CN107465893A - 群体密集区域预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警。上述群体密集区域预警方法,通过统计人均占地参数以及时域人均移动距离,当触发报警事件时,进行报警,因此能够快速有效地利用摄像头获取环境信息并从中判断是否需要报警,当发生重大安全事故的可能较高时,防患未然,及时报警,从而有利于合理调配安防资源,更好地为人民服务,进而能够更好地预防重大安防事件的发生,特别适合球场、广场等公众场合应用。
Description
技术领域
本发明涉及报警监控,特别是涉及群体密集区域预警方法。
背景技术
对于群体密集区域,例如球场、广场、街道口等场所,往往存在发生重大安全事故的可能,如何防患未然,从而合理调配安防资源,更好地为人民服务,是需要解决的技术问题。
发明内容
基于此,有必要提供一种群体密集区域预警方法。
一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警。
上述群体密集区域预警方法,通过统计人均占地参数以及时域人均移动距离,当触发报警事件时,进行报警,因此能够快速有效地利用摄像头获取环境信息并从中判断是否需要报警,当发生重大安全事故的可能较高时,防患未然,及时报警,从而有利于合理调配安防资源,更好地为人民服务,进而能够更好地预防重大安防事件的发生。
在其中一个实施例中,所述人均占地参数低于预设比例阈值,则判断发生报警事件。
在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离大于预设距离阈值,则判断发生报警事件。
在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离大于所述人均占地参数中的距离参数,则判断发生报警事件。
在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离中,所述时域为0.5秒、1秒、2秒、5秒、10秒或60秒。
在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离中,根据所述人均占地参数设置所述时域。
在其中一个实施例中,所述时域与所述人均占地参数成正比。
在其中一个实施例中,所述人均占地参数为人均占地面积。
在其中一个实施例中,所述人均占地参数为人均占地面积与环境信息中的可用面积的比例。
在其中一个实施例中,所述人均占地参数为人均占地面积与环境信息中的无障碍移动可用面积的比例。
附图说明
图1为本发明的一实施例的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的,并不表示是唯一的实施方式。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示,本发明一个实施例是,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警。上述群体密集区域预警方法,通过统计人均占地参数以及时域人均移动距离,当触发报警事件时,进行报警,因此能够快速有效地利用摄像头获取环境信息并从中判断是否需要报警,当发生重大安全事故的可能较高时,防患未然,及时报警,从而有利于合理调配安防资源,更好地为人民服务,进而能够更好地预防重大安防事件的发生。例如,报警包括响警铃、发送报警信息及/或闪警灯等。
在其中一个实施例中,所述人均占地参数为人均占地面积。例如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地面积以及时域人均移动距离;根据所述人均占地面积以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警。在其中一个实施例中,所述人均占地参数为人均占地面积与环境信息中的可用面积的比例。例如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地面积与环境信息中的可用面积的比例以及时域人均移动距离;根据所述人均占地面积与环境信息中的可用面积的比例以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警。在其中一个实施例中,所述人均占地参数为人均占地面积与环境信息中的无障碍移动可用面积的比例。例如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地面积与环境信息中的无障碍移动可用面积的比例以及时域人均移动距离;根据所述人均占地面积与环境信息中的无障碍移动可用面积的比例以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警。
