CN111724558B - 一种监控方法、装置及入侵报警*** - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种监控方法、装置及入侵报警***，所述方法应用于入侵报警***中的控制设备，入侵报警***包括布置在预设位置处的激光雷达，激光雷达通过与其布置位置对应的预设扫描方式对目标建筑物周边立体区域进行扫描，方法包括：对激光雷达获取的扫描数据进行裁剪与拼接得到周边立体区域的空间数据；基于空间数据计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离；如果该距离与预设距离不一致确定存在目标跟踪对象；获取预设时间段内目标跟踪对象的目标空间数据；如果根据目标空间数据确定能够持续检测到目标跟踪对象，确定目标跟踪对象的识别信息；根据识别信息生成入侵报警信息。采用本申请，能够提高目标建筑物周边立体区域的监控效果。

Description

一种监控方法、装置及入侵报警***

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种监控方法、装置及入侵报警***。

背景技术

入侵报警***可以通过对目标建筑物的周边区域进行监控，实现目标跟踪对象的检测和报警，目标跟踪对象可以是人或车辆。现有技术中，目标建筑物的预设位置处可以安装有摄像头，入侵报警***可以通过摄像头对目标建筑物周边的地面区域进行拍摄，并通过图像识别的方式检测目标跟踪对象。

但是摄像头的监控范围有限，基于摄像头的入侵报警***只能针对地面区域的目标跟踪对象进行检测，当目标跟踪对象从空中接近目标建筑物时(例如，以预设高度飞行的无人机接近高层建筑物)，现有入侵报警***无法检测到该目标跟踪对象，监控效果差。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种监控方法、装置及入侵报警***，可以实现提高目标建筑物周边立体区域的监控效果。具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种入侵报警***，包括：控制设备1以及布置在目标建筑物的预设位置处的至少一个雷达2，所述雷达2与所述控制设备1连接，其中，所述预设位置包括所述目标建筑物的顶部、中部、底部中的至少一种，所述雷达2被布置为所有所述雷达2的扫描范围能够完整覆盖所述目标建筑物的周边立体区域；

所述雷达2通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对所述目标建筑物的周边立体区域进行扫描，得到所述周边立体区域的空间数据；将所述空间数据发送至所述控制设备1；

所述控制设备1对所述雷达2扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；基于所述空间数据计算所述雷达2发射光束的反射位置与所述雷达2的距离；如果所述距离与预设距离不一致，则确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；如果根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述***还包括：与所述控制设备1连接的至少一个图像采集设备3；

当所述控制设备1检测到目标跟踪对象时，所述控制设备1通过所述图像采集设备3获取包含所述目标跟踪对象的监控图像；对所述监控图像进行图像识别，以对所述入侵报警信息进行交叉验证。

可选的，所述雷达2通过所述预设扫描方式对所述目标建筑物的周边立体区域进行扫描包括：

当所述雷达2布置在所述目标建筑物的顶部时，所述雷达2的光束方向平行所述目标建筑物的预设外立面且垂直地面向下，所述雷达2的预设扫描方式为以所述预设外立面为基准面，以180度为扫描角度，平行于所述预设外立面进行左右扫描，所述雷达2的扫描范围覆盖平行于所述预设外立面的立体区域；

当所述雷达2布置在所述目标建筑物的中部时，所述雷达2的光束方向平行所述目标建筑物的预设外立面且垂直地面向下，所述雷达2的预设扫描方式为以所述预设雷达2为基准点，以360度为扫描角度，平行于所述预设外立面进行左右扫描，所述雷达2的扫描范围覆盖平行于所述预设外立面的立体区域；

当所述雷达2布置在所述目标建筑物的底部时，所述雷达2的光束方向平行所述目标建筑物的预设外立面且垂直地面向上，所述雷达2的预设扫描方式为以所述预设外立面为基准面，以180度为扫描角度，平行于所述预设外立面进行左右扫描，所述雷达2的扫描范围覆盖平行于所述预设外立面的立体区域。

第二方面，提供了一种监控方法，所述方法应用于入侵报警***中的控制设备，所述入侵报警***还包括至少一个布置在目标建筑物的预设位置处的激光雷达，所述激光雷达通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的预设的周边立体区域进行扫描，所述方法包括：

对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；

基于所述空间数据计算所述激光雷达发射光束的反射位置与所述激光雷达的距离；

如果所述距离与预设距离不一致，则确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；

获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；

如果根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；

根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息包括：

将所述目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息之前，还包括：

根据所述目标空间数据，确定所述目标跟踪对象的位置；

根据预先存储的监控范围与摄像头的对应关系，确定所述目标跟踪对象的位置所属的监控范围对应的目标摄像头，并向所述目标摄像头发送控制信号，以使所述目标摄像头在接收到所述控制信号后，对所述目标跟踪对象进行拍摄，得到监控图像；

对所述监控图像进行图像识别，获取所述目标跟踪对象的联动探测数据，以便对所述识别信息进行交叉验证，所述联动探测数据包括所述目标跟踪对象的识别信息；

如果验证结果为正确，则执行所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息步骤。

可选的，所述对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据包括：

获取所述激光雷达在预设的扫描范围内进行扫描得到的扫描数据，所述扫描范围大于所述周边立体区域；

从所述扫描数据中，提取所述周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据；

针对每个空间位置信息，如果该空间位置信息对应的扫描数据为一个，则将该扫描数据作为该空间位置信息对应的空间数据；

如果该空间位置信息对应的扫描数据为多个，则根据该空间位置信息对应的多个扫描数据，确定该空间位置信息对应的空间数据。

可选的，所述确定所述目标跟踪对象的识别信息之后，还包括：

根据预先存储的识别信息与危害等级的对应关系，确定所述目标跟踪对象的识别信息对应的所述目标跟踪对象的危害等级；

所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息包括：

生成包含所述目标跟踪对象的识别信息、以及所述目标跟踪对象的危害等级的入侵报警信息。

可选的，所述入侵报警信息包括所述目标跟踪对象的位置、所述目标跟踪对象的识别信息、所述目标跟踪对象的危害程度、所述目标跟踪对象的存续时长、所述目标跟踪对象的空间数据、以及所述目标跟踪对象的联动探测数据中的一种或多种。

