CN113625604A - 一种智慧楼宇安全保护方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供的一种智慧楼宇安全保护方法及装置，涉及楼宇安全技术领域。在本申请中，所述智慧楼宇安全保护方法包括：基于与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据，得到对应的目标楼宇监控数据，其中，所述待处理楼宇监控数据基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到；对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。基于上述方法，可以改善现有的智慧楼宇技术中存在的安全保护的效果不佳的问题。

Description

一种智慧楼宇安全保护方法及装置

技术领域

本申请涉及楼宇安全技术领域，具体而言，涉及一种智慧楼宇安全保护方法及装置。

背景技术

建设智慧城市(SMART CITY)是全世界许多城市的发展战略之一，智慧城市是一个巨大的系统工程，它是由智慧政务、智慧医疗、智慧交通等各个子系统所组成。其中，智慧楼宇或称智慧建筑(SMART BUILDING)是智慧城市不可或缺的重要组成部分。在实现智慧楼宇的过程中，信息采集是重要的步骤，是后续控制的依据和基础。

但是，经发明人研究发现，在在基于采集的数据进行后续的应用时，如进行安保措施时，存在安全保护的效果不佳的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种智慧楼宇安全保护方法及装置，以改善现有的智慧楼宇技术中存在的安全保护的效果不佳的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

一种智慧楼宇安全保护方法，应用于楼宇数据处理设备，所述智慧楼宇安全保护方法包括：

基于与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据，得到对应的目标楼宇监控数据，其中，所述待处理楼宇监控数据基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到；

对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；

基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护方法中，所述对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息的步骤，包括：

确定所述目标楼宇监控数据的数据类型，得到对应的数据类型信息；

基于预先建立的类型-模型对应关系，确定所述数据类型信息对应的特征提取模型，其中，所述特征提取模型为基于具有所述数据类型信息的样本数据训练得到的神经网络模型；

基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护方法中，所述基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息的步骤，包括：

分别获取确定的每一个所述特征提取模型的特征提取精度信息，其中，每一个所述特征提取模型基于不同数量的样本数据训练得到，使得具有不同的特征提取精度信息；

基于每一个所述特征提取模型的特征提取精度信息之间的精度高低关系，确定每一个所述特征提取模型的优先级信息；

基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次通过对应的所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护方法中，所述基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次通过对应的所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息的步骤，包括：

基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次遍历所述特征提取模型，并将当前遍历到的特征提取模型确定为目标特征提取模型；

基于所述目标特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的监控特征信息；

判断所述监控特征信息是否匹配预先针对所述数据类型信息和所述楼宇监控设备所在的楼宇环境确定的监控特征范围信息；

若所述监控特征信息与所述监控特征范围信息匹配，则将所述监控特征信息作为所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；

若所述监控特征信息与所述监控特征范围信息不匹配，则基于遍历到的下一个目标特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的监控特征信息，直到得到的监控特征信息与监控特征范围信息匹配。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护方法中，所述基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作的步骤，包括：

确定所述目标监控特征信息是否与预设的监控特征阈值信息匹配；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息不匹配，则确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息匹配，则确定不需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护方法中，在执行所述基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作的步骤之后，所述智慧楼宇安全保护方法还包括：

若确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作，则确定所述楼宇监控设备所在的楼宇环境的位置，得到对应的第一楼宇环境位置信息；

基于所述第一楼宇环境位置信息确定部署于所述楼宇监控设备所在的楼宇环境的楼宇安全保护设备；

生成楼宇安全保护通知信息，并将所述楼宇安全保护通知信息发送给所述楼宇安全保护设备，其中，所述楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护方法中，所述生成楼宇安全保护通知信息，并将所述楼宇安全保护通知信息发送给所述楼宇安全保护设备的步骤，包括：

