CN109922453B - 基于人工智能的安全防范分析报警***及方法 - Google Patents
基于人工智能的安全防范分析报警***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109922453B CN109922453B CN201910154965.9A CN201910154965A CN109922453B CN 109922453 B CN109922453 B CN 109922453B CN 201910154965 A CN201910154965 A CN 201910154965A CN 109922453 B CN109922453 B CN 109922453B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sensing data
- cluster head
- safety precaution
- cluster
- node
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了基于人工智能的安全防范分析报警***及方法，其中该***包括无线传感器网络、安全防范分析中心和预先确定的若干个本地用户设备；该方法包括：安全防范分析中心接收无线传感器网络传送的传感数据，所述传感数据由所述无线传感器网络在预设的安全防范范围内进行采集；所述安全防范分析中心判断接收的传感数据是否处于正常监控范围，在判断结果为否时生成预警信息；所述安全防范分析中心将所述预警信息发送至预先确定的本地用户设备。
Description
技术领域
本发明涉及安防技术领域，具体涉及基于人工智能的安全防范分析报警***及方法。
背景技术
相关技术中，安全防范是我国物联网应用最早的行业之一，监控信息的感知采集、传感技术、无线传输、智能分析、网络技术等无不带有物联网应用的特征。目前，包括视频、GPS、传感感应等应用技术，在安全防范行业已经得到了初步应用，但绝大部分仍停留在单一功能方面的开发应用上，如单一的视频监控、单一的温度采集、单一的烟雾感测等，***功能的集成综合性度低，只能监测、分析周边环境的单一变量。而且，不能够根据所采集的安全防范的数据进行及时有效地预警。
随着计算机技术和无线传感器网络技术的发展，对大范围区域内的无线监测提供了可能的方法和手段。无线传感器网络是由大量无线传感器节点以自组织模式构成的网络，它具有传感器节点密度高、网络拓扑变化频繁以及节点功率、计算能力和数据存储能力有限等特点，使得无线传感器网络在环境监测军事、医疗健康、家庭智能监控和其他商业领域有着广泛的应用前景。然而，现有的无线传感器网络因传感器节点的能量有限，依然存在较多的缺陷。
发明内容
针对上述问题，本发明提供基于人工智能的安全防范分析报警***及方法。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
本发明第一方面提供了基于人工智能的安全防范分析报警***，该***包括无线传感器网络、安全防范分析中心和预先确定的若干个本地用户设备，所述无线传感器网络、本地用户设备皆与所述安全防范分析中心通信连接；所述无线传感器网络采集预设的安全防范范围内的各类监控对象的传感数据，并发送至所述安全防范分析中心；所述安全防范分析中心判断接收的传感数据是否处于正常监控范围，在判断结果为否时生成预警信息，并将生成的预警信息发送至预先确定的本地用户设备。
其中，所述各类监控对象的传感数据，包括热能生命体、外力触动、物体震动、各频段声音、位置信息、移动信息、身份信息、门禁卡、密码信息、区域信息、烟雾信息、图像信息和/或者温湿度数据信息。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述安全防范分析中心设有存储模块，用于存储不处于正常监控范围的传感数据。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述安全防范分析中心设有综合分析报警经验分类库，用于存储多种危害报警事件的整体解决方案用例。
本发明的第二方面提供了基于人工智能的安全防范分析报警方法，该方法基于上述的基于人工智能的安全防范分析报警***，所述方法包括以下步骤：
安全防范分析中心接收无线传感器网络传送的传感数据，所述传感数据由所述无线传感器网络在预设的安全防范范围内进行采集；
所述安全防范分析中心判断接收的传感数据是否处于正常监控范围，在判断结果为否时生成预警信息；
所述安全防范分析中心将所述预警信息发送至预先确定的本地用户设备。
在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，所述安全防范分析中心创建有综合分析报警经验分类库，所述安全防范分析中心在所述判断结果为否时，还根基所述综合分析报警经验分类库对传感数据进行报警案例关联，确定危害报警事件的整体解决方案用例，将所述整体解决方案用例发送至预先确定的本地用户设备。
在上述实施例的基于人工智能的安全防范分析报警***及方法中，所述本地用户设备包括安卓设备、iOS设备、个人计算机、嵌入式板卡以及页面客户端中的至少一种。