在其中一个实施例中,所述人均占地参数低于预设比例阈值,则判断发生报警事件。例如,可以理解,预设比例阈值根据所述人均占地参数设置或调整。例如,人均占地参数包括人均占地面积,这样,可以根据人均占地面积的大小来衡量是否安全,过于密集时判断发生报警事件,例如人均占地面积包括人均占地可活动面积及人均占地可活动面积,例如,对应于人均占地面积的预设比例阈值为0.6平方米,即人均占地参数包括人均占地面积,人均占地面积低于0.6平方米,则判断发生报警事件;又如对应于人均占地面积的预设比例阈值为0.4平方米,即人均占地面积低于0.4平方米,则判断发生报警事件;又如,人均占地参数包括人均占地可活动面积,不可活动的不算,例如座位等;又如,人均占地参数包括人均占地可活动面积及在一定时间段内的人均疏散量,例如,具有8条疏散通道,根据总人数计算在一定时间段内人均疏散量,判断是否低于预设比例阈值中的人均疏散量,是则判断发生报警事件。例如,在一定时间段内的人均疏散量,为在一定时间段内的人均疏散通道流量。例如,对应于在一定时间段内的人均疏散量的预设比例阈值为2人/秒,人均占地参数包括在一定时间段内的人均疏散量,一定时间段内的人均疏散量低于2人/秒,则判断发生报警事件。以此类推。又如,人均占地参数包括前方人均间距,也就是说,在一群人中,各人与前方的人的间距的平均值,即为前方人均间距,这样,可以根据与前人的间距的大小来衡量是否安全,过于密集时判断发生报警事件,例如,对应于前方人均间距的预设比例阈值为0.4米,前方人均间距低于0.4米,则判断发生报警事件。
在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离大于预设距离阈值,则判断发生报警事件。在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离中,所述时域为0.5秒、1秒、2秒、5秒、10秒或60秒。例如,所述时域为1秒,所述时域人均移动距离为1米或1.5米。在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离大于所述人均占地参数中的距离参数,则判断发生报警事件。在其中一个实施例中,所述时域人均移动距离中,根据所述人均占地参数设置所述时域。例如,根据所述人均占地参数中的面积参数或距离参数设置所述时域,在其中一个实施例中,所述时域与所述人均占地参数成正比。
例如,在报警之后,或者在判断发生报警事件时,群体密集区域预警方法还包括步骤:调整所述报警事件所在的报警位置的摄像头的摄像角度及焦距以对准所述报警位置,并调整距离所述报警位置一定范围的摄像头的摄像角度以朝向所述报警位置;发送各摄像头的摄像数据。例如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警,并调整所述报警事件所在的报警位置的摄像头的摄像角度及焦距以对准所述报警位置,并调整距离所述报警位置一定范围的摄像头的摄像角度以朝向所述报警位置;发送各摄像头的摄像数据。这样,通过在发生报警事件时,获取报警位置的摄像数据,以及获取报警位置一定范围的摄像数据,能够提供较清晰且完善的摄像证据,并且,配合报警位置一定范围的整体环境数据支持,使得能够获得更多关于涉事人员的镜头,从而有助于从结果震慑涉事人员,进而能够有效预防相关事件的发生。例如,发送各摄像头的摄像数据到远程服务器、警务室或监控室等。
例如,采用固定摄像头获取环境信息之前,还包括步骤:预设置若干报警位置,例如,每一报警位置处设置有二维码。在其中一个实施例中,所述发生报警事件,包括采用移动终端扫描所述报警位置处的二维码。这样,只需要扫一扫就可以实现报警。在其中一个实施例中,所述发生报警事件,包括发生移动终端扫描报警位置处的二维码并发出确认信息。这样,在扫描二维码之后,需要移动终端发出确认信息才完成报警。例如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:预设置若干报警位置,每一报警位置处设置有二维码;采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,其中包括采用移动终端扫描所述报警位置处的二维码并发出确认信息,是则报警。
在其中一个实施例中,所述发生报警事件,包括在所述报警位置处输入学号。这样,可以精准地确定报警人,从而能够进一步调集报警人的相关信息。在其中一个实施例中,所述发生报警事件,包括在所述报警位置处输入学号及密码。这样,可以避免冒用他人学号进行报警,使得报警人难以冒充他人。在其中一个实施例中,所述发生报警事件,包括在所述报警位置处输入学号及密码并发出确认信息。这样,需要发出确认信息才完成报警,使得报警更为严谨、可靠。
在其中一个实施例中,所述发生报警事件,包括接收到声音报警信号。这样,可以实现声音报警。在其中一个实施例中,所述声音报警信号中包括至少一个报警声音标记。这样,可以通过报警声音标记实现自动识别及自动处理。在其中一个实施例中,所述报警声音标记包括普通话发音的“救命”。及/或,在其中一个实施例中,所述报警声音标记还包括方言或外语发音的“救命”。这样,在危机关头,报警者只需大喊一声“救命”,即可获得摄像头的关注,从而在一定程度上有助于震慑施害者,保护弱势群体。
