发出报警；否则不进行报警。

更进一步地，在所述步骤S13中，对居住人员发出报警时是通过声光报警方式，对后台管理中心发出报警时是通过远程网络发出报警通知。

更进一步地，所述形变分析处理单元的工作过程包括以下步骤：

S21：经过图像处理单元的处理后，得到当前帧图片的两个视角中活动板房的轮廓信息，即得到活动板房各个特征点的坐标信息，其中特征点A1、B为前/后视状态下的活动板房上端两角点，特征点A2、C为一侧视状态下的活动板房上端两角点，特征点A1与特征点A2为不同角度下的同一点；

S22：获得各个特征点的坐标信息后，对前/后视状态下特征点A1、B在两轴方向上与原始坐标值的差值Xa1、Ya1、Xb、Yb进行计算，其中Xa1为前/后视状态下特征点A1与原始坐标值在X轴上的差值，Ya1为前/后视状态下特征点A1与原始坐标值在Y轴上的差值，Xb为前/后视状态下特征点B与原始坐标值在X轴上的差值，Yb为前/后视状态下特征点B与原始坐标值在Y轴上的差值；同时对一侧视状态下特征点A2、C在两轴方向上与原始坐标值的差值Xa2、Ya2、Xc、Yc进行计算，其中Xa2为一侧视状态下特征点A2与原始坐标值在X轴上的差值，Ya2为一侧视状态下特征点A2与原始坐标值在Y轴上的差值，Xc为一侧视状态下特征点C与原始坐标值在X轴上的差值，Yc为一侧视状态下特征点C与原始坐标值在Y轴上的差值；

S23：将两种视角中计算得到的各特征点的各轴坐标差值与对应的各差值报警阈值进行比较，当任一坐标差值大于等于与其对应的差值报警阈值时，驱动报警模块对居住人员、后台管理中心发出报警；否则不进行报警。

更进一步地，两轴坐标系设置在图片平面上。

本发明相比现有技术具有以下优点：该AI报警系统，通过多个受力传感器对连接点的受力情况进行实时检测，可以实时获取各连接点水平受力情况、竖直受力情况，更能反映活动板房上连接部分的真实受力状态，可以有效地避免误报警的情况发生；通过选取合适的活动板房特征点，利用图像处理技术对活动板房的轮廓信息进行获取，并将各特征点的实时坐标与其原始坐标值进行作差，获取对应的各轴差值，再与设定阈值进行比较，判断是否符合报警条件，能够进一步地避免漏报警的情况发生；还采用两种不同的报警方式进行报警，全方位地保护居住人员的安全，值得被推广使用。

附图说明

图1是本发明实施例中AI报警系统框图；

图2a是本发明实施例中一个连接点的内部结构示意图；

图2b是图2a中上连接筒的俯视图；

图3是本发明实施例中第一摄像机、第二摄像机位置示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种AI报警系统，包括受力监测模块、结构形变监测模块、报警模块、控制处理模块；

所述受力监测模块包括多个压力传感单元、多个拉力传感单元；所述压力传感单元与所述拉力传感单元均安装在活动板房与地面之间的各连接点上，其中，所述压力传感单元用于实时检测各连接点水平受力情况，所述拉力传感单元用于实时检测各连接点的竖直受力情况，后续结合水平受力实时数据与竖直受力实时数据对各连接点的实时受力进行分析；

所述结构形变监测模块包括视频采集单元、图像处理单元；所述视频采集单元用于两个相互垂直的角度上对活动板房的结构形变进行实时拍摄，并将拍摄得到的视频数据传输给所述图像处理单元；所述图像处理单元用于对视频数据中各帧进行实时处理，首先进行降噪处理，然后对活动板房进行轮廓检测，获取轮廓信息（包括活动板房轮廓外形上各点的实时二维坐标信息）；

所述控制处理模块包括受力分析处理单元、形变分析处理单元，所述受力分析处理单元用于根据水平受力实时数据与竖直受力实时数据对各连接点的实时受力进行分析判断；所述形变分析处理单元用于根据两个角度中活动板房的轮廓信息对活动板房的实时形变程度进行分析判断；

所述报警模块用于根据所述受力分析处理单元、形变分析处理单元的分析结果选择是否对居住人员、后台管理中心发出报警。

如图2所示，所述压力传感单元1中四个为一组，所述拉力传感单元2中一个为一组，与四个所述压力传感单元1对一个连接点的受力数据进行实时检测。

在本实施例中，一组中的四个所述压力传感单元1分别嵌设在活动板房的上连接筒3的内壁四周，四个所述压力传感单元1两两分别设置两条相互垂直的直线上，同时所述拉力传感单元2设置在所述上连接筒3与下地脚4之间，用于实时检测上连接筒3与下地脚4之间（即一个连接点）的拉力值。通过多个受力传感器对连接点的受力情况进行实时检测，可以实时获取各连接点水平受力情况、竖直受力情况，更能反映活动板房上连接部分（上连接筒）的真实受力状态，可以有效地避免误报警的情况发生。