本发明的有益效果为：基于无线传感器网络实现了多样安全防范的传感数据的有效采集，并基于人工智能技术实现了对传感数据的及时分析预警。且采用无线传感器网络能够保障传感器设备的部署简单，不需要施工布线，减少成本及应用难度。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一个示例性实施例的基于人工智能的安全防范分析报警***的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的基于人工智能的安全防范分析报警方法的流程示意图。
附图标记：
无线传感器网络1、安全防范分析中心2、本地用户设备3。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明实施例第一方面提供了基于人工智能的安全防范分析报警***，该***包括无线传感器网络1、安全防范分析中心2和预先确定的若干个本地用户设备3，所述无线传感器网络1、本地用户设备3皆与所述安全防范分析中心2通信连接；所述无线传感器网络1采集预设的安全防范范围内的各类监控对象的传感数据，并发送至所述安全防范分析中心2；所述安全防范分析中心2判断接收的传感数据是否处于正常监控范围，在判断结果为否时生成预警信息，并将生成的预警信息发送至预先确定的本地用户设备3。
其中，所述各类监控对象的传感数据，包括热能生命体、外力触动、物体震动、各频段声音、位置信息、移动信息、身份信息、门禁卡、密码信息、区域信息、烟雾信息、图像信息和/或者温湿度数据信息。
在本发明第一方面实施例的一种能够实现的方式中，所述安全防范分析中心2设有存储模块，用于存储不处于正常监控范围的传感数据。
在本发明第一方面实施例的一种能够实现的方式中，所述安全防范分析中心2设有综合分析报警经验分类库，用于存储多种危害报警事件的整体解决方案用例。
如图2所示，本发明的第二方面实施例提供了基于人工智能的安全防范分析报警方法，该方法可基于上述的基于人工智能的安全防范分析报警***。
基于人工智能的安全防范分析报警方法包括以下步骤：
S01安全防范分析中心2接收无线传感器网络1传送的传感数据，所述传感数据由所述无线传感器网络1在预设的安全防范范围内进行采集。
S02所述安全防范分析中心2判断接收的传感数据是否处于正常监控范围，在判断结果为否时生成预警信息。
S03所述安全防范分析中心2将所述预警信息发送至预先确定的本地用户设备3。
在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，所述安全防范分析中心2创建有综合分析报警经验分类库，所述安全防范分析中心2在所述判断结果为否时，还根基所述综合分析报警经验分类库对传感数据进行报警案例关联，确定危害报警事件的整体解决方案用例，将所述整体解决方案用例发送至预先确定的本地用户设备3。
在上述实施例的基于人工智能的安全防范分析报警***及方法中，所述本地用户设备3包括安卓设备、iOS设备、个人计算机、嵌入式板卡以及页面客户端中的至少一种。
本发明上述实施例基于无线传感器网络1实现了多样安全防范的传感数据的有效采集，并基于人工智能技术实现了对传感数据的及时分析预警。且采用无线传感器网络1能够保障传感器设备的部署简单，不需要施工布线，减少成本及应用难度。
在上述实施例的基于人工智能的安全防范分析报警***及方法中，所述无线传感器网络1包括汇聚节点、多个簇头和多个传感器节点，所述汇聚节点与所述安全防范分析中心2无线通信连接；每个传感器节点包括至少一个用于感知传感数据的无线传感器；每个传感器节点选择距离最近的簇头加入簇，簇头收集其簇内传感器节点采集的传感数据，并将收集的传感数据发送至汇聚节点，以由汇聚节点将传感数据整合发送至所述安全防范分析中心2。
在一个实施例中，传感器节点根据自身到对应簇头的距离，选择直接或者间接通信的模式将采集的传感数据发送至所述对应的簇头，具体为：传感器节点与对应簇头的距离未超过当前的距离阈值时，直接将采集的传感数据发送至对应的簇头；传感器节点与对应簇头的距离超过当前的距离阈值时，在其所在簇内相对于其距离簇头更近的传感器节点中，选择距离最近的传感器节点作为下一跳节点，将采集的传感数据发送至所述下一跳节点，以由下一跳节点转发所述采集的传感数据，直至所述采集的传感数据发送至对应的簇头；所述距离阈值由簇头广播至簇内各传感器节点，簇头初始广播的距离阈值为：
式中，ST0(A)为簇头A初始广播的距离阈值，Smin0(A)为簇头A与其对应簇内传感器节点的最小距离，Smin1(A)为簇头A与其对应簇内传感器节点的最大距离，n(A)为簇头A对应簇内传感器节点的数量。
本实施例中，传感器节点可以根据自身到对应簇头的距离，选择直接或者间接通信的模式将采集的传感数据发送至所述对应的簇头，提高了簇内传感器节点与对应簇头之间路由的灵活性。本实施例以距离阈值作为传感器节点选择直接或者间接通信的模式将采集的传感数据发送至所述对应的簇头的标准，并进一步给出了距离阈值的初始值，确保初始时有合适数量的传感器节点与其对应的簇头直接通信，保障了传感数据的可靠收集。