例如,在报警之后,或者在判断发生报警事件时,群体密集区域预警方法还包括步骤:调度一个摄像头移动到所述报警事件所在的报警位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述报警位置;发送所述摄像头的摄像数据。例如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警,并调度一个摄像头移动到所述报警事件所在的报警位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述报警位置;发送所述摄像头的摄像数据。又如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警,并调整所述报警事件所在的报警位置的摄像头的摄像角度及焦距以对准所述报警位置,并调整距离所述报警位置一定范围的摄像头的摄像角度以朝向所述报警位置;发送各摄像头的摄像数据;还调度一个摄像头移动到所述报警事件所在的报警位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述报警位置;发送所述摄像头的摄像数据。这样,通过在发生报警事件时,调度一个摄像头移动到所述报警事件所在的报警位置以获取报警位置的摄像数据,从而能够提供较清晰且完善的摄像证据,并且对于某些位置发生的持续一段时间的事件,能够提供足够的摄像数据支持,从而有助于从结果震慑涉事人员,进而能够有效预防相关事件的发生。并且,通过合理布设摄像头移动路径,能够为报警事件单独或合并调度一个摄像头,从而有利于获取报警位置的较清晰且完善的摄像数据。
在其中一个实施例中,预设置至少一索道,每一所述索道上滑动设置一安装台,每一所述安装台上固定设置一所述摄像头。例如,安装台滑动设置于索道的下方,摄像头固定设置于安装台的下方。这样,可以通过索道滑动摄像头,例如通过驱动安装台在索道上滑动,从而控制安装台上的摄像头相对索道上滑动,进而能够迅速、准确且有效地控制摄像头在索道上的位置。在其中一个实施例中,预设置若干相互平行的所述索道。及/或,在其中一个实施例中,预设置若干相互交错的所述索道。在其中一个实施例中,预设置两所述索道组,每一所述索道组中的各所述索道相互平行,且与另一所述索道组中的各所述索道相互垂直且互不相交。这样,可以形成一个网络状的索道体系,配合索道上的摄像头,能够在一定程度上形成震慑性的摄像体系,对区域的各个位置均具有较好的覆盖摄像效果。例如,预设置两所述索道组,每一所述索道组中设置相互平行的两所述索道,且与另一所述索道组中的各所述索道相互垂直且互不相交,四条索道排列为类似于井字形。一个例子是,预设置若干曲线形状的索道。又如,预设置若干同心圆形状的索道。这样,可以实现更具体的覆盖摄像效果,避免出现死角。
在其中一个实施例中,调度一个摄像头移动到所述报警事件所在的报警位置,具体为:调度一个距离所述报警事件所在的报警位置最近的空闲的摄像头移动到所述报警位置。这样,可以较快地到达所述报警位置。一个例子是,判断区域同时发生多起报警事件时,或者判断区域在一定时间段内发生多起报警事件时,根据各所述报警事件所在的报警位置的整体范围,判断是否需要划分独立范围,否则调度一个摄像头移动到所述整体范围的边缘位置,以作为一起或多起所述报警事件所在的报警位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述整体范围;发送所述摄像头的摄像数据;是则将所述整体范围划分为若干个独立范围并为每一独立范围调度一个摄像头移动到所述独立范围的边缘位置,以作为一起或多起所述报警事件所在的报警位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述独立范围;发送所述摄像头的摄像数据。一个例子是,预设置独立范围;判断区域是否发生报警事件时,进一步判断区域在一定时间段内是否发生超过一起报警事件,否则调度一个摄像头移动到所述报警事件所在的报警位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述报警位置;发送所述摄像头的摄像数据;是则进一步判断各起报警事件所在的报警位置是否位于同一独立范围,是则调度一个摄像头移动到所述独立范围的边缘位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述独立范围;发送所述摄像头的摄像数据,否则为每一独立范围调度一个摄像头移动到所述独立范围的边缘位置,并调整所述摄像头的摄像角度及焦距以对准所述独立范围;发送所述摄像头的摄像数据。这样,可以对于独立范围,例如,方圆20平米,或者某一狭小区间等,仅调度一个摄像头进行摄像,以避免所有摄像头集中在同一位置导致其它位置缺乏监控。
