CN111028473B - 校园安全监控联动识别*** - Google Patents

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Abstract

本发明属于校园安防***技术领域，具体提供一种校园安全监控联动识别***，包括：采集端，用于采集并发送校园内的图像数据；学生端，用于采集并发送学生的定位数据；警务端，用于了解监控情况；处理端，处理端内存储有采集端的坐标；其中，处理端还用于接收采集端和学生端发送的数据，对接收到的图像数据进行分析处理，当分析结果为存在异常时，通过该采集端的编号，获得危险区域的坐标，并给危险区域X米范围内的学生端发送警报信号，给警务端发送执勤信号。使用本***，和现有技术相比，在安保人员赶到危险区域前，位于危险区域附近的学生可及时了解情况进而作出防备措施，可降低学生受到伤害的风险。

Description

校园安全监控联动识别***
技术领域
本发明属于校园安防***技术领域，尤其涉及一种校园安全监控联动识别***。
背景技术
学校安全工作，是全社会安全工作的一个十分重要的组成部分。它直接关系到青少年学生能否安全、健康地成长，关系到千万个家庭的幸福安宁和社会稳定。
现在主流的校园安全***，还是停留在监控的层面，即，在校园的各片区均安装摄像头，通过摄像头来采集校园内的实时画面后发送给监控室，由监控人员或安保人员在监控室进行监控。采用这种方式，一方面需要监控人员注意力高度集中，另一方面又需要监控人员注意多个摄像头传输的画面，对监控人员的精力消耗很大。并且，由于绝大多数时候，校园处于安全的状态，但仍旧需要监控人员时刻进行监控，以防发生安全事故却未及时注意到。
针对上述情况，中国专利CN107134112A提供了一种用于校园的多方位安防监控***。该***通过不同功能的摄像头，对不法分子携带危险品和管制器械进行监控，同时数据库进行对比分析和判断，进行自动报警，相关人员提前一步做出反应，将校园犯罪扼杀在摇篮中，加强了校园安防控制***，并且实现了多方位的监控，警力和校园保卫联动，更加确保了校园学生的安全，让不法分子无机可乘。
上述专利通过图像识别和图像比对的方式，对进入校园的危险人物和危险器件进行识别，并在识别出危险人物或危险器件后发出警报。通过这样的方式，安保人员只需在接收到警报信号后及时对现在危险进行控制和消除即可，不仅可以节省安保人员的精力，由于图像识别和图像比对的技术已经很成熟，对危险人物或危险物品识别的准确性也有保障。
但是，上述专利在判断出危险情况后，在安保人员赶到危险人员所在区域前，危险人员仍有较长的时间来实施其不法行为，这种情况下，危险人员附近的学生所面临的危险程度仍然很高。
发明内容
本发明针对现有技术在判断出危险情况后，在安保人员赶到危险区域前，危险人员仍有较长的时间来实施其不法行为的问题，提供了一种校园安全监控联动识别***。
本发明提供的基础方案为：
校园安全监控联动识别***，包括：
采集端，用于采集并发送校园内的图像数据，采集端有多个，每个采集端有唯一的编号；
学生端，用于采集并发送学生的定位数据，学生端有多个，每个学生端有唯一的编号；
警务端，用于查看采集端的图像数据；
处理端，处理端内存储有采集端的坐标，以及采集端的编号与坐标的对应关系；
其中，处理端还用于接收采集端和学生端发送的数据，对接收到的图像数据进行分析处理，当分析结果为存在异常时，通过该采集端的编号，获得危险区域的坐标，并给危险区域X米范围内的学生端发送警报信号，给警务端发送执勤信号；
学生端还用于接收处理端发送的警报信号；警务端还用于接收执勤信号。
基础方案工作原理及有益效果：
采集端采集校园内的图像数据并发送给处理端，学生端采集学生的定位数据并发送给处理端，处理端接收采集端和学生端发送的数据。
之后，处理端对接收到的图像数据进行分析处理，当分析结果为存在异常时，说明校园内存在危险隐患。此时，处理端根据发送该图像数据的采集端，可匹配出该采集端的对应坐标，再结合图像中异常情况的位置，可得到危险区域的坐标。通过这样的方式，可以对危险区域进行锁定。
再然后，处理端给危险区域X米范围内的学生端发送警报信号，学生端接收到警报信号后，可以采取一定的防备措施，提高对周围的警惕，或和附近的同学结伴，进而降低自己受到伤害的风险。
使用本***，和现有技术相比，在判断出危险情况后，在安保人员赶到危险区域前，位于危险区域附近的学生可及时了解情况进而作出防备措施，可降低学生受到伤害的风险。
进一步，处理端包括接收模块、存储模块、分析模块和警报模块；
接收模块用于接收采集端和学生端发送的数据；
存储模块内存储有采集端的坐标，以及采集端的编号与坐标的对应关系；
分析模块用于对接收到的图像数据进行分析处理，当分析结果为存在异常时，通过该采集端的编号，获得危险区域的坐标，同时获取定位数据在该危险区域X米范围内的学生编号；分析模块还用于根据接收到的图像数据，对危险人物的移动方向进行预测和修正；
警报模块用于当分析结果为存在异常时，给危险区域X米范围内的学生端发送警报信号，并给警务端发送执勤信号，执勤信号包括危险人物的当前位置以及预测的移动方向。
这样，警务人员接收到的执勤信号不仅包括了危险人员的当前位置，还包括了预测的移动方向。警务人员接收到执勤信号后，可以更有针对性的对人手进行分配，将危险人物的移动路线进行封锁，达到围追堵截的效果。
进一步，分析模块用预设的模型对图像数据进行分析，其中，预设的模型为卷积神经网络模型，用校园斗殴、校园欺凌以及管制刀具器械的图像数据作为训练数据对模型进行训练。