在一个实施例中，簇头每隔一个预设的周期ΔT0与其簇内的传感器节点进行信息交互，获取其簇内所有传感器节点的能量信息和位置信息，所述簇头根据所述能量信息和位置信息，计算与其距离未超过当前距离阈值的所有传感器节点的当前剩余能量平均值Eavg1，以及与其距离超过当前距离阈值的所有传感器节点的当前剩余能量平均值Eavg2，若满足下列条件，所述簇头更新当前距离阈值，并将更新的当前距离阈值广播至其簇内所有传感器节点：
其中ε为预设的能量比系数，ε的取值范围为[0.40,0.45]。
本实施例中，簇头每隔一个预设的周期ΔT0进行距离阈值是否更新的判断，并根据判断结果来执行距离阈值的更新操作，避免了无谓的阈值距离更新带来的能量消耗。本实施例以簇内传感器节点的能量信息和位置信息作为衡量标准，相应地提出了判断机制，该机制使得与簇头距离未超过当前距离阈值的所有传感器节点的平均能量相对较低时，驱动簇头及时调大当前距离阈值，从而驱使簇内更多的传感器节点与簇头直接通信，有利于降低原本与簇头直接通信的传感器节点的负载，均衡簇内各传感器节点能量，有利于提高无线传感器网络1运行的稳定性。
在一个实施例中，距离阈值的更新公式为：
式中，ST(A)′为簇头A更新后的距离阈值，ST(A)为簇头A更新前的距离阈值，m(A)为与其距离未超过当前距离阈值的传感器节点数量；
当ST(A)′达到预设的距离上限或者更新次数达到预设的次数阈值时，停止距离阈值的更新。
本实施例进一步提出了距离阈值的更新公式，在进行距离阈值的更新时，本实施例考虑了传感器节点的实际部署情况，并以相对平均能量比与预设的能量比系数的相差结果作为距离阈值上调系数，有利于使得上调后的距离阈值更加合适当前的网络情况，保障合适数量的传感器节点加入到与簇头直接通信的传感器节点集合中。
在一个实施例中，簇头与汇聚节点的距离未超过预设的距离上限时，直接将收集的传感数据发送至汇聚节点，若与汇聚节点的距离超过预设的距离上限时，簇头在相对于其距离汇聚节点更近的其他簇头中，选择距离最近的簇头作为下一跳节点。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将***的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的***和终端的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路、数字信号处理器、数字信号处理***、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于随机存取存储器、只读内存镜像、带电可擦可编程只读存储器或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储***、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (5)
1.基于人工智能的安全防范分析报警***，其特征是，该***包括无线传感器网络、安全防范分析中心和预先确定的若干个本地用户设备，所述无线传感器网络、本地用户设备皆与所述安全防范分析中心通信连接；所述无线传感器网络采集预设的安全防范范围内的各类监控对象的传感数据，并发送至所述安全防范分析中心；所述安全防范分析中心判断接收的传感数据是否处于正常监控范围，在判断结果为否时生成预警信息，并将生成的预警信息发送至预先确定的本地用户设备；所述无线传感器网络包括汇聚节点、多个簇头和多个传感器节点，所述汇聚节点与所述安全防范分析中心无线通信连接；每个传感器节点包括至少一个用于感知传感数据的无线传感器；每个传感器节点选择距离最近的簇头加入簇，簇头收集其簇内传感器节点采集的传感数据，并将收集的传感数据发送至汇聚节点，以由汇聚节点将传感数据整合发送至所述安全防范分析中心；传感器节点根据自身到对应簇头的距离，选择直接或者间接通信的模式将采集的传感数据发送至所述对应的簇头，具体为：传感器节点与对应簇头的距离未超过当前的距离阈值时，直接将采集的传感数据发送至对应的簇头；传感器节点与对应簇头的距离超过当前的距离阈值时，在其所在簇内相对于其距离簇头更近的传感器节点中，选择距离最近的传感器节点作为下一跳节点，将采集的传感数据发送至所述下一跳节点，以由下一跳节点转发所述采集的传感数据，直至所述采集的传感数据发送至对应的簇头；所述距离阈值由簇头广播至簇内各传感器节点，簇头初始广播的距离阈值为：
式中，ST0(A)为簇头A初始广播的距离阈值，Smin0(A)为簇头A与其对应簇内传感器节点的最小距离，Smin1(A)为簇头A与其对应簇内传感器节点的最大距离，n(A)为簇头A对应簇内传感器节点的数量。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的安全防范分析报警***，其特征是，所述安全防范分析中心设有存储模块，用于存储不处于正常监控范围的传感数据。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的安全防范分析报警***，其特征是，所述安全防范分析中心设有综合分析报警经验分类库，用于存储多种危害报警事件的整体解决方案用例。
4.基于人工智能的安全防范分析报警方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：
安全防范分析中心接收无线传感器网络传送的传感数据，所述传感数据由所述无线传感器网络在预设的安全防范范围内进行采集；