在其中一个实施例中,还包括步骤:调整距离所述报警位置一定范围的空闲的摄像头的摄像角度以朝向所述报警位置。这样,可以配合报警位置一定范围的整体环境数据支持,在结束或逃逸时,使得能够获得更多关于涉事人员的镜头。
在其中一个实施例中,采用固定摄像头获取环境信息,包括采用若干固定摄像头分别获取环境信息。例如,在不同的位置分别设置固定摄像头;又如,在需要重点布控的位置设置一个或多个固定摄像头。这样,可以获得更多更全面的环境信息。
在其中一个实施例中,判断是否发生报警事件,包括根据所述环境信息中的人群密集状况判断是否发生报警事件。人群密集状况亦可理解为人群密集度;例如,某一位置人群密集度较高,或者人群过于密集,则判定发生报警事件;例如,根据所述环境信息中的人群密集度是否大于密集阈值来判断是否发生报警事件;当所述环境信息中的人群密集度大于密集阈值时则判断发生报警事件,具体的密集阈值可以根据实际情况灵活设置或调整;例如,某一位置的人数超过100人,则判定发生报警事件。这样,当某一位置的人群密集状况较为严重,可能引发不良后果时,提前判定发生报警事件,进行报警,从而能够防患未然,避免重大安全事故发生。或者在发生事故时,即使在没有接到报警电话,基于人群密集状况,也可以判定发生报警事件,进行报警,因此具有较好的维稳作用,能够提供较安全的环境。
在其中一个实施例中,判断是否发生报警事件,包括根据所述环境信息中的人群聚集速度判断是否发生报警事件。例如,某一位置或某一方向人群聚集速度较快,则判定发生报警事件;例如,根据所述环境信息中的人群聚集速度是否大于聚集阈值来判断是否发生报警事件,当所述环境信息中的人群聚集速度大于聚集阈值时则判断发生报警事件,具体的聚集阈值可以根据实际情况灵活设置或调整;例如,某一位置或某一方向人群聚集速度超过10人/秒时,则判定发生报警事件。这样,当某一位置或某一方向人群聚集速度过快,可能引发不良后果时,提前判定发生报警事件,进行报警,从而能够防患未然,避免重大安全事故发生。或者在发生事故时,即使在没有接到报警电话,基于人群聚集速度,也可以判定发生报警事件,进行报警,因此具有较好的维稳作用,能够提供较安全的环境。
在其中一个实施例中,判断是否发生报警事件,包括根据所述环境信息中的人群移动速度判断是否发生报警事件。这样,当发生安全问题,人们争相走避时,则判定发生报警事件;例如,根据所述环境信息中的人群移动速度是否大于移动阈值来判断是否发生报警事件,当所述环境信息中的人群移动速度大于移动阈值时,则判断发生报警事件,具体的移动阈值可以根据实际情况灵活设置或调整;例如,某一位置或某一方向人群移动速度大于5米/秒时,则判定发生报警事件。这样,当某一位置或某一方向人群移动速度较快,可能由于安全事件引起或容易引发不良后果时,提前判定发生报警事件,进行报警,从而能够防患未然,避免重大安全事故发生。或者在发生事故时,即使在没有接到报警电话,基于人群移动速度,也可以判定发生报警事件,进行报警,因此具有较好的维稳作用,能够提供较安全的环境。
在其中一个实施例中,根据所述环境信息中的人群移动速度判断是否发生报警事件,具体为:根据所述环境信息中的人群移动总速度参数判断是否发生报警事件。例如,根据所述环境信息中的人群移动总速度参数判断是否发生报警事件,具体为:根据所述环境信息,计算其中的人群移动总速度参数,根据人群移动总速度参数判断是否发生报警事件。例如,所述人群移动总速度参数为人群及其移动速度的平均加权速度值,例如,预先为不同年龄段及不同性别的人分别赋予一定的权值,根据所述环境信息,计算其中的人群移动总速度参数,具体为:根据所述环境信息,对人群中的每一人进行模糊识别,确定其年龄段及性别,以获取其权值,并用该权值乘以其移动速度得到其加权速度值,采用人群中的所有人的平均加权速度值,作为所述人群移动总速度参数;例如,环境信息中出现了50人,50人分别的移动速度乘以其权值得到其加权速度值,采用这50人的平均加权速度值,作为所述人群移动总速度参数。这样,可以在很大程度上避免因差异化个体行为导致的误判。
在其中一个实施例中,还采用麦克风获取环境信息。例如,群体密集区域预警方法还包括步骤:采用若干麦克风分别获取环境信息。这样,可以获得音频数据;可以理解,此时所述环境信息包括音频数据及视频数据。在其中一个实施例中,判断是否发生报警事件,还包括根据所述环境信息中的音量判断是否发生报警事件。例如,根据所述环境信息中的音量判断是否发生报警事件,具体为:根据所述环境信息中的音量是否大于音量阈值判断是否发生报警事件;例如,根据所述环境信息中的音量是否大于音量阈值判断是否发生报警事件,当所述环境信息中的音量大于音量阈值时,则判断发生报警事件,具体的音量阈值可以根据实际情况灵活设置或调整;例如,某一位置的音量大于音量阈值时,则判断发生报警事件。在其中一个实施例中,根据所述环境信息中的音量判断是否发生报警事件,具体为:根据所述环境信息中的最高音量判断是否发生报警事件。例如,根据所述环境信息中的最高音量判断是否发生报警事件,具体为:根据所述环境信息中的最高音量是否大于音量阈值判断是否发生报警事件;例如,根据所述环境信息中的最高音量是否大于音量阈值判断是否发生报警事件,当所述环境信息中的最高音量大于音量阈值时,则判断发生报警事件,具体的音量阈值可以根据实际情况灵活设置或调整;例如,某一位置的最高音量大于音量阈值时,则判断发生报警事件。这样,当某一位置出现异常高音量时,可能由于安全事件引起或容易引发不良后果时,提前判定发生报警事件,进行报警,从而能够防患未然,避免重大安全事故发生。或者在发生事故时,即使在没有接到报警电话,基于所述环境信息中的最高音量,也可以判定发生报警事件,进行报警,因此具有较好的维稳作用,能够提供较安全的环境。