与其他的模型相比，卷积神经网络在图像识别处理方面的技术更加成熟稳定，这样，当存在校园安全事故的隐患时，分析模块能够快速得出结论。
进一步，还包括电子锁，电子锁安装在学生宿舍大门上；当分析模块的分析结果为存在异常时，警报模块给电子锁发送锁闭信号；电子锁接收到锁闭信号后进行自锁；学生端还用于当电子锁进入自锁状态时，打开电子锁。
电子锁自锁后，学生可用学生端进入宿舍，可防止危险人物进入宿舍，防止出现大规模的受伤事件。
进一步，存储模块还存储有学生信息，以及学生端编号与学生信息的对应关系。
当需要了解某学生的动向时，可通过该学生的学生端的定位和编号，快速获得需要的信息。
进一步，警务端包括执勤接收模块、查看模块和报警模块；执勤接收模块用于接收警报模块发出的执勤信号；查看模块用于查看接收到的执勤信号，报警模块用于进行报警。
当校园的安保人员通过警务端接收到执勤信号后，可根据实际的情况，对危险状况进行判断，当判断情况较为危急，需要警力帮助时，可通过报警模块快速完成报警。
进一步，警务端还包括提醒模块，用于接收到执勤信号时发出提醒。
确保安保人员能及时注意到执勤信号。
进一步，提醒模块的提醒方式为语音和文字。
语音的刺激性较强，文字便于准确了解信息。
进一步，学生端为智能胸卡。
与校园一卡通等设备相比，当接收到警报信号时，智能胸卡的提示效果更好,更能引起学生的注意；并且由于智能胸卡佩戴在脖子上，更加不易丢失。
附图说明
图1为本发明校园安全监控联动识别***实施例一的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例一
如图1所示，校园安全监控联动识别***，包括采集端、学生端、处理端和警务端。
本实施例中，采集端为全景摄像头，采集端通过有线宽带与处理端通信，采集端有多个，每个采集端均有唯一的编号。采集端用于采集校园内的图像数据并发送给处理端。
学生端为智能胸牌，该智能胸牌平常可作为校牌使用，学生端通过5G模块与处理端通信，每个学生端均有自己的编号，该编号与对应学生的学号相同。
学生端用于采集学生的定位数据并发送给处理端，还用于接收处理端发送的警报信号,并在接收到警报信号后发出语音和闪光提醒。
处理端为腾讯云服务器，处理端包括接收模块、存储模块、分析模块和警报模块。
接收模块用于接收采集端和学生端发送的数据。
存储模块内存储有各采集端的坐标，以及采集端的编号与坐标的对应关系；存储模块内还存储有学生信息，以及学生端编号与学生信息的对应关系。学生信息包括学生的姓名、性别、班级、学号和监护人联系方式。
分析模块对接收到的图像数据进行分析处理，当分析结果为存在异常时，通过该采集端的编号，获得危险区域的坐标，同时获取定位数据在该危险区域X米范围内的学生编号；本实施例中，分析模块用预设的模型对图像数据进行分析，其中，预设的模型为卷积神经网络模型，用校园斗殴、校园欺凌以及管制刀具器械的图像数据作为训练数据对模型进行训练。与其他的模型相比，卷积神经网络在图像识别处理方面的技术更加成熟稳定。
分析模块还用于根据接收到的图像数据，对危险人物的移动方向进行预测和修正。
警报模块用于当分析结果为存在异常时，给危险区域X米范围内的学生端发送警报信号，并给警务端发送执勤信号，执勤信号包括危险人物的当前位置以及预测的移动方向。X的具体数值，本领域技术人员可依据学校规模的大小具体设置。
警务端为装载对应APP的智能手机，警务端通过5G模块与处理端通信。警务端包括执勤接收模块、查看模块、报警模块和提醒模块。
执勤接收模块用于接收警报模块发出的执勤信号；查看模块用于查看接收到的执勤信号，报警模块用于进行报警。提醒模块用于接收到执勤信号时发出提醒，本实施例中，提醒的方式为语音和文字。
具体实施过程：
采集端采集校园内的图像数据并发送给处理端，学生端采集学生的定位数据并发送给处理端，处理端接收采集端和学生端发送的数据。
之后，处理端对接收到的图像数据进行分析处理，当分析结果为存在异常时，说明校园内存在危险隐患。此时，处理端根据发送该图像数据的采集端，可匹配出该采集端的对应坐标，再结合图像中异常情况的位置，可得到危险区域的坐标。通过这样的方式，可以对危险区域进行锁定。
再然后，处理端给危险区域X米范围内的学生端发送警报信号，学生端接收到警报信号后，可以采取一定的防备措施，提高对周围的警惕，或和附近的同学结伴，进而降低自己受到伤害的风险。
当校园的安保人员通过警务端接收到执勤信号后，可根据实际情况对危险程度进行判断，当判断情况较为危急，需要警力帮助时，可通过报警模块快速完成报警。
由于警务人员接收到的执勤信号不仅包括了危险人员的当前位置，还包括了预测的移动方向。警务人员接收到执勤信号后，可以更有针对性的对人手进行分配，将危险人物的移动路线进行封锁，达到围追堵截的效果。
使用本***，和现有技术相比，在判断出危险情况后，在安保人员赶到危险区域前，位于危险区域附近的学生可及时了解情况进而作出防备措施，可降低学生受到伤害的风险。
实施例二
与实施例一不同的是，本实施例中，还包括智能锁，智能锁安装在学生宿舍大门上。当分析模块的分析结果为存在异常时，警报模块给电子锁发送锁闭信号；电子锁接收到锁闭信号后进行自锁。学生端还用于当电子锁进入自锁状态时，打开电子锁。
当处理端分析出异常情况后，会给电子锁发送自锁闭信号，让电子锁进入自锁状态。电子锁自锁后，学生可用学生端进入宿舍，可防止危险人物进入宿舍，进而防止出现大规模的受伤事件。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (5)