所述安全防范分析中心判断接收的传感数据是否处于正常监控范围，在判断结果为否时生成预警信息；
所述安全防范分析中心将所述预警信息发送至预先确定的本地用户设备所述无线传感器网络包括汇聚节点、多个簇头和多个传感器节点，所述汇聚节点与所述安全防范分析中心无线通信连接；每个传感器节点包括至少一个用于感知传感数据的无线传感器；每个传感器节点选择距离最近的簇头加入簇，簇头收集其簇内传感器节点采集的传感数据，并将收集的传感数据发送至汇聚节点，以由汇聚节点将传感数据整合发送至所述安全防范分析中心；传感器节点根据自身到对应簇头的距离，选择直接或者间接通信的模式将采集的传感数据发送至所述对应的簇头，具体为：传感器节点与对应簇头的距离未超过当前的距离阈值时，直接将采集的传感数据发送至对应的簇头；传感器节点与对应簇头的距离超过当前的距离阈值时，在其所在簇内相对于其距离簇头更近的传感器节点中，选择距离最近的传感器节点作为下一跳节点，将采集的传感数据发送至所述下一跳节点，以由下一跳节点转发所述采集的传感数据，直至所述采集的传感数据发送至对应的簇头；所述距离阈值由簇头广播至簇内各传感器节点，簇头初始广播的距离阈值为：
式中，ST0(A)为簇头A初始广播的距离阈值，Smin0(A)为簇头A与其对应簇内传感器节点的最小距离，Smin1(A)为簇头A与其对应簇内传感器节点的最大距离，n(A)为簇头A对应簇内传感器节点的数量。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的安全防范分析报警方法，其特征是，所述安全防范分析中心创建有综合分析报警经验分类库，所述安全防范分析中心在所述判断结果为否时，还根基所述综合分析报警经验分类库对传感数据进行报警案例关联，确定危害报警事件的整体解决方案用例，将所述整体解决方案用例发送至预先确定的本地用户设备。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910154965.9A CN109922453B (zh) | 2019-03-01 | 2019-03-01 | 基于人工智能的安全防范分析报警***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910154965.9A CN109922453B (zh) | 2019-03-01 | 2019-03-01 | 基于人工智能的安全防范分析报警***及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109922453A CN109922453A (zh) | 2019-06-21 |
| CN109922453B true CN109922453B (zh) | 2020-07-21 |
Family
ID=66962893
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910154965.9A Active CN109922453B (zh) | 2019-03-01 | 2019-03-01 | 基于人工智能的安全防范分析报警***及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109922453B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110995854B (zh) * | 2019-12-13 | 2022-12-06 | 横琴到哪儿科技有限公司 | 一种基于云计算技术的货物存储管理*** |
| CN111800753B (zh) * | 2020-07-07 | 2023-05-09 | 安全能力生态聚合(北京)运营科技有限公司 | 基于人工智能的安全防范分析报警***及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109168199A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-01-08 | 郑东启 | 大跨度桥梁健康状态监测装置 |
| CN109219011A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-01-15 | 广州市花林景观工程有限公司 | 淡水鱼养殖区域的水质健康智能监测*** |
| CN109219010A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-01-15 | 江苏佳源科技有限公司 | 配电设备状态智能监测*** |
-
2019
- 2019-03-01 CN CN201910154965.9A patent/CN109922453B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109219010A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-01-15 | 江苏佳源科技有限公司 | 配电设备状态智能监测*** |