在其中一个实施例中,根据所述环境信息中的音量判断是否发生报警事件,具体为:根据所述环境信息中的总音量参数判断是否发生报警事件。例如,根据所述环境信息中的总音量参数判断是否发生报警事件,具体为:根据所述环境信息,计算其中的总音量参数,根据总音量参数判断是否发生报警事件。例如,所述总音量参数为人群音量的平均加权音量值,例如,预先为不同年龄段及不同性别的人分别赋予一定的权值,根据所述环境信息,计算其中的总音量参数,具体为:根据所述环境信息,对人群中的每一人进行模糊识别,确定其年龄段及性别,以获取其权值,并用该权值乘以其音量得到其加权音量值,采用人群中的所有人的平均加权音量值,作为所述总音量参数;例如,环境信息中出现了20人,20人分别的音量乘以其权值得到其加权音量值,采用这20人的平均加权音量值,即所有加权音量值的平均数,作为所述总音量参数。这样,可以在很大程度上避免因差异化个体行为导致的误判。
一个例子是,采用固定摄像头获取环境信息之后,以及,判断是否发生报警事件之前,群体密集区域预警方法还包括步骤:根据所述环境信息累积统计所述固定摄像头所拍摄位置的各时间段的通过数量;根据当前的所述环境信息统计当前的所述通过数量;例如,判断是否发生报警事件,包括根据所述通过数量判断是否发生报警事件。例如,判断是否发生报警事件,包括:根据所述通过数量是否超过根据所述环境信息累积统计所述固定摄像头所拍摄位置的各时间段的通过数量中的最大通过数量的一定比例值;例如,判断是否发生报警事件,是则报警,包括:根据所述通过数量是否超过根据所述环境信息累积统计所述固定摄像头所拍摄位置的各时间段的通过数量中的最大通过数量的一定比例值,是则报警。这样,当通过数量忽然增加时,可以及时有效发出报警信号,从而能够防患未然做出有力应对措施。可以理解,通过数量包括人、车、飞行器、家禽、牧群及/或野生动物分别的通过数量或者总的通过数量,本发明的应用范围极其广泛。
例如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述环境信息累积统计所述固定摄像头所拍摄位置的各时间段的通过数量;根据当前的所述环境信息统计当前的所述通过数量;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,是则报警。又如,一种群体密集区域预警方法,其包括以下步骤:采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;根据所述环境信息累积统计所述固定摄像头所拍摄位置的各时间段的通过数量;根据当前的所述环境信息统计当前的所述通过数量;根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件,其中包括根据所述通过数量判断是否发生报警事件,是则报警。这样,通过累计各时间段的通过数量及统计当前的所述通过数量,当触发报警事件时,进行报警,因此能够快速有效地利用摄像头获取环境信息并从中判断是否需要报警,从而合理调配安防资源,更好地为人民服务,进而能够防患未然,有效预防重大安防事件的发生。
例如,采用固定摄像头获取环境信息;根据所述环境信息累积统计所述固定摄像头所拍摄位置的各时间段的通过数量,采用连续线图汇总各时间段的通过数量,生成时间段及其通过数量汇总图,根据当前的所述环境信息统计当前的所述通过数量并更新所述时间段及其通过数量汇总图,根据当前的数量汇总图判断是否发生报警事件,是则报警。例如,所述连续线图包括折线图、曲线图或柱状图等,例如,所述连续线图包括K线图,类似于股票。其中,所述时间段及其通过数量汇总图,简称汇总图,包括时间段及其通过数量的信息。
在其中一个实施例中,根据当前的所述环境信息统计当前的所述通过数量,具体为:根据当前时间段的所述环境信息统计当前时间段的所述通过数量。在其中一个实施例中,所述时间段包括一分钟、五分钟、三十分钟、一小时、三小时、十二小时及/或二十四小时,例如,分别统计不同的时间段的通过数量,例如类似于股票软件的K线图进行统计。
在其中一个实施例中,根据所述环境信息累积统计所述固定摄像头所拍摄位置的各时间段的通过数量时,还采用连续线图汇总各时间段的通过数量。这样,可以直观且直接地呈现各时间段的通过数量的汇总数据,有利于后续统计分析。