如图3所示，所述视频采集单元包括地面上固定连接的具备相同规格及参数的第一摄像机5、第二摄像机6，所述第一摄像机5设置在所述活动板房的左侧或右侧，所述第二摄像机6设置在所述活动板房的前侧或后侧，第一摄像机5、第二摄像机6与所述活动板房的外壁垂直距离相同，并位于同一高度上。

在本实施例中，所述受力分析处理单元的工作过程包括以下步骤：

S11：四个所述压力传感单元的压力值记为Fn1、Fn2、Fn3、Fn4；所述拉力传感单元的压力值记为Fl；

S12：将四个所述压力传感单元的压力值Fn1、Fn2、Fn3、Fn4依次与水平压力报警阈值FnB进行比较；将所述拉力传感单元的压力值Fl与竖直拉力报警阈值FlB进行比较；

S13：当压力值Fn1、Fn2、Fn3、Fn4任一个大于等于水平压力报警阈值FnB（即判断水平受力过大），或压力值Fl大于等于竖直拉力报警阈值FlB时（即判断竖直拉力过大），驱动报警模块对居住人员、后台管理中心发出报警；否则不进行报警。

在本实施例中，对居住人员发出报警的方式是通过声光报警方式，目的是提醒活动板房内的居住人员外部风力过大，需及时对连接点进行加固或撤离；对后台管理中心发出报警的方式是通过远程网络发出报警通知的方式，目的是提醒后台管理中心对当前活动板房区域加强监测力度，随时准备救援行动，以防不测。

如图3所示，在本实施例中，所述形变分析处理单元的工作过程包括以下步骤：

S21：经过图像处理单元的处理后，得到当前帧图片的两个视角中活动板房的轮廓信息，即得到活动板房各个特征点的坐标信息，其中特征点A1、B为后视状态下的活动板房上端两角点，特征点A2、C为左侧视状态下的活动板房上端两角点，特征点A1与特征点A2为不同角度下的同一点；

S22：获得各个特征点的坐标信息后，对后视状态下特征点A1、B在两轴方向上与原始坐标值（静态下，未形变）的差值Xa1、Ya1、Xb、Yb进行计算，其中Xa1为后视状态下特征点A1与原始坐标值在X轴上的差值，Ya1为后视状态下特征点A1与原始坐标值在Y轴上的差值，Xb为后视状态下特征点B与原始坐标值在X轴上的差值，Yb为后视状态下特征点B与原始坐标值在Y轴上的差值；同时对左侧视状态下特征点A2、C在两轴方向上与原始坐标值的差值Xa2、Ya2、Xc、Yc进行计算，其中Xa2为左侧视状态下特征点A2与原始坐标值在X轴上的差值，Ya2为左侧视状态下特征点A2与原始坐标值在Y轴上的差值，Xc为左侧视状态下特征点C与原始坐标值在X轴上的差值，Yc为左侧视状态下特征点C与原始坐标值在Y轴上的差值；

S23：将两种视角中计算得到的各特征点的各轴坐标差值与对应的各差值报警阈值进行比较，任一坐标差值大于等于与其对应的差值报警阈值时，驱动报警模块对居住人员、后台管理中心发出报警；否则不进行报警。通过选取合适的活动板房特征点，利用图像处理技术对活动板房的轮廓信息进行获取，并将各特征点的实时坐标与其原始坐标值进行作差，获取对应的各轴差值，再与设定阈值进行比较，判断是否符合报警条件，能够进一步地避免漏报警的情况发生；

在本实施例中，两轴（二维）坐标系以图片平面为基准面建立，两轴均在图片平面上。

需要说明的是，各特征点的选取可以活动板房的结构形状进行，包括但不限于上述的各点，但比对和判断的原理相同。

综上所述，上述实施例的AI报警系统，通过多个受力传感器对连接点的受力情况进行实时检测，可以实时获取各连接点水平受力情况、竖直受力情况，更能反映活动板房上连接部分的真实受力状态，可以有效地避免误报警的情况发生；通过选取合适的活动板房特征点，利用图像处理技术对活动板房的轮廓信息进行获取，并将各特征点的实时坐标与其原始坐标值进行作差，获取对应的各轴差值，再与设定阈值进行比较，判断是否符合报警条件，能够进一步地避免漏报警的情况发生；还采用两种不同的报警方式进行报警，全方位地保护居住人员的安全，值得被推广使用。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (1)