获取确定的楼宇安全保护设备的数量，得到对应的第一设备数量；

确定所述第一设备数量与预先确定的设备数量阈值之间的大小关系，其中，所述设备数量阈值基于所述楼宇数据处理设备响应对应对应进行的数量阈值配置操作生成；

若所述第一设备数量小于或等于所述设备数量阈值，则将生成的楼宇安全保护通知信息发送给每一个所述楼宇安全保护设备，其中，每一个所述楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作；

若所述第一设备数量大于或等于所述设备数量阈值，则确定每一个所述楼宇安全保护设备的设备类型，得到对应的第一设备类型信息；

基于所述第一设备类型信息在所述第一设备数量个楼宇安全保护设备中确定出多个目标楼宇安全保护设备，并将生成的楼宇安全保护通知信息发送给每一个目标楼宇安全保护设备，其中，每一个目标楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作。

本申请还提供一种智慧楼宇安全保护装置，应用于楼宇数据处理设备，所述智慧楼宇安全保护装置包括：

监控数据处理模块，用于基于与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据，得到对应的目标楼宇监控数据，其中，所述待处理楼宇监控数据基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到；

监控特征提取模块，用于对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；

操作执行确定模块，用于基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护装置中，所述监控特征提取模块具体用于：

确定所述目标楼宇监控数据的数据类型，得到对应的数据类型信息；

基于预先建立的类型-模型对应关系，确定所述数据类型信息对应的特征提取模型，其中，所述特征提取模型为基于具有所述数据类型信息的样本数据训练得到的神经网络模型；

基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

在一种可能的实施例中，在上述智慧楼宇安全保护装置中，所述操作执行确定模块具体用于：

确定所述目标监控特征信息是否与预设的监控特征阈值信息匹配；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息不匹配，则确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息匹配，则确定不需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

本申请提供的一种智慧楼宇安全保护方法及装置，在得到目标楼宇监控数据之后，先进行监控特征提取处理以得到对应的目标监控特征信息，使得可以基于目标监控特征信息确定是否需要对楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作，使得确定是否需要对楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作的判断依据可以更可靠，从而改善现有的智慧楼宇技术中存在的安全保护的效果不佳的问题。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本申请实施例提供的楼宇数据处理设备的应用框图。

图2为本申请实施例提供的智慧楼宇安全保护方法包括的各步骤的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，本申请实施例提供了一种楼宇数据处理设备。其中，所述楼宇数据处理设备可以包括存储器和处理器。

详细地，所述存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器中可以存储有至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式，存在的软件功能模块(计算机程序)。所述处理器可以用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序，从而实现本申请实施例(如后文所述)提供的智慧楼宇安全保护方法。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric ErasableProgrammable Read-Only Memory，EEPROM)等。所述处理器可以是一种通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)、片上系统(System on Chip，SoC)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，图1所示的结构仅为示意，所述楼宇数据处理设备还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或具有与图1所示不同的配置，例如，可以包括用于与其它设备(如图1所示的楼宇监控设备，该楼宇监控设备可以为各种传感器，以及摄像头、音频采集器)进行信息交互的通信单元。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，所述楼宇数据处理设备可以是一种具备数据处理能力的服务器。

结合图2，本申请实施例还提供一种智慧楼宇安全保护方法，可应用于上述楼宇数据处理设备。其中，所述智慧楼宇安全保护方法有关的流程所定义的方法步骤，可以由所述楼宇数据处理设备实现。

下面将对图2所示的具体流程，进行详细阐述。

步骤S110，基于与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据，得到对应的目标楼宇监控数据。

在本实施例中，所述楼宇数据处理设备可以先对通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据进行处理，得到对应的目标楼宇监控数据。

其中，所述待处理楼宇监控数据可以基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到。

步骤S120，对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

在本实施例中，在基于步骤S110得到所述目标楼宇监控数据之后，所述楼宇数据处理设备可以对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，如此，可以得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

步骤S130，基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

在本实施例中，在基于步骤S120得到所述目标监控特征信息之后，所述楼宇数据处理设备可以基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

基于上述步骤，在得到目标楼宇监控数据之后，先进行监控特征提取处理以得到对应的目标监控特征信息，使得可以基于目标监控特征信息确定是否需要对楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作，使得确定是否需要对楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作的判断依据可以更可靠，从而改善现有的智慧楼宇技术中存在的安全保护的效果不佳的问题。

第一方面，对于步骤S110需要说明的是，在执行步骤S110时，在一种可以替代的示例中，可以基于步骤S111、步骤S112和步骤S113以得到所述目标楼宇监控数据。

步骤S111，获取与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的楼宇监控数据包。

在本实施例中，所述楼宇数据处理设备可以先获取通信连接的楼宇监控设备发送的楼宇监控数据包。其中，所述楼宇监控数据包基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到。

步骤S112，对所述楼宇监控数据包进行解析处理，得到所述楼宇监控数据包包括的待处理楼宇监控数据。

在本实施例中，在基于步骤S111获取到所述楼宇监控数据包之后，所述楼宇数据处理设备可以对所述楼宇监控数据包进行解析处理，如此，可以得到所述楼宇监控数据包包括的待处理楼宇监控数据。

步骤S113，对所述待处理楼宇监控数据进行采样处理，得到所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据。

在本实施例中，在基于步骤S112得到所述待处理楼宇监控数据之后，所述楼宇数据处理设备可以对所述待处理楼宇监控数据进行采样处理，如此，可以得到所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据。

其中，所述目标楼宇监控数据的数据量小于或等于所述待处理楼宇监控数据的数据量，即在一定程度上降低数据量。

基于上述步骤，在获取到楼宇监控数据包之后，先解析得到对应的待处理楼宇监控数据，然后，对待处理楼宇监控数据进行采样处理，得到对应的目标楼宇监控数据，如此，可以在一定程度上可以降低得到的楼宇监控数据的数据量，降低后续应用的数据量，从而改善现有的数据处理技术中容易出现资源浪费的问题。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，在执行步骤S111时，可以基于以下步骤以获取所述楼宇监控数据包：

首先，判断是否接收到楼宇数据采集指令，其中，所述楼宇数据处理设备通信连接有楼宇监控终端(如用户的手机等终端设备)，所述楼宇监控终端用于基于对应的楼宇监控用户进行的楼宇数据采集操作生成所述楼宇数据采集指令；

其次，若接收到所述楼宇监控终端发送的所述楼宇数据采集指令，则基于所述楼宇数据采集指令携带的楼宇环境标识信息确定对应的楼宇监控设备(如确定某某区域的楼宇监控设备)；

然后，将生成的楼宇数据采集信息发送给确定的所述楼宇监控设备，其中，所述楼宇监控设备用于基于所述楼宇数据采集信息对所在的楼宇环境进行信息采集得到对应的楼宇监控数据；

最后，获取所述楼宇监控设备基于采集得到的楼宇监控数据形成并发送的楼宇监控数据包。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以获取所述楼宇监控设备形成并发送的楼宇监控数据包：

首先，在将生成的楼宇数据采集信息发送给确定的所述楼宇监控设备之后，可以生成楼宇数据采集确认信息，并将所述楼宇数据采集确认信息发送给所述楼宇监控设备，其中，所述楼宇监控设备用于基于所述数据采集确认信息将开始进行信息采集的第一时间信息(即采集信息的开始时刻)发送给所述楼宇数据处理设备；

其次，获取所述楼宇监控设备基于所述楼宇数据采集确认信息发送的第一时间信息，并基于所述第一时间信息在预先确定的第一时间长度(即从所述第一时间信息开始，持续所述第一时间长度)之后，生成楼宇数据获取通知信息，并发送给所述楼宇监控设备，其中，所述楼宇监控设备用于基于所述楼宇数据获取通知信息将从所述第一时间信息开始采集的楼宇监控数据打包形成楼宇监控数据包；

然后，获取所述楼宇监控设备基于所述楼宇数据获取通知信息发送的楼宇监控数据包。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，在执行步骤S112时，可以基于以下步骤以对所述楼宇监控数据包进行解析处理，得到所述楼宇监控数据包包括的待处理楼宇监控数据：

首先，获取预先确定的协议类型信息(一种数据格式协议)；

其次，基于所述协议类型信息对所述楼宇监控数据包进行解析处理，得到所述楼宇监控数据包包括的待处理楼宇监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以基于所述协议类型信息对所述楼宇监控数据包进行解析处理，得到所述楼宇监控数据包包括的待处理楼宇监控数据：

首先，基于所述协议类型信息对所述楼宇监控数据包进行解析处理，得到具有先后关系的多个楼宇监控数据段(其中，一个所述楼宇监控数据段基于所述楼宇监控设备在一个时刻进行信息采集得到，如一帧视频帧或音频帧等，或一个时刻的温度、湿度等)；

其次，确定所述多个楼宇监控数据段中是否存在目标楼宇监控数据段，其中，所述目标楼宇监控数据段基于目标标识信息构成(如所述楼宇监控设备在形成所述楼宇监控数据包时，可以将特定的楼宇监控数据段进行处理形成目标标识信息以代替该楼宇监控数据段，从而降低数据量)；

然后，若存在所述目标楼宇监控数据段，则针对每一个所述目标楼宇监控数据段，对该目标楼宇监控数据段进行数据恢复处理形成对应的楼宇监控数据段；

最后，基于得到的全部楼宇监控数据段，形成所述楼宇监控数据包包括的待处理楼宇监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以针对每一个所述目标楼宇监控数据段，对该目标楼宇监控数据段进行数据恢复处理形成对应的楼宇监控数据段：

首先，若存在所述目标楼宇监控数据段，则针对每一个所述目标楼宇监控数据段，基于所述多个楼宇监控数据段之间的先后关系，确定该目标楼宇监控数据段对应的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段；

其次，针对每一个所述目标楼宇监控数据段，基于该目标楼宇监控数据段对应的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段，对该目标楼宇监控数据段进行数据恢复处理，得到对应的楼宇监控数据段。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以针对每一个所述目标楼宇监控数据段，基于所述多个楼宇监控数据段之间的先后关系，确定该目标楼宇监控数据段对应的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段：

首先，若存在所述目标楼宇监控数据段，则基于所述多个楼宇监控数据段之间的先后关系确定是否存在相邻的两个目标楼宇监控数据段；

一方面，对于不存在相邻的其它目标楼宇监控数据段的每一个所述目标楼宇监控数据段，基于所述多个楼宇监控数据段之间的先后关系，确定该目标楼宇监控数据段对应的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段(即对应的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段包括该目标楼宇监控数据段的全部数据，如此，才能够进行恢复)；

另一方面，对于相邻的两个目标楼宇监控数据段，基于所述多个楼宇监控数据段之间的先后关系确定该两个目标楼宇监控数据段作为一个整体的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段(即对应的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段包括该两个目标楼宇监控数据段的全部数据，如此，才能够进行恢复)。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以针对每一个所述目标楼宇监控数据段，基于该目标楼宇监控数据段对应的前一个楼宇监控数据段和后一个楼宇监控数据段，对该目标楼宇监控数据段进行数据恢复处理，得到对应的楼宇监控数据段：

首先，针对每一个所述目标楼宇监控数据段，基于该目标楼宇监控数据段对应的所述目标标识信息包括第一目标标识子信息在对应的前一个楼宇监控数据段中获取部分监控数据，并基于该目标楼宇监控数据段对应的所述目标标识信息包括第二目标标识子信息在对应的后一个楼宇监控数据段中获取部分监控数据，得到该目标楼宇监控数据段对应的第一部分监控数据和第二部分监控数据；

其次，针对每一个所述目标楼宇监控数据段，基于该目标楼宇监控数据段对应的所述目标标识信息包括第三目标标识子信息，对该目标楼宇监控数据段对应的第一部分监控数据和第二部分监控数据进行组合，得到该目标楼宇监控数据段对应的楼宇监控数据段(例如，将前一帧图像的左边部分与后一帧图像的右边部分进行组合，可以得到这两帧图像中间的一帧图像)，其中，所述第三目标标识子信息用于表征对应的第一部分监控数据和第二部分监控数据之间的关系。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，在执行步骤S113时，可以基于以下步骤以对所述待处理楼宇监控数据进行采样处理，得到所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据：

首先，确定所述待处理楼宇监控数据包括的多个楼宇监控数据段之间的数据关系和先后关系，如此，可以分别得到对应的第一数据关系信息和第一先后关系信息；

其次，基于所述第一数据关系信息和所述第一先后关系信息对所述多个楼宇监控数据段进行采样筛选处理，得到对应的至少一个楼宇监控数据段，并作为所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以基于所述第一数据关系信息和所述第一先后关系信息对所述多个楼宇监控数据段进行采样筛选处理，得到对应的至少一个楼宇监控数据段，并作为所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据：

首先，基于所述第一先后关系信息对所述多个楼宇监控数据段进行排序处理，得到对应的楼宇监控数据段有序集合；

其次，基于所述第一数据关系信息对所述楼宇监控数据段有序集合进行采样筛选处理，得到对应的至少一个楼宇监控数据段，并作为所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以基于所述第一数据关系信息对所述楼宇监控数据段有序集合进行采样筛选处理，得到对应的至少一个楼宇监控数据段，并作为所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据：

第一步，针对所述楼宇监控数据段有序集合中的每一个所述楼宇监控数据段，计算该楼宇监控数据段与预先确定的多条历史筛除数据段中的每一条所述历史筛除数据段之间的数据相似度，其中，每一个所述历史筛除数据段基于在历史上进行采样筛选处理被筛除掉(也可以是在被晒出掉中筛选出一些具有代表性的作为所述历史筛除数据段)；

第二步，针对每一个所述楼宇监控数据段，基于该楼宇监控数据段对应的多个所述数据相似度的进行融合处理(如相乘处理或相加处理等)，得到该楼宇监控数据段对应的融合相似度；

第三步，针对每一个所述楼宇监控数据段，基于该楼宇监控数据段对应的融合相似度与预先确定的相似度阈值之间的大小关系，确定该楼宇监控数据段在所述楼宇监控数据段有序集合中的集合位置信息是否属于相似度突变位置信息，其中，若所述融合相似度大于所述相似度阈值，则将对应的集合位置信息确定为相似度突变位置信息；

第四步，针对每一个所述相似度突变位置信息，确定该相似度突变位置信息对应的楼宇监控数据段与后一个楼宇监控数据段对应的融合相似度的差值，得到该相似度突变位置信息对应的相似度差值；

第五步，在得到的多个所述相似度差值中，确定具有最大值的相似度差值和具有最小值的相似度差值，并基于所述具有最大值的相似度差值和所述具有最小值的相似度差值，对多个所述相似度差值进行归一化(可以参考相关的归一化现有技术，在此不做具体限定)，得到每一个所述相似度差值对应的相似度归一化值；

第七步，针对每一个所述相似度突变位置信息，将该相似度突变位置信息对应的融合相似度和相似度归一化值进行融合处理(如相乘)，得到该相似度突变位置信息对应的融合系数；

第八步，基于所述相似度突变位置信息对应的融合系数对所述相似度突变位置信息进行筛选，得到多个目标相似度突变位置信息，其中，所述目标相似度突变位置信息对应的融合系数大于预先配置的融合系数阈值；

