一种智能监控校验系统的制作方法

本发明涉及监控校验，尤其涉及一种智能监控校验系统。

背景技术：

1、在现代社会，随着技术的飞速发展，监控系统已经成为确保公共安全、优化业务流程和增强用户体验的关键工具。传统的监控系统主要依赖于固定的算法和参数设置来执行任务，如视频监控、入侵检测和访问控制等。然而，这些系统往往缺乏灵活性和适应性，难以有效应对复杂多变的环境和不断演化的威胁。特别是在处理大规模数据、实时异常检测和自适应调整策略方面，传统监控系统面临着显著的挑战。

2、随着人工智能和机器学习技术的进步，监控系统的设计和实现正在经历根本性的变革。利用深度学习、数据分析和自适应算法，现代监控系统能够从历史数据中学习，实时分析监控数据，自动识别和响应异常事件。这些技术的融合不仅提高了监控系统的智能水平，也显著增强了其在复杂环境中的应用能力。

3、尽管如此，现有的智能监控系统仍存在一些局限性，例如在数据采集的多样性、数据预处理的高效性、异常检测的准确性以及事件响应的即时性和适应性方面还有待提高。此外，如何让监控系统能够自我学习并根据环境变化自适应地调整其策略和算法，以更好地应对新出现的威胁和挑战，也是当前技术发展的一个重要方向。因此，开发一种新型的智能监控校验系统，以解决这些问题，并充分利用最新的人工智能技术，是当前监控技术发展的重要任务。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种智能监控校验系统。

2、一种智能监控校验系统，包括以下模块：

3、数据采集模块，用于从多源监控设备实时采集监控数据；

4、数据预处理模块，负责对采集到的数据进行清洗、格式化和初步分析；

5、异常检测模块，基于机器学习算法，对预处理后的数据进行异常行为分析，包括图像识别、行为模式分析；

6、事件响应模块，根据异常检测结果，自动触发报警或采取预定措施；

7、自适应学习模块，采用深度学习技术，不断根据历史数据和实时反馈优化监控策略和异常检测算法。

8、进一步的，所述数据采集模块用于与不同类型的监控设备建立连接和数据通信；通过通信接口接收来自多源监控设备的数据流，多源监控设备包括摄像头、传感器、网络设备；

9、协议处理器负责解析各类设备特定的通信协议，确保数据的正确接收和解码，还包含一个实时数据同步引擎，该引擎处理并同步来自不同设备的数据流，确保数据采集的实时性和一致性。

10、进一步的，所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据格式化子模块以及数据初步分析子模块，其中；

11、数据清洗子模块负责去除采集数据中的噪声、错误和不一致的信息，使用预定义的规则和算法识别并纠正数据错误，提高数据的质量和可靠性；

12、数据格式化子模块将清洗后的数据转换成统一的格式，确保后续处理模块能够无缝处理来自不同源的数据，支持多种数据格式的转换，并能根据后续模块的需求动态调整输出格式；

13、数据初步分析子模块应用基本统计和数据挖掘技术，对数据进行初步分析，识别数据中的基本模式、趋势和异常点。

14、进一步的，所述异常检测模块包括图像识别子模块和行为模式分析子模块；

15、图像识别子模块运用卷积神经网络cnn，对来自监控摄像头的图像进行实时分析，以识别特定的物体、人物或行为模式，该子模块经过大量监控场景图像的训练，能够高效识别各种正常与异常的视觉元素；

16、行为模式分析子模块则利用长短期记忆网络lstm分析来自传感器和其他监控设备的时间序列数据，识别其中的异常行为模式，包括非正常活动、运动轨迹异常；

17、图像识别子模块和行为模式分析子模块结合使用，全面覆盖视觉和非视觉监控数据的异常检测，提高系统的检测精度和响应速度。

18、进一步的，所述事件响应模块包括决策引擎子模块和执行器接口子模块；

19、所述决策引擎子模块负责接收来自异常检测模块的分析结果，并根据预设的规则，判断是否需要触发报警或采取其他预定措施；

20、执行器接口子模块则是决策引擎的执行手臂，根据决策引擎的指令，自动激活报警系统、通知相关人员、调整监控系统设置或触发其他安全措施，该执行器接口子模块支持多种通信协议和接口，与不同的报警系统和执行设备无缝对接。

