一种基于楼宇防护门窗的区域安全监控方法及系统与流程

本技术涉及安全监控领域，特别是涉及一种基于楼宇防护门窗的区域安全监控方法及系统。

背景技术：

1、随着物联网技术的快速发展，一种新型的智能防护门应运而生，它将物联网技术与传统防护门相结合，形成了一套更为先进的智能安防系统。这套系统能够通过智能手机、指纹识别、面部识别等多种方式实现远程控制和解锁，极大地提高了门禁系统的安全性和用户的便利性。尽管智能安防系统在许多方面都取得了显著的进步，然而该系统仍然存在一定的局限性。现有的智能安防系统主要侧重于监控和防护，当面对暴力闯入等极端情况时，除了发出警报外，它们往往缺乏有效的应对措施，这使得系统的整体防护能力大打折扣。

2、因此，有必要对现有技术进行改进以解决上述问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于楼宇防护门窗的区域安全监控方法及系统，以解决现有的安防系统在出现风险事件时缺乏有效应对措施的技术问题。

2、本发明提供一种基于楼宇防护门窗的区域安全监控方法，应用于楼宇中防护门窗的内部地区及防护门窗的外部地区的安全监控，包括：

3、响应于所述外部地区中检测识别对象的触发操作，基于预设的安全检测模块生成地区安全监测信息；

4、根据所述地区安全监测信息基于预设的卷积神经网络生成安全评估信息，其中，所述安全评估信息包括风险预估类型和风险指数；

5、判断所述风险指数是否大于预设的风险阈值；

6、若判断为是，则获取预先存储的访问统计信息，根据所述访问统计信息进一步判断所述内部地区是否存在人员；

7、若判断为是，则执行预设的第一安防措施以保护所述内部地区的人员安全；若判断为否，则执行预设的第二安防措施以保护所述内部地区存放的物资安全。

8、作为一种优选方案，所述外部地区包括门口区域和窗口区域，所述安全检测模块设置于所述门口区域和所述窗口区域；

9、所述第一安防措施包括以下步骤：

10、判断所述触发操作来源于所述门口区域还是所述窗口区域；

11、若判断所述触发操作来源于所述门口区域，则生成房门关闭指令并发送至预设的房门开关模块以关闭房间门；

12、生成警报指令并发送至预设的警报模块，控制所述警报模块发出警报信息；

13、若判断所述触发操作来源于所述窗口区域，则生成房门打开指令并发送至预设的房门开关模块以打开房间门；

14、生成大门开启指令发送给预设的大门开关模块以打开防护门；

15、生成警报指令并发送所述警报模块，控制所述警报模块发出警报信息。

16、作为一种优选方案，所述外部地区包括门口区域和窗口区域；

17、所述第二安防措施包括以下步骤：

18、生成房门关闭指令并发送至预设的房门开关模块以关闭房间门；

19、生成警报指令并发送至预设的警报模块，控制所述警报模块发出警报信息；

20、将所述安全评估信息发送至移动终端，并发送至云端存储。

21、作为一种优选方案，所述响应于所述外部地区中检测识别对象的触发操作，基于预设的安全检测模块生成地区安全监测信息，具体包括：

22、响应于所述外部地区中检测识别对象的触发操作，基于预设的安全检测模块的摄像识别单元获取范围识别图像，根据所述范围识别图像生成面部识别信息和姿态识别信息集，其中，所述安全检测模块预先设置于防护门窗上，所述安全检测模块包括摄像识别单元、光栅检测单元和压力检测单元；

23、根据所述姿态识别信息集生成姿态识别数据集和初步体型识别数据；

24、基于所述光栅检测单元获取红外检测数据，根据所述红外检测数据生成停留时间序列和辅助体型识别数据；

25、根据所述初步体型识别数据和所述辅助体型识别数据生成体型识别信息；

26、根据所述面部识别信息和所述体型识别信息生成身份识别信息，将所述身份识别信息与预设的数据库中的住户信息进行比对生成对比相似度，其中，所述数据库预先设置，所述数据库中存储有房屋住户的住户信息；

27、判断所述对比相似度是否大于预设的相似度阈值，若判断为否，则基于所述压力检测单元获取压力检测信息，根据所述身份识别信息、所述姿态识别数据集、所述停留时间序列和所述压力检测信息生成地区安全监测信息。

28、作为一种优选方案，所述风险指数基于以下公式生成：

29、；

30、其中，r为风险指数，b为体型识别相似度，f为面部识别相似度，wu为身份权重参数，wv为姿态权重参数，s为姿态匹配度，t为人员停留时间，tmax为总检测时间，wx为时间权重参数，p为检测压力值，pe为压力检测阈值，wy为压力权重参数，n为压力检测次数。

31、作为一种优选方案，所述根据所述地区安全监测信息基于预设的卷积神经网络生成安全评估信息，具体包括：

32、通过所述卷积神经网络对所述身份识别信息进行特征提取生成身份识别特征向量，根据所述姿态识别数据集通过posenet模型生成姿态特征向量；

33、根据所述停留时间序列通过所述卷积神经网络生成时间序列特征向量，根据所述压力检测信息通过所述卷积神经网络生成压力特征向量；

34、根据所述身份识别向量、所述姿态特征向量、所述时间序列特征向量和所述压力特征向量生成融合特征参数；

35、将所述融合特征参数输入预设的风险评估模型中生成安全评估信息，所述安全评估信息包括风险指数和风险预估类型，其中，所述风险评估模型预先训练完成并设置。

36、作为一种优选方案，所述访问统计信息通过以下步骤获取：

37、响应于大门开启操作，获取所述身份识别信息和所述红外检测数据，根据所述红外检测数据通过边缘检测算法生成人员行走方向信息；根据所述身份识别信息和所述人员行走方向信息生成人员变更信息；

38、响应于大门关闭操作，基于预设的室内摄像单元获取内部地区的室内图像数据，根据所述室内图像数据生成复核识别信息；

39、将所述复核识别信息与所述身份识别信息进行比对生成置信度，判断所述置信度是否大于预设的置信阈值；

40、若判断为是，则对所述人员变更信息进行标记生成人员编号信息和时间记录数据，根据所述人员变更信息、所述人员编号信息和所述时间记录数据生成访问统计信息；

41、若判断为否，则生成异常事件记录并发送至移动终端由用户进行确认并生成反馈信息，根据所述反馈信息对所述人员变更信息进行修正生成修正变更信息，根据所述修正变更信息、所述人员编号信息和所述时间记录数据生成访问统计信息。

42、本发明还提供一种基于楼宇防护门窗的区域安全监控系统，应用于楼宇中防护门窗的内部地区及防护门窗的外部地区的安全监控，包括：

43、监测信息生成模块，用于响应于所述外部地区中检测识别对象的触发操作，基于预设的安全检测模块生成地区安全监测信息；

44、评估信息生成模块，用于根据所述地区安全监测信息基于预设的卷积神经网络生成安全评估信息；

45、风险指数判断模块，用于判断所述风险指数是否大于预设的风险阈值；

46、人员情况判断模块，用于若判断为是，则获取预先存储的访问统计信息，根据所述访问统计信息进一步判断所述内部地区是否存在人员；

47、安防措施执行模块，用于若判断为是，则执行预设的第一安防措施以保护所述内部地区的人员安全；若判断为否，则执行预设的第二安防措施以保护所述内部地区存放的物资安全。

48、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于楼宇防护门窗的区域安全监控方法所述的步骤。

49、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于楼宇防护门窗的区域安全监控方法所述的步骤。

50、本发明实现技术效果如下：

51、上述基于楼宇防护门窗的区域安全监控方法及系统，依次通过响应于所述外部地区中检测识别对象的触发操作，基于预设的安全检测模块生成地区安全监测信息；根据所述地区安全监测信息基于预设的卷积神经网络生成安全评估信息，其中，所述安全评估信息包括风险预估类型和风险指数；判断所述风险指数是否大于预设的风险阈值；若判断为是，则获取预先存储的访问统计信息，根据所述访问统计信息进一步判断所述内部地区是否存在人员；若判断为是，则执行预设的第一安防措施以保护所述内部地区的人员安全；若判断为否，则执行预设的第二安防措施以保护所述内部地区存放的物资安全；进而实现在检测到风险事件时，根据风险指数的不同，执行相应的安防措施以保护房间内的人员和物资安全。