第三方面，提供了一种监控装置，所述装置应用于入侵报警***中的控制设备，所述入侵报警***还包括至少一个布置在目标建筑物的预设位置处的激光雷达，所述激光雷达通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的预设的周边立体区域进行扫描，所述装置包括：

第一确定模块，用于对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；

计算模块，用于基于所述空间数据计算所述激光雷达发射光束的反射位置与所述激光雷达的距离；

第二确定模块，用于当所述距离与预设距离不一致时，确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；

第一获取模块，用于获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；

识别模块，用于当根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象时，对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；

生成模块，用于根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述识别模块包括：

第一确定子模块，用于将所述目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述装置还包括：

第三确定模块，用于根据所述目标空间数据，确定所述目标跟踪对象的位置；

第四确定模块，用于根据预先存储的监控范围与摄像头的对应关系，确定所述目标跟踪对象的位置所属的监控范围对应的目标摄像头，并向所述目标摄像头发送控制信号，以使所述目标摄像头在接收到所述控制信号后，对所述目标跟踪对象进行拍摄，得到监控图像；

第二获取模块，用于对所述监控图像进行图像识别，获取所述目标跟踪对象的联动探测数据，以便对所述识别信息进行交叉验证，所述联动探测数据包括所述目标跟踪对象的识别信息；

生成模块，还用于当验证结果为正确时，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息。

可选的，所述第一确定模块包括：

获取子模块，用于获取所述激光雷达在预设的扫描范围内进行扫描得到的扫描数据，所述扫描范围大于所述周边立体区域；

提取子模块，用于从所述扫描数据中，提取所述周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据；

第二确定子模块，用于针对每个空间位置信息，如果该空间位置信息对应的扫描数据为一个，则将该扫描数据作为该空间位置信息对应的空间数据；

第三确定子模块，用于当该空间位置信息对应的扫描数据为多个时，根据该空间位置信息对应的多个扫描数据，确定该空间位置信息对应的空间数据。

可选的，所述装置还包括：

第五确定模块，用于根据预先存储的识别信息与危害等级的对应关系，确定所述目标跟踪对象的识别信息对应的所述目标跟踪对象的危害等级；

所述生成模块包括：

生成子模块，用于生成包含所述目标跟踪对象的识别信息、以及所述目标跟踪对象的危害等级的入侵报警信息。

可选的，所述入侵报警信息包括所述目标跟踪对象的位置、所述目标跟踪对象的识别信息、所述目标跟踪对象的危害程度、所述目标跟踪对象的存续时长、所述目标跟踪对象的空间数据、以及所述目标跟踪对象的联动探测数据中的一种或多种。

第四方面，提供了一种控制设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现任一第二方面所述的方法步骤。

第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一第二方面所述的方法步骤。

本申请实施例提供的一种监控方法、装置及入侵报警***，可以通过激光雷达以及激光雷达的布置位置对应的扫描方式，对周边立体区域进行扫描，并对获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到周边立体区域的空间数据。然后，基于空间数据计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离，如果距离与预设距离不一致，则确定目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象。之后，获取预设时间段内目标跟踪对象的目标空间数据，如果根据目标空间数据确定能够持续检测到目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到目标跟踪对象的识别信息。最后，根据识别信息，生成目标跟踪对象的入侵报警信息。由于通过激光雷达对目标建筑物的周边立体区域进行扫描，并基于扫描得到的空间数据，对目标跟踪对象是否持续存在进行检测，因此，能够实现提高目标建筑物周边立体区域的监控效果。

当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种入侵报警***的结构示意图；

图2a为本申请实施例提供的一种激光雷达被布置在目标建筑物的顶部的示意图；

图2b为本申请实施例提供的一种激光雷达被布置在目标建筑物的中部的示意图；

图2c为本申请实施例提供的一种激光雷达被布置在目标建筑物的底部的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种监控方法的方法流程图；

图4a为本申请实施例提供的一种激光雷达的预设扫描范围的示意图；

图4b为本申请实施例提供的一种周边立体区域的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种监控方法的方法流程图；

图6为本申请实施例提供的一种监控装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种控制设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种入侵报警***，如图1所示，该***包括：控制设备1以及布置在目标建筑物的预设位置处的至少一个雷达2，雷达2与控制设备1连接。其中，预设位置包括目标建筑物的顶部、中部、底部中的至少一种，雷达2被布置为所有雷达2的扫描范围能够完整覆盖目标建筑物的周边立体区域。

雷达2通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的周边立体区域进行扫描，得到周边立体区域的空间数据；将空间数据发送至控制设备1；控制设备1对雷达2扫描周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到周边立体区域的空间数据；基于空间数据计算雷达2发射光束的反射位置与雷达2的距离；如果距离与预设距离不一致，则确定目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；获取预设时间段内目标跟踪对象的目标空间数据；如果根据目标空间数据确定能够持续检测到目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到目标跟踪对象的识别信息；根据识别信息，生成目标跟踪对象的入侵报警信息，入侵报警信息至少包括目标跟踪对象的识别信息。

