CN115512504A - 一种通信基站安防监控报警方法、系统及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种通信基站安防监控报警方法、系统及可读存储介质,属于基站安防技术领域,包括获取侵入者的生物特征数据,判定侵入者是否为工作人员,并向远程终端发送第一预警信息;获取侵入者的位置信息,判定实时距离值是否在侵入范围内,则向远程终端发送第二预警信息;采集所述侵入者的动态图像数据,判定所述侵入者的动作是否正常,并向远程终端发送第三预警信息;基站内的无人机升空跟踪,拟合形成所述侵入者的逃跑路径曲线,并向远程终端发送第四预警信息。本发明通过多层预警的设计,为远程终端实时提供了多个预警信息,及时发现报警处理,且多个预警信息整合,为远程终端提供侵入者的个人特征、偷盗设备种类和逃跑路线。
Description
技术领域
本发明涉及基站安防技术领域,具体涉及一种通信基站安防监控报警方法、系统及可读存储介质。
背景技术
基站即公用移动通信基站,是无线电台站的一种形式,是指在一定的无线电覆盖区中,通过移动通信交换中心与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。基站内建有多种独立设备,如基站机柜、电源、蓄电池、空调和监控等设备。
随着通信基站、机房的数目增多,且均为无人值守。站点设备被盗情况屡屡发生,有的站点甚至反复多次被盗,给运营商造成了重大经济损失。维护上需要花费大量的人力和财力,严重影响了网络质量。且安装在边远山区的基站被盗后,在事发后发现设备故障或定期巡检的时候才发现的,基站、机房的防盗工作显得束手无策、疲于应对。有些甚至刚刚更换或维修好没多久,就再次被盗。
因此,如何提供一种新型的安防报警系统,使其提高无人值守基站、机房等站点设备的安全性,是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
为此,本发明提供一种通信基站安防监控报警方法、系统及可读存储介质,以解决现有技术中存在的相关技术问题。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
根据本发明的第一方面,提供了一种通信基站安防监控报警方法,包括:
S1:监控摄像头实时获取侵入者的生物特征数据,提取所述侵入者的生物特征数据中的第一生物特征值、第二生物特征值和第三生物特征值,并结合第一算法得出第一对比值,比较所述第一对比值与第一阀值,如果所述第一对比值大于第一阀值,则判定所述侵入者为工作人员;如果所述第一对比值大于第一阀值,则判定所述侵入者为非工作人员,并向远程终端发送第一预警信息;
S2:基于所述远程终端接收到第一预警信息,监控摄像头实时获取所述侵入者的位置信息,以所述侵入者进入基站的位置为原点建立第一坐标系,并在所述第一坐标系下判断所述侵入者趋向的设备,以此设备所在的位置为原点重新建立第二坐标系,并在所述第二坐标系下获取所述侵入者的第二目标坐标,结合第二算法得出所述侵入者与相应设备之间的实时距离值,如果所述实时距离值在侵入范围内,则向远程终端发送第二预警信息,反之,则不发送。
S3:基于所述远程终端接收到第二预警信息,监控摄像头实时采集所述侵入者的动态图像数据,提取所述侵入者的动态图像数据中的第一特征帧数值、第二特征帧数值和第三特征帧数值,并结合第三算法得出第二对比值,比较所述第二比值与第二阀值,如果所述第二对比值大于第二阀值,则判定所述侵入者的动作正常;如果所述第二对比值小于第二阀值,则判定所述侵入者的动作异常,并向远程终端发送第三预警信息;
S4:基于所述远程终端接收到第三预警信息,监控摄像头监控到所述侵入者逃离基站后,调配基站内的无人机升空跟踪,重新建立以基站为原点的第三坐标系,无人机获取所述侵入者在第三坐标系下的时间坐标,并代入第一数据模型内,拟合形成所述侵入者的逃跑路径曲线,并向远程终端发送第四预警信息。
进一步地,所述步骤S2具体包括:
S201:实时获取所述侵入者的位置信息,以所述侵入者进入基站的位置为原点建立第一坐标系;
S202:在所述第一坐标系下获取基站内各设备的位置坐标;
S203:捕捉所述侵入者进入基站后的第一目标坐标,根据所述第一目标坐标拟合形成侵入者的动作趋势;
S204:比较第一目标坐标与基站内各设备的位置坐标,判断所述侵入者趋向的设备,发送开启信号到相应设备的传感器内;
S205:所述相应设备内的传感器开启后,以所述相应设备所在的位置为原点建立第二坐标系;
S206:在所述第二坐标系下获取所述侵入者的第二目标坐标,结合第二算法得出侵入者与相应设备之间的实时距离值。
进一步地,所述第一算法为:
其中, W1为第一对比值,A1为第一生物特征值,A2为第二生物特征值, A3为第三生物特征值,K1为第一生物特征值的预设权重,K2为第二生物特征值的预设权重,K3为第三生物特征值的预设权重。
进一步地,所述第二算法为:
其中, D1为实时距离值,(x1,y1,z1)为侵入者在第二坐标系下的第二目标坐标。
进一步地,所述第三算法为:
其中, W2为第二对比值,B1为第一特征帧数值,B2为第二特征帧数值, B3为第三特征帧数值,θ1为第一特征帧数值的预设权重,θ2为第二特征帧数值的预设权重,θ3为第三特征帧数值的预设权重。
进一步地,所述侵入范围为:
其中,Ri为距离设备的最大安全距离,i表示设备的种类。
进一步地,所述第一数据模型为:
根据本发明的第二方面,提供了一种通信基站安防监控报警系统,包括:
监控摄像头,安装于能完全监控到指定被监控区域的位置,用于采集指定监控区域内侵入者的生物特征数据、位置信息和动态图像数据并将目标数据上传至服务器;
传感器,安装于基站内的各设备上,用于识别侵入者的动作趋势;
服务器,用于接收生物特征数据、位置信息、动态图像数据和无人机跟踪信息,并执行上述任一项所述的通信基站安防监控报警方法;
报警单元,根据服务器的指令发出相应的预警信息;
远程终端,用于接收报警单元的预警信息。
进一步地,所述报警单元分别与所述远程终端和公安系统无线连接,所述报警单元同时向远程终端和公安系统发出预警信息。
根据本发明的第三方面,提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被服务器执行时实现上述任意一项所述方法的步骤。
本发明具有如下优点:
本发明通过监控摄像头实时获取侵入者的生物特征数据,通过第一算法的计算比较,判断出侵入者是否为工作人员,从而发送第一预警信息给远程终端;侵入者为非工作人员后,通过建立第一坐标系判断侵入者趋向的对应设备,通过建立第二坐标系结合第二算法判断侵入者是否进入该设备的侵入范围,从而发送第二预警信息给远程终端;侵入者进入该设备的侵入范围后,监控摄像头实时获取侵入者的动态图像数据,通过第三算法的比较,判断侵入者的操作是否正常,而发送第三预警信息给远程终端;侵入者逃离基站后,通过建立第三坐标系和第一数据模型生成逃跑路径曲线,发送第四预警信息给远程终端。本发明通过多层预警的设计,为远程终端实时提供了多个预警信息,及时发现报警处理,且多个预警信息整合,为远程终端提供侵入者的个人特征、偷盗设备种类和逃跑路线,提高了破案速度,震慑偷盗人员。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对实施方式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示例性的,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,还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明可实施的限定条件,故不具技术上的实质意义,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例发送第一预警信息的方法流程图;
图2为本发明实施例发送第二预警信息的方法流程图;
图3为本发明实施例发送第三预警信息的方法流程图;
图4为本发明实施例发送第四预警信息的方法流程图;
图5为本发明提供的一种通信基站安防监控报警系统的结构连接图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式,熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效,显然,所描述的实施例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做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。
根据本发明的第一方面,提供了一种通信基站安防监控报警方法,包括:
如图1所示发送第一预警信息的方法流程图。包括步骤S101:监控摄像头实时获取侵入者的生物特征数据,生物特征数据包括侵入者的外貌特征、体态特征等特征,获取的特征与数据库内的工作人员的特征进行比较。
步骤S102:提取侵入者的生物特征数据中的第一生物特征值、第二生物特征值和第三生物特征值,结合第一算法得出第一对比值。