| CN109219011A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-01-15 | 广州市花林景观工程有限公司 | 淡水鱼养殖区域的水质健康智能监测*** |
| CN109168199A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-01-08 | 郑东启 | 大跨度桥梁健康状态监测装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109922453A (zh) | 2019-06-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109922453B (zh) | 基于人工智能的安全防范分析报警***及方法 | |
| CN109618001B (zh) | 基于云平台的物联网终端数据管控***及其方法 | |
| CN109714833B (zh) | 一种数据通信方法、装置及*** | |
| CN109688556B (zh) | 数据传输和处理的***及方法 | |
| CN109600730B (zh) | 一种信息的收集控制方法及终端 | |
| CN109076499B (zh) | 基站分簇、基站控制方法及装置 | |
| CN111221366A (zh) | 电缆隧道内的电力设备的控制方法、***和计算机设备 | |
| CN112714446B (zh) | 一种基于边缘智能的协作入侵感知方法 | |
| Babaie et al. | DFDM: decentralized fault detection mechanism to improving fault management in wireless sensor networks | |
| CN111679050A (zh) | 基于物联网的水质监测及预警*** | |
| CN109890000B (zh) | 一种物联网***架构及数据通信方法 | |
| CN111757443A (zh) | 节点休眠方法、***、终端设备及计算机可读存储介质 | |
| CN111836228A (zh) | 基于物联网的安全防范分析报警*** | |
| CN109885116B (zh) | 一种基于云计算的物联网平台监测***及其方法 | |
| CN109922449B (zh) | 数据信息化采集、管理和分析***及方法 | |
| CN109862314B (zh) | 一种视频图像获取和处理***及其方法 | |
| CN112073933A (zh) | 基于5g网络的物联网通信方法及*** | |
| CN101539981B (zh) | 一种数据安全控制方法、***及传感器节点 | |
| CN109640327B (zh) | 基于物联网的数据通信方法及装置 | |
| CN109714435B (zh) | 一种云平台视频收集和处理***及其方法 | |
| CN111768324A (zh) | 基于物联网的水质远程查看和预警*** | |
| CN109407733B (zh) | 一种实时智能的医药储存环境监测*** | |
| KR20180072318A (ko) | 데이터 왜곡을 방지할 수 있는 사물 인터넷 네트워크 시스템 | |
| CN111885176A (zh) | 一种关键信息基础设施安全防护云服务*** | |
| CN111988436A (zh) | 一种基于云服务的数据通信*** |
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 | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Zhang Tianjing Inventor after: Zhang Jian Inventor after: Luo Shilong Inventor before: Luo Shilong |
|
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200630 Address after: 410005 East 4th floor, no.824 Deya Road, Dongfeng Road Street, Kaifu District, Changsha City, Hunan Province Applicant after: Hunan yiyangan Intelligent Medical Instrument Co.,Ltd. Address before: Room 601-A42, 88 Nantiancheng Road, Xiangcheng High-speed Railway New Town, Suzhou City, Jiangsu Province Applicant before: SUZHOU MAIRONGXIANG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |