基于人工智能的安全防范分析报警系统及方法与流程

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系统及方法。

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，系统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。

技术实现要素：

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系统及方法。

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系统，该系统包括安全监测模块以及安全防范分析处理模块，所述安全监测模块用于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处理模块；所述安全防范分析处理模块判断接收的传感数据是否处于对应的正常监控范围，在判断结果为否时进行报警。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述安全防范分析处理模块还用于将不处于对应的正常监控范围的传感数据进行标记，将已标记的传感数据和未标记的传感数据分开进行存储。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述安全防范分析处理模块还用于接收用户终端发送的访问请求，所述访问请求包括用户终端的身份识别信息，所述安全防范分析处理模块根据所述身份识别信息对所述用户终端进行验证，在验证通过后，根据所述用户终端的数据查询请求向所述用户终端发送对应的传感数据。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述安全防范分析处理模块对所述用户终端的验证通过后，还用于根据所述用户终端的阈值更改请求对应更改所述正常监控范围。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述安全监测模块包括传感器节点和汇聚节点，所述传感器节点用于采集所监测的监控对象的传感数据，所述汇聚节点收集各传感器节点发送的传感器数据，并将收集的传感数据发送至所述安全防范分析处理模块。

本发明第二方面提供了基于人工智能的安全防范分析报警方法，该方法包括以下步骤：

安全防范分析处理模块接收安全监测模块所发送的预设的安全防范范围内的各类监控对象的传感数据；

所述安全防范分析处理模块判断接收的传感数据是否处于对应的正常监控范围，在判断结果为否时进行报警。

根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述方法还包括：

所述安全防范分析处理模块将不处于对应的正常监控范围的传感数据进行标记，将已标记的传感数据和未标记的传感数据分开进行存储。

根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述方法还包括：

所述安全防范分析处理模块接收用户终端发送的访问请求，所述访问请求包括用户终端的身份识别信息；

所述安全防范分析处理模块根据所述身份识别信息对所述用户终端进行验证，在验证通过后，根据所述用户终端的数据查询请求向所述用户终端发送对应的传感数据。

根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述方法还包括：

所述安全防范分析处理模块对所述用户终端的验证通过后，根据所述用户终端的阈值更改请求对应更改所述正常监控范围。

根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述安全监测模块包括传感器节点和汇聚节点，所述传感器节点用于采集所监测的监控对象的传感数据，所述汇聚节点收集各传感器节点发送的传感器数据，并将收集的传感数据发送至所述安全防范分析处理模块。

本发明的有益效果为：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。

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系统的结构连接框图；

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：

安全监测模块1、安全防范分析处理模块2。

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系统，该系统包括安全监测模块1以及安全防范分析处理模块2，所述安全监测模块1用于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处理模块2；所述安全防范分析处理模块2判断接收的传感数据是否处于对应的正常监控范围，在判断结果为否时进行报警。

本发明上述实施例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。

在一种能够实现的方式中，所述安全防范分析处理模块2还用于将不处于对应的正常监控范围的传感数据进行标记，将已标记的传感数据和未标记的传感数据分开进行存储。通过分开进行存储，有利于简化后续的数据查询操作。

在一种能够实现的方式中，所述安全防范分析处理模块2还用于接收用户终端发送的访问请求，所述访问请求包括用户终端的身份识别信息，所述安全防范分析处理模块2根据所述身份识别信息对所述用户终端进行验证，在验证通过后，根据所述用户终端的数据查询请求向所述用户终端发送对应的传感数据。本实施例能够确保传感数据的访问私密性，保障传感数据不被不法分子利用。

在一种能够实现的方式中，所述安全防范分析处理模块2对所述用户终端的验证通过后，还用于根据所述用户终端的阈值更改请求对应更改所述正常监控范围。随着时间的变迁，每个传感数据对应的正常监控范围可能需要改变，本实施例由受验证通过后的用户终端进行所述正常监控范围的更改，实现了对正常监控范围的适应性修改，使得系统的监测功能更具备灵活性。

在一种能够实现的方式中，所述安全监测模块1包括传感器节点和汇聚节点，所述传感器节点用于采集所监测的监控对象的传感数据，所述汇聚节点收集各传感器节点发送的传感器数据，并将收集的传感数据发送至所述安全防范分析处理模块2。本实施例通过无线传感器网络进行传感数据采集，无需布线，便捷智能。

如图2所示，本发明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，该方法包括以下步骤：

s01安全防范分析处理模块2接收安全监测模块1所发送的预设的安全防范范围内的各类监控对象的传感数据；

s02所述安全防范分析处理模块2判断接收的传感数据是否处于对应的正常监控范围，在判断结果为否时进行报警。

进一步地，所述方法还包括：

所述安全防范分析处理模块2将不处于对应的正常监控范围的传感数据进行标记，将已标记的传感数据和未标记的传感数据分开进行存储。

进一步地，所述方法还包括：

所述安全防范分析处理模块2接收用户终端发送的访问请求，所述访问请求包括用户终端的身份识别信息；

所述安全防范分析处理模块2根据所述身份识别信息对所述用户终端进行验证，在验证通过后，根据所述用户终端的数据查询请求向所述用户终端发送对应的传感数据。

进一步地，所述方法还包括：

所述安全防范分析处理模块2对所述用户终端的验证通过后，根据所述用户终端的阈值更改请求对应更改所述正常监控范围。

在一种能够实现的方式中，所述安全监测模块1包括传感器节点和汇聚节点，所述传感器节点用于采集所监测的监控对象的传感数据，所述汇聚节点收集各传感器节点发送的传感器数据，并将收集的传感数据发送至所述安全防范分析处理模块2。

在一种能够实现的方式中，所述身份识别信息包括用户终端的账号及人脸图像，对所述用户终端进行验证时，所述安全防范分析处理模块2在其数据库中预先存储的标准账号列表中查找与该用户终端的账号一致的标准账号，根据与该用户终端的账号一致的标准账号获取相应的标准人脸图像，并将所述人脸图像与该标准人脸图像进行匹配，若匹配成功，则通过对所述用户终端的验证。

本实施例提供了对所述用户终端进行验证的机制，根据该机制对用户终端进行基于账号及人脸图像的双重验证，进一步提高了数据访问的私密性。

在一种能够实现的方式中，将所述人脸图像与该标准人脸图像进行匹配之前，所述安全防范分析处理模块2对所述人脸图像进行图像质量度分析，若图像质量度低于预设的图像质量度阈值，所述安全防范分析处理模块2向所述用户终端发送用于提示所述人脸图像不符合要求的信息，其中，所述进行图像质量度分析，包括：

将所述人脸图像平均划分成设定数量的子图像；

对每个子图像进行分割，获取每个子图像的特征区域；

计算每个子图像的特征区域的噪声点数量；

按照下列公式计算所述人脸图像的图像质量度：

式中，x表示人脸图像的质量度，h(σ)为所述人脸图像的第σ张子图像的特征区域的面积，h为子图像的总面积，表示满足的子图像的数量，y(a)为满足的第a张子图像的噪声点数量，yt为预设的噪声点数量阈值。

本实施例创新性地提供了图像质量的衡量指标，该衡量指标通过对特征区域较多的图像块进行噪声点数量分析，实现了对人脸图像的质量评价，便捷有效；

所述安全防范分析处理模块2只对符合图像质量的人脸图像进行验证，有利于提高人脸识别的效率和精度。

本实施例不限定噪声点的确定方式以及图像分割的方式。

在一种能够实现的方式中，设每个传感器节点能够调节的最大通信距离皆为dmax，每个传感器节点的初始能量相同且不为0，初始时，所述汇聚节点获取与其距离未超过dmax的传感器节点的初始能量以及相应的数量信息，根据与其距离未超过dmax的传感器节点的初始能量计算对应的平均初始能量qavg0(0,dmax)；

所述汇聚节点向各传感器节点广播hello消息，所述hello消息包括汇聚节点的位置信息、qavg0(0,dmax)以及所述相应的数量信息，传感器节点接收到所述hello消息后，按照设定的周期定期根据所述dt计算对应的直接通信距离阈值，若传感器节点到汇聚节点的距离不大于对应的直接通信距离阈值，则传感器节点选择与汇聚节点直接通信；若传感器节点到汇聚节点的距离大于对应的直接通信距离阈值，则传感器节点在其通信范围内的传感器节点中选择一个作为下一跳节点，与该下一跳节点直接通信；

其中，传感器节点i按照下列公式计算对应的直接通信距离阈值：

式中，dt(i)为传感器节点i计算的对应的直接通信距离阈值，qi为传感器节点i的当前剩余能量，mi(dmax)为与传感器节点i距离不大于dmax的传感器节点数量，m(0,dmax)为与汇聚节点的距离未超过dmax的传感器节点的数量。

其中，当dt(i)≤dmin时，传感器节点i停止计算对应的直接通信距离阈值。

本实施例中，各传感器节点根据自身到汇聚节点的距离确定直接或者间接的方式与汇聚节点通信，提高了传感器节点路由的灵活性。传感器节点根据自身相对于汇聚节点周边的传感器节点的能量情况确定对应的直接通信距离阈值，使得直接通信距离阈值的设定更贴近实际情况，有利于更合理地确定传感器节点的路由方式，尽量在保障有效传输传感数据的前提下降低传感器节点传输传感数据的能耗速率，有利于在整体上延长传感数据采集的工作周期。

在一种能够实现的方式中，所述传感器节点在其通信范围内的传感器节点中选择下一跳节点时，具体执行：

(1)在与其距离未超过dmax的传感器节点中确定相对于其距离汇聚节点更近的传感器节点，归入备选节点集合；

(2)选择备选节点集合中负载系数最小的传感器节点作为下一跳节点；

其中，按照下列公式确定传感器节点的负载系数：

式中，φj为传感器节点j的负载系数，q0为传感器节点的初始能量，q21为预设的基于单位距离的能耗因子，q22预设的基于单个节点负载的能耗因子，d(j,sink)为传感器节点j到汇聚节点的距离，sink表示汇聚节点，mj(dmax)为与传感器节点j距离不大于dmax的传感器节点数量。

本实施例创新性地提出了负载系数指标的概念，以基于距离的能耗以及基于节点负载的能耗为考虑因子，设计了该负载系数指标的计算公式。本实施例基于负载系数进一步提出了传感器节点选择下一跳节点的工作机制，该机制中，传感器节点选择备选节点集合中负载系数最小的传感器节点作为下一跳节点，有利于在保障传感数据单向传输至汇聚节点的前提下，尽可能地平衡各传感器节点的能耗负载，从而均衡传感器节点的能量，提升无线传感器网络的性能。

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，即将系统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。上述描述的系统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、数字信号处理系统、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系统、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。