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
- Publication number
- CN116504011A CN116504011A CN202310737780.7A CN202310737780A CN116504011A CN 116504011 A CN116504011 A CN 116504011A CN 202310737780 A CN202310737780 A CN 202310737780A CN 116504011 A CN116504011 A CN 116504011A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- resident
- detection area
- personnel
- early warning
- entrance guard
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 127
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/10—Movable barriers with registering means
- G07C9/15—Movable barriers with registering means with arrangements to prevent the passage of more than one individual at a time
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
- G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
- G07C9/37—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310737780.7A CN116504011B (zh) | 2023-06-21 | 2023-06-21 | 一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310737780.7A CN116504011B (zh) | 2023-06-21 | 2023-06-21 | 一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116504011A true CN116504011A (zh) | 2023-07-28 |
| CN116504011B CN116504011B (zh) | 2023-10-27 |
Family
ID=87320477
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310737780.7A Active CN116504011B (zh) | 2023-06-21 | 2023-06-21 | 一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116504011B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1423804A (zh) * | 2000-12-12 | 2003-06-11 | 皇家菲利浦电子有限公司 | 解决安全监控系统进/出冲突的装置和方法 |
| CN109191627A (zh) * | 2018-07-26 | 2019-01-11 | 杭州懒陈鑫网络科技有限公司 | 一种酒店管理方法和系统 |
| CN110827456A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-21 | 苏州中科先进技术研究院有限公司 | 闸机出入口安全提示系统和方法 |
| CN112037405A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-04 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种闸机控制方法、装置、设备和介质 |
| US20210201584A1 (en) * | 2019-12-31 | 2021-07-01 | VIRNECT inc. | System and method for monitoring field based augmented reality using digital twin |
| KR20220056911A (ko) * | 2020-10-28 | 2022-05-09 | 주식회사 큐에스 | 디지털 트윈 기반의 영유아 시설 모니터링 방법 및 시스템 |
| CN115100813A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-09-23 | 慧之安信息技术股份有限公司 | 基于数字孪生的智慧社区系统 |
| CN115690351A (zh) * | 2021-07-30 | 2023-02-03 | 江苏绿瓴数字城市与智能建造研究院有限公司 | 对象模拟显示方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2023
- 2023-06-21 CN CN202310737780.7A patent/CN116504011B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1423804A (zh) * | 2000-12-12 | 2003-06-11 | 皇家菲利浦电子有限公司 | 解决安全监控系统进/出冲突的装置和方法 |
| CN109191627A (zh) * | 2018-07-26 | 2019-01-11 | 杭州懒陈鑫网络科技有限公司 | 一种酒店管理方法和系统 |
| CN110827456A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-21 | 苏州中科先进技术研究院有限公司 | 闸机出入口安全提示系统和方法 |
| US20210201584A1 (en) * | 2019-12-31 | 2021-07-01 | VIRNECT inc. | System and method for monitoring field based augmented reality using digital twin |
| CN112037405A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-04 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种闸机控制方法、装置、设备和介质 |
| KR20220056911A (ko) * | 2020-10-28 | 2022-05-09 | 주식회사 큐에스 | 디지털 트윈 기반의 영유아 시설 모니터링 방법 및 시스템 |
| CN115690351A (zh) * | 2021-07-30 | 2023-02-03 | 江苏绿瓴数字城市与智能建造研究院有限公司 | 对象模拟显示方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN115100813A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-09-23 | 慧之安信息技术股份有限公司 | 基于数字孪生的智慧社区系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116504011B (zh) | 2023-10-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112700470B (zh) | 一种基于交通视频流的目标检测和轨迹提取方法 | |
| CN102724482B (zh) | 基于gps和gis的智能视觉传感网络运动目标接力跟踪系统 | |
| CN113359709B (zh) | 一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法 | |
| CN110077398B (zh) | 一种用于智能驾驶的危险处理方法 | |
| CN106373430A (zh) | 一种基于计算机视觉的交叉路口通行预警方法 | |
| CN103714697B (zh) | 一种识别跟踪罪犯车辆的方法 | |
| CN112053556B (zh) | 一种交通监控复眼动态识别交通事故自我进化系统 | |
| CN112434566B (zh) | 客流统计方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR20230133705A (ko) | 레이더와 카메라 융합 기반의 돌발상황 검지시스템 | |
| CN115857378A (zh) | 一种基于物联网的智能安防监控系统 | |
| CN113743260A (zh) | 一种地铁站台密集人流情况下的行人跟踪方法 | |
| Kong et al. | A fusion-based system for road-network traffic state surveillance: a case study of Shanghai | |
| CN115169673A (zh) | 一种智慧校园疫情风险监测与预警系统及方法 | |
| CN111062238A (zh) | 基于人体骨架信息及多目标跟踪的扶梯流量监测方法及系统 | |
| CN116504011B (zh) | 一种基于数字孪生的智能安防监控预警方法及系统 | |
| CN109934161A (zh) | 基于卷积神经网络的车辆识别与检测方法及系统 | |
| CN110909607B (zh) | 一种智慧地铁运营中客流感知的装置系统 | |
| CN117334040A (zh) | 一种跨域路侧感知多车辆关联方法及系统 | |
| CN117612364A (zh) | 一种机动车的违章检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115907462A (zh) | 基于无人机视频的交叉口安全状态感知与诊断治理系统及方法 | |
| CN113178081B (zh) | 一种车辆汇入预警方法、装置及电子设备 | |
| CN113408333B (zh) | 一种基于视频数据的地铁站内行人交通行为判别方法 | |
| CN114987495A (zh) | 一种面向高度自动驾驶的人机混合决策方法 | |
| CN108830248A (zh) | 一种行人局部特征大数据混合提取方法 | |
| Manguri et al. | A Review of Computer Vision–Based Traffic Controlling and Monitoring |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |