一种机场围界入侵报警系统及方法与流程

1.本发明涉及机场安防报警技术领域，具体为一种机场围界入侵报警系统及方法。


背景技术：

2.机场作为重要的公共交通枢纽，安全防范至关重要。近年来，国内外机场陆续发生外来人员蓄意敲击撞击、攀爬翻越、剪切破坏飞行区物理围界，闯入机坪或潜入机舱等一系列不安全事故，对机场空防安全造成了极大的危害，因此，针对机场而言，采用更加安全可靠、实用有效的围界安防系统技术显得尤为重要。
3.当前国内外用于机场围界入侵报警系统的前端探测技术主要有红外对射、电子围栏、振动光纤和智能视频监控等技术手段。这些传统方法存在误报率高、易受天气环境影响、自动化程度不高等缺陷，已经不能满足机场对围界防护的需要。以应用较广泛的振动光纤为例，大风及车辆的振动等均会引起误报，同时，振动光纤仅能对攀爬翻越进行报警，无法对靠近围界的目标提前预警。
4.公布号为cn113205654a的中国发明专利申请文献公开了《一种基于ai信息技术的机场围界安防监控报警系统及方法》，其中，系统通过多种传感器的结合实现围界防剪断和防攀爬的功能，但该申请仍存在误报率高、易受外界干扰等问题。公布号为cn114913654a的中国发明专利申请文献公开了《一种基于边缘计算的机场围界入侵预报警处理设备及方法》采用基于红外热成像和可见光视频的图像智能预警技术，并与振动传感器相结合，以期过滤机场围界常见的环境因素影响。该申请需要实时应用视频分析算法，处理量大、实时性不强，仍会受到天气的干扰。
5.综上，现有技术存在误报率高、易受外界干扰以及实时性不强的技术问题。


技术实现要素：

6.本发明所要解决的技术问题在于如何解决现有技术中存在误报率高、易受外界干扰以及实时性不强的技术问题。
7.本发明是采用以下技术方案解决上述技术问题的：一种机场围界入侵报警系统包括：不少于2个的现场设备以及监测中心设备，现场设备包括：雷枪一体机、声光报警器、智能分析盒、路由器、光纤收发器及杆件，其中：
8.雷枪一体机，其与声光报警器吊装于杆件的横臂，杆件安装于机场周界的内侧，用以探测预设警戒区内是否有运动目标，在预设警戒区内有运动目标靠近或通过围界时，利用雷枪一体机，通过雷达联动拍摄，抓拍警戒区图片，并发送警戒区图片至智能分析盒；
9.智能分析盒，用以利用预置智能处理逻辑，接收并检测警戒区图片，据以判断是否出现侵入警戒区目标，以生成警报触发信息；智能分析盒通过路由器连接于声光报警器，用以在出现侵入警戒区目标时，向声光报警器发送警报触发信息，以触发警报，其中，智能分析盒还包括：设备遮挡报警单元，用以在设备被遮挡时，生成设备遮挡报警触发信息；
10.监测中心设备，其连接于现场设备，监测中心设备包括：应用服务器、光电交换机
和存储设备；
11.应用服务器，用以获取并展示警报触发信息及设备遮挡报警触发信息，并发送警报触发信息及设备遮挡报警触发信息至存储设备；
12.存储设备，用以接收并存储警报触发信息及设备遮挡报警触发信息，存储设备与应用服务器连接。
13.本发明融合了雷达和视频的优势，采用嵌入式ai技术，实现全天候全天时准确探测目标，可同时监测目标靠近和攀爬围界的行为，实现目标靠近、攀爬围界的报警，准确率高、误报率极低，实时性强，系统自身具备防遮挡报警功能，确保机场围界的实际部署应用效果。
14.在更具体的技术方案中，雷枪一体机包括：相控阵雷达、不少于2个高清枪机以及激光传感器；
15.相控阵雷达，用以探测预设警戒区内的运动目标；
16.高清枪机，用以在预设警戒区内有运动目标时，抓拍警戒区图片；
17.激光传感器，用以探测获取遮挡物的距离。
