CN114913655A - 基于边缘计算的博物馆智能安防方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其分别针对每个展品形成第一摄像传感器集群和博物馆内部区域形成第二摄像传感器集群；通过采集和分析得到展品实时影像和场馆内部实时影像，确定展品周围区域的人员行为信息和场馆内部的人员流动状态信息，继而判断展品周围的人员是否存在异常行为和场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；最后根据上述判断结果，通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；上述方法通过设置不同摄像传感器集群对展品和场馆内部进行独立的摄像监控，同时还对摄像得到的影像进行分析处理，确定博物馆内部的安全状态，提高博物馆内部的安防实时性与响应准确性和对展品提供可靠全面的监控。

Description

基于边缘计算的博物馆智能安防方法

技术领域

本发明涉及安防监控的技术领域，特别涉及基于边缘计算的博物馆智能安防方法。

背景技术

博物馆内部与不同位置放置有不同展品，为了保证展品的展览安全性，通常会在博物馆场馆内部设置摄像头来对展品进行实时拍摄。现有的摄像头只具有录像和存储功能，其无法实时分析拍摄得到的影像，确定场馆内部的实况信息，从而降低博物馆内部的安防实时性与响应准确性，无法对展品提供可靠全面的监控。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其分别针对每个展品形成第一摄像传感器集群和博物馆内部区域形成第二摄像传感器集群；通过采集和分析得到展品实时影像和场馆内部实时影像，确定展品周围区域的人员行为信息和场馆内部的人员流动状态信息，继而判断展品周围的人员是否存在异常行为和场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；最后根据上述判断结果，通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；上述方法通过设置不同摄像传感器集群对展品和场馆内部进行独立的摄像监控，同时还对摄像得到的影像进行分析处理，确定博物馆内部的安全状态，提高博物馆内部的安防实时性与响应准确性和对展品提供可靠全面的监控。

本发明提供基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其包括如下步骤：

步骤S1，在博物馆每个展品所在展位周围区域设置若干第一摄像传感器，以形成第一摄像传感器集群；指示所述第一摄像传感器采集相应的展品实时影像；

步骤S2，在博物馆内部区域设置若干第二摄像传感器，以形成第二摄像传感器集群；指示所述第二摄像传感器采集相应的场馆内部实时影像；

步骤S3，通过边缘计算系统对所述展品实时影像进行分析处理，确定相应展品周围区域的人员行为信息；根据所述人员行为信息，判断展品周围的人员是否存在异常行为；通过边缘计算系统对所述场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员流动状态信息；根据所述人员流动状态信息，判断场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；

步骤S4，向场馆管理平台终端反馈上述异常行为和人员流动拥挤情况的判断结果，再通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息。

进一步，在所述步骤S1中，在博物馆每个展品所在展位周围区域设置若干第一摄像传感器，以形成第一摄像传感器集群；指示所述第一摄像传感器采集相应的展品实时影像具体包括：

在博物馆每个展品所在展位周围区域均匀设置若干第一摄像传感器，并将所有第一摄像传感器连接至第一摄像控制终端，以形成第一摄像传感器集群；

从所有第一摄像传感器中选择一部分第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，并指示所述第一必要摄像传感器持续无间断对展品进行拍摄，得到相应的展品实时影像；以及调整除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长；

再指示所述第一必要摄像传感器采集相应的展品实时影像。

进一步，在所述步骤S1中，从所有第一摄像传感器中选择一部分第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器具体包括：

利用下面公式(1)，根据展品预先设定的展品等级值，从所有第一摄像传感器中选择相应数量的第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，

在上述公式(1)中，n(a)表示从第a个展品所在展位周围区域设置的所有第一摄像传感器中选择作为第一必要摄像传感器的第一摄像传感器的数量；N(a)表示第a个展品所在展位周围区域设置的所有第一摄像传感器的总数量；E(a)表示第a个展品预先设定的展品等级值；E_M表示博物馆内陈列的所有展品中的最大展品等级值。

