CN117392795A - 一种led警示围栏装置的智能报警系统 - Google Patents

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CN117392795A CN202311617803.7A CN202311617803A CN117392795A CN 117392795 A CN117392795 A CN 117392795A CN 202311617803 A CN202311617803 A CN 202311617803A CN 117392795 A CN117392795 A CN 117392795A
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袁德才
朱志杰
刘翔
牛杰
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Abstract

本发明提供一种LED警示围栏装置的智能报警系统，涉及智能报警领域。该LED警示围栏装置的智能报警系统，包括数据采集、数据处理和报警通知；数据采集模块，通过传感器或其他数据采集设备获取LED灯和外部环境的状态信息、运行数据和安全参数，并将采集到的数据经过预处理和筛选。通过在LED警示围栏装置中，设置了多种传感器来检测周围环境的变化，如红外传感器、声音传感器、光线传感器。一旦传感器检测到异常情况，如有人靠近或者有声音产生，系统就会立即触发报警通知。这种实时监测和报警功能可以大大提高人们对安全状况的感知和处理能力，及时采取应对措施，避免潜在的危险和风险。

Description

一种LED警示围栏装置的智能报警系统
技术领域
本发明涉及智能报警技术领域，具体为一种LED警示围栏装置的智能报警系统。
背景技术
在现代社会中，安全问题一直备受关注。随着城市的快速发展和人口增长，相关的安全威胁也在不断增加。LED(Light-Emitting Diode)是一种能够将电能转换为光能的发光二极管。LED的工作原理是基于半导体材料的特性，其中包括P型半导体和N型半导体。当正向电压施加在PN结上时，电子从N型半导体中向P型半导体中流动，同时空穴从P型半导体中向N型半导体中流动。当电子和空穴相遇时，它们会发生复合，并释放出能量，这个过程就是辐射复合。这个释放出的能量会以光的形式发出，即产生光电效应，形成发光现象。
LED的发光特性与材料的能带结构和载流子复合速率有关。不同的材料有着不同的能带结构，因此具有不同的发光颜色。常见的LED颜色包括红、绿、蓝等。此外，LED还具有发光效率高、寿命长、体积小和耐震动等优点，因此在警示围栏装置中得到广泛应用。
警示围栏装置是一种用于警示和提示的安全装置，其中包含LED作为光源，用于发出警示信号。LED警示围栏装置的常用结构包括LED光源、控制器和显示屏等组件。LED光源产生的光能经过控制器的调节后，通过显示屏进行显示，以实现对预设信息的警示和提示。同时，智能报警系统也是警示围栏装置中的重要组成部分，其包括了数据采集、数据处理和报警通知等子系统。通过智能报警系统的设计，可以实时监测、分析和处理LED警示围栏装置发出的警示信号，提高安全性和有效性，现有的安全警报系统只能简单的对进出人员进行警报，无法对外部滞留人员警报，也无法对施工环境内不规范操作的人员警报。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种LED警示围栏装置的智能报警系统，解决了现有的安全报警系统较为简单的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种LED警示围栏装置的智能报警系统，包括数据采集、数据处理和报警通知；
数据采集模块，通过传感器或其他数据采集设备获取LED灯和外部环境的状态信息、运行数据和安全参数，并将采集到的数据经过预处理和筛选，然后传输到数据处理模块进行进一步的处理和分析，以供后续的数据处理子系统使用；
数据处理模块，负责对采集到的数据进行处理和分析，以确定是否发生报警条件，该模块通常由计算机硬件和软件组成，计算机硬件包括主机、存储设备和处理器，用于存储和处理数据，计算机软件则负责对数据进行算法处理和模式匹配，以识别出异常情况和报警条件；
报警通知模块，负责将报警信号传达给相关的人员或系统，该模块包括声光报警器和通信设备，当数据处理模块检测到异常情况时，将触发报警装置发出报警信号，通信设备为有线或无线通信设备，用于将报警信号传输给相关人员和系统。
优选的，数据采集模块中，主要通过各种传感器、检测设备以及监测装置，对LED灯和外部环境的各项参数和状态进行实时监测和采集，以获取LED灯和外部环境的运行数据和运行状态信息。
优选的，数据采集模块中，针对LED灯和不同的环境信息，该模块选择不同的传感器和检测设备，用于采集相应设备的关键参数和状态信息。
优选的，对于周围环境采用光照传感器和温湿度传感器，用于检测周围环境的光照强度和温湿度信息，对于人员检测采用红外线和摄像头，用于检测人员位置和人员行为。
优选的，数据采集模块，针对数据采集，采用重复测量和数据滤波的方法降低测量误差，并通过校准来提高数据的准确性，采用多线程的方式进行数据的采样和处理，并通过数据缓冲区来提高数据的处理效率。
优选的，数据处理模块包括数据预处理，对于采集到的光线亮度数据、声音分贝数据、人员位置数据和人员行为数据，采用数据清洗、数据去噪和数据转换方法；数据清洗主要是对数据进行去重、去空以及去异常处理，保证数据的准确性和完整性；数据去噪主要是对数据中的噪声进行滤除，提高数据的质量；数据转换主要是将原始数据进行转换和标准化，以便后续的数据分析和建模；在处理数据时，利用信号处理的方法，对特征进行提取和分析，以判断是否满足报警条件，通常采用傅里叶变换和小波分析；
针对数据存储方面，采用数据库技术进行数据的存储和管理；通过将设备产生的数据以结构化的方式进行存储，在后续的数据处理过程中能够对数据进行查询和分析。
优选的，报警通知模块，在发生异常情况时及时向相关人员发送警报通知，采用手机短信方式进行报警通知，通知内容包括警报类型、发生时间、具体位置，以便接收人能快速判断和采取相应措施。
优选的，还包括供电设备、警示灯、报警装置、适配器和控制器连接线，供电设备负责为系统中的传感器和控制器供电；警示灯负责提醒行人或车来那个警惕围栏区域的存在，通过控制器实时调控灯光的亮暗和频闪模式，适应不同的警示需求；报警装置负责发出声音和发光信号，提醒周围人员和相关人员注意并采取相应的措施；适配器负责将电源的电压和电流变换为传感器和控制器需要的工作电压和电流；控制器连接线用于连接各个硬件设备与控制器，实现信号的传输和控制。
优选的，在系统软件架构的设计中，采用面向对象的设计方法，具体应用了MVC(模型-视图-控制器)架构模式，模型层包含了系统的数据模型和业务逻辑，通过对数据进行封装，实现了数据的独立性和重用性，视图层负责界面的呈现和用户操作的反馈，通过与控制器的交互，实现了界面和数据的分离。控制器层负责接收用户的请求，协调模型和视图之间的交互，并根据用户的操作更新系统的状态；
在系统软件架构的实施过程中，采用Python作为主要的开发语言，并结合了常用的开发框架和工具，如Django和MySQL，Python具有简洁且易于学习的语法，适合快速开发，Django是一个强大的Web开发框架，提供了许多便捷的功能和丰富的库，MySQL是一个流行的关系型数据库，具有数据安全性高和查询效率快等优点。
优选的，数据处理模块包括物联网报警式LED警示装置和人员行为分析装置，物联网报警式LED警示装置通过红外感应原理，自动感应近区人员活动，当感应到近区有人员出现LED高光警示灯出现警告人员离开字样，如还继续滞留，警报器发出警报，LED高光警示灯出现交替强光，并把情况汇报管理人员，从而劝退在施工场地外界滞留的人员，并根据可以设定模式发出灯光或语言告警信号，通过安全围栏与自动报警装置的结合，系统实现安全控制与报警；
智能报警装置构成是自动感应报警装置包括LED(语音)警示装置、感应接收装置、电源及底部固定装置人体红外感应开关装置开始工作，有人员进入其感应范围，即发出警示提示，阻止其进一步接近安全围栏，利用透镜的特殊光学原理，接收到的红外信号以忽强忽弱的脉冲形式输入，根据其能量幅度的变化作出动作，遥控器和遥控接收部分可以通过遥控方式改变无线遥控自动感应报警器的工作模式；
物联网报警式LED警示装置采用直接定位算法，算法公式为
x＝(N-1/2)*d
y＝(M-1/2)*d
其中，触摸物A进入由红外线组成的动态扫描栅格，阻挡了经过此处的红外线，对应的红外接收管接收到的信号强度值就会发生变化，在横轴方向上，触摸点阻挡了红外管N的接收信号，在纵轴方向上，触摸点阻挡了红外管M的接收信号，红外管是均匀分布的，两个相连红外管之间的中心距离为d，存储受影响的红外管序号M和N。这样，就可以直接计算出触摸点A的坐标为(x,y)；
人员行为分析装置及管理系统利用计算机视觉技术在不需要人为干预的情况下，通过对摄像头拍摄的图像序列的自动分析实现对被监控场景中的运动目标检测、识别和跟踪来识别现场作业人员的违规行为(未佩戴安全帽、未穿戴绝缘鞋、未穿反光衣、吸烟、聚众聊天)，并在此基础上分析和判断目标的行为，涉及到网络通信、图像处理、数据压缩、人工智能等多项技术，智能监控系统实现了由传统视频监控系统由被动防范到主动防范的转变，能够提供24x7全天可靠监控；
人员行为分析装置采用时间差分法，时间差分法是检测相邻图像之间变化的差异，然后通过设定阈序列中连续的两帧或几帧图像中对应像素点在灰度值上的差异，然后通过设定阈值来提取序列图像中的运动区域，当摄像头与场景静止时，图像具有相同的背景。因此将同一背景不同时刻两幅图像进行比较，可以反映出一个运动物体在此背景下运动的结果：
定义第k帧图像和第k-1帧图像之间的偏差为D:
D(x，y)＝l f(x,y)-f-(x,y)l
二值化公式：
R(x，y)＝{0，D(x，y)＜T
1，D(x，y)≥T}
这是两帧之间的逐像素的偏差。假设每帧的照明基本保持恒定，对于场景中的静态部分(如背景)，D(x,y)为零；而对于场景中运动物体的轮廓，D(x,y)一般不为零，D(x,y)不等于零的点的区域代表“变化”区域，利用上式计算第k帧图像与第k-1帧图像的差，然后依据二值化公式对差分图像D,进行二值化得到R，当差分图像中某一像素值大于给定的阈值时，则认为该像素为目标像素，即目标上的一点，反之则认为是背景像素，其中T为使图像二值化所设定的阈值。
本发明提供了一种LED警示围栏装置的智能报警系统，具备以下有益效果：
1、该智能报警系统可以实现实时监测和报警功能。在LED警示围栏装置中，设置了多种传感器来检测周围环境的变化，如红外传感器、声音传感器、光线传感器。一旦传感器检测到异常情况，如有人靠近或者有声音产生，系统就会立即触发报警通知。这种实时监测和报警功能可以大大提高人们对安全状况的感知和处理能力，及时采取应对措施，避免潜在的危险和风险。
2、该智能报警系统具备高度的自动化和智能化特性。通过系统的设置和配置，可以实现不同等级的报警模式和阈值设置。系统会自动识别异常行为，并根据事先设定的报警规则进行相应的响应和处理。这种高度的自动化和智能化特性可以提高安全防护的准确性和效率，同时降低了人工干预的需求和系统运营的成本，该智能报警系统具有良好的可扩展性和适应性。在设计和实现过程中，我们考虑到了系统的可扩展性，使其可以适应不同规模和类型的应用场景。对于需求的变化和扩展，可以通过添加更多的传感器和扩展硬件设备来满足。系统软件的设计也具备较高的灵活性，可以根据用户的需求进行定制化设置和功能扩展。
3、该智能报警系统还具备较好的用户友好性和操作便捷性。在系统的设计和界面交互上注重简洁和清晰，使得用户可以轻松理解和使用系统。同时，系统提供了多种报警方式和通知方式，如短信、电话、邮件等，用户可以根据自身需求选择合适的方式接收报警信息，提高系统的用户体验和便捷性。
附图说明
图1为本发明智能报警系统的框架图；
图2为本发明物联网报警式LED警示装置定位算法示意图；
图3为人员行为分析装置分析算法示意图。
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、完整的描述，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。
实施例一：
如图1-图3所示，本发明实施例提供一种LED警示围栏装置的智能报警系统，包括数据采集模块、数据处理模块和报警通知模块；
数据采集模块，通过传感器或其他数据采集设备获取LED灯和外部环境的状态信息、运行数据和安全参数，并将采集到的数据经过预处理和筛选，然后传输到数据处理模块进行进一步的处理和分析，以供后续的数据处理子系统使用；
数据处理模块，负责对采集到的数据进行处理和分析，以确定是否发生报警条件，该模块通常由计算机硬件和软件组成，计算机硬件包括主机、存储设备和处理器，用于存储和处理数据，计算机软件则负责对数据进行算法处理和模式匹配，以识别出异常情况和报警条件；
报警通知模块，负责将报警信号传达给相关的人员或系统，该模块包括声光报警器和通信设备，当数据处理模块检测到异常情况时，将触发报警装置发出报警信号，通信设备为有线或无线通信设备，用于将报警信号传输给相关人员和系统。
本实施例中，数据采集模块中，主要通过各种传感器、检测设备以及监测装置，对LED灯和外部环境的各项参数和状态进行实时监测和采集，以获取LED灯和外部环境的运行数据和运行状态信息，数据采集模块中，针对LED灯和不同的环境信息，该模块选择不同的传感器和检测设备，用于采集相应设备的关键参数和状态信息，对于周围环境采用光照传感器和温湿度传感器，用于检测周围环境的光照强度和温湿度信息，对于人员检测采用红外线和摄像头，用于检测人员位置和人员行为。
本实施例中，数据采集模块，针对数据采集，采用重复测量和数据滤波的方法降低测量误差，并通过校准来提高数据的准确性，采用多线程的方式进行数据的采样和处理，并通过数据缓冲区来提高数据的处理效率。
数据处理模块包括数据预处理，对于采集到的光线亮度数据、声音分贝数据、人员位置数据和人员行为数据，采用数据清洗、数据去噪和数据转换方法；数据清洗主要是对数据进行去重、去空以及去异常处理，保证数据的准确性和完整性；数据去噪主要是对数据中的噪声进行滤除，提高数据的质量；数据转换主要是将原始数据进行转换和标准化，以便后续的数据分析和建模；在处理数据时，利用信号处理的方法，对特征进行提取和分析，以判断是否满足报警条件，通常采用傅里叶变换和小波分析；
针对数据存储方面，采用数据库技术进行数据的存储和管理；通过将设备产生的数据以结构化的方式进行存储，在后续的数据处理过程中能够对数据进行查询和分析。
报警通知模块，在发生异常情况时及时向相关人员发送警报通知，采用手机短信方式进行报警通知，通知内容包括警报类型、发生时间、具体位置，以便接收人能快速判断和采取相应措施。
还包括供电设备、警示灯、报警装置、适配器和控制器连接线，供电设备负责为系统中的传感器和控制器供电；警示灯负责提醒行人或车来那个警惕围栏区域的存在，通过控制器实时调控灯光的亮暗和频闪模式，适应不同的警示需求；报警装置负责发出声音和发光信号，提醒周围人员和相关人员注意并采取相应的措施；适配器负责将电源的电压和电流变换为传感器和控制器需要的工作电压和电流；控制器连接线用于连接各个硬件设备与控制器，实现信号的传输和控制。
在系统软件架构的设计中，采用面向对象的设计方法，具体应用了MVC(模型-视图-控制器)架构模式，模型层包含了系统的数据模型和业务逻辑，通过对数据进行封装，实现了数据的独立性和重用性，视图层负责界面的呈现和用户操作的反馈，通过与控制器的交互，实现了界面和数据的分离。控制器层负责接收用户的请求，协调模型和视图之间的交互，并根据用户的操作更新系统的状态；
在系统软件架构的实施过程中，采用Python作为主要的开发语言，并结合了常用的开发框架和工具，如Django和MySQL，Python具有简洁且易于学习的语法，适合快速开发，Django是一个强大的Web开发框架，提供了许多便捷的功能和丰富的库，MySQL是一个流行的关系型数据库，具有数据安全性高和查询效率快等优点。
数据处理模块包括物联网报警式LED警示装置和人员行为分析装置，物联网报警式LED警示装置通过红外感应原理，自动感应近区人员活动，当感应到近区有人员出现LED高光警示灯出现警告人员离开字样，如还继续滞留，警报器发出警报，LED高光警示灯出现交替强光，并把情况汇报管理人员，从而劝退在施工场地外界滞留的人员，并根据可以设定模式发出灯光或语言告警信号，通过安全围栏与自动报警装置的结合，系统实现安全控制与报警；
智能报警装置构成是自动感应报警装置包括LED(语音)警示装置、感应接收装置、电源及底部固定装置人体红外感应开关装置开始工作，有人员进入其感应范围，即发出警示提示，阻止其进一步接近安全围栏，利用透镜的特殊光学原理，接收到的红外信号以忽强忽弱的脉冲形式输入，根据其能量幅度的变化作出动作，遥控器和遥控接收部分可以通过遥控方式改变无线遥控自动感应报警器的工作模式；
物联网报警式LED警示装置采用直接定位算法，算法公式为
x＝(N-1/2)*d
y＝(M-1/2)*d
其中，触摸物A进入由红外线组成的动态扫描栅格，阻挡了经过此处的红外线，对应的红外接收管接收到的信号强度值就会发生变化，在横轴方向上，触摸点阻挡了红外管N的接收信号，在纵轴方向上，触摸点阻挡了红外管M的接收信号，红外管是均匀分布的，两个相连红外管之间的中心距离为d，存储受影响的红外管序号M和N。这样，就可以直接计算出触摸点A的坐标为(x,y)；
人员行为分析装置及管理系统利用计算机视觉技术在不需要人为干预的情况下，通过对摄像头拍摄的图像序列的自动分析实现对被监控场景中的运动目标检测、识别和跟踪来识别现场作业人员的违规行为(未佩戴安全帽、未穿戴绝缘鞋、未穿反光衣、吸烟、聚众聊天)，并在此基础上分析和判断目标的行为，涉及到网络通信、图像处理、数据压缩、人工智能等多项技术，智能监控系统实现了由传统视频监控系统由被动防范到主动防范的转变，能够提供24x7全天可靠监控；
人员行为分析装置采用时间差分法，时间差分法是检测相邻图像之间变化的差异，然后通过设定阈序列中连续的两帧或几帧图像中对应像素点在灰度值上的差异，然后通过设定阈值来提取序列图像中的运动区域，当摄像头与场景静止时，图像具有相同的背景。因此将同一背景不同时刻两幅图像进行比较，可以反映出一个运动物体在此背景下运动的结果：
定义第k帧图像和第k-1帧图像之间的偏差为D:
D(x，y)＝l f(x,y)-f-(x,y)l
二值化公式：
R(x，y)＝{0，D(x，y)＜T
1，D(x，y)≥T}
这是两帧之间的逐像素的偏差。假设每帧的照明基本保持恒定，对于场景中的静态部分(如背景)，D(x,y)为零；而对于场景中运动物体的轮廓，D(x,y)一般不为零，D(x,y)不等于零的点的区域代表“变化”区域，利用上式计算第k帧图像与第k-1帧图像的差，然后依据二值化公式对差分图像D,进行二值化得到R，当差分图像中某一像素值大于给定的阈值时，则认为该像素为目标像素，即目标上的一点，反之则认为是背景像素，其中T为使图像二值化所设定的阈值。
通过以上的算法因此可以实时监测施工人员在施工场地进行的违规操作如未佩戴安全帽、未穿戴绝缘鞋、未穿反光衣、吸烟、聚众聊天等。从而提高电力现场安全管控水平。
为验证本系统的可行性和可靠性，本实施例模拟了城市交通和安全预警场景下的实际情况，并观察了系统在这些场景下的表现，具体验证结果如下：
系统能够对于交通违规、人员聚集、火灾等多种情况进行有效的监测和报警，尤其是在人员聚集的情况下，系统能够及时检测到并发出警示信号，减少了人员聚集可能导致的安全问题。
与此同时，还对系统的灵敏度和准确性进行了测试，在实验室环境和实际应用场景中设置了各种不同强度和类型的干扰信号，并对系统对这些信号的识别能力进行了评估。实验结果表明，系统具有较高的灵敏度和准确性，能够有效地识别和区分各种类型的干扰信号，并对真实的异常情况作出相应的响应。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于：包括：
数据采集模块，用于通过传感器或其他数据采集设备获取LED灯和外部环境的状态信息、运行数据和安全参数，并将采集到的数据经过预处理和筛选，然后传输到数据处理模块进行进一步的处理和分析，以供后续的数据处理子系统使用；
数据处理模块，用于对采集到的数据进行处理和分析，以确定是否发生报警条件；所述数据处理模块由计算机硬件和软件组成；所述计算机硬件包括主机、存储设备和处理器，用于存储和处理数据；所述计算机软件则负责对数据进行算法处理和模式匹配，以识别出异常情况和报警条件；
报警通知模块，用于将报警信号传达给相关的人员或系统；所述报警通知模块包括声光报警器和通信设备，当数据处理模块检测到异常情况时，将触发报警装置发出报警信号，通信设备为有线或无线通信设备，用于将报警信号传输给相关人员和系统。
2.根据权利要求1所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于：数据采集模块中，通过各种传感器、检测设备以及监测装置，对LED灯和外部环境的各项参数和状态进行实时监测和采集，以获取LED灯和外部环境的运行数据和运行状态信息。
3.根据权利要求2所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于：数据采集模块中，针对LED灯和不同的环境信息，选择不同的传感器和检测设备，用于采集相应设备的关键参数和状态信息。
4.根据权利要求3所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于：对于周围环境采用光照传感器和温湿度传感器，用于检测周围环境的光照强度和温湿度信息，对于人员检测采用红外线和摄像头，用于检测人员位置和人员行为。
5.根据权利要求1所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于：数据采集模块，针对数据采集，采用重复测量和数据滤波的方法降低测量误差，并通过校准来提高数据的准确性，采用多线程的方式进行数据的采样和处理，并通过数据缓冲区来提高数据的处理效率。
6.根据权利要求1所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于：数据处理模块包括数据预处理，对于采集到的光线亮度数据、声音分贝数据、人员位置数据和人员行为数据，采用数据清洗、数据去噪和数据转换方法；数据清洗用于对数据进行去重、去空以及去异常处理，保证数据的准确性和完整性；数据去噪用于对数据中的噪声进行滤除，提高数据的质量；数据转换用于将原始数据进行转换和标准化，以便后续的数据分析和建模；在处理数据时，利用信号处理的方法，对特征进行提取和分析，以判断是否满足报警条件；所述信号处理方法采用傅里叶变换和小波分析；
针对数据存储方面，采用数据库技术进行数据的存储和管理；通过将设备产生的数据以结构化的方式进行存储，在后续的数据处理过程中能够对数据进行查询和分析。
7.根据权利要求6所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于：报警通知模块，在发生异常情况时及时向相关人员发送警报通知，采用手机短信方式进行报警通知，通知内容包括警报类型、发生时间、具体位置，以便接收人能快速判断和采取相应措施。
8.根据权利要求1所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于，还包括供电设备、警示灯、报警装置、适配器和控制器连接线，供电设备用于为系统中的传感器和控制器供电；警示灯用于提醒行人或车来那个警惕围栏区域的存在，通过控制器实时调控灯光的亮暗和频闪模式，适应不同的警示需求；报警装置用于发出声音和发光信号，提醒周围人员和相关人员注意并采取相应的措施；适配器用于将电源的电压和电流变换为传感器和控制器需要的工作电压和电流；控制器连接线用于连接各个硬件设备与控制器，实现信号的传输和控制。
9.根据权利要求1所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于，在计算机软件架构的设计中，采用面向对象的设计方法，具体应用了MVC架构模式，模型层包含了系统的数据模型和业务逻辑，通过对数据进行封装，实现了数据的独立性和重用性，视图层负责界面的呈现和用户操作的反馈，通过与控制器的交互，实现了界面和数据的分离；控制器层负责接收用户的请求，协调模型和视图之间的交互，并根据用户的操作更新系统的状态；
在计算机软件架构的实施过程中，采用Python作为开发语言。
10.根据权利要求6所述的一种LED警示围栏装置的智能报警系统，其特征在于，数据处理模块包括物联网报警式LED警示装置和人员行为分析装置，物联网报警式LED警示装置通过红外感应原理，自动感应近区人员活动，当感应到近区有人员出现LED高光警示灯出现警告人员离开字样，如还继续滞留，警报器发出警报，LED高光警示灯出现交替强光，并把情况汇报管理人员，从而劝退在施工场地外界滞留的人员，并根据可以设定模式发出灯光或语言告警信号，通过安全围栏与自动报警装置的结合，系统实现安全控制与报警；
智能报警装置构成是自动感应报警装置包括LED警示装置、感应接收装置、电源及底部固定装置人体红外感应开关装置开始工作，有人员进入其感应范围，发出警示提示，阻止其进一步接近安全围栏，利用透镜的光学原理，接收到的红外信号以忽强忽弱的脉冲形式输入，根据其能量幅度的变化作出动作，遥控器和遥控接收部分通过遥控方式改变无线遥控自动感应报警器的工作模式；
物联网报警式LED警示装置采用直接定位算法，算法公式为：
x＝(N-1/2)*d
y＝(M-1/2)*d
其中，触摸物A进入由红外线组成的动态扫描栅格，阻挡了经过此处的红外线，对应的红外接收管接收到的信号强度值就会发生变化，在横轴方向上，触摸点阻挡了红外管N的接收信号，在纵轴方向上，触摸点阻挡了红外管M的接收信号，红外管是均匀分布的，两个相连红外管之间的中心距离为d，存储受影响的红外管序号M和N；这样，直接计算出触摸点A的坐标为(x,y)；
人员行为分析装置及管理系统利用计算机视觉技术在不需要人为干预的情况下，通过对摄像头拍摄的图像序列的自动分析实现对被监控场景中的运动目标检测、识别和跟踪来识别现场作业人员的违规行为，并分析和判断目标的行为；
人员行为分析装置采用时间差分法，时间差分法是检测相邻图像之间变化的差异，然后通过设定阈序列中连续的两帧或几帧图像中对应像素点在灰度值上的差异，然后通过设定阈值来提取序列图像中的运动区域，当摄像头与场景静止时，图像具有相同的背景；因此将同一背景不同时刻两幅图像进行比较，可以反映出一个运动物体在此背景下运动的结果：
定义第k帧图像和第k-1帧图像之间的偏差为D:
D(x，y)＝|f(x,y)-f-(x,y)|
二值化公式：
R(x，y)＝{0，D(x，y)＜T1，D(x，y)≥T}
这是两帧之间的逐像素的偏差；假设每帧的照明基本保持恒定，对于场景中的静态部分，D(x,y)为零；而对于场景中运动物体的轮廓，D(x,y)不为零，D(x,y)不等于零的点的区域代表变化区域，利用上式计算第k帧图像与第k-1帧图像的差，然后依据二值化公式对差分图像D,进行二值化得到R，当差分图像中某一像素值大于给定的阈值时，认为该像素为目标像素，即目标上的一点，反之则认为是背景像素，其中T为使图像二值化所设定的阈值。
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