第九步，基于所述多个目标相似度突变位置信息，对所述楼宇监控数据段有序集合进行划分处理，得到对应的多条楼宇监控数据段有序子集合；

第十步，分别针对每一个所述楼宇监控数据段有序子集合进行采样筛选处理(如按照一定的采样频率进行采样处理，且对应相邻的多个相同或相似的楼宇监控数据段进行择一或择部分筛选)，得到对应的至少一个楼宇监控数据段，并作为所述待处理楼宇监控数据对应的目标楼宇监控数据。

第二方面，对于步骤S120需要说明的是，在执行步骤S120时，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息：

首先，确定所述目标楼宇监控数据的数据类型(如波形信息、图片信息、文字信息或音频信息等)，得到对应的数据类型信息；

其次，基于预先建立的类型-模型对应关系，确定所述数据类型信息对应的特征提取模型，其中，所述特征提取模型为基于具有所述数据类型信息的样本数据训练得到的神经网络模型(具体训练过程可以参照相关的现有技术，在此不一一赘述)；

然后，基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息：

首先，分别获取确定的每一个所述特征提取模型的特征提取精度信息，其中，每一个所述特征提取模型基于不同数量的样本数据训练得到，使得具有不同的特征提取精度信息，如训练时用到的样本数据越多，对应的特征提取精度越高，对应的数据处理量会更大；

其次，基于每一个所述特征提取模型的特征提取精度信息之间的精度高低关系，确定每一个所述特征提取模型的优先级信息，如特征提取精度越低，对应的优先级越高，特征提取精度越搞，对应的优先级越低；

然后，基于每一个所述特征提取模型的优先级信息(由高到低)依次通过对应的所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次通过对应的所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息：

第一步，基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次遍历所述特征提取模型，并将当前遍历到的特征提取模型确定为目标特征提取模型；

第二步，基于所述目标特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的监控特征信息；

第三步，判断所述监控特征信息是否匹配预先针对所述数据类型信息和所述楼宇监控设备所在的楼宇环境确定的监控特征范围信息(如在这种数据类型下且在这种楼宇环境中可能具有的一些特征信息，如温度变化趋势等)；

第四步，若所述监控特征信息与所述监控特征范围信息匹配，则将所述监控特征信息作为所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；

第五步，若所述监控特征信息与所述监控特征范围信息不匹配，则基于遍历到的下一个目标特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的监控特征信息，直到得到的监控特征信息与监控特征范围信息匹配。

第三方面，对于步骤S130需要说明的是，在执行步骤S130时，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作：

首先，确定所述目标监控特征信息是否与预设的监控特征阈值信息匹配，其中，如判断变化速率是否大于所述监控特征阈值信息；

一方面，若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息不匹配(如变化速率大于所述监控特征阈值信息)，则确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作；

另一方面，若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息匹配(如变化速率不大于所述监控特征阈值信息)，则确定不需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

可以理解的是，在上述示例的基础上，在一种可以替代的示例中，在执行步骤S130之后，所述智慧楼宇安全保护方法还可以包括以下步骤：

首先，若确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作，则确定所述楼宇监控设备所在的楼宇环境的位置，得到对应的第一楼宇环境位置信息；

其次，基于所述第一楼宇环境位置信息确定部署于所述楼宇监控设备所在的楼宇环境的楼宇安全保护设备；

然后，生成楼宇安全保护通知信息，并将所述楼宇安全保护通知信息发送给所述楼宇安全保护设备，其中，所述楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作(如发出报警声音或闪光或断电等操作)。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以生成楼宇安全保护通知信息，并将所述楼宇安全保护通知信息发送给所述楼宇安全保护设备：

第一步，获取确定的楼宇安全保护设备的数量，得到对应的第一设备数量；

第二步，确定所述第一设备数量与预先确定的设备数量阈值之间的大小关系，其中，所述设备数量阈值基于所述楼宇数据处理设备响应对应对应进行的数量阈值配置操作生成；

第三步，若所述第一设备数量小于或等于所述设备数量阈值，则将生成的楼宇安全保护通知信息发送给每一个所述楼宇安全保护设备，其中，每一个所述楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作；

第四步，若所述第一设备数量大于或等于所述设备数量阈值，则确定每一个所述楼宇安全保护设备的设备类型，得到对应的第一设备类型信息；

第五步，基于所述第一设备类型信息在所述第一设备数量个楼宇安全保护设备中确定出多个目标楼宇安全保护设备(如每一种设备类型选择对应的一个楼宇安全保护设备)，并将生成的楼宇安全保护通知信息发送给每一个目标楼宇安全保护设备，其中，每一个目标楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作。

本申请实施例还提供一种智慧楼宇安全保护装置，可应用于上述楼宇数据处理设备。其中，所述智慧楼宇安全保护装置可以包括监控数据处理模块、监控特征提取模块和操作执行确定模块。

详细地，所述监控数据处理模块(如前述的步骤S110)，可以用于基于与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据，得到对应的目标楼宇监控数据，其中，所述待处理楼宇监控数据基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到。所述监控特征提取模块(如前述的步骤S120)，可以用于对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。所述操作执行确定模块(如前述的步骤S130)，可以用于基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，所述监控特征提取模块具体用于：确定所述目标楼宇监控数据的数据类型，得到对应的数据类型信息；基于预先建立的类型-模型对应关系，确定所述数据类型信息对应的特征提取模型，其中，所述特征提取模型为基于具有所述数据类型信息的样本数据训练得到的神经网络模型；基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，所述操作执行确定模块具体用于：确定所述目标监控特征信息是否与预设的监控特征阈值信息匹配；若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息不匹配，则确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作；若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息匹配，则确定不需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

综上所述，本申请提供的一种智慧楼宇安全保护方法及装置，在得到目标楼宇监控数据之后，先进行监控特征提取处理以得到对应的目标监控特征信息，使得可以基于目标监控特征信息确定是否需要对楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作，使得确定是否需要对楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作的判断依据可以更可靠，从而提高判断结果的准确度，进而改善现有的智慧楼宇技术中存在的安全保护的效果不佳的问题。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智慧楼宇安全保护方法，其特征在于，应用于楼宇数据处理设备，所述智慧楼宇安全保护方法包括：

基于与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据，得到对应的目标楼宇监控数据，其中，所述待处理楼宇监控数据基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到；

对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；

基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

2.根据权利要求1所述的智慧楼宇安全保护方法，其特征在于，所述对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息的步骤，包括：

确定所述目标楼宇监控数据的数据类型，得到对应的数据类型信息；

基于预先建立的类型-模型对应关系，确定所述数据类型信息对应的特征提取模型，其中，所述特征提取模型为基于具有所述数据类型信息的样本数据训练得到的神经网络模型；

基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

3.根据权利要求2所述的智慧楼宇安全保护方法，其特征在于，所述基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息的步骤，包括：

分别获取确定的每一个所述特征提取模型的特征提取精度信息，其中，每一个所述特征提取模型基于不同数量的样本数据训练得到，使得具有不同的特征提取精度信息；

基于每一个所述特征提取模型的特征提取精度信息之间的精度高低关系，确定每一个所述特征提取模型的优先级信息；

基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次通过对应的所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

4.根据权利要求3所述的智慧楼宇安全保护方法，其特征在于，所述基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次通过对应的所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息的步骤，包括：

基于每一个所述特征提取模型的优先级信息依次遍历所述特征提取模型，并将当前遍历到的特征提取模型确定为目标特征提取模型；

基于所述目标特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的监控特征信息；

判断所述监控特征信息是否匹配预先针对所述数据类型信息和所述楼宇监控设备所在的楼宇环境确定的监控特征范围信息；

若所述监控特征信息与所述监控特征范围信息匹配，则将所述监控特征信息作为所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；

