CN116798176A - 基于大数据和智慧安防的数据管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于大数据和智慧安防的数据管理系统，涉及大数据处理，包含智能安防云平台、联网传输系统、智能视频监控子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统，其中所述智能安防云平台连接所述联网传输系统，所述智能视频监控子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统分别连接联网传输系统；本发明解决了传统安防系统容易受干扰的缺陷，实现智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理，同时报警系统更加完善，具有长距离监控、高精度定位、低能源依赖性、高环境耐受性、抗电磁干扰和抗腐蚀优势。
Description
技术领域
本发明涉及大数据处理，且更具体地涉及基于大数据和智慧安防的数据管理系统。
背景技术
随着物联网、大数据和云计算新技术的发展，为智能安防行业的发展提供了有力支撑，一个完整的智能安防系统应实现监控、门禁和报警功能，用于用于实现信息交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理。
智能安防系统在生活中带给我们种种便捷，传统的周界安防解决方案为社会平安保障做出了应有贡献，但受一些客观技术条件因素所限，还存在着一些共性或个性不足，具体如下：
(1)传统方案防护等级较低，对于蓄意侵入者而言，很容易跨越或规避；同时易受地形条件的高低、曲折、转弯和折弯环境限制，而且它们不适合恶劣气候，容易受高温、低温、强光、灰尘、雨、雪、雾和霜自然气候的影响，误报率高；
(2)泄露电缆和振动电缆报警属于电缆传感，传感部分都是有源的，系统功耗大，可监测的距离较短，单位距离成本高，在进行长距离监测的情况下，系统造价高昂，且传感器单元的寿命较短，长时间连续使用，维护成本较高；
(3)干扰因素增多(电磁干扰、信号干扰、串扰等)，灵敏性下降，误报率、漏报率上升等；
综上可见，基于电传感技术的传统周界安防解决方案受自身技术条件限制存在诸多功能缺陷，因此如何实现长距离监控、高精度定位和低能源依赖的安防系统是我们需要解决的问题。
发明内容
针对上述技术的不足，本发明公开一种基于大数据和智慧安防的数据管理系统，能够用于实现信息交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理，报警系统更加完善，具有长距离监控、高精度定位、低能源依赖性、高环境耐受性、抗电磁干扰和抗腐蚀优势。
本发明采用以下技术方案：
基于大数据和智慧安防的数据管理系统，包含：
智能安防云平台，用于实现信息交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理；
安防管理界面，集智能视频监控子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统，实现各子系统之间的管理和相应的报警联动；
联网传输系统，实现视频、图片和结构化数据的可靠接入，转发至后端应用平台；
智能视频监控子系统，在综合安防集成管理界面实现高清图像联动、录像查询和智能报警管理；
智能分析子系统，用于过滤无用的监控录像，用户能够选择性关注报警事件所在视频，以提升监管效率；所述智能分析子系统包括基于二维高斯模糊函数模型的信息处理模块和信息分解模块，信息处理模块通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，用户能够选择性关注报警事件所在视频，以提升监管效率，所述信息分解模块用于将信息处理后的信息分解，以提高数据信息处理效率；
智能门禁子系统，实现对出入车辆的监控排查，并对出入记录数据信息进行保存；
人脸识别子系统，采集人脸面部信息，用当前的面纹编码与档案库存的比对以确认人员身份信息；
访客管理子系统，用于收集、分析和处理外部来访人员数据信息；
报警输出子系统，与其他子系统关联，在出现安防风险时，发出警报提醒监管者；
其中所述智能安防云平台连接所述联网传输系统，所述联网传输系统连接综合安防管理界面，所述智能视频监控子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统分别连接所述联网传输系统。
作为本发明进一步的技术方案，所述所述智能安防云平台基于物联网模式并采用云存储模块满足现代化安防的需求，智能安防云平台汇集各域的结构化数据，智能感知与理解非结构化数据，以精确的结构化进行数据信息采集、交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理。
作为本发明进一步的技术方案，所述智能视频监控子系统采用视频技术探测、监视设防区域并实时显示、记录现场图像；完成视频监控包含以下步骤：
步骤一，视频探测，采用光电成像技术对目标进行感知并生成视频图象信号；摄像机通过电子束扫描或自扫描方式将被摄体因光学系统成像在器件光敏面上的二维图像转变为一维时序电信号输出出来；
步骤二，视频监控，采用视频探测手段对目标进行监视、控制和信息记录；
步骤三，视频传输，利用有线或无线传输介质，直接或通过调制解调手段，将视频图像信号从一处传到另一处，从一台设备传到另一台设备；摄像机通过网络线缆或同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时将传输的语音信号同步录入到录像机内；操作人员通过控制主机发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并通过视频矩阵实现在多路摄像机的切换；利用特殊录像处理模式，对图像进行录入、回放、调出和储存操作；
步骤四，报警图像复核，当报警事件发生时，智能视频监控系统能够自动实时调用与报警区域相关的图像，以便对现场状态进行观察复核；
作为本发明进一步的技术方案，所述信息处理模块的工作方法为：
信息处理模块的工作方法为：
(步骤一)采用改进型二维高斯模糊函数对数据信息进行分类，分类函数为：
式(1)中，G(x,y)表示高斯函数，P(A,B)表示信息转换模块，其中P(A,B)表示原始智慧安防数据信息，A表示原始智慧安防数据信息中的原始数据类型，B表示转换后的智慧安防数据信息类型；其中：
在公式(2)中，uij表示动态监测原始智慧安防数据信息变化量，表示动态监测原始智慧安防数据信息误差变化量平均值；其中i和j分别表示智慧安防数据信息变化量的序列和时刻，c表示所有原始智慧安防数据信息变化量的数据集合；x是采集到的监控数据信息在水平轴上距原点的距离，y是采集到的监控数据信息在垂直轴上距原点的距离，σ是高斯分布的标准偏差，介于3-10.5之间；
(步骤二)数据信息分析；
通过分析函数对输入的数据信息进行计算，计算函数为：
式(2)中，V(R,G,B)表示数据信息分析函数，R、G、B分别表示数据信息分析函数中的模糊度、类别和数据属性；处理后的数据信息特征集函数为：
根据模糊度、类别和数据属性筛选出的函数如公式(3)和(4)所示；
(步骤三)通过欧几里得距离计算实际计算属性与处理后数据信息之间的差距，则欧几里得距离方程表示为：
公式(5)中，x表示安防设备发生火灾时，故障数据信息特征集中的特征向量；y表示安防设备发生火灾时输入待匹配的特征向量，xi、yi表示输入图像信息特征对应的特征分量。
作为本发明进一步的技术方案，所述智能分析子系统利用计算机图像分析技术、理解视频画面的内容，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，用户能够选择性关注报警事件所在视频，以提升监管效率。
作为本发明进一步的技术方案，所述智能门禁子系统为车辆AB门管理系统，通道为A、B门，且设置双门互锁，A门外安装一台读卡器，B门外安装一台读卡器，两通道门外各安装一套车辆自动识别系统，对进出车辆进行自动识别对比；通道内安装车牌抓拍摄像机抓拍进出车辆车牌以便于监管者比对车牌信息；A、B门各联动一套挡车器，通道中间停车检查位置地面安装有车辆底盘安全检查系统，检查车辆地盘，顶部装有高清红外摄像机。
作为本发明进一步的技术方案，所述人脸识别子系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，实现人脸识别功能；人脸识别技术包含人脸检测、人脸跟踪和人脸比对三部分，人脸的识别过程分三步：
(1)建立人脸的面像档案，用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来；
(2)获取当前的人体面像，用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码；
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对，将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对，上述的面纹编码方式根据人脸脸部的本质特征工作。
作为本发明进一步的技术方案，所述访客管理子系统通过在门卫设置访客登记机，访客登记机采用射频识别技术和二代身份证读取技术，访客登记机集识别、读卡、摄像、手写、RFID技术和打印技术为一体，判定和记录访客人员的身份信息、图像信息和携带信息。