第一算法为:
其中, W1为第一对比值,A1为第一生物特征值,A2为第二生物特征值, A3为第三生物特征值,K1为第一生物特征值的预设权重,K2为第二生物特征值的预设权重,K3为第三生物特征值的预设权重。
第一生物特征值为侵入者的身高,侵入者进入基站的途径为门窗,通过基站门边或窗边的红外传感器探测侵入者的身高值;第二生物特征值为侵入者的脸部维度值,通过监控摄像头测量到侵入者的脸部长度值和脸部宽度值,二者结合得到侵入者的脸部纬度值;第三生物特征值为侵入者的体重,通过基站门窗处的体重传感器检测侵入者的体重值。将上述检测得到的特征值代入第一算法中,得到第一对比值。
步骤S103:比较第一对比值与第一阀值。第一阀值为本系统内设定的关于生物特征的及格值。
如果第一对比值大于第一阀值,则判定侵入者为工作人员,则不会进行下一步安防措施,减少不必要的安防操作;如果第一对比值大于第一阀值,则判定侵入者为非工作人员,并向远程终端发送第一预警信息。
基于远程终端接收到第一预警信息,进行下一步操作。如图2所示发送第二预警信息的方法流程图。
步骤S201:实时获取侵入者的位置信息,以侵入者进入基站的位置为原点建立第一坐标系。
步骤S202:在第一坐标系下获取基站内各设备的位置坐标。
步骤S203:捕捉侵入者进入基站后的第一目标坐标,将第一目标坐标转换为向量坐标,根据向量方向拟合形成侵入者的动作趋势。
步骤S204:比较第一目标坐标与基站内各设备的位置坐标,判断侵入者趋向的设备,发送开启信号到相应设备的传感器内。
通过上述操作,可远程得知何种设备遭到了毁坏,方便后期工作人员维修记录。
步骤S205:相应设备内的传感器开启后,以相应设备所在的位置为原点建立第二坐标系。
步骤S206:在第二坐标系下获取侵入者的第二目标坐标,结合第二算法得出侵入者与相应设备之间的实时距离值。
第二算法为:
其中, D1为实时距离值,(x1,y1,z1)为侵入者在第二坐标系下的第二目标坐标。
步骤S207:如果实时距离值在侵入范围内,则向远程终端发送第二预警信息,反之,则不发送。
所述侵入范围为:
其中,Ri为距离设备的最大安全距离,i表示设备的种类。
侵入者进入基站的位置为基站的门或窗,即以基站的门或窗为原点建立第一坐标系。基站内配备有基站机柜、电源柜、蓄电池柜、BBU设备、空调和监控等设备,在第一坐标系下得到上述设备的位置坐标。例如:以基站的门口建立第一坐标系,当基站机柜、电源柜、蓄电池柜、BBU设备、空调横向排列在基站内,通过设备的位置坐标得到:蓄电池柜靠近y轴,基站机柜和电源柜逐渐向左远离y轴,基站机柜和电源柜逐渐向右远离y轴。根据侵入者的第一目标坐标的向量方向与y轴的关系,判断其趋近于上述哪种设备。
侵入者趋近的设备内的传感器开启,以相应设备所在的位置为原点建立第二坐标系。比较侵入者与相应设备之间的实时距离值与距离设备的最大安全距离。例如:设定基站机柜的最大安全距离为1m,当侵入者与相应设备之间的实时距离值为0.5m,代表此实时距离值落入侵入范围,基站机柜上的传感器通过服务器向远程终端发送第二预警信息;当侵入者与相应设备之间的实时距离值为1.5m,代表此实时距离值未落入侵入范围,基站机柜上的传感器不会向服务器发送信号。
基于远程终端接收到第二预警信息,进行下一步操作。如图3所示发送第三预警信息的方法流程图。
步骤S301:监控摄像头实时采集侵入者的动态图像数据。动态图像数据包括侵入者对设备的操作姿势,操作姿势包括操作者对设备的维护调试动作、拆解动作、检修更换动作等操作。获取的姿势特征与数据库内记录的正常操作姿势特征进行比较。
步骤S302:提取侵入者的动态图像数据中的第一特征帧数值、第二特征帧数值和第三特征帧数值,并结合第三算法得出第二对比值。
所述第三算法为:
其中, W2为第二对比值,B1为第一特征帧数值,B2为第二特征帧数值, B3为第三特征帧数值,θ1为第一特征帧数值的预设权重,θ2为第二特征帧数值的预设权重,θ3为第三特征帧数值的预设权重。
在侵入者维护调试动作图像中提取关键帧,并转化为第一特征帧数值;在侵入者拆解动作图像中提取关键帧,并转化为第二特征帧数值;在侵入者检修更换动作图像中提取关键帧,并转化为第三特征帧数值。将上述检测得到的特征帧数值代入第三算法中,得到第二对比值。
步骤S303:比较第二比值与第二阀值。第二阀值为本系统内设定的关于动态图像数据的及格值。
如果第二对比值大于第二阀值,则判定侵入者的动作正常,则不会进行下一步安防措施,减少不必要的安防操作;如果第二对比值小于第二阀值,则判定侵入者的动作异常,并向远程终端发送第三预警信息。
经过接收上述第一预警信息、第二预警信息和第三预警信息,可以判定侵入者为偷盗人员。基于远程终端接收到第三预警信息,进行下一步操作。如图4所示发送第四预警信息的方法流程图。
步骤S401:监控摄像头监控到侵入者逃离基站后,调配基站内的无人机升空跟踪,重新建立以基站为原点的第三坐标系。
步骤S402:无人机获取侵入者在第三坐标系下的时间坐标,至少提取第一时间坐标、第二时间坐标和第三时间坐标。将第一时间坐标、第二时间坐标和第三时间坐标代入第一数据模型,转化为在地图坐标系下的坐标,从而拟合形成侵入者的逃跑路径曲线。同时,向远程终端发送第四预警信息。
第一数据模型为:
根据本发明的第二方面,提供了一种通信基站安防监控报警系统,如图5所示的,包括:
监控摄像头51,安装于能完全监控到指定被监控区域的位置,用于采集指定监控区域内侵入者的生物特征数据、位置信息和动态图像数据并将目标数据上传至服务器52;
传感器52,安装于基站内的各设备上,用于识别侵入者的动作趋势;
服务器53,用于接收生物特征数据、位置信息、动态图像数据和无人机跟踪信息,并结合第一算法、第二算法、第三算法和第一数据模型,得出第一对比值、实时距离值、第二对比值和逃跑曲线图;
报警单元54,根据服务器53的指令发出相应的预警信息;
远程终端55,用于接收报警单元54的预警信息。
报警单元54分别与远程终端55和公安系统无线连接,报警单元54同时向远程终端55和公安系统发出预警信息,使报警信息得到及时处理。
根据本发明的第三方面,提供了一种可读存储介质,可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序被服务器执行时实现上述通信基站安防监控报警方法的步骤。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种通信基站安防监控报警方法,其特征在于,包括:
S1:监控摄像头实时获取侵入者的生物特征数据,提取所述侵入者的生物特征数据中的第一生物特征值、第二生物特征值和第三生物特征值,并结合第一算法得出第一对比值,比较所述第一对比值与第一阀值,如果所述第一对比值大于第一阀值,则判定所述侵入者为工作人员;如果所述第一对比值大于第一阀值,则判定所述侵入者为非工作人员,并向远程终端发送第一预警信息;
S2:基于所述远程终端接收到第一预警信息,监控摄像头实时获取所述侵入者的位置信息,以所述侵入者进入基站的位置为原点建立第一坐标系,并在所述第一坐标系下判断所述侵入者趋向的设备,以此设备所在的位置为原点重新建立第二坐标系,并在所述第二坐标系下获取所述侵入者的第二目标坐标,结合第二算法得出所述侵入者与相应设备之间的实时距离值,如果所述实时距离值在侵入范围内,则向远程终端发送第二预警信息,反之,则不发送;
S3:基于所述远程终端接收到第二预警信息,监控摄像头实时采集所述侵入者的动态图像数据,提取所述侵入者的动态图像数据中的第一特征帧数值、第二特征帧数值和第三特征帧数值,并结合第三算法得出第二对比值,比较所述第二比值与第二阀值,如果所述第二对比值大于第二阀值,则判定所述侵入者的动作正常;如果所述第二对比值小于第二阀值,则判定所述侵入者的动作异常,并向远程终端发送第三预警信息;
S4:基于所述远程终端接收到第三预警信息,监控摄像头监控到所述侵入者逃离基站后,调配基站内的无人机升空跟踪,重新建立以基站为原点的第三坐标系,无人机获取所述侵入者在第三坐标系下的时间坐标,并代入第一数据模型内,拟合形成所述侵入者的逃跑路径曲线,并向远程终端发送第四预警信息。
2.如权利要求1所述的通信基站安防监控报警方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括:
S201:实时获取所述侵入者的位置信息,以所述侵入者进入基站的位置为原点建立第一坐标系;
S202:在所述第一坐标系下获取基站内各设备的位置坐标;
S203:捕捉所述侵入者进入基站后的第一目标坐标,根据所述第一目标坐标拟合形成侵入者的动作趋势;
S204:比较第一目标坐标与基站内各设备的位置坐标,判断所述侵入者趋向的设备,发送开启信号到相应设备的传感器内;
S205:所述相应设备内的传感器开启后,以所述相应设备所在的位置为原点建立第二坐标系;
S206:在所述第二坐标系下获取所述侵入者的第二目标坐标,结合第二算法得出侵入者与相应设备之间的实时距离值。
8.一种通信基站安防监控报警系统,其特征在于,包括:
监控摄像头,安装于能完全监控到指定被监控区域的位置,用于采集指定监控区域内侵入者的生物特征数据、位置信息和动态图像数据并将目标数据上传至服务器;
传感器,安装于基站内的各设备上,用于识别侵入者的动作趋势;
服务器,用于接收生物特征数据、位置信息、动态图像数据和无人机跟踪信息,并执行如权利要求1-7任一项所述的通信基站安防监控报警方法;
报警单元,根据服务器的指令发出相应的预警信息;
远程终端,用于接收报警单元的预警信息。
9.如权利要求8所述的通信基站安防监控报警系统,其特征在于,所述报警单元分别与所述远程终端和公安系统无线连接,所述报警单元同时向远程终端和公安系统发出预警信息。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被服务器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。
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---|---|
CN (1) | CN115512504B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116866530A (zh) * | 2023-08-01 | 2023-10-10 | 广东省新一代通信与网络创新研究院 | 一种基于5g通信的安防监控系统、方法、装置 |
CN117576857A (zh) * | 2024-01-16 | 2024-02-20 | 四川并济科技有限公司 | 基于神经网络模型的智慧安全监测系统及方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101447114A (zh) * | 2008-12-17 | 2009-06-03 | 浙江天地人科技有限公司 | 供电变压器监测防盗追踪器 |
JP2009199322A (ja) * | 2008-02-21 | 2009-09-03 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 監視システム、人物検索方法 |
CN201558116U (zh) * | 2009-05-12 | 2010-08-25 | 上海银晨智能识别科技有限公司 | 具有比对功能的人体生物信息一体化采集系统 |
US20180025458A1 (en) * | 2016-07-25 | 2018-01-25 | Bossanova Systems, Inc. | Self-customizing, multi-tenanted mobile system and method for digitally gathering and disseminating real-time visual intelligence on utility asset damage enabling automated priority analysis and enhanced utility outage response |
CN109472190A (zh) * | 2017-09-08 | 2019-03-15 | 埃森哲环球解决方案有限公司 | 跟踪和/或分析与设施相关的活动的设备和方法 |
CN109740411A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-05-10 | 南京大学 | 基于人脸识别的智能监控系统、监控方法及快速出警方法 |
CN109767590A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-17 | 仁诚建设有限公司 | 一种基于移动互联网的电缆防盗保护系统 |
CN110111516A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-09 | 中广核研究院有限公司 | 一种核电站厂区安全保卫方法及系统 |
CN111178252A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-19 | 东北大学 | 多特征融合的身份识别方法 |
CN111695538A (zh) * | 2020-06-17 | 2020-09-22 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 非法入侵人员检测方法、装置及可读存储介质 |
CN112711053A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-04-27 | 千居智人工智能科技昆山有限公司 | 一种通信网络安全运营自动化监测与预警系统 |
-
2022
- 2022-11-18 CN CN202211442528.5A patent/CN115512504B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009199322A (ja) * | 2008-02-21 | 2009-09-03 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 監視システム、人物検索方法 |
CN101447114A (zh) * | 2008-12-17 | 2009-06-03 | 浙江天地人科技有限公司 | 供电变压器监测防盗追踪器 |
CN201558116U (zh) * | 2009-05-12 | 2010-08-25 | 上海银晨智能识别科技有限公司 | 具有比对功能的人体生物信息一体化采集系统 |
US20180025458A1 (en) * | 2016-07-25 | 2018-01-25 | Bossanova Systems, Inc. | Self-customizing, multi-tenanted mobile system and method for digitally gathering and disseminating real-time visual intelligence on utility asset damage enabling automated priority analysis and enhanced utility outage response |
CN109472190A (zh) * | 2017-09-08 | 2019-03-15 | 埃森哲环球解决方案有限公司 | 跟踪和/或分析与设施相关的活动的设备和方法 |
CN109740411A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-05-10 | 南京大学 | 基于人脸识别的智能监控系统、监控方法及快速出警方法 |
CN109767590A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-17 | 仁诚建设有限公司 | 一种基于移动互联网的电缆防盗保护系统 |
CN110111516A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-09 | 中广核研究院有限公司 | 一种核电站厂区安全保卫方法及系统 |
CN111178252A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-19 | 东北大学 | 多特征融合的身份识别方法 |
CN111695538A (zh) * | 2020-06-17 | 2020-09-22 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 非法入侵人员检测方法、装置及可读存储介质 |
CN112711053A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-04-27 | 千居智人工智能科技昆山有限公司 | 一种通信网络安全运营自动化监测与预警系统 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116866530A (zh) * | 2023-08-01 | 2023-10-10 | 广东省新一代通信与网络创新研究院 | 一种基于5g通信的安防监控系统、方法、装置 |
CN117576857A (zh) * | 2024-01-16 | 2024-02-20 | 四川并济科技有限公司 | 基于神经网络模型的智慧安全监测系统及方法 |
CN117576857B (zh) * | 2024-01-16 | 2024-04-02 | 四川并济科技有限公司 | 基于神经网络模型的智慧安全监测系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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