进一步，在所述步骤S2中，在博物馆内部区域设置若干第二摄像传感器，以形成第二摄像传感器集群具体包括：

在博物馆内部区域均匀设置若干第二摄像传感器，并将所有第二摄像传感器连接至第二摄像控制终端，以形成第二摄像传感器集群；

从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，并指示所述第二必要摄像传感器持续无间断对场馆内部环境进行拍摄，得到相应的场馆内部实施影像；以及调整除了所有第二必要摄像传感器的其他第二摄像传感器在一天内的开启持续时长，从而使除了所有第二必要摄像传感器的其他第二摄像传感器在一天内的开启持续时长不小于预设持续时长阈值。

进一步，在所述步骤S2中，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器具体包括：

利用下面公式(2)，根据每个展品在场馆内部的摆放位置以及每个第二摄像传感器在场馆内部的设置位置，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，

在上述公式(2)中，G(i)表示第i个第二摄像传感器是否属于第二必要摄像传感器的判定值；[x(i),y(i),z(i)]表示第i个第二摄像传感器在场馆内部的设置位置坐标；[X(b),Y(b),Z(b)]表示第b个展品在场馆内部的摆放位置坐标；B表示场馆内部摆放的展品总数量；S₀表示预设空间距离值；F{}表示非负检验函数，若括号内的数值大于或等于0，则非负检验函数的函数值为1，若括号内的数值小于0，则非负检验函数的函数值为0；

若G(i)＝1，表示第i个第二摄像传感器属于第二必要摄像传感器；

若G(i)＝0，表示第i个第二摄像传感器不属于第二必要摄像传感器。

进一步，在所述步骤S3中，通过边缘计算系统对所述展品实时影像进行分析处理，确定相应展品周围区域的人员行为信息；根据所述人员行为信息，判断展品周围的人员是否存在异常行为；通过边缘计算系统对所述场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员流动状态信息；根据所述人员流动状态信息，判断场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况具体包括：

通过边缘计算系统对所述展品实时影像进行分析处理，确定展品周围区域距离展品小于预设距离长度的人员的肢体动作姿态；对所述肢体动作姿态与预设肢体动作姿态数据库进行比对，若所述肢体动作姿态与预设肢体动作姿态数据库相匹配，则确定对应人员存在异常行为；

通过边缘计算系统对所述场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员移动平均速度和人员聚集平均密度；若所述人员移动平均速度小于预设速度阈值或所述人员聚集平均密度大于预设聚集密度阈值，则确定场馆内部存在人员流动拥挤情况。

进一步，在所述步骤S1中，调整除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长具体包括：

利用下面公式(3)，确定除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长，

在上述公式(3)中，T(a)表示第a个展品所在展位周围区域除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长；24h表示24小时；[X(a),Y(a),Z(a)]表示第a个展品在场馆内部的摆放位置坐标；I表示第二摄像传感器的总数量；P{}表示非负保持函数，若括号内的数值大于或等于0，则非负检验函数的函数值为括号内的数值，若括号内的数值小于0，则非负检验函数的函数值为0。

进一步，在所述步骤S4中，向场馆管理平台终端反馈上述异常行为和人员流动拥挤情况的判断结果，再通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息具体包括：

当确定对应人员存在异常行为或场馆内部存在人员流动拥挤情况，则通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；其中，所述通知消息包括对应人员的脸部图片及其在场馆内部所处的位置信息，或者场馆内部存在人员流动拥挤情况对应的位置信息。

相比于现有技术，该基于边缘计算的博物馆智能安防方法分别针对每个展品形成第一摄像传感器集群和博物馆内部区域形成第二摄像传感器集群；通过采集和分析得到展品实时影像和场馆内部实时影像，确定展品周围区域的人员行为信息和场馆内部的人员流动状态信息，继而判断展品周围的人员是否存在异常行为和场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；最后根据上述判断结果，通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；上述方法通过设置不同摄像传感器集群对展品和场馆内部进行独立的摄像监控，同时还对摄像得到的影像进行分析处理，确定博物馆内部的安全状态，提高博物馆内部的安防实时性与响应准确性和对展品提供可靠全面的监控。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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为本发明提供的基于边缘计算的博物馆智能安防方法的流程示意图。

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他实施例，都属于本发明保护的范围。

参阅图1，为本发明实施例提供的基于边缘计算的博物馆智能安防方法的流程示意图。该基于边缘计算的博物馆智能安防方法包括如下步骤：

步骤S1，在博物馆每个展品所在展位周围区域设置若干第一摄像传感器，以形成第一摄像传感器集群；指示该第一摄像传感器采集相应的展品实时影像；

步骤S2，在博物馆内部区域设置若干第二摄像传感器，以形成第二摄像传感器集群；指示该第二摄像传感器采集相应的场馆内部实时影像；

步骤S3，通过边缘计算系统对该展品实时影像进行分析处理，确定相应展品周围区域的人员行为信息；根据该人员行为信息，判断展品周围的人员是否存在异常行为；通过边缘计算系统对该场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员流动状态信息；根据该人员流动状态信息，判断场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；

步骤S4，向场馆管理平台终端反馈上述异常行为和人员流动拥挤情况的判断结果，再通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息。

上述技术方案的有益效果为：该基于边缘计算的博物馆智能安防方法分别针对每个展品形成第一摄像传感器集群和博物馆内部区域形成第二摄像传感器集群；通过采集和分析得到展品实时影像和场馆内部实时影像，确定展品周围区域的人员行为信息和场馆内部的人员流动状态信息，继而判断展品周围的人员是否存在异常行为和场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；最后根据上述判断结果，通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；上述方法通过设置不同摄像传感器集群对展品和场馆内部进行独立的摄像监控，同时还对摄像得到的影像进行分析处理，确定博物馆内部的安全状态，提高博物馆内部的安防实时性与响应准确性和对展品提供可靠全面的监控。

优选地，在该步骤S1中，在博物馆每个展品所在展位周围区域设置若干第一摄像传感器，以形成第一摄像传感器集群；指示该第一摄像传感器采集相应的展品实时影像具体包括：

在博物馆每个展品所在展位周围区域均匀设置若干第一摄像传感器，并将所有第一摄像传感器连接至第一摄像控制终端，以形成第一摄像传感器集群；

从所有第一摄像传感器中选择一部分第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，并指示该第一必要摄像传感器持续无间断对展品进行拍摄，得到相应的展品实时影像；以及调整除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长；

再指示该第一必要摄像传感器采集相应的展品实时影像。

上述技术方案的有益效果为：以博物馆每个展品所在展位周围区域为基准，设置若干第一摄像传感器并连接到第一摄像控制终端，以组成第一摄像传感器集群，这样能够对展品进行专门的摄像监控，提高对展品的安防监控可靠性。此外，从所有第一摄像传感器中选择一部分第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，并指示该第一必要摄像传感器持续无间断对展品进行拍摄，从而在降低摄像传感器功耗的情况下，实现对展品的全天候监控。

优选地，在该步骤S1中，从所有第一摄像传感器中选择一部分第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器具体包括：

利用下面公式(1)，根据展品预先设定的展品等级值，从所有第一摄像传感器中选择相应数量的第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，

在上述公式(1)中，n(a)表示从第a个展品所在展位周围区域设置的所有第一摄像传感器中选择作为第一必要摄像传感器的第一摄像传感器的数量；N(a)表示第a个展品所在展位周围区域设置的所有第一摄像传感器的总数量；E(a)表示第a个展品预先设定的展品等级值；E_M表示博物馆内陈列的所有展品中的最大展品等级值；其中展品等级值是根据展品自身的价值来确定的，通常而言，展品自身价值越高，其展品等级值越大。

