CN114022920A - 一种基于物联网的智慧园区运维*** - Google Patents
一种基于物联网的智慧园区运维*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的智慧园区运维***，涉及园区管理技术领域，通过在数据库内建立人员信息子库和车辆信息子库，在通过在园区的进口和出口处设置高清摄像头，从而获取进出园区的人员信息和车辆信息，通过将人员信息和车辆信息与数据库中的人员信息子库和车辆信息子库进行匹配，从而判断是否具有进出园区的权限，同时还设置有轨迹追踪模块，通过在园区内部的适当位置设置高清摄像头，从而对园区内的人员和车辆的轨迹进行追踪，本发明大大提高了园区内部安全性，同时大大提高了对园区的人员进出及车辆进出的管理效率。
Description
技术领域
本发明属于园区管理技术领域，具体是一种基于物联网的智慧园区运维***。
背景技术
目前，随着互联网技术的飞速发展，越来越多的领域将互联网与智能一体化管理模式相结合，得到了很多智慧产物，智慧园区便是其中一种，智慧园区是指以新一代信息技术为手段、信息应用为支撑，实现园区基础设施优化、开发管理精细化、功能服务专业化和产业发展智能化的各类特色产业园和综合型产业园区。
在现实中，园区由于每天的人流量和车流量通常都比较庞大，巨大的人流量和车流量使得园区进出的人和车都比较杂乱，难以管理，在这种情况下，一些非法进入园区的人员或车辆更加容易对园区内的安全造成威胁，如何对园区进出的人员和车辆进行管控，同时能够对园区内部的安全进行监控，是我们急需解决的问题，为此，现提供一种基于物联网的智慧园区运维***。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的智慧园区运维***。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于物联网的智慧园区运维***，包括云平台、数据库、信息录入模块、图像采集模块、信息匹配模块、信息处理模块以及轨迹追踪模块；
所述数据库，用于建立信息匹配库，所述信息匹配库包括人员信息子库和车辆信息子库；
所述图像采集模块，用于获取人脸视频信息和车辆视频信息；
所述信息处理模块，用于对图像采集模块所获取到的人脸视频和车辆视频进行处理；
所述信息匹配模块，用于根据信息处理模块获得的信息，对人员信息和车辆信息进行匹配；
所述轨迹追踪模块，用于对园区内的人员和车辆进行轨迹追踪。
进一步地，所述人员信息子库的建立过程包括：通过信息录入模块将人员的基本信息录入***，并根据人员的基本信息生成人员信息子集；将人员的脸部正面照片进行栅格化处理，并在栅格化处理后的照片上进行特征点标记；对人脸正面照片中的特征点通过神经深度学习，生成人脸基准参考图片。
进一步地，所述车辆信息子库的建立过程包括：将车辆信息通过信息录入模块录入***，并根据车辆信息生成车辆信息子集；将驾驶员信息与车辆信息进行绑定，将驾驶员的人脸正面照片进行栅格化处理，并在栅格化处理后的照片上进行特征点标记；根据获取到的数据生成车辆信息子集，并将车辆信息子集发送至车辆信息子库中。
进一步地，图像采集模块获取人脸视频信息和车辆视频信息的过程包括：在园区的出口、园区的入口以及园区内合适的位置设置若干个高清摄像头；通过园区的出口处的高清摄像头，获取即将进入园区的人员人脸视频和车辆视频。
进一步地，信息处理模块的处理过程包括：将获取到的人脸视频和车辆视频进行逐帧分析；对人脸视频中的每一帧视频中，将出现人脸信息的视频帧进行标记；对车辆视频中的每一帧视频中，将出现车辆信息的视频帧进行标记，同时获取视频帧对应的时间。
进一步地，所述人员信息的匹配过程包括：将出现人脸信息的视频帧进行栅格化处理；将栅格化处理后的视频帧进行人脸特征点标记，并将标记后的人脸信息的视频帧与人脸基准参考图片进行匹配；根据匹配结果从而确定该人员是否拥有进出园区的权限，若匹配成功，则表示该人员拥有进出园区的权限，若匹配不成功，则表示该人员无进出园区的权限；根据高清摄像头的安装位置，对人员位于园区内的位置进行标记，同时记录拍摄的时间。
进一步地，所述车辆信息的匹配过程包括以下步骤：将出现车辆信息的视频帧进行栅格化处理；在栅格化处理后的车辆信息的视频帧中提取车辆信息；将车辆信息与数据库中车辆信息子库中的车辆信息子集进行匹配，并输出匹配结果。
进一步地，轨迹追踪的过程包括：建立园区平面布局模型，生成园区平面模型地图；对园区内安装的高清摄像头的位置在园区平面地图内进行标记；当高清摄像头所拍摄到的画面有人员或车辆出现时，则通过信息匹配模块获取人员信息和车辆信息；获取该高清摄像头的位置，并记录拍摄时间；根据拍摄时间对该人员或车出现的位置进行排序，并在园区平面模型地图上进行位置点标记，最后将位置点按照时间顺序进行连接，从而生成行为轨迹。
