本發(fā)明涉及校園安全，特別是智能化校園安全監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)及其方法。

背景技術(shù)：

1、隨著校園安全問題日益受到社會關(guān)注，傳統(tǒng)的校園安全監(jiān)控系統(tǒng)已難以滿足當前復(fù)雜多變的安全形勢需求?，F(xiàn)有的校園安全監(jiān)控系統(tǒng)主要存在以下問題：

2、首先，大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)仍然依賴于人工監(jiān)控，這不僅耗費大量人力資源，而且容易受到人為因素影響，導(dǎo)致監(jiān)控效果不穩(wěn)定。即使采用了一些自動化技術(shù)，其智能化程度也較低，往往只能識別簡單的異常情況，對于復(fù)雜的安全威脅缺乏有效的預(yù)警能力。

3、其次，現(xiàn)有系統(tǒng)通常采用單一的數(shù)據(jù)源進行分析，如僅依賴視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)。這種方法忽視了校園環(huán)境的復(fù)雜性，無法全面把握安全態(tài)勢。例如，僅通過視頻無法檢測到某些環(huán)境因素引發(fā)的潛在危險，如有害氣體泄漏或火災(zāi)初期的煙霧。

4、再者，目前的校園安全系統(tǒng)大多采用中心化的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，所有數(shù)據(jù)都需要傳輸?shù)街醒敕?wù)器進行處理。這種方式不僅增加了網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力，也延長了系統(tǒng)響應(yīng)時間，難以滿足實時監(jiān)控和快速響應(yīng)的需求。

5、此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在異常行為分析和預(yù)測方面的能力有限。它們通常采用固定的規(guī)則或簡單的統(tǒng)計模型，難以適應(yīng)不斷變化的安全威脅。這導(dǎo)致系統(tǒng)容易出現(xiàn)誤報或漏報，降低了安全管理的效率和可靠性。

6、最后，現(xiàn)有的校園安全系統(tǒng)往往缺乏有效的預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)機制。即使檢測到異常情況，也難以快速準確地評估影響范圍，制定合適的應(yīng)對策略，導(dǎo)致安全事件處理不及時、不到位。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明提出了一種智能化校園安全監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)及其方法。該系統(tǒng)通過集成多個功能模塊，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、分析、預(yù)測到預(yù)警的全流程智能化管理。

2、本發(fā)明提出了智能化校園安全監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)，包括：

3、圖像采集模塊，用于：

4、采集校園監(jiān)控區(qū)域的圖像；

5、將采集的圖像發(fā)送給監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器；

6、視頻預(yù)處理模塊，與所述圖像采集模塊通信連接，用于：

7、接收所述圖像采集模塊發(fā)送的圖像；

8、對接收的圖像進行降噪濾波和顏色校正；

9、將預(yù)處理后的圖像發(fā)送到視頻分析模塊；

10、視頻分析模塊，與所述視頻預(yù)處理模塊通信連接，用于：

11、接收所述視頻預(yù)處理模塊發(fā)送的預(yù)處理后的圖像；

12、基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)控模型，對接收的圖像進行分析；

13、識別校園內(nèi)異常事件；

14、判斷是否觸發(fā)報警；

15、異常行為數(shù)據(jù)庫模塊，用于：

16、存儲異常行為檢測數(shù)據(jù)；

17、存儲異常行為預(yù)測數(shù)據(jù)；

18、異常行為分析模塊，與所述異常行為數(shù)據(jù)庫模塊和所述視頻分析模塊通信連接，用于：

19、接收所述視頻分析模塊識別的異常事件信息；

20、對接收的異常事件信息進行特征提取和聚類；

21、識別潛在異常行為；

22、對異常行為預(yù)測模塊輸入的數(shù)據(jù)進行增量學(xué)習(xí)和修正；

23、異常行為預(yù)測模塊，與所述異常行為分析模塊通信連接，用于：

24、接收所述異常行為分析模塊發(fā)送的潛在異常行為信息；

25、對潛在異常行為進行預(yù)測；

26、判斷是否觸發(fā)報警；

27、異常行為反饋模塊，與所述異常行為分析模塊和所述異常行為預(yù)測模塊通信連接，用于：

28、接收所述異常行為分析模塊和所述異常行為預(yù)測模塊的分析結(jié)果；

29、形成異常行為報告和預(yù)警信息；

30、報警模塊，與所述視頻分析模塊、所述異常行為預(yù)測模塊和所述異常行為反饋模塊通信連接，用于：

31、接收觸發(fā)報警的信號；

32、發(fā)出報警信息；

33、監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器，與所述圖像采集模塊、所述異常行為分析模塊、所述異常行為預(yù)測模塊、所述異常行為反饋模塊和所述報警模塊通信連接，用于：

34、接收來自各模塊的信息；

35、統(tǒng)一管理和處理異常報警信息；

36、向異常行為反饋模塊發(fā)送預(yù)警信息。

37、作為優(yōu)選，所述視頻分析模塊包括：

38、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，用于：

39、提取所述預(yù)處理后的圖像的特征；

40、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，與所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元通信連接，用于：

41、接收所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元提取的圖像特征；

42、建立連續(xù)視頻幀之間的時序關(guān)系；

43、全連接層網(wǎng)絡(luò)單元，與所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元通信連接，用于：

44、結(jié)合特征選擇算法，計算異常得分；

45、softmax判斷單元，與所述全連接層網(wǎng)絡(luò)單元通信連接，用于：

46、基于所述異常得分進行最終判斷；

47、輸出異常事件識別結(jié)果。

48、作為優(yōu)選，還包括：

49、傳感器模塊，用于：

50、采集校園內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，包括溫度、濕度、風(fēng)速、二氧化碳濃度、聲音、煙霧濃度和灰塵濃度；

51、將采集的環(huán)境參數(shù)發(fā)送給所述異常行為分析模塊；

52、其中，所述異常行為分析模塊還用于：

53、接收所述傳感器模塊發(fā)送的環(huán)境參數(shù)；

54、結(jié)合所述環(huán)境參數(shù)和視頻分析結(jié)果進行綜合異常行為分析。

55、作為優(yōu)選，所述異常行為分析模塊包括：

56、多流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，用于：

57、對接收的視頻數(shù)據(jù)進行多尺度特征提?。?/p>

58、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)單元，與所述多流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元通信連接，用于：

59、對視頻數(shù)據(jù)序列進行建模；

60、統(tǒng)計分析單元，用于：

61、對正常行為和異常行為進行統(tǒng)計建模；

62、深度不確定聚類單元，用于：

63、對潛在異常行為進行聚類分析；

64、其中，所述異常行為分析模塊通過融合所述多流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元、所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)單元、所述統(tǒng)計分析單元和所述深度不確定聚類單元的分析結(jié)果，實現(xiàn)對異常行為的綜合分析和識別。

65、作為優(yōu)選，所述異常行為預(yù)測模塊包括：

66、特征提取器，用于：

67、從所述異常行為分析模塊接收潛在異常行為信息；

68、提取潛在異常行為的特征；

69、高斯分布模型單元，與所述特征提取器通信連接，用于：

70、基于所提取的特征建立高斯概率分布模型；

71、最大似然優(yōu)化單元，與所述高斯分布模型單元通信連接，用于：

72、將異常行為預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為最大似然優(yōu)化問題；

73、求解最大似然優(yōu)化問題；

74、預(yù)測結(jié)果輸出單元，與所述最大似然優(yōu)化單元通信連接，用于：

75、基于最大似然優(yōu)化結(jié)果輸出異常行為預(yù)測結(jié)果；

76、判斷是否觸發(fā)報警。

77、作為優(yōu)選，還包括：

78、邊緣計算模塊，與所述圖像采集模塊通信連接，用于：

79、在智能攝像頭內(nèi)進行初步的異常行為判斷；

80、當檢測到潛在異常行為時，觸發(fā)向所述監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器發(fā)送完整視頻流；

81、其中，所述邊緣計算模塊通過在前端進行初步處理，減少數(shù)據(jù)傳輸量，提高系統(tǒng)實時性能。

82、作為優(yōu)選，所述監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器還包括：

83、多級預(yù)警單元，用于：

84、基于所述異常行為分析模塊和所述異常行為預(yù)測模塊的輸出結(jié)果，確定預(yù)警級別；

85、根據(jù)預(yù)警級別選擇相應(yīng)的預(yù)警方式；

86、人員管理單元，用于：

87、維護校園人員信息數(shù)據(jù)庫；

88、結(jié)合異常行為分析結(jié)果，評估可能受影響的人員范圍；

89、應(yīng)急響應(yīng)單元，用于：

90、根據(jù)預(yù)警級別和可能受影響的人員范圍，自動生成應(yīng)急響應(yīng)方案；

91、向相關(guān)人員推送應(yīng)急響應(yīng)指令。

92、作為優(yōu)選，還包括：

93、安全管理平臺，與所述監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器通信連接，包括：

94、移動端應(yīng)用程序，用于：

95、接收所述監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器推送的預(yù)警信息；

96、顯示實時校園安全狀態(tài)；

97、提供異常事件快速報告功能；

98、web管理界面，用于：

99、提供校園安全數(shù)據(jù)可視化展示；

100、支持安全策略配置和系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整；

101、生成安全分析報告。

102、作為優(yōu)選，還包括：

103、自適應(yīng)優(yōu)化模塊，與所述異常行為分析模塊、所述異常行為預(yù)測模塊和所述監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器通信連接，用于：

104、收集系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)和用戶反饋信息；

105、基于收集的數(shù)據(jù)，對異常行為分析模型進行增量學(xué)習(xí)和參數(shù)調(diào)整；

106、動態(tài)優(yōu)化預(yù)警規(guī)則和閾值；

107、生成系統(tǒng)性能評估報告，為進一步優(yōu)化提供依據(jù)。

108、基于所述智能化校園安全監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)的方法，包括以下步驟：

109、s1.通過所述圖像采集模塊采集校園監(jiān)控區(qū)域的圖像；

110、s2.所述視頻預(yù)處理模塊對采集的圖像進行降噪濾波和顏色校正；

111、s3.所述視頻分析模塊基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)控模型對預(yù)處理后的圖像進行分析，識別校園內(nèi)異常事件；

112、s4.所述異常行為分析模塊對識別出的異常事件進行特征提取和聚類，識別潛在異常行為；

113、s5.所述異常行為預(yù)測模塊對潛在異常行為進行預(yù)測，判斷是否觸發(fā)報警；

114、s6.所述異常行為反饋模塊根據(jù)分析和預(yù)測結(jié)果，形成異常行為報告和預(yù)警信息；

115、s7.當需要報警時，所述報警模塊發(fā)出報警信息；

116、s8.所述監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器接收各模塊的信息，統(tǒng)一管理和處理異常報警信息，并向異常行為反饋模塊發(fā)送預(yù)警信息；

117、s9.所述自適應(yīng)優(yōu)化模塊基于系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)和用戶反饋，對各模塊的模型和參數(shù)進行動態(tài)優(yōu)化；

118、其中，步驟s4還包括：

119、接收所述傳感器模塊采集的環(huán)境參數(shù)；

120、結(jié)合環(huán)境參數(shù)和視頻分析結(jié)果進行綜合異常行為分析；

121、步驟s3和s4還包括：

122、通過所述邊緣計算模塊在智能攝像頭內(nèi)進行初步的異常行為判斷，當檢測到潛在異常行為時，觸發(fā)向所述監(jiān)控預(yù)警服務(wù)器發(fā)送完整視頻流；

123、步驟s8還包括：

124、通過所述多級預(yù)警單元確定預(yù)警級別并選擇預(yù)警方式；

125、通過所述人員管理單元評估可能受影響的人員范圍；

126、通過所述應(yīng)急響應(yīng)單元生成應(yīng)急響應(yīng)方案并推送應(yīng)急響應(yīng)指令；

127、該方法還包括：

128、通過所述安全管理平臺的移動端應(yīng)用程序和web管理界面實現(xiàn)異常事件快速報告、安全數(shù)據(jù)可視化展示和系統(tǒng)管理功能。

129、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

130、首先，本發(fā)明采用了基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析技術(shù)，大幅提高了異常事件識別的準確性和實時性。系統(tǒng)能夠自動學(xué)習(xí)和適應(yīng)不同類型的異常行為模式，極大地減少了人工監(jiān)控的負擔，同時提高了監(jiān)控的全面性和持續(xù)性。

131、其次，本發(fā)明創(chuàng)新性地融合了多源數(shù)據(jù)，包括視頻數(shù)據(jù)和環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)。這種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法使系統(tǒng)能夠更全面地感知校園環(huán)境，有效提高了異常事件檢測的準確性和可靠性。例如，系統(tǒng)可以同時分析視頻中的可疑行為和環(huán)境參數(shù)的異常變化，從而更早地識別潛在的安全威脅。

132、再者，本發(fā)明引入了邊緣計算技術(shù)，在智能攝像頭端進行初步的異常行為判斷。這種分布式處理架構(gòu)顯著減少了數(shù)據(jù)傳輸量，提高了系統(tǒng)的實時性能。同時，它也增強了系統(tǒng)的可擴展性，使其能夠更好地應(yīng)對大規(guī)模校園的監(jiān)控需求。

133、此外，本發(fā)明在異常行為分析和預(yù)測方面采用了先進的機器學(xué)習(xí)算法。系統(tǒng)不僅能夠識別當前的異常行為，還能預(yù)測潛在的安全風(fēng)險。這種預(yù)測性分析極大地提高了校園安全管理的主動性和前瞻性。

134、最后，本發(fā)明構(gòu)建了一套完整的多級預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)機制。系統(tǒng)能夠根據(jù)異常事件的嚴重程度自動確定預(yù)警級別，評估影響范圍，并生成相應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)方案。這大大提高了安全事件處理的效率和精準度。

135、總的來說，本發(fā)明的智能化校園安全監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)通過整合先進的人工智能技術(shù)、多源數(shù)據(jù)融合、邊緣計算和智能預(yù)警機制，實現(xiàn)了校園安全管理的智能化、精準化和主動化。它不僅能夠有效提高安全隱患的發(fā)現(xiàn)和處理效率，還能為校園管理者提供更全面、更深入的安全態(tài)勢分析，從而為構(gòu)建和諧、安全的校園環(huán)境提供強有力的技術(shù)支撐。