21、进一步的，所述决策引擎子模块设计有复杂的规则引擎和决策树，用于分析和处理来自异常检测模块的分析结果；

22、当异常检测模块识别出潜在的异常行为或情况时，其分析结果将被传输至决策引擎子模块，决策引擎首先通过规则引擎对接收到的异常分析结果进行初步筛选，利用预定义的逻辑规则和参数阈值判断异常的严重性和紧急程度，决策树根据异常的类别、发生时间、地点以及其他相关上下文信息，分析决定采取的具体措施，包括触发本地或远程报警、通知安全人员、启动自动化应急程序或进行自我调节。

23、进一步的，所述自适应学习模块，结合循环神经网络rnn，以分析历史监控数据和实时反馈信息，自适应学习模块首先从历史数据中学习并识别监控环境的常态和异常模式，构建基线模型，进而利用实时监控数据和系统反馈，不断调整和优化监控策略和异常检测算法；

24、优化过程包括调整算法参数、重新训练深度学习模型以及更新异常行为的定义和识别标准，以适应监控环境的变化和新出现的威胁类型，自适应学习模块还根据系统的运行效率和准确性，自动进行性能评估，并据此调整学习策略，以确保监控系统持续以最优状态运行。

25、进一步的，所述基线模型构建具体包括：

26、数据收集与预处理：从多源监控设备收集大量历史监控数据，包括视频图像、传感器读数、日志文件，对数据进行预处理，包括清洗、格式化和特征提取，以确保数据质量和一致性；

27、特征选择与工程：通过分析预处理后的数据，确定与监控目标最相关的特征，包括移动轨迹、速度、行为模式，旨在提高模型的准确性和效率；

28、模型训练：使用选择的特征和循环神经网络rnn训练模型，训练过程中，模型将学习识别正常行为的模式和特征，构建出反映监控环境常态的基线模型；

29、通过交叉验证和其他技术验证模型的性能，确保能够准确识别正常行为并区分异常行为。

30、本发明的有益效果：

31、本发明，通过引入自适应学习模块和深度学习技术，智能监控校验系统能够持续学习和适应复杂多变的监控环境，包括新的行为模式和潜在威胁。这种持续的优化和自我调整能力显著提高了系统对不同场景和异常事件的响应能力，确保了监控策略的实时更新和准确性。

32、本发明，通过结合多源数据采集、高效的数据预处理、先进的异常检测算法以及智能的事件响应机制，系统能够快速准确地识别和响应各种异常事件。特别是利用图像识别和行为模式分析等机器学习技术，系统能够深入分析监控数据，大幅度降低误报率，同时提高异常检测的精确度。

技术特征：

1.一种智能监控校验系统，其特征在于，包括以下模块：

2.根据权利要求1所述的一种智能监控校验系统，其特征在于，所述数据采集模块用于与不同类型的监控设备建立连接和数据通信；通过通信接口接收来自多源监控设备的数据流，多源监控设备包括摄像头、传感器、网络设备；

3.根据权利要求2所述的一种智能监控校验系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据格式化子模块以及数据初步分析子模块，其中；

4.根据权利要求3所述的一种智能监控校验系统，其特征在于，所述异常检测模块包括图像识别子模块和行为模式分析子模块；

5.根据权利要求4所述的一种智能监控校验系统，其特征在于，所述事件响应模块包括决策引擎子模块和执行器接口子模块；

6.根据权利要求5所述的一种智能监控校验系统，其特征在于，所述决策引擎子模块设计有复杂的规则引擎和决策树，用于分析和处理来自异常检测模块的分析结果；

7.根据权利要求6所述的一种智能监控校验系统，其特征在于，所述自适应学习模块，结合循环神经网络rnn，以分析历史监控数据和实时反馈信息，自适应学习模块首先从历史数据中学习并识别监控环境的常态和异常模式，构建基线模型，进而利用实时监控数据和系统反馈，不断调整和优化监控策略和异常检测算法；

8.根据权利要求7所述的一种智能监控校验系统，其特征在于，所述基线模型构建具体包括：

技术总结
本发明涉及监控校验技术领域，具体涉及一种智能监控校验系统，包括以下模块：数据采集模块，用于从多源监控设备实时采集监控数据；数据预处理模块，负责对采集到的数据进行清洗、格式化和初步分析；异常检测模块，基于机器学习算法，对预处理后的数据进行异常行为分析，包括图像识别、行为模式分析；事件响应模块，根据异常检测结果，自动触发报警或采取预定措施；自适应学习模块，采用深度学习技术，不断根据历史数据和实时反馈优化监控策略和异常检测算法。本发明，持续的优化和自我调整能力显著提高了系统对不同场景和异常事件的响应能力，确保了监控策略的实时更新和准确性。

技术研发人员：包勇,张信华,戴烨
受保护的技术使用者：江苏医像信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/16