1.校园安全监控联动识别***，其特征在于，包括：
采集端，用于采集并发送校园内的图像数据，采集端有多个，每个采集端有唯一的编号；
学生端，用于采集并发送学生的定位数据，学生端有多个，每个学生端有唯一的编号；
警务端，用于查看采集端的图像数据；警务端为装载对应APP的智能手机；
处理端，处理端包括接收模块、存储模块、分析模块和警报模块；
接收模块用于接收采集端和学生端发送的数据；
存储模块内存储有采集端的坐标，以及采集端的编号与坐标的对应关系；
分析模块用于用预设的模型对接收到的图像数据进行分析处理，当分析结果为存在异常时，通过该采集端的编号，获得危险区域的坐标，同时获取定位数据在该危险区域X米范围内的学生编号；分析模块还用于根据接收到的图像数据，对危险人物的移动方向进行预测和修正；其中，预设的模型为卷积神经网络模型，用校园斗殴、校园欺凌以及管制刀具器械的图像数据作为训练数据对模型进行训练；
警报模块用于当分析结果为存在异常时，给危险区域X米范围内的学生端发送警报信号，并给警务端发送执勤信号，执勤信号包括危险人物的当前位置以及预测的移动方向；
学生端还用于接收处理端发送的警报信号；警务端还用于接收执勤信号；
其中，警务端包括执勤接收模块、查看模块和报警模块；执勤接收模块用于接收警报模块发出的执勤信号；查看模块用于查看接收到的执勤信号，报警模块用于进行报警；
校园安全监控联动识别***还包括电子锁，电子锁安装在学生宿舍大门上；当分析模块的分析结果为存在异常时，警报模块给电子锁发送锁闭信号；电子锁接收到锁闭信号后进行自锁；学生端还用于当电子锁进入自锁状态时，打开电子锁。
2.根据权利要求1所述的校园安全监控联动识别***，其特征在于：存储模块还存储有学生信息，以及学生端编号与学生信息的对应关系。
3.根据权利要求1所述的校园安全监控联动识别***，其特征在于：警务端还包括提醒模块，用于接收到执勤信号时发出提醒。
4.根据权利要求3所述的校园安全监控联动识别***，其特征在于：提醒模块的提醒方式为语音和文字。
5.根据权利要求1所述的校园安全监控联动识别***，其特征在于：学生端为智能胸卡。
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