CN116504011A - 一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统 - Google Patents
一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统，属于智能安防技术领域，包括以下步骤：建立智慧社区数字孪生模型，并将社区内各传感器位置信息输入楼宇数字孪生模型；建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息；在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息；实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物；判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长，计算非常住居民通过门禁时长；判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警。
Description
技术领域
本发明属于智能安防技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统。
背景技术
智能化安防技术随着科学技术的发展与进步和二十一世纪信息技术的腾飞已迈入了一个全新的领域，物联网技术的普及应用使得城市的安防从过去简单的安全防护系统向城市综合化体系演变，城市的安防项目涵盖众多的领域，有街道社区、楼宇建筑、银行邮局、道路监控、机动车辆、警务人员、移动物体、船只等。引入物联网技术后可以通过无线移动、跟踪定位等手段建立全方位的立体防护。
现有智慧社区无法准确获取公共区域的实时动态，难以对公共区域的情况进行实时把控,例如社区门禁处出现突发事件时，安防系统难以及时察觉与应对。
发明内容
本发明为了解决上述技术问题，进而提出了一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法。
本发明具体技术方案如下：一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，包括以下步骤：
建立智慧社区数字孪生模型，并将社区内各传感器位置信息输入楼宇数字孪生模型；
建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息；
在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息；
实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物；
判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长，计算非常住居民通过门禁时长；
判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警。
本申请通过建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息；在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息；实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物，可以通过数字孪生模型更直观地对社区内情况进行实时观察，且发生事件时可以通过数字孪生模型内同步生成的虚拟人物确认相关人员，进而提高了社区内安防效率。
本申请通过判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长，计算非常住居民通过门禁时长；判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警，避免了社区居民在通过门禁时被尾随，进而提高了社区内部的安全性。
进一步，所述建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息的方法为，
建立常住居民特征信息数据库，存储社区内常住居民特征信息；
在社区出口处设置特征更新区域，在人员离开社区时获取特征更新区域监控画面信息；
识别特征更新区域监控画面信息中人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；
将识别结果与数据库中的常住居民特征信息进行对比判断该人员是否为常住居民，若判断为常住居民则根据识别结果对数据库中的常住居民特征信息进行更新，并将该常住居民标记为已外出。
本申请通过将识别结果与数据库中的常住居民特征信息进行对比判断该人员是否为常住居民，若判断为常住居民则根据识别结果对数据库中的常住居民特征信息进行更新，并将该常住居民标记为已外出，避免了与检测区域人员进行特征对比时整个数据库，使对检测区域人员进行特征对比时仅需与已外出的常住居民进行对比，显著降低了对比所需工作量，提高了对比效率。
进一步，所述在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息的方法为，
在社区门禁处设置检测区域，并实时获取检测区域监控画面信息；
识别检测区域监控画面信息中的人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；
根据识别结果生成检测区域内人员特征信息。
本申请通过在社区门禁处设置检测区域，并实时获取检测区域监控画面信息；识别检测区域监控画面信息中的人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；根据识别结果生成检测区域内人员特征信息，使检测区域内人员的识别更精准，进而提高了身份对比的准确度。
进一步，所述实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物的方法为，
以摄像头位置为原点建立坐标系，记录门禁位置与摄像头位置的相对坐标；
根据检测区域监控画面信息和门禁位置与摄像头位置的相对坐标获取检测区域内人员位置信息；
将检测区域内人员位置信息和检测区域内人员特征信息输入数字孪生模型，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物。
本申请通过以摄像头位置为原点建立坐标系，记录门禁位置与摄像头位置的相对坐标；根据检测区域监控画面信息和门禁位置与摄像头位置的相对坐标获取检测区域内人员位置信息；将检测区域内人员位置信息和检测区域内人员特征信息输入数字孪生模型，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物，使检测区域内人员的定位更准确，进而提高了后续计算门禁开启时长和非常住居民通过门禁时长的准确性。
进一步，所述判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长的方法为，
从数据库中调取已外出常住居民特征信息与检测区域内人员特征信息进行对比，判断该人员是否为常住居民，并在数字孪生模型内进行标记；
当常住居民将要通过门禁时，识别检测区域监控画面信息中常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测常住居民行进速度Vc；
根据常住居民位置信息和门禁位置计算常住居民与门禁之间的距离Lc；
根据常住居民行进速度Vc和常住居民与门禁之间的距离Lc设定门禁开启时长Tc，即Lc/Vc=Tc。
本申请通过从数据库中调取已外出常住居民特征信息与检测区域内人员特征信息进行对比，判断该人员是否为常住居民，并在数字孪生模型内进行标记，使区分是否为常住居民更直观便捷，进而提高了社区内安防效率。
本申请通过当常住居民将要通过门禁时，识别检测区域监控画面信息中常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测常住居民行进速度，提高了居民通过门禁时的便利性，避免了开启时间过长发生尾随或开启时间过短居民难以通过。
进一步，所述计算非常住居民通过门禁时长的方法为，
识别检测区域监控画面信息中非常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测非常住居民行进速度Vf；
根据非常住居民位置信息和门禁位置计算非常住居民与门禁之间的距离Lf；
根据非常住居民行进速度Vf和非常住居民与门禁之间的距离Lf计算非常住居民通过门禁时长Tf，即Lf/Vf=Tf。
进一步，所述判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警的方法为，
若门禁开启时长Tc小于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＜Tf，则判断为无尾随事件；
若门禁开启时长Tc大于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＞Tf，则判断发生尾随事件，对检测区域进行语音预警，若语音预警无效则派遣安防人员前往处理。
本申请通过设置若门禁开启时长Tc大于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＞Tf，则判断发生尾随事件，对检测区域进行语音预警，若语音预警无效则派遣安防人员前往处理，避免了社区居民在通过门禁时被尾随，进而提高了社区内部的安全性。
一种基于数字孪生的智能安防监控预警系统，包括：监控模块和数据库模块，所述监控模块用于获取检测区域监控画面信息和特征更新区域监控画面信息，数据库模块用于对常住居民特征信息进行存储和更新。
进一步，还包括：数据处理模块和识别模块，所述数据处理模块用于计算门禁开启时长和非常住居民通过门禁时长，识别模块用于对检测区域监控画面信息和特征更新区域监控画面信息进行识别。
进一步，还包括：语音预警模块，所述语音预警模块用于对被尾随的常住居民进行语音预警。
有益效果：本申请通过建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息；在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息；实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物，可以通过数字孪生模型更直观地对社区内情况进行实时观察，且发生事件时可以通过数字孪生模型内同步生成的虚拟人物确认相关人员，进而提高了社区内安防效率。
本申请通过判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长，计算非常住居民通过门禁时长；判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警，避免了社区居民在通过门禁时被尾随，进而提高了社区内部的安全性。
本申请通过将识别结果与数据库中的常住居民特征信息进行对比判断该人员是否为常住居民，若判断为常住居民则根据识别结果对数据库中的常住居民特征信息进行更新，并将该常住居民标记为已外出，避免了与检测区域人员进行特征对比时整个数据库，使对检测区域人员进行特征对比时仅需与已外出的常住居民进行对比，显著降低了对比所需工作量，提高了对比效率。
本申请通过在社区门禁处设置检测区域，并实时获取检测区域监控画面信息；识别检测区域监控画面信息中的人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；根据识别结果生成检测区域内人员特征信息，使检测区域内人员的识别更精准，进而提高了身份对比的准确度。
本申请通过以摄像头位置为原点建立坐标系，记录门禁位置与摄像头位置的相对坐标；根据检测区域监控画面信息和门禁位置与摄像头位置的相对坐标获取检测区域内人员位置信息；将检测区域内人员位置信息和检测区域内人员特征信息输入数字孪生模型，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物，使检测区域内人员的定位更准确，进而提高了后续计算门禁开启时长和非常住居民通过门禁时长的准确性。
本申请通过从数据库中调取已外出常住居民特征信息与检测区域内人员特征信息进行对比，判断该人员是否为常住居民，并在数字孪生模型内进行标记，使区分是否为常住居民更直观便捷，进而提高了社区内安防效率。
本申请通过当常住居民将要通过门禁时，识别检测区域监控画面信息中常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测常住居民行进速度，提高了居民通过门禁时的便利性，避免了开启时间过长发生尾随或开启时间过短居民难以通过。
本申请通过设置若门禁开启时长Tc大于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＞Tf，则判断发生尾随事件，对检测区域进行语音预警，若语音预警无效则派遣安防人员前往处理，避免了社区居民在通过门禁时被尾随，进而提高了社区内部的安全性。
附图说明
图1为本发明的一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法的流程框图；
图2为本发明的一种基于数字孪生的智能安防监控预警系统的系统框图。
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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“中”、“外”、“内”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1：结合图1进行说明一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，包括以下步骤：
S1：建立智慧社区数字孪生模型，并将社区内各传感器位置信息输入楼宇数字孪生模型；
S2：建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息；
S3：在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息；
S4：实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物；
S5：判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长，计算非常住居民通过门禁时长；
S6：判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警。
本申请通过建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息；在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息；实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物，可以通过数字孪生模型更直观地对社区内情况进行实时观察，且发生事件时可以通过数字孪生模型内同步生成的虚拟人物确认相关人员，进而提高了社区内安防效率。
本申请通过判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长，计算非常住居民通过门禁时长；判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警，避免了社区居民在通过门禁时被尾随，进而提高了社区内部的安全性。
所述建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息的方法为，
建立常住居民特征信息数据库，存储社区内常住居民特征信息；
在社区出口处设置特征更新区域，在人员离开社区时获取特征更新区域监控画面信息；
识别特征更新区域监控画面信息中人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；
将识别结果与数据库中的常住居民特征信息进行对比判断该人员是否为常住居民，若判断为常住居民则根据识别结果对数据库中的常住居民特征信息进行更新，并将该常住居民标记为已外出。
本申请通过将识别结果与数据库中的常住居民特征信息进行对比判断该人员是否为常住居民，若判断为常住居民则根据识别结果对数据库中的常住居民特征信息进行更新，并将该常住居民标记为已外出，避免了与检测区域人员进行特征对比时整个数据库，使对检测区域人员进行特征对比时仅需与已外出的常住居民进行对比，显著降低了对比所需工作量，提高了对比效率。
所述在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息的方法为，
在社区门禁处设置检测区域，并实时获取检测区域监控画面信息；
识别检测区域监控画面信息中的人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；
根据识别结果生成检测区域内人员特征信息。
本申请通过在社区门禁处设置检测区域，并实时获取检测区域监控画面信息；识别检测区域监控画面信息中的人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；根据识别结果生成检测区域内人员特征信息，使检测区域内人员的识别更精准，进而提高了身份对比的准确度。
所述实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物的方法为，
以摄像头位置为原点建立坐标系，记录门禁位置与摄像头位置的相对坐标；
根据检测区域监控画面信息和门禁位置与摄像头位置的相对坐标获取检测区域内人员位置信息；
将检测区域内人员位置信息和检测区域内人员特征信息输入数字孪生模型，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物。
本申请通过以摄像头位置为原点建立坐标系，记录门禁位置与摄像头位置的相对坐标；根据检测区域监控画面信息和门禁位置与摄像头位置的相对坐标获取检测区域内人员位置信息；将检测区域内人员位置信息和检测区域内人员特征信息输入数字孪生模型，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物，使检测区域内人员的定位更准确，进而提高了后续计算门禁开启时长和非常住居民通过门禁时长的准确性。
所述判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长的方法为，
从数据库中调取已外出常住居民特征信息与检测区域内人员特征信息进行对比，判断该人员是否为常住居民，并在数字孪生模型内进行标记；
当常住居民将要通过门禁时，识别检测区域监控画面信息中常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测常住居民行进速度Vc；
根据常住居民位置信息和门禁位置计算常住居民与门禁之间的距离Lc；
根据常住居民行进速度Vc和常住居民与门禁之间的距离Lc设定门禁开启时长Tc，即Lc/Vc=Tc。
本申请通过从数据库中调取已外出常住居民特征信息与检测区域内人员特征信息进行对比，判断该人员是否为常住居民，并在数字孪生模型内进行标记，使区分是否为常住居民更直观便捷，进而提高了社区内安防效率。
本申请通过当常住居民将要通过门禁时，识别检测区域监控画面信息中常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测常住居民行进速度，提高了居民通过门禁时的便利性，避免了开启时间过长发生尾随或开启时间过短居民难以通过。
所述计算非常住居民通过门禁时长的方法为，
识别检测区域监控画面信息中非常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测非常住居民行进速度Vf；
根据非常住居民位置信息和门禁位置计算非常住居民与门禁之间的距离Lf；
根据非常住居民行进速度Vf和非常住居民与门禁之间的距离Lf计算非常住居民通过门禁时长Tf，即Lf/Vf=Tf。
所述判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警的方法为，