本发明的有益效果：通过在数据库内建立人员信息子库和车辆信息子库，在通过在园区的进口和出口处设置高清摄像头，从而获取进出园区的人员信息和车辆信息，通过将人员信息和车辆信息与数据库中的人员信息子库和车辆信息子库进行匹配，从而判断是否具有进出园区的权限，同时还设置有轨迹追踪模块，通过在园区内部的适当位置设置高清摄像头，从而对园区内的人员和车辆的轨迹进行追踪，本发明大大提高了园区内部安全性，同时大大提高了对园区的人员进出及车辆进出的管理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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为一种基于物联网的智慧园区运维***的原理框图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于物联网的智慧园区运维***，包括云平台、数据库、信息录入模块、图像采集模块、信息匹配模块、信息处理模块以及轨迹追踪模块；
所述数据库内建立有信息匹配库，所述信息匹配库包括人员信息子库和车辆信息子库；
所述人员信息子库的建立过程包括以下步骤：
步骤R1：通过信息录入模块将人员的基本信息录入***，并根据人员的基本信息生成人员信息子集；所述人员的基本信息包括姓名、年龄、性别、实名认证的手机号码以及脸部正面照片；
步骤R2：将人员的脸部正面照片进行栅格化处理，并在栅格化处理后的照片上进行特征点标记；
步骤R3：对人脸正面照片中的特征点通过神经深度学习，生成人脸基准参考图片；
步骤R4：将人脸基准参考图片与人员的基本信息进行绑定；
在实际使用过程中，人员的基本信息录入至***内后，则该人员即拥有出入园区的权限，反之人员的基本信息未录入至***内，则表示该人员无出入园区的权限；
所述车辆信息子库的建立过程包括以下步骤：
步骤C1：将车辆信息通过信息录入模块录入***，并根据车辆信息生成车辆信息子集；所述车辆信息包括车辆类型、车牌号码以及驾驶员信息；
步骤C2：将驾驶员信息与车辆信息进行绑定，所述驾驶员信息包括驾驶员姓名、驾驶证、车辆行驶证、驾驶员实名认证的手机号码以及驾驶员的人脸正面照片；
步骤C3：将驾驶员的人脸正面照片进行栅格化处理，并在栅格化处理后的照片上进行特征点标记；
步骤C4：根据步骤C1-C3获取到的数据生成车辆信息子集，并将车辆信息子集发送至车辆信息子库中。
在实际使用过程中，驾驶人员信息录入***后，则该驾驶员拥有限时和限区域进出园区的权限，反之，驾驶员信息未录入***时，则该驾驶员无进出园区的权限；所述限时和限区域分别为指定时间段内和指定区域内。
所述图像采集模块用于获取人脸视频信息和车辆视频信息，具体的采集过程包括以下步骤：
步骤T1：在园区的出口、园区的入口以及园区内合适的位置设置若干个高清摄像头；
步骤T2：通过园区的出口处的高清摄像头，获取即将进入园区的人员人脸视频和车辆视频；
步骤T3：将人脸视频和车辆视频发送至信息处理模块。
所述信息处理模块用于对图像采集模块所获取到的人脸视频和车辆视频进行处理，具体分析过程包括以下步骤：
步骤X1：将获取到的人脸视频和车辆视频进行逐帧分析；
步骤X2：对人脸视频中的每一帧视频中，是否存在人脸信息进行识别，并将出现人脸信息的视频帧进行标记；
步骤X3：对车辆视频中的每一帧视频中，是否存在车辆信息进行识别，并将出现车辆信息的视频帧进行标记，同时获取视频帧对应的时间；
步骤X4：将被标记的人脸信息的视频帧与被标记的车辆信息的视频帧发送至信息匹配模块。
所述信息匹配模块用于根据信息处理模块获得的信息，对人员信息和车辆信息进行匹配，具体匹配过程包括：
人员信息匹配过程包括：
步骤P1：将出现人脸信息的视频帧进行栅格化处理；
步骤P2：将栅格化处理后的视频帧进行人脸特征点标记，并将标记后的人脸信息的视频帧与人脸基准参考图片进行匹配；
步骤P3：根据匹配结果从而确定该人员是否拥有进出园区的权限，若匹配成功，则表示该人员拥有进出园区的权限，若匹配不成功，则表示该人员无进出园区的权限；
步骤P4：根据高清摄像头的安装位置，对人员位于园区内的位置进行标记，同时记录拍摄的时间，并发送至轨迹追踪模块；
车辆信息的匹配过程包括以下步骤：
步骤L1：将出现车辆信息的视频帧进行栅格化处理；
步骤L2：在栅格化处理后的车辆信息的视频帧中提取车辆信息，所述车辆信息包括车辆类型、车牌号码以及驾驶员信息；
步骤L3：将车辆信息与数据库中车辆信息子库中的车辆信息子集进行匹配，并输出匹配结果；
步骤L4：当匹配结果为失败时，则该车辆不允许进入园区内；当匹配结果为成功时，则获取驾驶员的脸部信息，并将驾驶员脸部信息与对应车辆信息子集中的驾驶员信息进行匹配；若匹配成功，则允许车辆进入至园区内，若匹配失败，则车辆无法进入园区。
所述轨迹追踪模块用于对园区内的人员和车辆进行轨迹追踪，具体过程包括以下步骤：
步骤Z1：建立园区平面布局模型，生成园区平面模型地图；
步骤Z2：对园区内安装的高清摄像头的位置在园区平面地图内进行标记；
步骤Z3：当某一高清摄像头所拍摄到的画面有人员或车辆出现时，则通过信息匹配模块获取人员信息和车辆信息；
步骤Z4：获取该高清摄像头的位置，并记录拍摄时间；
步骤Z5：当同一个人或同一辆车在不同的高清摄像头内出现时，则按拍摄时间对该人员或车出现的位置进行排序，并在园区平面模型地图上进行位置点标记，最后将位置点按照时间顺序进行连接，从而生成行为轨迹。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围，此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
另对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (8)
1.一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，包括云平台、数据库、信息录入模块、图像采集模块、信息匹配模块、信息处理模块以及轨迹追踪模块；
所述数据库，用于建立信息匹配库，所述信息匹配库包括人员信息子库和车辆信息子库；
所述图像采集模块，用于获取人脸视频信息和车辆视频信息；
所述信息处理模块，用于对图像采集模块所获取到的人脸视频和车辆视频进行处理；
所述信息匹配模块，用于根据信息处理模块获得的信息，对人员信息和车辆信息进行匹配；
所述轨迹追踪模块，用于对园区内的人员和车辆进行轨迹追踪。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，所述人员信息子库的建立过程包括：通过信息录入模块将人员的基本信息录入***，并根据人员的基本信息生成人员信息子集；将人员的脸部正面照片进行栅格化处理，并在栅格化处理后的照片上进行特征点标记；对人脸正面照片中的特征点通过神经深度学习，生成人脸基准参考图片。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，所述车辆信息子库的建立过程包括：将车辆信息通过信息录入模块录入***，并根据车辆信息生成车辆信息子集；将驾驶员信息与车辆信息进行绑定，将驾驶员的人脸正面照片进行栅格化处理，并在栅格化处理后的照片上进行特征点标记；根据获取到的数据生成车辆信息子集，并将车辆信息子集发送至车辆信息子库中。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，图像采集模块获取人脸视频信息和车辆视频信息的过程包括：在园区的出口、园区的入口以及园区内合适的位置设置若干个高清摄像头；通过园区的出口处的高清摄像头，获取即将进入园区的人员人脸视频和车辆视频。
5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，信息处理模块的处理过程包括：将获取到的人脸视频和车辆视频进行逐帧分析；对人脸视频中的每一帧视频中，将出现人脸信息的视频帧进行标记；对车辆视频中的每一帧视频中，将出现车辆信息的视频帧进行标记，同时获取视频帧对应的时间。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，所述人员信息的匹配过程包括：将出现人脸信息的视频帧进行栅格化处理；将栅格化处理后的视频帧进行人脸特征点标记，并将标记后的人脸信息的视频帧与人脸基准参考图片进行匹配；根据匹配结果从而确定该人员是否拥有进出园区的权限，若匹配成功，则表示该人员拥有进出园区的权限，若匹配不成功，则表示该人员无进出园区的权限；根据高清摄像头的安装位置，对人员位于园区内的位置进行标记，同时记录拍摄的时间。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，所述车辆信息的匹配过程包括以下步骤：将出现车辆信息的视频帧进行栅格化处理；在栅格化处理后的车辆信息的视频帧中提取车辆信息；将车辆信息与数据库中车辆信息子库中的车辆信息子集进行匹配，并输出匹配结果。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧园区运维***，其特征在于，轨迹追踪的过程包括：建立园区平面布局模型，生成园区平面模型地图；对园区内安装的高清摄像头的位置在园区平面地图内进行标记；当高清摄像头所拍摄到的画面有人员或车辆出现时，则通过信息匹配模块获取人员信息和车辆信息；获取该高清摄像头的位置，并记录拍摄时间；根据拍摄时间对该人员或车出现的位置进行排序，并在园区平面模型地图上进行位置点标记，最后将位置点按照时间顺序进行连接，从而生成行为轨迹。
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