作为本发明进一步的技术方案，所述报警输出子系统探测发生在布防监测区域内的侵入行为，产生报警信号，通过声光报警信号在安保控制中心准确显示出事地点，报警输出子系统报警系统包含周界报警系统、手动报警系统和监听对讲报警系统，所述周界报警系统在围墙外设立警戒线，在围墙内设立预警区，周界围墙设置有智能高压电网、全光纤周界监控预警、全天候电子围栏和全天候雷达墙；
作为本发明进一步的技术方案，所述全光纤周界监控预警系统是利用激光、光纤传感和光通信高科技技术构建的基于分布式光纤传感技术的安全报警系统；所述全天候电子围栏由电子围栏主机和前端探测围栏组成，电子围栏主机产生和接收高压脉冲信号，并在前端探测围栏处于触网、短路、断路状态时能产生报警信号，并把入侵信号发送到安全报警中心；前端探测围栏由杆及金属导线构件组成有形周界，通过控制键盘或控制软件，可实现多级联网；
作为本发明进一步的技术方案，所述区域特征分析算法包括分割模块、特征提取模块、特征关联模块、特征挖掘模块和特征输出模块，其中所述分割模块用于将输入的图像数据信息通过像素点进行分割，所述特征提取模块用于提取监控到的数据信息特征，所述特征关联模块用于将不同的数据信息进行关联，所述特征挖掘模块用于对监控的数据信息进行挖掘与计算，所述特征输出模块用于将分析的数据信息输出；其中：
所述分割模块的输出端与特征提取模块的输入端连接，所述特征提取模块的输出端与特征关联模块的输入端连接，所述特征关联模块的输出端与特征挖掘模块的输入端连接，所述特征挖掘模块的输出端与特征输出模块的输入端连接。
积极有益效果：
本发明能够用于实现信息交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理，同时报警系统更加完善，具有长距离监控、高精度定位、低能源依赖性、高环境耐受性、抗电磁干扰和抗腐蚀优势；
周界报警系统在周界围墙设置全光纤周界监控预警，全光纤周界监控预警采用激光、光纤传感和光通信高科技技术，采用单根光纤(光缆)作为传感传输，通过对直接触及光纤(缆)或通过承载物，传递给光纤(缆)的各种扰动，进行持续和实时的监控。
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性的前提下，还根据这些附图获得其他的附图，其中：
图1为本发明基于大数据和智慧安防的数据管理系统的整体架构原理图；
图2为本发明基于大数据和智慧安防的数据管理系统视频监控系统光电成像原理图；
图3为本发明基于大数据和智慧安防的数据管理系统智能分析系统检测框图；
图4为本发明基于大数据和智慧安防的数据管理系统智能门禁系统工作流程图；
图5为本发明基于大数据和智慧安防的数据管理系统人脸识别系统中人脸识别流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
基于大数据和智慧安防的数据管理系统，包含，
智能安防云平台，用于实现信息交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理；
安防管理界面，用于集智能视频监控子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统，实现各子系统之间的管理和相应的报警联动；
联网传输系统，用于实现视频、图片和结构化数据的可靠接入，并将接入后的数据信息转发至后端应用平台；
智能视频监控子系统，用于在综合安防集成管理界面实现高清图像联动、录像查询和智能报警管理；
智能分析子系统，用于过滤无用的监控录像，用户能够选择性关注报警事件所在视频，以提升监管效率；所述智能分析子系统包括基于二维高斯模糊函数模型的信息处理模块和信息分解模块，信息处理模块通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，用户能够选择性关注报警事件所在视频，以提升监管效率，所述信息分解模块用于将信息处理后的信息分解，以提高数据信息处理效率；
智能门禁子系统，实现对出入车辆的监控排查，并对出入记录数据信息进行保存；
人脸识别子系统，采集人脸面部信息，用当前的面纹编码与档案库存的比对以确认人员身份信息；
访客管理子系统，用于收集、分析和处理外部来访人员数据信息；
报警输出子系统，与其他子系统关联，在出现安防风险时，发出警报提醒监管者；
其中所述智能安防云平台连接所述联网传输系统，所述联网传输系统连接综合安防管理界面，所述智能视频监控子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统分别连接所述联网传输系统。
所述智能安防云平台基于物联网模式并采用云存储模块满足现代化安防的需求，智能安防云平台汇集各域的结构化数据，智能感知与理解非结构化数据，进行精确的结构化数据采集，从大数据中快速提取关键信息，基于神经网络进行学习和认知，优化计算模型，获得深入的数据，实现信息的交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理。
所述智能视频监控子系统采用视频技术探测、监视设防区域并实时显示、记录现场图像；完成视频监控包含以下步骤：
步骤一，视频探测，采用光电成像技术对目标进行感知并生成视频图象信号；如图2所示，摄像机通过电子束扫描或自扫描方式将被摄体因光学系统成像在器件光敏面上的二维图像转变为一维时序电信号输出出来；
步骤二，视频监控，采用视频探测手段对目标进行监视、控制和信息记录；
步骤三，视频传输，利用有线或无线传输介质，直接或通过调制解调手段，将视频图像信号从一处传到另一处，从一台设备传到另一台设备；摄像机通过网络线缆或同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时将传输的语音信号同步录入到录像机内；操作人员通过控制主机发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并通过视频矩阵实现在多路摄像机的切换；利用特殊录像处理模式，对图像进行录入、回放、调出和储存操作；
步骤四，报警图像复核，当报警事件发生时，智能视频监控系统能够自动实时调用与报警区域相关的图像，以便对现场状态进行观察复核；
所述信息处理模块的工作方法为：
信息处理模块的工作方法为：
(步骤一)采用改进型二维高斯模糊函数对数据信息进行分类，分类函数为：
式(1)中，G(x,y)表示高斯函数，P(A,B)表示信息转换模块，其中P(A,B)表示原始智慧安防数据信息，A表示原始智慧安防数据信息中的原始数据类型，B表示转换后的智慧安防数据信息类型；其中：
在公式(2)中，uij表示动态监测原始智慧安防数据信息变化量，表示动态监测原始智慧安防数据信息误差变化量平均值；其中i和j分别表示智慧安防数据信息变化量的序列和时刻，c表示所有原始智慧安防数据信息变化量的数据集合；x是采集到的监控数据信息在水平轴上距原点的距离，y是采集到的监控数据信息在垂直轴上距原点的距离，σ是高斯分布的标准偏差，介于3-10.5之间；
(步骤二)数据信息分析；
通过分析函数对输入的数据信息进行计算，计算函数为：
式(2)中，V(R,G,B)表示数据信息分析函数，R、G、B分别表示数据信息分析函数中的模糊度、类别和数据属性；处理后的数据信息特征集函数为：
根据模糊度、类别和数据属性筛选出的函数如公式(3)和(4)所示；
(步骤三)通过欧几里得距离计算实际计算属性与处理后数据信息之间的差距，则欧几里得距离方程表示为：
公式(5)中，x表示安防设备发生火灾时，故障数据信息特征集中的特征向量；y表示安防设备发生火灾时输入待匹配的特征向量，xi、yi表示输入图像信息特征对应的特征分量。
通过上述方式能够提高数据信息的处理能力，以将采集到的监控数据信息通过一定分类属性或者管理属性进行分类与计算。将大数据和智能安防中运维数据、管理数据信息或者故障数据信息进行归类或者整理，以提高数据信息应用能力。
如图3所示，所述智能分析子系统利用计算机图像分析技术、理解视频画面的内容，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，用户能够选择性关注报警事件所在视频，以提升监管效率；智能分析子系统由智能算法+DSP来实现，智能分析子系统安装在前端的智能分析摄像机与智能分析视频服务器。智能分析子系统在车辆出入监测、周界防护监测、宿舍监测、物品移走监测、尾随监测、烟雾监测、门禁监测和烟雾监测过程中，针对提示事件，只是提醒，不联动其他报警系统；针对报警事件，联动其他报警系统，每个事件需作出判断和处理；提供分级、分类预警/报警、多级智能联网搜索和重大事件的自动多级联网功能；智能分析系统缓解视频存储所需要的空间和传输所需的带宽压力，对于不重要的视频采用低码流方式进行压缩和传输，提升监控系统的应用价值。
如图4所示，所述智能门禁子系统为车辆AB门管理系统，通道为A、B门，且设置双门互锁，A门外安装一台读卡器，B门外安装一台读卡器，两通道门外各安装一套车辆自动识别系统，对进出车辆进行自动识别对比；通道内安装车牌抓拍摄像机抓拍进出车辆车牌以便于监管者比对车牌信息；A、B门各联动一套挡车器，通道中间停车检查位置地面安装有车辆底盘安全检查系统，检查车辆地盘，顶部装有高清红外摄像机。内部车辆及司乘人员，须事先注册身份，完成生物识别信息采集、车牌采集及领卡授权；临时外来车辆须在登记室完成身份注册、生物识别信息采集及车牌采集后领取临时卡进出。
如图5所示，所述人脸识别子系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，实现人脸识别功能；人脸识别技术包含人脸检测、人脸跟踪和人脸比对三部分，所述人脸检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像，人脸检测包括参考模板法、人脸规则法、样品学习法、肤色模型法和特征子脸法；所述人脸跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪，人脸跟踪采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法；所述人脸比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象，人脸比对采用特征向量与面纹模板两种描述方法，所述特征向量法是先确定眼虹膜、鼻翼和嘴角面像五官轮廓的大小、位置和距离属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量；所述面纹模板法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
人脸识别技术的核心为局部人体特征分析和图形/神经识别算法，这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法，如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认，要求判断时间低于1秒；人脸的识别过程一般分三步：
(1)建立人脸的面像档案，用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来；
(2)获取当前的人体面像，用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码；
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对，将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对，上述的面纹编码方式根据人脸脸部的本质特征工作；
这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，精确性。
所述访客管理子系统通过在门卫或前台设置访客机，访客出示一二代证或其它证件，访客机扫描或阅读一二代身份证等相关证件，读取相关个人信息，并打印访客单或发放可循环使用的临时ID/IC卡；访客凭访客条/卡、指纹或人脸信息进出，并可通过刷卡/指纹/人脸开门；出门时交还卡片取回证件，系统详尽保存访客信息备查；访客机可单机使用，也可多机联网，多点登记，内部人员出入可持卡在终端上刷卡验证身份，屏幕显示人员信息；访客机是集识别、读卡、摄像、手写、RFID技术及打印技术为一体的访客管理系统，能够精确、详实、快速及安全的判定和记录访客人员的身份信息、图像信息、携带信息和多方式查询信息。访客机提升了门卫值班管理工作的质量和效率，加强了来访人员的科学管理，有效预防来访人员引发的安全事故。
访客机结合了射频识别技术和二代身份证读取技术，将17寸声波触控屏、易上纸打印机、自主知识产权拍照OCR、专利外观、最小体积融合在一起，实现证件拍照OCR识别、二代身份证阅读、访客卡门禁关联、登记抓拍、自动电话拨号、强屏通知功能、二维码访客单打印、与公安网对接、多点数据共享和网络数据共享功能。
所述报警输出子系统探测发生在布防监测区域内的侵入行为，产生报警信号，通过声光报警信号在安保控制中心准确显示出事地点，报警输出子系统报警系统包含周界报警系统、手动报警系统和监听对讲报警系统，所述周界报警系统在围墙外设立警戒线，在围墙内设立预警区，周界围墙设置有智能高压电网、全光纤周界监控预警、全天候电子围栏和全天候雷达墙；
所述全光纤周界监控预警系统是利用激光、光纤传感和光通信高科技技术构建的基于分布式光纤传感技术的安全报警系统；与传统的电传感器相比，光纤传感器在传感网络应用中具有非常明显的技术优势，光纤传感器体积小，重量轻、具有非常好的可靠性和稳定性；光纤传感器采用无源系统、能源依赖性低，可大大节省供电设备与线路的成本，适合长距离使用；光纤传感器抗电磁干扰、抗腐蚀，完全不受雷电影响，能在恶劣的化学环境、野外环境及强电磁干扰场所下工作。
全光纤周界监控预警系统利用单根光纤(光缆)作为传感传输二合一的器件，通过对直接触及光纤(缆)或通过承载物，如覆土、铁丝网、围栏和管道，传递给光纤(缆)的各种扰动，进行持续和实时的监控；全光纤周界监控预警系统采集扰动数据，经过后端分析处理和智能识别，判断出不同的外部干扰类型，如攀爬铁丝网、按压围墙、禁行区域的奔跑或行走以及可能威胁周界建筑物的机械施工，实现系统预警或实时告警，从而达到对侵入设防区域周界的威胁行为进行预警监测的目的；全光纤周界监控预警系统的精确定位功能，只需获取光纤的准确长度，再根据现场情况将光纤长度距离换算为实际距离，在报警信息中得到准确可靠的定位精度，从而实现远距离安全保障系统的定位报警功能，通过系统提供的入侵地点的位置，可以联动CCTV监控或派遣人员到达现场。
所述全天候电子围栏由电子围栏主机和前端探测围栏组成，电子围栏主机产生和接收高压脉冲信号，并在前端探测围栏处于触网、短路和断路状态时能产生报警信号，并把入侵信号发送到安全报警中心；前端探测围栏由杆及金属导线构件组成的有形周界；全天候电子围栏通过控制键盘或控制软件，可实现多级联网，全天候电子围栏是一种主动入侵防越围栏，对入侵企图做出反击，击退入侵者，延迟入侵时间，并且不威胁人的性命，并把入侵信号发送到安全部门监控设备上，以保证管理人员能及时了解报警区域的情况，快速的作出处理。
在上述实施例中，区域特征分析算法包括分割模块、特征提取模块、特征关联模块、特征挖掘模块和特征输出模块，其中所述分割模块用于将输入的图像数据信息通过像素点进行分割，所述特征提取模块用于提取监控到的数据信息特征，所述特征关联模块用于将不同的数据信息进行关联，所述特征挖掘模块用于对监控的数据信息进行挖掘与计算，所述特征输出模块用于将分析的数据信息输出；其中：
所述分割模块的输出端与特征提取模块的输入端连接，所述特征提取模块的输出端与特征关联模块的输入端连接，所述特征关联模块的输出端与特征挖掘模块的输入端连接，所述特征挖掘模块的输出端与特征输出模块的输入端连接。
在上述实施例中，分割模块比如通过设置分割属性t，将影响分割状态出现的频率记作为w，则检索到的分割词记作为Nutrw,t，则在分割特点w出现的情况下，分割模块输出的数据信息为：
通过公式(6)能够表示分割模块所分割的数据属性与周围设置数据信息之间的影响关系。
在上述实施例中，特征提取模块在具体实施例为了计算所分割的数据属性与周围设置数据信息之间的影响关系在整个分割过程中数据信息关联之间的关系，通过提取相关性参数进而计算公式，则数据信息关联如公式(7)所示：
在公式(7)中，其中Contrw,j表示在一定的时间时段t范围内，分割特点w在第j条数据信息出现的概率，其中j∈twt；通过公式(7)能够实现数据信息关联之间的计算能力。
在上述实施例中，特征关联模块在具体工作过程中，通过计算数据信息关联参数，考虑数据信息在整个突发事件中出现的概率，通过以下公式表示：
在公式(8)中，A表示筛选信息所应用的时间时段t内，w表示分割特点，具体地说分割数据信息特征点，B表示在k次检索过程中，历史出现的次数。C为时间时段t内，不包含候选词w的分割特点。D表示在经历k次检索后，不包含具有一定数据信息特征的分割特点w的平均数量，通过公式表示为：
通过公式(9)能够计算出历史出现的大数据信息关键词概率值。公式(9)还能够表示出大数据信息w的在出现概率过程中的活跃程度值lifew，terms表示大数据信息集合。其中w’表示安防大数据信息出现的数据集合terms中的元素值，以进而提高数据信息计算能力。
在上述实施例中，特征挖掘模块在具体工作过程中，能够在给定的检索区域内，安防数据信息特征z和k在给定时间段t内，二者之间的相关性cz,k表示。则二者之间的关系式，可以定义为：
在公式(10)中，其中rz,k表示同时包含安防数据信息z和安防数据信息k的安防热词，nz表示包含安防数据信息z的多种智慧故障数据信息个数，Rk表示包含智慧故障数据信息k的信息值，其中N表示时间段t内所有的智慧故障数据信息值，其中有N＝twt。
假设智慧故障数据信息值定义为G(V,E,W)，该集合表示不同数据节点的数据信息，其中m表示安防设备中不同网络节点个数；E表示不同节点之间边的集合。W表示安防设备数据节点各种数据集合E到安防数据集合实数集合R的映射，在多种数据集合下，第i个安防数据集合和第j个安防数据集合(具体实施例中可以为故障数据信息集合)之间的相似度记作为sim(i,j)，则相似度函数可以为：
在不同的数据信息中，通过标记数据标签类型，为了提高数据训练精度，通过安防网络设备数据节点集合Nb(v)表示，则标签集合labels在设置的第h次迭代计算后，安防设备网络数据节点v的隶属度函数可以表示为：
其中sim(u,v)表示安防设备网络数据节点u和节点v具有的相似度表示，分母能够实现标签隶属度的归一化，将不同的安防数据网络节点v的标签隶属度之和为1。通过上述方式能够实现大数据信息安防信息的管理与应用，以提高数据信息管理能力。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (10)
1.一种基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，包含，
智能安防云平台，用于实现信息交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理；
安防管理界面，集智能视频监控子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统，实现各子系统之间的管理和相应的报警联动；
联网传输系统，实现视频、图片和结构化数据的接入，转发至后端应用平台；
智能视频监控子系统，在综合安防集成管理界面实现高清图像联动、录像查询和智能报警管理；
智能分析子系统，用于过滤无用的监控录像，用户能够选择性关注报警事件所在视频，以提升监管效率；所述智能分析子系统包括基于二维高斯模糊函数模型的信息处理模块和信息分解模块，信息处理模块通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，所述信息分解模块用于将信息处理后的信息分解，以提高数据信息处理效率；智能门禁子系统，实现对出入车辆的监控排查，并对出入记录数据信息进行保存；
人脸识别子系统，采集人脸面部信息，用当前的面纹编码与档案库存的比对以确认人员身份信息；
访客管理子系统，用于收集、分析和处理外部来访人员数据信息；
报警输出子系统，与其他子系统关联，在出现安防风险时，发出警报提醒监管者；
其中所述智能安防云平台连接所述联网传输系统，所述联网传输系统连接综合安防管理界面，所述智能视频监控子系统、智能视频门禁子系统、智能分析子系统、智能门禁子系统、人脸识别子系统、访客管理子系统和报警输出子系统分别连接所述联网传输系统。
2.根据权利要求1所述的基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，所述智能安防云平台基于物联网模式并采用云存储模块满足现代化安防的需求，智能安防云平台汇集各域的结构化数据，智能感知与理解非结构化数据，以精确的结构化进行数据信息采集、交换和通信，完成智能化识别、定位、跟踪和监控的安防管理。
3.根据权利要求1所述的基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，所述智能视频监控子系统采用视频技术探测、监视设防区域并实时显示、记录现场图像；完成视频监控包含以下步骤，
步骤一，视频探测，采用光电成像技术对目标进行感知并生成视频图象信号；摄像机通过电子束扫描或自扫描方式将被摄体因光学系统成像在器件光敏面上的二维图像转变为一维时序电信号输出出来；
步骤二，视频监控，采用视频探测手段对目标进行监视、控制和信息记录；
步骤三，视频传输，利用有线或无线传输介质，直接或通过调制解调手段，将视频图像信号从一处传到另一处，从一台设备传到另一台设备；摄像机通过网络线缆或同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时将传输的语音信号同步录入到录像机内；操作人员通过控制主机发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并通过视频矩阵实现在多路摄像机的切换；利用特殊录像处理模式，对图像进行录入、回放、调出和储存操作；
步骤四，报警图像复核，当报警事件发生时，智能视频监控系统能够自动实时调用与报警区域相关的图像，以便对现场状态进行观察复核。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，信息处理模块的工作方法为：
(步骤一)采用改进型二维高斯模糊函数对数据信息进行分类，分类函数为：
式(1)中，G(x,y)表示高斯函数，P(A,B)表示信息转换模块，其中P(A,B)表示原始智慧安防数据信息，A表示原始智慧安防数据信息中的原始数据类型，B表示转换后的智慧安防数据信息类型；其中：
在公式(2)中，uij表示动态监测原始智慧安防数据信息变化量，表示动态监测原始智慧安防数据信息误差变化量平均值；其中i和j分别表示智慧安防数据信息变化量的序列和时刻，c表示所有原始智慧安防数据信息变化量的数据集合；x是采集到的监控数据信息在水平轴上距原点的距离，y是采集到的监控数据信息在垂直轴上距原点的距离，σ是高斯分布的标准偏差，介于3-10.5之间；
(步骤二)数据信息分析；
通过分析函数对输入的数据信息进行计算，计算函数为：
式(2)中，V(R,G,B)表示数据信息分析函数，R、G、B分别表示数据信息分析函数中的模糊度、类别和数据属性；处理后的数据信息特征集函数为：
根据模糊度、类别和数据属性筛选出的函数如公式(3)和(4)所示；
(步骤三)通过欧几里得距离计算实际计算属性与处理后数据信息之间的差距，则欧几里得距离方程表示为：
公式(5)中，x表示安防设备发生火灾时，故障数据信息特征集中的特征向量；y表示安防设备发生火灾时输入待匹配的特征向量，xi、yi表示输入图像信息特征对应的特征分量。