在其中一个实施例中,采用连续线图汇总各时间段的通过数量时,还为所述连续线图中的各时间段的通过数量设置均线。例如,设置五分钟、三十分钟、一小时、三小时、十二小时及/或二十四小时均线。在其中一个实施例中,根据时间为所述连续线图中的各时间段的通过数量设置均线。例如,每一时间段设置均线。在其中一个实施例中,根据时间段数为所述连续线图中的各时间段的通过数量设置均线。在其中一个实施例中,根据小时数为所述连续线图中的各历史日及其各时间段的通过数量设置均线。具体的设置方法,可以参考股票软件实现,这样的图示有利于分析和评价各时间段的通过数量。
在其中一个实施例中,所述连续线图中,每一时间段显示最高值、最低值、平均值与当前值。例如,采用柱状图为每一时间段显示最高值、最低值、平均值与当前值。这样,可以一目了然地知道每一时间的最高值、最低值、平均值与当前值。在其中一个实施例中,判断是否发生报警事件,具体为:判断所述当前值与所述最高值的比值是否超过预设比值阈值。预设比值阈值可以根据实际情况设置或调整。例如,预设比值阈值为120%、130%、150%或200%等。
需要说明的是,本发明的其它实施例还包括,上述各实施例中的技术特征相互组合所形成的、能够实施的群体密集区域预警方法,亦可称为群体密集区域监控方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种群体密集区域预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
采用固定摄像头获取环境信息;
根据所述环境信息统计人均占地参数以及时域人均移动距离;
根据所述人均占地参数以及所述时域人均移动距离,判断是否发生报警事件;
是则报警。
2.根据权利要求1所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述人均占地参数低于预设比例阈值,则判断发生报警事件。
3.根据权利要求1所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述时域人均移动距离大于预设距离阈值,则判断发生报警事件。
4.根据权利要求1所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述时域人均移动距离大于所述人均占地参数中的距离参数,则判断发生报警事件。
5.根据权利要求1所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述时域人均移动距离中,所述时域为0.5秒、1秒、2秒、5秒、10秒或60秒。
6.根据权利要求1所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述时域人均移动距离中,根据所述人均占地参数设置所述时域。
7.根据权利要求6所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述时域与所述人均占地参数成正比。
8.根据权利要求1所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述人均占地参数为人均占地面积。
9.根据权利要求1所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述人均占地参数为人均占地面积与环境信息中的可用面积的比例。
10.根据权利要求9所述群体密集区域预警方法,其特征在于,所述人均占地参数为人均占地面积与环境信息中的无障碍移动可用面积的比例。
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---|---|---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN108810461A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-13 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种监控方法及装置、终端和可读存储介质 |
CN109087478A (zh) * | 2018-08-22 | 2018-12-25 | 徐自远 | 一种智能防拥挤踩踏的预警与导流方法及*** |
CN114220165A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-22 | 慧之安信息技术股份有限公司 | 一种基于动作识别的自动报警方法和*** |
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2017
- 2017-07-28 CN CN201710630245.6A patent/CN107465893A/zh not_active Withdrawn
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