18.本发明的雷枪一体机采用一体化结构，探测距离范围为0-200米，无盲区，同时具备目标入侵报警和设备遮挡报警功能，有效提升了系统的可靠性和实用性。
19.在更具体的技术方案中，监测中心设备还包括：光电交换机，光电交换机分别连接应用服务器和存储设备；
20.在更具体的技术方案中，监测中心设备还包括：光电交换机，其与每套现场设备的光纤收发器连接，光纤收发器安装于现场设备的防水设备箱中，用以在监测中心设备及现场设备之间接收、发送光电信号。
21.在更具体的技术方案中，智能分析盒包括：智能数据处理单元，用以利用下述逻辑检测警戒区图片，据以判断是否出现侵入警戒区目标，以生成警报触发信息。
22.在更具体的技术方案中，智能数据处理单元还包括：
23.目标识别模型参数处理组件，用以利用预置的周界雷达目标识别数据集，离线训练周界雷达目标检测网络，以得到目标识别模型参数；
24.检测网络初始化组件，用以导入目标识别模型参数，据以初始化周界雷达目标检测网络，检测网络初始化组件与目标识别模型参数处理组件连接；
25.前向推理组件，用以将警戒区图片输入周界雷达目标，据以利用周界雷达目标检测网络进行前向推理计算，以得到前向推进结果，检测网络初始化组件与前向推理组件连接；
26.入侵类别及位置输出组件，用于以周界雷达目标检测网络根据前向推进结果，输出警戒区图片中，入侵目标的类别与位置信息，入侵类别及位置输出组件与前向推理组件及所述检测网络初始化组件连接。
27.本发明的入侵报警系统通过相控阵雷达快速探测目标，自动联动高清枪机抓拍目标图像发送给智能分析盒，智能分析盒利用自主设计并训练的深度学习算法对目标类别进行识别，自动排除干扰。本发明采用自主设计并训练的基于深度学习算法进行目标识别，能够排除非入侵目标的影响，识别准确率高、误报率极低。
28.在更具体的技术方案中，现场设备还包括：路由器，雷枪一体机、智能分析盒和声
光报警器均通过路由器连接。
29.在更具体的技术方案中，路由器包括：lan口、wan口和485接口。
30.在更具体的技术方案中，设备遮挡报警单元包括：
31.遮挡物抓拍组件，用以利用激光传感器实时探测遮挡物距离，高清枪机定时抓拍设备遮挡图片，并发送至智能分析盒；
32.遮挡物判断组件，用以根据设备遮挡图片，判断雷达或枪机是否被遮挡，遮挡物判断组件与遮挡物抓拍组件连接；
33.设备遮挡报警组件，用以在雷达或枪机被遮挡时，利用智能分析盒控制声光报警器报警，同时推送报警信息至应用服务器，以进行保存、展示，设备遮挡报警组件与遮挡物判断组件连接。
34.本发明通过雷达+视频+嵌入式ai技术，极大提高了入侵报警的准确性、实时性，大幅降低了误报率；通过设置围界警戒区，可实现对目标靠近预警和攀爬报警，同时雷枪一体机具备遮挡报警功能，提高了系统可靠性和抗干扰能力，可全天时全天候检测靠近和攀爬围界的入侵行为，不受环境干扰。
35.在更具体的技术方案中，横臂设置不少于2个的防攀爬结构。
36.在更具体的技术方案中，一种机场围界入侵报警方法包括：
37.s1、探测预设警戒区内是否有运动目标，在预设警戒区内有运动目标靠近或通过围界时，利用雷枪一体机(21)，通过雷达联动拍摄，抓拍警戒区图片，并发送警戒区图片至智能分析盒(25)；
38.s2、利用预置智能处理逻辑，接收并检测警戒区图片，据以判断是否出现侵入警戒区目标，以生成警报触发信息；
39.s3、在出现侵入警戒区目标时，向声光报警器(22)发送警报触发信息，以触发警报，其中，步骤s2还包括：在设备被遮挡时，生成设备遮挡报警触发信息；
40.s4、获取并展示警报触发信息及设备遮挡报警触发信息，并发送警报触发信息及设备遮挡报警触发信息至存储设备(13)；
41.s5、接收并存储警报触发信息及设备遮挡报警触发信息。
42.本发明相比现有技术具有以下优点：本发明融合了雷达和视频的优势，采用嵌入式ai技术，实现全天候全天时准确探测目标，可同时监测目标靠近和攀爬围界的行为，实现目标靠近、攀爬围界的报警，准确率高、误报率极低，实时性强，系统自身具备防遮挡报警功能，确保机场围界的实际部署应用效果。
43.本发明的雷枪一体机采用一体化结构，探测距离范围为0-200米，无盲区，同时具备目标入侵报警和设备遮挡报警功能，有效提升了系统的可靠性和实用性。
44.本发明的入侵报警系统通过相控阵雷达快速探测目标，自动联动高清枪机抓拍目标图像发送给智能分析盒，智能分析盒利用自主设计并训练的智能算法对目标类别进行识别，自动排除干扰。本发明采用自主设计并训练的基于深度学习算法进行目标识别，能够排除非入侵目标的影响，识别准确率高、误报率极低。
45.本发明通过雷达+视频+嵌入式ai技术，极大提高了入侵报警的准确性、实时性，大幅降低了误报率；通过设置围界警戒区，可实现对目标靠近预警和攀爬报警，同时雷枪一体机具备遮挡报警功能，提高了系统可靠性和抗干扰能力，可全天时全天候检测靠近和攀爬
围界的入侵行为，不受环境干扰。本发明解决了现有技术中存在的存在误报率高、易受外界干扰以及实时性不强的技术问题。
附图说明
46.图1为本发明实施例1的一种机场围界入侵报警系统架构示意图；
47.图2为本发明实施例1的机场围界入侵报警方法的工作流程示意图；
48.图3为本发明实施例1的人工智能算法网络示意图；
49.图4为本发明实施例1的检测识别处理具体步骤示意图；
50.图5为本发明实施例1的机场铁网围界设备安装示意图；
51.图6为本发明实施例1的机场砖墙围界设备安装示意图。
具体实施方式
52.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
53.实施例1
54.如图1所示，本发明公开了一种机场围界入侵报警系统，包括：
55.一套或多套现场设备2和一套监测中心设备1。
56.在本实施例中，每套现场设备2包括：一个雷枪一体机21、一个声光报警器22、一个路由器23、一个光纤收发器24、一个智能分析盒25、一个防水设备箱26、一套杆件27。
57.在本实施例中，雷枪一体机21包括：一个相控阵雷达、五个高清枪机和一个激光传感器组成，路由器23包括：lan口、wan口和485接口。
58.在本实施例中，雷枪一体机21有效覆盖范围包括：0-200米，根据机场围界实际长度采用首尾相连部署现场设备2，以覆盖整个机场围界。
59.在本实施例中，雷枪一体机21的相控阵雷达探测警戒区域内出现的运动目标，自动联动高清枪机对上述运动目标进行抓拍并将抓拍图片发送给智能分析盒25进行确认。
60.在本实施例中，雷枪一体机21的激光传感器实时探测遮挡物距离，高清枪机定时抓拍图片，智能分析盒25判断遮挡事件，如发生遮挡，智能分析盒25控制声光报警器报警，并发送报警信息给应用服务器11。
61.在本实施例中，雷枪一体机21通过网线与路由器23的lan口连接，声光报警器22通过485线与路由器23的485接口连接，智能分析盒25通过网线与路由器23的lan口连接，路由器23的wan口与光纤收发器24的网口连接，光纤收发器24通过光纤发送数据。
62.在本实施例中，现场设备2部署于机场围界，雷枪一体机21、声光报警器22吊装于杆件横臂上；防水设备箱安装于杆件立柱上；路由器23、智能分析盒25和光纤收发器24安装在防水设备箱中；杆件立柱安装在机场围界内侧，根据机场围界实际情况采用最大间隔200米进行部署，首尾相连。
63.在本实施例中，监测中心设备1部署于机房或监控中心，监测中心设备1包括应用服务器11、光电交换机12和存储设备13。
64.在本实施例中，光电交换机12通过多根光纤分别接收每套现场设备2传输的数据，应用服务器11通过网线与光电交换机12连接，存储设备13通过网线与光电交换机12连接。
65.在本实施例中，智能分析盒25采用自主设计并训练的基于深度学习算法检测雷枪一体机21发送的抓拍图片中的目标，同时发送命令控制声光报警器22发出声音进行报警提示，并将报警信息发送给应用服务器11，警戒区域可覆盖机场围界区域及外部区域，可同时对目标靠近和攀爬围界行为进行报警；智能分析盒25能判断遮挡事件进行报警。
66.在本实施例中，应用服务器11接收智能分析盒25发送的报警信息存入数据库，并对数据库中保存的报警信息进行查询、统计、展示。报警信息包括目标入侵报警和设备遮挡报警，目标入侵报警信息包括入侵目标个数、入侵目标类型、入侵目标位置、入侵时间、框出入侵目标的报警图片。
67.在本实施例中，应用服务器11提供接口供第三方管理平台调用使其可以获取报警信息用于分析或展示。
68.本系统能够将机场围界现场设备2的监控范围划分为目标警戒区域和排除区域。
69.在本实施例中，所述警戒区域处于机场围界现场设备2覆盖范围内，用于检测目标是否出现。所述排除区域能够设置在机场围界现场设备2的监控范围中，所述排除区域不进行入侵检测。
70.在本实施例中，机场安保工作人员可以通过图形化、鼠标拖拽的方式灵活方便地设置警戒区域和排除区域。
71.如图2所示，本实施例公开了一种机场围界入侵报警方法，包括目标入侵报警方法和设备遮挡报警方法，包括如下步骤：
72.s1、相控阵雷达探测警戒区是否有运动目标；
73.s2、若警戒区内有运动目标，雷枪一体机的高清相机抓拍图片发送给智能分析盒，若否，则返回目标入侵报警模块；
74.s3、智能分析盒25在抓拍图片中确认入侵目标，在本实施例中，智能分析盒通过内置的智能算法检测识别抓拍图片中是否出现人、车、动物等目标，算法网络如图3所示；
75.如图4所示，在本实施例中，步骤s3还包括下述具体的检测识别处理步骤：
76.s31、利用周界雷达目标识别数据集训练自主设计的周界雷达目标检测网络得到目标识别模型参数；
77.在本实施例中，所述训练周界雷达目标检测网络过程中采用的损失函数如下：
[0078][0079][0080]
其中，s表示周界雷达目标检测网络所采用检测模块的尺度大小，b表示检测模块
每个检测尺度下每个单元格所预测目标框的个数；表示每个尺度下的平衡参数，α
box
表示坐标损失的权重，α
obj
表示目标置信度损失的权重，α
cls
表示类别损失的权重；iou表示预测目标框与标记真值框之间的交并比，ω
gt
表示标记真值框的宽度，h
gt
表示标记真值框的高度，bw表示预测目标框的宽度，hw表示预测目标框的高度；表示某个尺度下第i个单元格的第j个预测目标框是否包含目标，如果包含目标如果不包含目标ci表示某个尺度下第i个单元格的置信度；分别表示所标注目标的置信度，class代表所需检测的目标类别，pi(c)为每个类别的预测概率，为每个类别的真实概率；
[0081]
s32、导入离线训练的目标识别模型参数初始化自主设计的周界雷达目标检测网络；
[0082]
s33、警戒区图片输入周界雷达目标检测网络进行前向推理计算；
[0083]
s34、周界雷达目标检测网络输出警戒区图片中入侵目标的类别与位置信息。
[0084]
s4、若抓拍图片中出现目标，智能分析盒25控制现场设备2中的声光报警器22报警，同时推送报警信息到应用服务器进行保存、展示。
[0085]
在本实施例中，设备遮挡报警步骤包括：
[0086]
s1’、高清枪机定时抓拍图片；
[0087]
s2’、智能分析盒25根据抓拍图像的清晰度、对比度以及亮度综合判断图像画面是否被遮挡；
[0088]
s1”、激光传感器实时探测遮挡物距离，获取的数据发送给智能分析盒25；
[0089]
s2”、智能分析盒25自动判断雷达是否被遮挡；
[0090]
s3”、若枪机或雷达被遮挡，推送报警信息到应用服务器11，若否，则返回执行步骤s2’和s2”；
[0091]
s4”、应用服务器展示报警信息，并保存报警信息到数据库，在本实施例中，智能分析盒25控制现场设备2中的声光报警器22报警，同时推送报警信息到应用服务器11进行保存、展示。
[0092]
如图5和图6所示，本实施例公开了一种入侵报警系统在机场围界的安装实例。
[0093]
由于机场围界类型主要包括铁网和砖墙，铁网和砖墙的安装方式类似，铁网的安装参阅图5，砖墙的安装参阅图6。
[0094]
杆件立柱安装在机场围界内部区域，为了保证探测效果，既能探测到围界外侧区域又能探测到围界顶端区域，则横臂高出围界顶端约1米，横臂伸出围界边缘0.3米，现场设备2雷枪一体机21吊装在横臂端头，为了避免设备掉落，在安装时配有防坠安全绳；声光报警器22吊装在横臂中部靠近围界顶端的位置，正面朝下，同时横臂上安装有倒刺，以防止入侵人员借着横臂进行攀爬。防水设备箱抱箍在立柱上，雷枪一体机21根据现场实际情况按首尾相连排列部署，最大间距为200米，从而实现防范区域的全覆盖。
[0095]
本实施例提供的机场围界入侵报警系统及方法采用基于深度学习算法来检测入侵目标类别和位置，准确率高，误报率极低，通过雷达联动相机模式，在确保检测精度的情况下减少了算法需要处理的图片数量，大大提高了系统实时性。同时系统能够探测目标靠近和攀爬围界的行为，具备遮挡报警功能，大幅提升了系统可靠性和实用性。
[0096]
综上，本发明融合了雷达和视频的优势，采用嵌入式ai技术，实现全天候全天时准确探测目标，可同时监测目标靠近和攀爬围界的行为，实现目标靠近、攀爬围界的报警，准确率高、误报率极低，实时性强，系统自身具备防遮挡报警功能，确保机场围界的实际部署应用效果。
[0097]
本发明的雷枪一体机采用一体化结构，探测距离范围为0-200米，无盲区，同时具备目标入侵报警和设备遮挡报警功能，有效提升了系统的可靠性和实用性。
[0098]
本发明的入侵报警系统通过相控阵雷达快速探测目标，自动联动高清枪机抓拍目标图像发送给智能分析盒，智能分析盒利用自主设计并训练的智能算法对目标类别进行识别，自动排除干扰。本发明采用自主设计并训练的基于深度学习算法进行目标识别，能够排除非入侵目标的影响，识别准确率高、误报率极低。
[0099]
本发明通过雷达+视频+嵌入式ai技术，极大提高了入侵报警的准确性、实时性，大幅降低了误报率；通过设置围界警戒区，可实现对目标靠近预警和攀爬报警，同时雷枪一体机具备遮挡报警功能，提高了系统可靠性和抗干扰能力，可全天时全天候检测靠近和攀爬围界的入侵行为，不受环境干扰。本发明解决了现有技术中存在的存在误报率高、易受外界干扰以及实时性不强的技术问题。
[0100]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。