1.一种AI报警系统，其特征在于：包括受力监测模块、结构形变监测模块、报警模块、控制处理模块；

所述受力监测模块包括多个压力传感单元、多个拉力传感单元；所述压力传感单元与所述拉力传感单元均设置在活动板房与地面之间的各连接点上，其中，所述压力传感单元用于实时检测各连接点水平受力情况，所述拉力传感单元用于实时检测各连接点的竖直受力情况；

所述结构形变监测模块包括视频采集单元、图像处理单元；所述视频采集单元用于两个相互垂直的角度上对活动板房的结构形变进行实时拍摄，并将拍摄得到的视频数据传输给所述图像处理单元；所述图像处理单元用于对视频数据中各帧进行实时处理，首先进行降噪处理，然后对活动板房进行轮廓检测，获取活动板房外形轮廓线上各点二维坐标信息；

所述控制处理模块包括受力分析处理单元、形变分析处理单元，所述受力分析处理单元用于根据水平受力实时数据与竖直受力实时数据对各连接点的实时受力进行分析判断；所述形变分析处理单元用于根据两个角度中活动板房的轮廓信息对活动板房的实时形变程度进行分析判断；

所述报警模块用于根据所述受力分析处理单元、形变分析处理单元的分析结果选择是否对活动板房内部居住人员、后台管理中心发出报警；

所述压力传感单元中四个为一组，所述拉力传感单元中一个为一组，与四个所述压力传感单元对一个连接点的受力数据进行实时检测；

一组中的四个所述压力传感单元分别嵌设在上连接筒的内壁四周，四个所述压力传感单元两两分别设置两条相互垂直的直线上，同时所述拉力传感单元设置在所述上连接筒与下地脚之间，一个上连接筒与一个下地脚构成一个连接点；

所述视频采集单元包括具备相同规格及参数的第一摄像机、第二摄像机，所述第一摄像机设置在所述活动板房的一侧，所述第二摄像机设置在所述活动板房的前或后端，第一摄像机、第二摄像机与所述活动板房的外壁垂直距离相同，并位于同一高度上；

所述受力分析处理单元的工作过程包括以下步骤：

S11：四个所述压力传感单元的压力值记为Fn1、Fn2、Fn3、Fn4；所述拉力传感单元的压力值记为Fl；

S12：将四个所述压力传感单元的压力值Fn1、Fn2、Fn3、Fn4依次与水平压力报警阈值FnB进行比较；将所述拉力传感单元的压力值Fl与竖直拉力报警阈值FlB进行比较；

S13：当压力值Fn1、Fn2、Fn3、Fn4任一个大于等于水平压力报警阈值FnB，或压力值Fl大于等于竖直拉力报警阈值FlB时，驱动报警模块对居住人员、后台管理中心发出报警；否则不进行报警；

在所述步骤S13中，对居住人员发出报警时是通过声光报警方式，对后台管理中心发出报警时是通过远程网络发出报警通知；

所述形变分析处理单元的工作过程包括以下步骤：

S21：经过图像处理单元的处理后，得到当前帧图片的两个视角中活动板房的轮廓信息，即得到活动板房各个特征点的坐标信息，其中特征点A1、B为前/后视状态下的活动板房上端两角点，特征点A2、C为一侧视状态下的活动板房上端两角点，特征点A1与特征点A2为不同角度下的同一点；

S22：获得各个特征点的坐标信息后，对前/后视状态下特征点A1、B在两轴方向上与原始坐标值的差值Xa1、Ya1、Xb、Yb进行计算，其中Xa1为前/后视状态下特征点A1与原始坐标值在X轴上的差值，Ya1为前/后视状态下特征点A1与原始坐标值在Y轴上的差值，Xb为前/后视状态下特征点B与原始坐标值在X轴上的差值，Yb为前/后视状态下特征点B与原始坐标值在Y轴上的差值；同时对一侧视状态下特征点A2、C在两轴方向上与原始坐标值的差值Xa2、Ya2、Xc、Yc进行计算，其中Xa2为一侧视状态下特征点A2与原始坐标值在X轴上的差值，Ya2为一侧视状态下特征点A2与原始坐标值在Y轴上的差值，Xc为一侧视状态下特征点C与原始坐标值在X轴上的差值，Yc为一侧视状态下特征点C与原始坐标值在Y轴上的差值；

S23：将两种视角中计算得到的各特征点的各轴坐标差值与对应的各差值报警阈值进行比较，当任一坐标差值大于等于与其对应的差值报警阈值时，驱动报警模块对居住人员、后台管理中心发出报警；否则不进行报警；

两轴坐标系设置在图片平面上。

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