若所述监控特征信息与所述监控特征范围信息不匹配，则基于遍历到的下一个目标特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，以得到所述目标楼宇监控数据对应的监控特征信息，直到得到的监控特征信息与监控特征范围信息匹配。

5.根据权利要求1所述的智慧楼宇安全保护方法，其特征在于，所述基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作的步骤，包括：

确定所述目标监控特征信息是否与预设的监控特征阈值信息匹配；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息不匹配，则确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息匹配，则确定不需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的智慧楼宇安全保护方法，其特征在于，在执行所述基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作的步骤之后，所述智慧楼宇安全保护方法还包括：

若确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作，则确定所述楼宇监控设备所在的楼宇环境的位置，得到对应的第一楼宇环境位置信息；

基于所述第一楼宇环境位置信息确定部署于所述楼宇监控设备所在的楼宇环境的楼宇安全保护设备；

生成楼宇安全保护通知信息，并将所述楼宇安全保护通知信息发送给所述楼宇安全保护设备，其中，所述楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作。

7.根据权利要求6所述的智慧楼宇安全保护方法，其特征在于，所述生成楼宇安全保护通知信息，并将所述楼宇安全保护通知信息发送给所述楼宇安全保护设备的步骤，包括：

获取确定的楼宇安全保护设备的数量，得到对应的第一设备数量；

确定所述第一设备数量与预先确定的设备数量阈值之间的大小关系，其中，所述设备数量阈值基于所述楼宇数据处理设备响应对应对应进行的数量阈值配置操作生成；

若所述第一设备数量小于或等于所述设备数量阈值，则将生成的楼宇安全保护通知信息发送给每一个所述楼宇安全保护设备，其中，每一个所述楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作；

若所述第一设备数量大于或等于所述设备数量阈值，则确定每一个所述楼宇安全保护设备的设备类型，得到对应的第一设备类型信息；

基于所述第一设备类型信息在所述第一设备数量个楼宇安全保护设备中确定出多个目标楼宇安全保护设备，并将生成的楼宇安全保护通知信息发送给每一个目标楼宇安全保护设备，其中，每一个目标楼宇安全保护设备用于基于所述楼宇安全保护通知信息执行对应的楼宇安全保护操作。

8.一种智慧楼宇安全保护装置，其特征在于，应用于楼宇数据处理设备，所述智慧楼宇安全保护装置包括：

监控数据处理模块，用于基于与所述楼宇数据处理设备通信连接的楼宇监控设备发送的待处理楼宇监控数据，得到对应的目标楼宇监控数据，其中，所述待处理楼宇监控数据基于所述楼宇监控设备对所在的楼宇环境进行信息采集得到；

监控特征提取模块，用于对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息；

操作执行确定模块，用于基于所述目标监控特征信息确定是否需要对所述楼宇监控设备所在的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

9.根据权利要求8所述的智慧楼宇安全保护装置，其特征在于，所述监控特征提取模块具体用于：

确定所述目标楼宇监控数据的数据类型，得到对应的数据类型信息；

基于预先建立的类型-模型对应关系，确定所述数据类型信息对应的特征提取模型，其中，所述特征提取模型为基于具有所述数据类型信息的样本数据训练得到的神经网络模型；

基于所述特征提取模型对所述目标楼宇监控数据进行监控特征提取处理，得到所述目标楼宇监控数据对应的目标监控特征信息。

10.根据权利要求8所述的智慧楼宇安全保护装置，其特征在于，所述操作执行确定模块具体用于：

确定所述目标监控特征信息是否与预设的监控特征阈值信息匹配；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息不匹配，则确定需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作；

若所述目标监控特征信息与所述监控特征阈值信息匹配，则确定不需要对所述楼宇监控设备的楼宇环境执行预先确定的楼宇安全保护操作。

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