在实施中，工作人员可以根据目标建筑物的待监控的周边立体区域、以及雷达2的扫描范围，确定设置雷达2的个数，以及每个雷达2的位置，以使所有雷达2的扫描范围能够完整覆盖目标建筑物的周边立体区域。

例如，当目标建筑物为长方体形状的办公大楼时，目标建筑物的待监控的周边立体区域可以是以目标建筑物的外立面为底面，预设监控距离为框体宽度的长方形框体。可以针对目标建筑物的四个外立面，在每个外立面的顶部设置1个雷达2，并通过与顶部对应的预设扫描方式对扫描范围内的立体区域进行扫描，4个雷达2的扫描范围能够完整覆盖目标建筑物的周边立体区域。如图2a所示，为本申请实施例提供的一种雷达2被布置在目标建筑物的顶部的示意图。

类似的，4个雷达2也可以被分别布置在相应外立面的中部，如图2b所示，为本申请实施例提供的一种雷达2被布置在目标建筑物的中部的示意图。4个雷达2也可以被分别布置在相应外立面的底部，如图2c所示，为本申请实施例提供的一种雷达2被布置在目标建筑物的底部的示意图。

在一种可行的实现方式中，预设位置还可以是与目标建筑物相邻的其他建筑物的顶部或中部或底部，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例中，控制设备1可以是具有计算功能的电子设备。雷达2可以是毫米波雷达，也可以是激光雷达。工作人员可以根据安防等级等实际情况选择一种或多种雷达2，构建入侵报警***。

可选的，入侵报警***还包括：与控制设备1连接的至少一个图像采集设备3；当控制设备1检测到目标跟踪对象时，控制设备1通过图像采集设备3获取包含目标跟踪对象的监控图像；对监控图像进行图像识别，以对入侵报警信息进行交叉验证。

在实施中，工作人员可以根据目标建筑物的待监控的周边立体区域、以及图像采集设备3的拍摄范围，确定设置图像采集设备3的个数，以及每个图像采集设备3的位置，以使所有图像采集设备3的拍摄范围能够完整覆盖目标建筑物的周边立体区域。

本申请实施例中，图像采集设备3可以是具有拍摄功能的电子设备。

可选的，根据雷达布置位置的不同，雷达的扫描方式也不同，雷达2通过预设扫描方式对目标建筑物的周边立体区域进行扫描包括：

当雷达2布置在目标建筑物的顶部时，雷达2的光束方向平行目标建筑物的预设外立面且垂直地面向下，雷达2的预设扫描方式为以预设外立面为基准面，以180度为扫描角度，平行于预设外立面进行左右扫描，雷达2的扫描范围覆盖平行于预设外立面的立体区域。

当雷达2布置在目标建筑物的顶部时，雷达2的扫描范围如图2a中的阴影部分所示。

当雷达2布置在目标建筑物的中部时，雷达2的光束方向平行目标建筑物的预设外立面且垂直地面向下，雷达2的预设扫描方式为以预设雷达2为基准点，以360度为扫描角度，平行于预设外立面进行左右扫描，雷达2的扫描范围覆盖平行于预设外立面的立体区域。

当雷达2布置在目标建筑物的中部时，雷达2的扫描范围如图2b中的阴影部分所示。

当雷达2布置在目标建筑物的底部时，雷达2的光束方向平行目标建筑物的预设外立面且垂直地面向上，雷达2的预设扫描方式为以预设外立面为基准面，以180度为扫描角度，平行于预设外立面进行左右扫描，雷达2的扫描范围覆盖平行于预设外立面的立体区域。

在实施中，当雷达2布置在目标建筑物的底部时，雷达2的扫描范围如图2c中的阴影部分所示。

本申请实施例提供的入侵报警***中，雷达可以通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的周边立体区域进行扫描，得到周边立体区域的空间数据；控制设备可以基于周边立体区域的空间数据，检测目标跟踪对象；输出目标跟踪对象的入侵报警信息。因此，能够实现对楼宇立体周界入侵过程的监控和报警，提高目标建筑物周边立体区域的监控效果。

本申请实施例还提供了一种监控方法，该方法应用于入侵报警***中的控制设备，控制设备可以是具有计算功能的电子设备。入侵报警***还包括至少一个布置在目标建筑物的预设位置处的激光雷达，激光雷达通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的预设的周边立体区域进行扫描。激光雷达可以是单线雷达、多线雷达、MEMS(Micro-Electro-Mechanical-System，微机电***)雷达、固态雷达等。

本申请实施例以入侵报警***包括4个分别设置在目标建筑物外立面顶部的激光雷达为例，对监控方法的执行过程进行说明，其他情况与之类似，此处不再赘述。

如图3所示，本申请实施例提供的一种监控方法的具体处理流程包括：

步骤301，对激光雷达扫描周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到周边立体区域的空间数据。

其中，扫描数据和空间数据可以是3D(3Dimensions，3维)点云数据。预设的周边立体区域可以是以目标建筑物的外立面为基准面，预设监控距离为框体宽度的长方形框体。

在实施中，控制设备可以通过安装在目标建筑物的外立面顶部的四个激光雷达，以顶部对应的预设扫描方式，对目标建筑物的周边立体区域进行实时扫描，得到激光雷达的扫描范围对应的扫描数据。然后，控制设备可以根据激光雷达的扫描范围和周边立体区域，对扫描数据进行裁剪与拼接，以获取周边立体区域的空间数据。

在一种可行的实现方式中，控制设备可以按照预设的扫描周期，通过激光雷达对目标建筑物的周边立体区域进行扫描，得到周边立体区域的空间数据。

步骤302，基于空间数据计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离。

其中，控制设备中可以预先存储有激光雷达发送光束的反射位置与激光雷达的预设距离。

在实施中，控制设备可以根据激光雷达发射光束的发出时间与接收时间，计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离。然后，控制设备可以将反射位置与激光雷达的距离与预设距离进行比较。