上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(1)，根据展品预先设定的展品等级值，从所有第一摄像传感器中选择相应数量的第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，使得每个展品周围工作的摄像传感器可以确保不同等级展品的安全。

优选地，在该步骤S2中，在博物馆内部区域设置若干第二摄像传感器，以形成第二摄像传感器集群具体包括：

在博物馆内部区域均匀设置若干第二摄像传感器，并将所有第二摄像传感器连接至第二摄像控制终端，以形成第二摄像传感器集群；

从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，并指示该第二必要摄像传感器持续无间断对场馆内部环境进行拍摄，得到相应的场馆内部实施影像；以及调整除了所有第二必要摄像传感器的其他第二摄像传感器在一天内的开启持续时长，从而使除了所有第二必要摄像传感器的其他第二摄像传感器在一天内的开启持续时长不小于预设持续时长阈值。

上述技术方案的有益效果为：以博物馆内部环境区域为基准，设置若干第二摄像传感器并连接到第二摄像控制终端，以组成第二摄像传感器集群，这样能够对场馆内部环境进行全方位的摄像监控，提高对场馆内部环境的安防监控可靠性。此外，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，并指示该第二必要摄像传感器持续无间断对场馆内部环境进行拍摄，从而降低摄像传感器功耗的情况下，实现场馆内部环境的全天候监控。

优选地，在该步骤S2中，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器具体包括：

利用下面公式(2)，根据每个展品在场馆内部的摆放位置以及每个第二摄像传感器在场馆内部的设置位置，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，

在上述公式(2)中，G(i)表示第i个第二摄像传感器是否属于第二必要摄像传感器的判定值；[x(i),y(i),z(i)]表示第i个第二摄像传感器在场馆内部的设置位置坐标；[X(b),Y(b),Z(b)]表示第b个展品在场馆内部的摆放位置坐标；B表示场馆内部摆放的展品总数量；S₀表示预设空间距离值；F{}表示非负检验函数，若括号内的数值大于或等于0，则非负检验函数的函数值为1，若括号内的数值小于0，则非负检验函数的函数值为0；

若G(i)＝1，表示第i个第二摄像传感器属于第二必要摄像传感器；

若G(i)＝0，表示第i个第二摄像传感器不属于第二必要摄像传感器。

上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(2)，根据每个展品在场馆内部的摆放位置以及每个第二摄像传感器在场馆内部的设置位置，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，进而在空间上最可能节省能源的方式保护展品外围的安全。

优选地，在该步骤S3中，通过边缘计算系统对该展品实时影像进行分析处理，确定相应展品周围区域的人员行为信息；根据该人员行为信息，判断展品周围的人员是否存在异常行为；通过边缘计算系统对该场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员流动状态信息；根据该人员流动状态信息，判断场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况具体包括：

通过边缘计算系统对该展品实时影像进行分析处理，确定展品周围区域距离展品小于预设距离长度的人员的肢体动作姿态；对该肢体动作姿态与预设肢体动作姿态数据库进行比对，若该肢体动作姿态与预设肢体动作姿态数据库相匹配，则确定对应人员存在异常行为；

通过边缘计算系统对该场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员移动平均速度和人员聚集平均密度；若该人员移动平均速度小于预设速度阈值或该人员聚集平均密度大于预设聚集密度阈值，则确定场馆内部存在人员流动拥挤情况。

上述技术方案的有益效果为：利用边缘计算系统对展品实时影像和场馆内部实时影像进行分析处理，得到相应展品周围区域的人员行为信息和场馆内部的人员流动状态信息，这样能够对展品本身和场馆内部环境的人员进行实时全面监控，从而提高博物馆的安保级别和及时防止发生展品损坏与场馆内部混乱的情况发生。

优选地，在该步骤S1中，调整除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长具体包括：

利用下面公式(3)，确定除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长，

在上述公式(3)中，T(a)表示第a个展品所在展位周围区域除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长；24h表示24小时；[X(a),Y(a),Z(a)]表示第a个展品在场馆内部的摆放位置坐标；I表示第二摄像传感器的总数量；P{}表示非负保持函数，若括号内的数值大于或等于0，则非负检验函数的函数值为括号内的数值，若括号内的数值小于0，则非负检验函数的函数值为0。

上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(3)，确定除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长，从而使得除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器能够进行间歇式的联动工作，可以在减少能源损耗的情况下还能最大化的保证展品的安全。

优选地，在该步骤S4中，向场馆管理平台终端反馈上述异常行为和人员流动拥挤情况的判断结果，再通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息具体包括：

当确定对应人员存在异常行为或场馆内部存在人员流动拥挤情况，则通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；其中，该通知消息包括对应人员的脸部图片及其在场馆内部所处的位置信息，或者场馆内部存在人员流动拥挤情况对应的位置信息。

上述技术方案的有益效果为：通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息，这样工作人员通过自身所持移动终端可及时地前往对应展品的展位或场馆内部存在人员流动拥挤情况对应的位置处，有效进行相应的安保措施。

从上述实施例的内容可知，该基于边缘计算的博物馆智能安防方法分别针对每个展品形成第一摄像传感器集群和博物馆内部区域形成第二摄像传感器集群；通过采集和分析得到展品实时影像和场馆内部实时影像，确定展品周围区域的人员行为信息和场馆内部的人员流动状态信息，继而判断展品周围的人员是否存在异常行为和场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；最后根据上述判断结果，通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；上述方法通过设置不同摄像传感器集群对展品和场馆内部进行独立的摄像监控，同时还对摄像得到的影像进行分析处理，确定博物馆内部的安全状态，提高博物馆内部的安防实时性与响应准确性和对展品提供可靠全面的监控。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，在博物馆每个展品所在展位周围区域设置若干第一摄像传感器，以形成第一摄像传感器集群；指示所述第一摄像传感器采集相应的展品实时影像；

步骤S2，在博物馆内部区域设置若干第二摄像传感器，以形成第二摄像传感器集群；指示所述第二摄像传感器采集相应的场馆内部实时影像；

步骤S3，通过边缘计算系统对所述展品实时影像进行分析处理，确定相应展品周围区域的人员行为信息；根据所述人员行为信息，判断展品周围的人员是否存在异常行为；通过边缘计算系统对所述场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员流动状态信息；根据所述人员流动状态信息，判断场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况；

步骤S4，向场馆管理平台终端反馈上述异常行为和人员流动拥挤情况的判断结果，再通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息。

2.如权利要求1所述的基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于：在所述步骤S1中，在博物馆每个展品所在展位周围区域设置若干第一摄像传感器，以形成第一摄像传感器集群；指示所述第一摄像传感器采集相应的展品实时影像具体包括：

在博物馆每个展品所在展位周围区域均匀设置若干第一摄像传感器，并将所有第一摄像传感器连接至第一摄像控制终端，以形成第一摄像传感器集群；

从所有第一摄像传感器中选择一部分第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，并指示所述第一必要摄像传感器持续无间断对展品进行拍摄，得到相应的展品实时影像；以及调整除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长；

再指示所述第一必要摄像传感器采集相应的展品实时影像。

3.如权利要求2所述的基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于：在所述步骤S1中，从所有第一摄像传感器中选择一部分第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器具体包括：

利用下面公式(1)，根据展品预先设定的展品等级值，从所有第一摄像传感器中选择相应数量的第一摄像传感器作为第一必要摄像传感器，

在上述公式(1)中，n(a)表示从第a个展品所在展位周围区域设置的所有第一摄像传感器中选择作为第一必要摄像传感器的第一摄像传感器的数量；N(a)表示第a个展品所在展位周围区域设置的所有第一摄像传感器的总数量；E(a)表示第a个展品预先设定的展品等级值；E_M表示博物馆内陈列的所有展品中的最大展品等级值。

4.如权利要求3所述的基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于：在所述步骤S2中，在博物馆内部区域设置若干第二摄像传感器，以形成第二摄像传感器集群具体包括：

在博物馆内部区域均匀设置若干第二摄像传感器，并将所有第二摄像传感器连接至第二摄像控制终端，以形成第二摄像传感器集群；

从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，并指示所述第二必要摄像传感器持续无间断对场馆内部环境进行拍摄，得到相应的场馆内部实施影像；以及调整除了所有第二必要摄像传感器的其他第二摄像传感器在一天内的开启持续时长，从而使除了所有第二必要摄像传感器的其他第二摄像传感器在一天内的开启持续时长不小于预设持续时长阈值。

5.如权利要求4所述的基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于：在所述步骤S2中，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器具体包括：

利用下面公式(2)，根据每个展品在场馆内部的摆放位置以及每个第二摄像传感器在场馆内部的设置位置，从所有第二摄像传感器中选择一部分第二摄像传感器作为第二必要摄像传感器，

在上述公式(2)中，G(i)表示第i个第二摄像传感器是否属于第二必要摄像传感器的判定值；[x(i),y(i),z(i)]表示第i个第二摄像传感器在场馆内部的设置位置坐标；[X(b),Y(b),Z(b)]表示第b个展品在场馆内部的摆放位置坐标；B表示场馆内部摆放的展品总数量；S₀表示预设空间距离值；F{}表示非负检验函数，若括号内的数值大于或等于0，则非负检验函数的函数值为1，若括号内的数值小于0，则非负检验函数的函数值为0；

若G(i)＝1，表示第i个第二摄像传感器属于第二必要摄像传感器；

若G(i)＝0，表示第i个第二摄像传感器不属于第二必要摄像传感器。

6.如权利要求5所述的基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于：在所述步骤S3中，通过边缘计算系统对所述展品实时影像进行分析处理，确定相应展品周围区域的人员行为信息；根据所述人员行为信息，判断展品周围的人员是否存在异常行为；通过边缘计算系统对所述场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员流动状态信息；根据所述人员流动状态信息，判断场馆内部的是否存在人员流动拥挤情况具体包括：

通过边缘计算系统对所述展品实时影像进行分析处理，确定展品周围区域距离展品小于预设距离长度的人员的肢体动作姿态；对所述肢体动作姿态与预设肢体动作姿态数据库进行比对，若所述肢体动作姿态与预设肢体动作姿态数据库相匹配，则确定对应人员存在异常行为；

通过边缘计算系统对所述场馆内部实时影像进行分析处理，确定场馆内部的人员移动平均速度和人员聚集平均密度；若所述人员移动平均速度小于预设速度阈值或所述人员聚集平均密度大于预设聚集密度阈值，则确定场馆内部存在人员流动拥挤情况。

7.如权利要求6所述的基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于：在所述步骤S1中，调整除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长具体包括：

利用下面公式(3)，确定除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长，

在上述公式(3)中，T(a)表示第a个展品所在展位周围区域除了所有第一必要摄像传感器的其他第一摄像传感器在一天内的开启持续时长；24h表示24小时；[X(a),Y(a),Z(a)]表示第a个展品在场馆内部的摆放位置坐标；I表示第二摄像传感器的总数量；P{}表示非负保持函数，若括号内的数值大于或等于0，则非负检验函数的函数值为括号内的数值，若括号内的数值小于0，则非负检验函数的函数值为0。

8.如权利要求7所述的基于边缘计算的博物馆智能安防方法，其特征在于：在所述步骤S4中，向场馆管理平台终端反馈上述异常行为和人员流动拥挤情况的判断结果，再通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息具体包括：

当确定对应人员存在异常行为或场馆内部存在人员流动拥挤情况，则通过场馆管理平台反馈向工作人员所持的移动终端发送通知消息；其中，所述通知消息包括对应人员的脸部图片及其在场馆内部所处的位置信息，或者场馆内部存在人员流动拥挤情况对应的位置信息。

Images