5.根据权利要求1所述的基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，所述智能门禁子系统为车辆AB门管理系统，通道为A、B门，且设置双门互锁，A门外安装一台读卡器，B门外安装一台读卡器，两通道门外各安装一套车辆自动识别系统，对进出车辆进行自动识别对比；通道内安装车牌抓拍摄像机抓拍进出车辆车牌以便于监管者比对车牌信息；A、B门各联动一套挡车器，通道中间停车检查位置地面安装有车辆底盘安全检查系统，检查车辆地盘，顶部装有高清红外摄像机。
6.根据权利要求1所述的基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，所述人脸识别子系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，实现人脸识别功能；人脸识别技术包含人脸检测、人脸跟踪和人脸比对三部分，人脸的识别过程分三步，
(1)建立人脸的面像档案，用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来；
(2)获取当前的人体面像，用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码；
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对，将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对，上述的面纹编码方式根据人脸脸部的本质特征工作。
7.根据权利要求1所述的基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，所述访客管理子系统通过在门卫设置访客登记机，访客登记机采用射频识别技术和二代身份证读取技术，访客登记机集识别、读卡、摄像、手写、RFID技术和打印技术为一体，判定和记录访客人员的身份信息、图像信息和携带信息。
8.根据权利要求1所述的基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，所述报警输出子系统探测发生在布防监测区域内的侵入行为，产生报警信号，通过声光报警信号在安保控制中心准确显示出事地点，报警输出子系统报警系统包含周界报警系统、手动报警系统和监听对讲报警系统，所述周界报警系统在围墙外设立警戒线，在围墙内设立预警区，周界围墙设置有智能高压电网、全光纤周界监控预警、全天候电子围栏和全天候雷达墙。
9.根据权利要求8所述的基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，所述全光纤周界监控预警系统是利用激光、光纤传感和光通信高科技技术构建的基于分布式光纤传感技术的安全报警系统；所述全天候电子围栏由电子围栏主机和前端探测围栏组成，电子围栏主机产生和接收高压脉冲信号，并在前端探测围栏处于触网、短路、断路状态时能产生报警信号，并把入侵信号发送到安全报警中心；前端探测围栏由杆及金属导线构件组成有形周界，通过控制键盘或控制软件，可实现多级联网。
10.根据权利要求6所述的一种基于大数据和智慧安防的数据管理系统，其特征在于，区域特征分析算法包括分割模块、特征提取模块、特征关联模块、特征挖掘模块和特征输出模块，其中所述分割模块用于将输入的图像数据信息通过像素点进行分割，所述特征提取模块用于提取监控到的数据信息特征，所述特征关联模块用于将不同的数据信息进行关联，所述特征挖掘模块用于对监控的数据信息进行挖掘与计算，所述特征输出模块用于将分析的数据信息输出；其中：
所述分割模块的输出端与特征提取模块的输入端连接，所述特征提取模块的输出端与特征关联模块的输入端连接，所述特征关联模块的输出端与特征挖掘模块的输入端连接，所述特征挖掘模块的输出端与特征输出模块的输入端连接。
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Cited By (2)
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2023
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| CN116519895B (zh) * | 2023-04-20 | 2024-03-29 | 安徽禾美环保集团有限公司 | 一种基于大数据平台的水质在线监测分析管理系统 |
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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