如果该距离与预设距离不同，则控制设备可以执行步骤303。如果该距离与预设距离一致，则控制设备可以确定目标建筑物的周边立体区域中不存在目标跟踪对象。

例如，当周边立体区域中不存在目标跟踪对象时，激光雷达发射光束的反射位置可以是地面，控制设备可以将预先存储的地面与激光雷达的距离100m作为预设距离。控制设备可以将激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离95m，与预设距离100m进行比较，由于该距离与预设距离不同，则控制设备可以执行步骤303。

在一种可行的实现方式中，控制设备中可以预先设置有跟踪对象检测算法，跟踪对象检测算法可以是聚类算法、图像识别算法等。控制设备可以根据周边立体区域的空间数据和跟踪对象检测算法，判断目标建筑物的周边立体区域中是否存在目标跟踪对象。

步骤303，确定目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象。

步骤304，获取预设时间段内目标跟踪对象的目标空间数据。

在实施中，控制设备可以在确定当前周边立体区域中存在目标跟踪对象后，获取该目标跟踪对象的目标空间数据。然后，控制设备可以在第一次检测到该目标跟踪对象后的预设时间段内，基于空间数据计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离，并将该距离与预设距离比较，以判断目标建筑物的周边立体区域中是否存在目标跟踪对象。控制设备可以在判定存在目标跟踪对象时，获取该目标跟踪对象的目标空间数据。

之后，控制设备可以计算预设时间段内获取的目标空间数据的相似度，如果该相似度大于预设的相似度阈值，则控制设备可以确定检测到的目标跟踪对象为同一目标跟踪对象，即确定能够持续检测到目标跟踪对象。然后，控制设备可以执行步骤305。

如果该相似度小于相似度阈值，则控制设备可以确定检测到的目标跟踪对象不是同一目标跟踪对象，控制设备可以不作后续处理。

在一种可行的实现方式中，控制设备中可以预先设置有目标跟踪算法，目标跟踪算法可以是最优化自回归数据处理算法，例如卡尔曼滤波器。控制设备可以将预设时间段内目标跟踪对象对应的目标空间数据，输入至目标跟踪算法中，根据目标跟踪算法的输出结果，判断是否能够持续检测到目标跟踪对象。或者，控制设备可以在第一次检测到目标跟踪对象时，获取目标跟踪对象的目标空间数据，然后，控制设备可以将该目标空间数据输入至目标跟踪算法中；之后，控制设备在预设时间段内检测到目标跟踪对象时，获取该目标跟踪对象的目标空间数据，并将该目标空间数据输入至目标跟踪算法中，通过目标跟踪算法确定该预设时间段内检测到的目标跟踪对象为同一跟踪对象，即能够持续检测到该目标跟踪对象。

步骤305，对目标跟踪对象进行目标识别，得到目标跟踪对象的识别信息。

其中，识别信息包括目标跟踪对象所属的分类，例如，识别信息可以是无人机或鸟或风筝。

在实施中，控制设备可以根据目标跟踪对象的空间数据，对目标跟踪对象进行目标识别，得到目标跟踪对象的识别信息。

可选的，控制设备可以基于预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型，确定目标跟踪对象的识别信息，具体处理流程包括：如果能够持续检测目标跟踪对象，则将目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定目标跟踪对象的识别信息。

在实施中，控制设备可以在确定能够持续检测目标跟踪对象后，将目标跟踪对象的目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，并将得到的分类结果作为目标跟踪对象的识别信息。

本申请实施例中，控制设备将目标跟踪对象的目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定目标跟踪对象的识别信息，能够为工作人员提供更多的目标跟踪对象的信息，方便工作人员采取不同的应对措施。

步骤306，根据识别信息，生成目标跟踪对象的入侵报警信息。

其中，入侵报警信息至少包括目标跟踪对象的识别信息。

在实施中，控制设备可以生成包含目标跟踪对象的识别信息的入侵报警信息，并输出该入侵报警信息。控制设备也就可以生成包括目标跟踪对象的目标空间数据、目标跟踪对象的识别信息的入侵报警信息。

可选的，入侵报警信息包括目标跟踪对象的位置、目标跟踪对象的识别信息、目标跟踪对象的危害程度、目标跟踪对象的存续时长、目标跟踪对象的空间数据、以及目标跟踪对象的联动探测数据中的一种或多种。

在一种可行的实现方式中，控制设备可以在预设的显示屏幕上以弹窗的形式，输出包含入侵报警信息的窗口，以提示工作人员存在可持续跟踪的目标跟踪对象。

本申请实施例中，控制设备对激光雷达扫描周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到周边立体区域的空间数据，基于空间数据计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离。然后，根据该距离与预设距离的比较结果，确定是否存在目标跟踪对象。之后，当存在目标跟踪对象，且根据预设时间段内目标跟踪对象的目标空间数据，确定目标跟踪对象能够持续检测时，输出目标跟踪对象的入侵报警信息，由此，能够实现目标跟踪对象的智能识别，进而实现对目标建筑物的立体监控。

与相关技术中，只有在楼宇地面入侵事件发生后才能发现和报警相比，本申请实施例提供的监控方法，能够实现对楼宇立体周界入侵过程的监控和报警，而且，控制设备基于激光雷达扫描的扫描数据进行分析，能够保证检测的准确率和可靠性。此外，对检测到的目标跟踪对象建立目标跟踪，当能够持续检测目标跟踪对象时，确定目标跟踪对象真实存在，能够减小随机扰动的影响，降低虚警率。