若门禁开启时长Tc小于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＜Tf，则判断为无尾随事件；
若门禁开启时长Tc大于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＞Tf，则判断发生尾随事件，对检测区域进行语音预警，若语音预警无效则派遣安防人员前往处理。
本申请通过设置若门禁开启时长Tc大于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＞Tf，则判断发生尾随事件，对检测区域进行语音预警，若语音预警无效则派遣安防人员前往处理，避免了社区居民在通过门禁时被尾随，进而提高了社区内部的安全性。
实施例2：结合图2进行说明一种基于数字孪生的智能安防监控预警系统，用于实现如实施例1所述的基于数字孪生的智能安防监控预警方法，包括：监控模块和数据库模块，所述监控模块用于获取检测区域监控画面信息和特征更新区域监控画面信息，数据库模块用于对常住居民特征信息进行存储和更新。
还包括：数据处理模块和识别模块，所述数据处理模块用于计算门禁开启时长和非常住居民通过门禁时长，识别模块用于对检测区域监控画面信息和特征更新区域监控画面信息进行识别。
还包括：语音预警模块，所述语音预警模块用于对被尾随的常住居民进行语音预警。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (10)
1.一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立智慧社区数字孪生模型，并将社区内各传感器位置信息输入楼宇数字孪生模型；
建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息；
在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息；
实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物；
判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长，计算非常住居民通过门禁时长；
判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，所述建立常住居民特征信息数据库，并实时更新常住居民特征信息的方法为，
建立常住居民特征信息数据库，存储社区内常住居民特征信息；
在社区出口处设置特征更新区域，在人员离开社区时获取特征更新区域监控画面信息；
识别特征更新区域监控画面信息中人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；
将识别结果与数据库中的常住居民特征信息进行对比判断该人员是否为常住居民，若判断为常住居民则根据识别结果对数据库中的常住居民特征信息进行更新，并将该常住居民标记为已外出。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，所述在社区门禁处设置检测区域，获取检测区域内人员特征信息的方法为，
在社区门禁处设置检测区域，并实时获取检测区域监控画面信息；
识别检测区域监控画面信息中的人员的服装类型、服装颜色、身高和体型轮廓；
根据识别结果生成检测区域内人员特征信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，所述实时获取检测区域内人员位置信息，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物的方法为，
以摄像头位置为原点建立坐标系，记录门禁位置与摄像头位置的相对坐标；
根据检测区域监控画面信息和门禁位置与摄像头位置的相对坐标获取检测区域内人员位置信息；
将检测区域内人员位置信息和检测区域内人员特征信息输入数字孪生模型，并在数字孪生模型内实时生成虚拟人物。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，所述判断检测区域内人员是否为常住居民并进行标记，设定常住居民通过时门禁开启时长的方法为，
从数据库中调取已外出常住居民特征信息与检测区域内人员特征信息进行对比，判断该人员是否为常住居民，并在数字孪生模型内进行标记；
当常住居民将要通过门禁时，识别检测区域监控画面信息中常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测常住居民行进速度Vc；
根据常住居民位置信息和门禁位置计算常住居民与门禁之间的距离Lc；
根据常住居民行进速度Vc和常住居民与门禁之间的距离Lc设定门禁开启时长Tc，即Lc/Vc=Tc。
6.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，所述计算非常住居民通过门禁时长的方法为，
识别检测区域监控画面信息中非常住居民是否持有重物和是否有随行儿童，并据此预测非常住居民行进速度Vf；
根据非常住居民位置信息和门禁位置计算非常住居民与门禁之间的距离Lf；
根据非常住居民行进速度Vf和非常住居民与门禁之间的距离Lf计算非常住居民通过门禁时长Tf，即Lf/Vf=Tf。
7.根据权利要求6所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，所述判断是否发生尾随事件，发生尾随时对居民进行预警的方法为，
若门禁开启时长Tc小于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＜Tf，则判断为无尾随事件；
若门禁开启时长Tc大于非常住居民通过门禁时长Tf，即Tc＞Tf，则判断发生尾随事件，对检测区域进行语音预警，若语音预警无效则派遣安防人员前往处理。
8.一种基于数字孪生的智能安防监控预警系统，用于实现如权利要求1-7任一项所述的基于数字孪生的智能安防监控预警方法，其特征在于，包括：监控模块和数据库模块，所述监控模块用于获取检测区域监控画面信息和特征更新区域监控画面信息，数据库模块用于对常住居民特征信息进行存储和更新。
9.根据权利要求8所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警系统，其特征在于，还包括：数据处理模块和识别模块，所述数据处理模块用于计算门禁开启时长和非常住居民通过门禁时长，识别模块用于对检测区域监控画面信息和特征更新区域监控画面信息进行识别。
10.根据权利要求8所述的一种基于数字孪生的智能安防监控预警系统，其特征在于，还包括：语音预警模块，所述语音预警模块用于对被尾随的常住居民进行语音预警。
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