本申请实施例中，控制设备根据激光雷达的扫描范围和周边立体区域，对扫描数据进行裁剪与拼接的方式是多种多样的，在一种可行的实现方式中，工作人员可以根据激光雷达的安装位置等结构参数，确定各激光雷达的扫描数据的重合情况，确定对扫描数据进行裁剪和拼接的数据处理规则。后续，控制设备可以根据激光雷达扫描得到的扫描数据和数据处理规则，确定周边立体区域的空间数据。

例如，控制设备可以针对每个激光雷达设置目标扫描区域，激光雷达的扫描范围覆盖目标扫描区域，每个激光雷达的目标扫描区域拼接在一起为周边立体区域。通过每个激光雷达对周边立体区域进行扫描，控制设备可以确定激光雷达的扫描范围对应的扫描数据，然后，控制设备可以在扫描范围对应的扫描数据中，确定目标扫描区域对应的扫描数据，以对该激光雷达的扫描数据进行裁剪。之后，控制设备可以将每个激光雷达的目标扫描区域对应的扫描数据，作为周边立体区域相应位置的空间数据，以对所有激光雷达的扫描数据进行拼接，得到周边立体区域的空间数据。

可选的，控制设备中还可以预先设置有周边立体区域的空间位置信息，控制设备可以基于周边立体区域的空间位置信息，对扫描数据进行裁剪与拼接，确定周边立体区域的空间数据。具体过程如下：

步骤1、获取激光雷达在预设的扫描范围内进行扫描得到的扫描数据。

在实施中，安装在目标建筑物的外立面顶部的激光雷达可以对预设扫描范围内的空间区域进行扫描，得到预设扫描范围对应的扫描数据，预设扫描范围可以是激光雷达的实际扫描范围。然后，控制设备可以获取激光雷达扫描得到的扫描数据。

步骤2、从扫描数据中，提取周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据。

在实施中，周边立体区域的空间位置信息可以由技术人员预先设置，控制设备中可以预先存储有周边立体区域的空间位置信息。控制设备可以在获取激光雷达扫描得到的扫描数据后，根据扫描数据包含的空间位置信息，确定周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据。然后，控制设备可以针对周边立体区域包含的每个空间位置信息，判断该空间位置信息对应的扫描数据的个数，如果对应的扫描数据的个数为一个，则控制设备可以执行步骤3；如果对应的扫描数据的个数为多个，则控制设备可以执行步骤4。

步骤3、将该扫描数据作为该空间位置信息对应的空间数据。

步骤4、根据该空间位置信息对应的多个扫描数据，确定该空间位置信息对应的空间数据。

在实施中，控制设备可以从该空间位置信息对应的多个扫描数据中，选取任一扫描数据，作为该空间位置信息对应的空间数据。或者，控制设备也可以计算该空间位置信息对应的多个扫描数据的平均值，作为该空间位置信息对应的空间数据。

例如，针对图4a所示的情况，控制设备可以从四个激光雷达的扫描数据中，提取周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据。针对激光雷达1和激光雷达2扫描得到的相同空间位置信息(x1，y1，z1)对应的扫描数据，控制设备可以选取激光雷达1的扫描数据作为该空间位置信息对应的空间数据，得到周边立体区域的空间数据。如图4b所示，为本申请实施例提供的一种目标建筑物的周边立体区域的示意图。

本申请实施例中，控制设备通过激光雷达对目标建筑物外立面的预设区域进行扫描，得到预设扫描范围内的空间数据，然后，对采集的空间数据进行裁剪、拼接以生成目标建筑物的周边立体区域的空间数据。由于激光雷达的扫描范围大，通过合理的设置激光雷达的安装位置，控制设备能够通过个数极少的激光雷达，获取目标建筑物周边立体区域的空间数据，进而实现对整个目标建筑物进行立体监控，基于激光雷达的入侵报警***具有安装施工简单、易于维护、全天候工作等优点。

可选的，控制设备中可以预先存储有初始训练模型，初始训练模型可以是支持向量机，或基于深度学习的分类模型。控制设备可以基于预先存储的训练集对初始训练模型进行训练，得到训练好的基于深度学习的3D目标识别模型，具体处理流程包括：

步骤一、获取预先存储的训练集。

其中，控制设备中可以预先存储有训练集，训练集包括多个跟踪对象的空间数据样本，以及每个空间数据样本对应的跟踪对象的识别信息。跟踪对象的识别信息包括无人机、鸟、以及风筝。

在实施中，控制设备可以根据接收到的训练指令，获取预先存储的训练集。

步骤二、基于训练集，对预先存储的初始训练模型进行训练，得到训练好的基于深度学习的3D目标识别模型。

在实施中，控制设备可以将训练集包含的多个跟踪对象的空间数据样本、以及每个空间数据样本对应的跟踪对象的识别信息输入至初始训练模型中，得到训练好的基于深度学习的3D目标识别模型。

本申请实施例中，控制设备将训练集输入至初始训练模型中，以对初始训练模型进行训练，得到训练好的基于深度学习的3D目标识别模型，以便后续控制设备能够将目标跟踪对象的目标空间数据输入至训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定目标跟踪对象的识别信息。

可选的，控制设备中可以预先存储有识别信息与危害等级的对应关系，例如识别信息为无人机的危害等级为最高，识别信息为鸟的危害等级为一般。控制设备可以在确定目标跟踪对象的识别信息之后，确定目标跟踪对象的危害等级。具体处理流程包括：根据预先存储的识别信息与危害等级的对应关系，确定目标跟踪对象的识别信息对应的目标跟踪对象的危害等级。

在实施中，控制设备可以在识别信息与危害等级的对应关系中，确定与目标跟踪对象的识别信息相同的识别信息，并将该识别信息对应的危害等级，作为目标跟踪对象的危害等级。

然后，控制设备可以在生成入侵报警信息时，生成包含目标跟踪对象的识别信息、以及目标跟踪对象的危害等级的入侵报警信息。

本申请实施例中，控制设备可以根据目标跟踪对象的识别信息，确定目标跟踪对象的危害等级，并生成包含目标跟踪对象的危害等级的入侵报警信息，能够为工作人员提供更多的目标跟踪对象的信息，方便工作人员采取不同的应对措施。

在一种可行的实现方式中，控制设备还可以与图像采集设备连接，图像采集设备可以是摄像头。此时，控制设备可以在能够持续检测目标跟踪对象后，向图像采集设备发送控制信号，以对目标跟踪对象进行进一步检测。本申请实施例以图像采集设备为摄像头为例，对上述流程进行说明，如图5所示，具体处理过程包括：

步骤501，根据目标空间数据，确定目标跟踪对象的位置。

在实施中，控制设备可以确定目标空间数据包含的空间位置信息，并根据该空间位置信息，确定目标跟踪对象在周边立体区域中的实际位置。

例如，目标空间数据为3D点云数据，3D点云数据包含空间位置信息。如图4b所示，控制设备可以确定目标空间数据包含的空间位置信息为(x2，y2，z2)，然后，控制设备可以根据该空间位置信息(x2，y2，z2)，确定目标跟踪对象在目标建筑物左侧的周边立体区域中。

步骤502，根据预先存储的监控范围与摄像头的对应关系，确定目标跟踪对象的位置所属的监控范围对应的目标摄像头，并向目标摄像头发送控制信号，以使目标摄像头在接收到控制信号后，对目标跟踪对象进行拍摄，得到监控图像。

在实施中，控制设备中可以预先存储有监控范围与摄像头的对应关系，控制设备可以在确定目标跟踪对象的位置后，根据监控范围与摄像头的对应关系，确定目标跟踪对象的位置所属的监控范围，以及该监控范围对应的摄像头，得到目标摄像头。然后，控制设备可以向目标摄像头发送控制信号，目标摄像头可以在接收到控制信号后，对目标跟踪对象进行拍摄，得到监控图像，之后，目标摄像头可以将监控图像发送至控制设备。控制设备可以将拍摄的画面显示在预设的显示屏幕上，供工作人员观看。

步骤503，对监控图像进行图像识别，获取目标跟踪对象的联动探测数据，以便对识别信息进行交叉验证。

其中，联动探测数据包括目标跟踪对象的识别信息、目标跟踪对象的位置、以及目标跟踪对象的危害程度中的至少一种。

在实施中，控制设备中可以预先设置有图像识别算法，控制设备可以通过图像识别算法和监控图像，确定目标跟踪对象的识别信息、目标跟踪对象的位置，即获取目标跟踪对象的联动探测数据。

然后，控制设备可以将对监控图像进行图像识别确定出目标跟踪对象的识别信息，与对目标空间数据进行目标识别确定出的目标跟踪对象的识别信息进行比较，如果两个识别信息一致，则控制设备可以确定验证结果为正确，然后，控制设备可以执行步骤504。如果两个识别信息不一致，则控制设备可以确定验证结果为错误，不作后续处理。

步骤504，生成目标跟踪对象的入侵报警信息。

在实施中，此步骤的具体处理过程与步骤306相同，此处不再赘述。

在一种可行的实现方式中，初始训练模型的训练集可以包括图像采集设备的监控图像、以及监控图像包含的目标跟踪对象的识别信息，控制设备可以基于包含监控图像的训练集对初始训练模型进行训练，得到训练好的基于深度学习的3D目标识别模型。控制设备可以将图像采集设备采集的监控图像和目标空间数据输入至训练好的基于深度学习的3D目标识别模型，得到目标跟踪对象的识别信息。由此，控制设备可以通过训练好的基于深度学习的3D目标识别模型，实现对激光雷达扫描的空间数据和其他传感器的探测数据的融合分析，从而提高目标跟踪对象分析的准确性。

本申请实施例中，控制设备可以在确定持续检测目标跟踪对象后，确定目标跟踪对象的位置，进而确定目标跟踪对象的位置所属的监控范围对应的目标摄像头，发送控制信号给目标摄像头，以实现标跟踪对象的定点探测与交叉验证，由此，控制设备可以通过交叉验证的方式确定目标跟踪对象的真实性。

本申请实施例还提供了一种监控装置，所述装置应用于入侵报警***中的控制设备，所述入侵报警***还包括至少一个布置在目标建筑物的预设位置处的激光雷达，所述激光雷达通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的预设的周边立体区域进行扫描，如图6所示，所述装置包括：

第一确定模块610，用于对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；

计算模块620，用于基于所述空间数据计算所述激光雷达发射光束的反射位置与所述激光雷达的距离；

第二确定模块630，用于当所述距离与预设距离不一致时，确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；

第一获取模块640，用于获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；

识别模块650，用于当根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象时，对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；

生成模块660，用于根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述识别模块包括：

第一确定子模块，用于将所述目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述装置还包括：

第三确定模块，用于根据所述目标空间数据，确定所述目标跟踪对象的位置；

第四确定模块，用于根据预先存储的监控范围与摄像头的对应关系，确定所述目标跟踪对象的位置所属的监控范围对应的目标摄像头，并向所述目标摄像头发送控制信号，以使所述目标摄像头在接收到所述控制信号后，对所述目标跟踪对象进行拍摄，得到监控图像；

第二获取模块，用于对所述监控图像进行图像识别，获取所述目标跟踪对象的联动探测数据，以便对所述识别信息进行交叉验证，所述联动探测数据包括所述目标跟踪对象的识别信息；

生成模块，还用于当验证结果为正确时，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息。

可选的，所述第一确定模块包括：

获取子模块，用于获取所述激光雷达在预设的扫描范围内进行扫描得到的扫描数据，所述扫描范围大于所述周边立体区域；

提取子模块，用于从所述扫描数据中，提取所述周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据；

第二确定子模块，用于针对每个空间位置信息，如果该空间位置信息对应的扫描数据为一个，则将该扫描数据作为该空间位置信息对应的空间数据；

第三确定子模块，用于当该空间位置信息对应的扫描数据为多个时，根据该空间位置信息对应的多个扫描数据，确定该空间位置信息对应的空间数据。

可选的，所述装置还包括：

第五确定模块，用于根据预先存储的识别信息与危害等级的对应关系，确定所述目标跟踪对象的识别信息对应的所述目标跟踪对象的危害等级；

所述生成模块包括：

生成子模块，用于生成包含所述目标跟踪对象的识别信息、以及所述目标跟踪对象的危害等级的入侵报警信息。

可选的，所述入侵报警信息包括所述目标跟踪对象的位置、所述目标跟踪对象的识别信息、所述目标跟踪对象的危害程度、所述目标跟踪对象的存续时长、所述目标跟踪对象的空间数据、以及所述目标跟踪对象的联动探测数据中的一种或多种。

本申请实施例提供的一种监控装置，可以通过激光雷达以及激光雷达的布置位置对应的扫描方式，对周边立体区域进行扫描，并对获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到周边立体区域的空间数据。然后，基于空间数据计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离，如果距离与预设距离不一致，则确定目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象。之后，获取预设时间段内目标跟踪对象的目标空间数据，如果根据目标空间数据确定能够持续检测到目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到目标跟踪对象的识别信息。最后，根据识别信息，生成目标跟踪对象的入侵报警信息。由于通过激光雷达对目标建筑物的周边立体区域进行扫描，并基于扫描得到的空间数据，对目标跟踪对象是否持续存在进行检测，因此，能够实现提高目标建筑物周边立体区域的监控效果。

本申请实施例还提供了一种控制设备，如图7所示，包括处理器701、通信接口702、存储器703和通信总线704，其中，处理器701，通信接口702，存储器703通过通信总线704完成相互间的通信，

存储器703，用于存放计算机程序；

处理器701，用于执行存储器703上所存放的程序时，实现如下步骤：

对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；

基于所述空间数据计算所述激光雷达发射光束的反射位置与所述激光雷达的距离；

如果所述距离与预设距离不一致，则确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；

获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；

如果根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；

根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息包括：

将所述目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定所述目标跟踪对象的识别信息。

可选的，所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息之前，还包括：

根据所述目标空间数据，确定所述目标跟踪对象的位置；

根据预先存储的监控范围与摄像头的对应关系，确定所述目标跟踪对象的位置所属的监控范围对应的目标摄像头，并向所述目标摄像头发送控制信号，以使所述目标摄像头在接收到所述控制信号后，对所述目标跟踪对象进行拍摄，得到监控图像；

对所述监控图像进行图像识别，获取所述目标跟踪对象的联动探测数据，以便对所述识别信息进行交叉验证，所述联动探测数据包括所述目标跟踪对象的识别信息；

如果验证结果为正确，则执行所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息步骤。

可选的，所述对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据包括：

获取所述激光雷达在预设的扫描范围内进行扫描得到的扫描数据，所述扫描范围大于所述周边立体区域；

从所述扫描数据中，提取所述周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据；

针对每个空间位置信息，如果该空间位置信息对应的扫描数据为一个，则将该扫描数据作为该空间位置信息对应的空间数据；

如果该空间位置信息对应的扫描数据为多个，则根据该空间位置信息对应的多个扫描数据，确定该空间位置信息对应的空间数据。

可选的，所述确定所述目标跟踪对象的识别信息之后，还包括：

根据预先存储的识别信息与危害等级的对应关系，确定所述目标跟踪对象的识别信息对应的所述目标跟踪对象的危害等级；

所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息包括：

生成包含所述目标跟踪对象的识别信息、以及所述目标跟踪对象的危害等级的入侵报警信息。

可选的，所述入侵报警信息包括所述目标跟踪对象的位置、所述目标跟踪对象的识别信息、所述目标跟踪对象的危害程度、所述目标跟踪对象的存续时长、所述目标跟踪对象的空间数据、以及所述目标跟踪对象的联动探测数据中的一种或多种。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一一种监控方法的步骤。

在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一一种监控方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

本申请实施例提供的一种监控方法、装置及入侵报警***，可以通过激光雷达以及激光雷达的布置位置对应的扫描方式，对周边立体区域进行扫描，并对获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到周边立体区域的空间数据。然后，基于空间数据计算激光雷达发射光束的反射位置与激光雷达的距离，如果距离与预设距离不一致，则确定目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象。之后，获取预设时间段内目标跟踪对象的目标空间数据，如果根据目标空间数据确定能够持续检测到目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到目标跟踪对象的识别信息。最后，根据识别信息，生成目标跟踪对象的入侵报警信息。由于通过激光雷达对目标建筑物的周边立体区域进行扫描，并基于扫描得到的空间数据，对目标跟踪对象是否持续存在进行检测，因此，能够实现提高目标建筑物周边立体区域的监控效果。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种入侵报警***，其特征在于，包括：控制设备(1)以及布置在目标建筑物的预设位置处的至少一个雷达(2)，所述雷达(2)与所述控制设备(1)连接，其中，所述预设位置包括所述目标建筑物的顶部、中部、底部中的至少一种，所述雷达(2)被布置为所有所述雷达(2)的扫描范围能够完整覆盖所述目标建筑物的周边立体区域；

所述雷达(2)通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对所述目标建筑物的周边立体区域进行扫描，得到所述周边立体区域的空间数据；将所述空间数据发送至所述控制设备(1)；

所述控制设备(1)对所述雷达(2)扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；基于所述空间数据计算所述雷达(2)发射光束的反射位置与所述雷达(2)的距离；如果所述距离与预设距离不一致，则确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；如果根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述***还包括：与所述控制设备(1)连接的至少一个图像采集设备(3)；

当所述控制设备(1)检测到目标跟踪对象时，所述控制设备(1)通过所述图像采集设备(3)获取包含所述目标跟踪对象的监控图像；对所述监控图像进行图像识别，以对所述入侵报警信息进行交叉验证。

3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述雷达(2)通过所述预设扫描方式对所述目标建筑物的周边立体区域进行扫描包括：

当所述雷达(2)布置在所述目标建筑物的顶部时，所述雷达(2)的光束方向平行所述目标建筑物的预设外立面且垂直地面向下，所述雷达(2)的预设扫描方式为以所述预设外立面为基准面，以180度为扫描角度，平行于所述预设外立面进行左右扫描，所述雷达(2)的扫描范围覆盖平行于所述预设外立面的立体区域；

当所述雷达(2)布置在所述目标建筑物的中部时，所述雷达(2)的光束方向平行所述目标建筑物的预设外立面且垂直地面向下，所述雷达(2)的预设扫描方式为以所述预设雷达(2)为基准点，以360度为扫描角度，平行于所述预设外立面进行左右扫描，所述雷达(2)的扫描范围覆盖平行于所述预设外立面的立体区域；

当所述雷达(2)布置在所述目标建筑物的底部时，所述雷达(2)的光束方向平行所述目标建筑物的预设外立面且垂直地面向上，所述雷达(2)的预设扫描方式为以所述预设外立面为基准面，以180度为扫描角度，平行于所述预设外立面进行左右扫描，所述雷达(2)的扫描范围覆盖平行于所述预设外立面的立体区域。

4.一种监控方法，其特征在于，所述方法应用于入侵报警***中的控制设备，所述入侵报警***还包括至少一个布置在目标建筑物的预设位置处的激光雷达，所述激光雷达通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的预设的周边立体区域进行扫描，所述方法包括：

对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；

基于所述空间数据计算所述激光雷达发射光束的反射位置与所述激光雷达的距离；

如果所述距离与预设距离不一致，则确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；

获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；

如果根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象，则对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；

根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息包括：

将所述目标空间数据输入至预先训练好的基于深度学习的3D目标识别模型中，确定所述目标跟踪对象的识别信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息之前，还包括：

根据所述目标空间数据，确定所述目标跟踪对象的位置；

根据预先存储的监控范围与摄像头的对应关系，确定所述目标跟踪对象的位置所属的监控范围对应的目标摄像头，并向所述目标摄像头发送控制信号，以使所述目标摄像头在接收到所述控制信号后，对所述目标跟踪对象进行拍摄，得到监控图像；

对所述监控图像进行图像识别，获取所述目标跟踪对象的联动探测数据，以便对所述识别信息进行交叉验证，所述联动探测数据包括所述目标跟踪对象的识别信息；

如果验证结果为正确，则执行所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息步骤。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据包括：

获取所述激光雷达在预设的扫描范围内进行扫描得到的扫描数据，所述扫描范围大于所述周边立体区域；

从所述扫描数据中，提取所述周边立体区域包含的空间位置信息对应的扫描数据；

针对每个空间位置信息，如果该空间位置信息对应的扫描数据为一个，则将该扫描数据作为该空间位置信息对应的空间数据；

如果该空间位置信息对应的扫描数据为多个，则根据该空间位置信息对应的多个扫描数据，确定该空间位置信息对应的空间数据。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标跟踪对象的识别信息之后，还包括：

根据预先存储的识别信息与危害等级的对应关系，确定所述目标跟踪对象的识别信息对应的所述目标跟踪对象的危害等级；

所述生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息包括：

生成包含所述目标跟踪对象的识别信息、以及所述目标跟踪对象的危害等级的入侵报警信息。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述入侵报警信息包括所述目标跟踪对象的位置、所述目标跟踪对象的识别信息、所述目标跟踪对象的危害程度、所述目标跟踪对象的存续时长、所述目标跟踪对象的空间数据、以及所述目标跟踪对象的联动探测数据中的一种或多种。

10.一种监控装置，其特征在于，所述装置应用于入侵报警***中的控制设备，所述入侵报警***还包括至少一个布置在目标建筑物的预设位置处的激光雷达，所述激光雷达通过与其布置位置对应的预设扫描方式，对目标建筑物的预设的周边立体区域进行扫描，所述装置包括：

第一确定模块，用于对所述激光雷达扫描所述周边立体区域获取的扫描数据进行裁剪与拼接，得到所述周边立体区域的空间数据；

计算模块，用于基于所述空间数据计算所述激光雷达发射光束的反射位置与所述激光雷达的距离；

第二确定模块，用于当所述距离与预设距离不一致时，确定所述目标建筑物的周边立体区域中存在目标跟踪对象；

第一获取模块，用于获取预设时间段内所述目标跟踪对象的目标空间数据；

识别模块，用于当根据所述目标空间数据确定能够持续检测到所述目标跟踪对象时，对目标跟踪对象进行目标识别，得到所述目标跟踪对象的识别信息；

生成模块，用于根据所述识别信息，生成所述目标跟踪对象的入侵报警信息，所述入侵报警信息至少包括所述目标跟踪对象的识别信息。

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