一种周界安防感知通信装置制造方法及图纸

技术编号:20891620 阅读:29 留言:0更新日期:2019-04-17 14:17
本实用新型专利技术提供了一种周界安防感知通信装置,包括:前端探测节点模块,所述前端探测节点模块对周界数据进行采集,且采集到的数据于所述前端探测节点模块内进行分析;图像采集模块,所述图像采集模块对周界图像信息进行采集分析;通信分站,该通信分站包括数据存储模块和数据传输模块;终端模块,该终端模块包括控制模块和数据显示模块,其能够解决现有技术下周界安防装置误报率高、易出现供电异常现象,且对大量数据采集处理效率低,易出现数据冗余、内存泄漏等问题,显著地降低了周界安防装置的误报率,并取代人工辨识方式,将后台运算转至前端运算,以提高数据处理速度和警报响应速率。

【技术实现步骤摘要】
一种周界安防感知通信装置
本技术涉及周界安防
,具体地说,涉及一种周界安防感知通信装置。
技术介绍
安防装置是指能够提供预防或保护,以应付攻击或者避免受害,从而使被保护对象处于没有危险、不受侵害、不出现事故的安全状态。从而防范的手段达到或实现安全的目的的设备或器材。现有技术下常见的安防装置包括振动电缆、电子围栏红外对射、视频监控、泄漏电缆等,这些装置通常是通过不同手段对防护目标或者区域的周界进行监控和防护。然而现有技术中的上述安防装置或多或少都会受到客观技术的限制,难以满足日益提高的安防要求:1)红外对射安防装置的基本构造包括发射端、接收端、光束强度指示灯、光学透镜等,其是利用红外发光二极管发射的红外射线,再经过光学透镜做聚焦处理,使光线传至很远距离,最后光线由接收端的光敏晶体管接收。当有物体挡住发射端发射的红外射线时,由于接收端无法接收到红外线,继而发出警报。然而红外线隐蔽性低,较容易被规避,红外线发射器的设置和红外线防护网的建设受地形条件的限制也较大,并且,更重要的是,红外线对射安防装置队天气变化的适应性不强,当出现风霜雨雪天气时的误报率较高;2)泄漏电缆和振动电缆属于电缆传感安防装置,其通过电缆地表浅埋式入侵探测器,不仅适用地表安装,也适用在墙体平行安装方式,还可以适用在野外地形较为复杂的地方,通过对活动金属物体或人以及动物探测报警,达到有效安全防范的目的。然而,泄露电缆的传感器的传感部分是有源的,且其系统功耗大,对于动物的误报率极高。随着对重要生产、存储基地以及事业单位区域的周界安防需求的不断提高,提出了一种周界安防系统,其包括多个传感器对周界数据进行采集、再通过视频监控器对异常数据进行法分析,其中,所述多个传感器通过zigbee局域网协议与数据通信分站连接并发送数据,视频监控器通过以太网传送给后端计算。然而,上述的这种周界安防系统在长期的实践和防护中:1)采用无线传感器采集探测节点的方式极容易受到其他因素的干扰,且无线传输的方式也无法适用于对于通信频段有特殊要求的场所,再者,无线传输方式中常出现其前端探测节点在温度极低的状况下因其电池性能下降造成电池无法正常供电的状况;2)处理器采用单核架构,无法在处理器中运行软件系统,并且单核架构的主频较低,对于大量数据的处理效率不够,导致数据处理结果和报警触发存在延迟,另外,缺乏有效地文件系统导致长时间运行后数据容易冗余。有鉴于此,应当对现有技术进行改进,以解决现有技术中存在的上述技术问题。
技术实现思路
本技术是为了解决上述技术问题而做出的,其目的是提供一种能够解决现有技术下周界安防装置误报率高、易出现供电异常现象,且对大量数据采集处理效率低,易出现数据冗余、内存泄漏等问题的周界安防感知通信装置。为了实现上述目的,本技术提供了一种周界安防感知通信装置,其特征在于,该装置包括:前端探测节点模块,多个所述前端探测节点模块通过总线连接并分别设置于安防周界的边缘处的多个位置,所述前端探测节点模块对周界数据进行采集,且采集到的数据于所述前端探测节点模块内进行分析;图像采集模块,该图像采集模块设置于安防周界边缘处,所述图像采集模块对周界图像信息进行采集分析;通信分站,该通信分站包括数据存储模块和数据传输模块,所述数据存储模块用于存储所述前端探测节点模块和图像采集模块传输的数据,所述数据传输模块用于将数据传输;终端模块,该终端模块包括控制模块和数据显示模块,所述控制模块用于对所述前端探测节点模块和图像采集模块进行控制,所述数据显示模块用于显示数据,其中,当所述周界安防感知通信装置工作时,所述前端探测节点模块和所述图像采集模块同步对周界目标进行识别,当无异常时,所述前端探测节点模块和图像采集模块分别将无异常数据传输至所述通信分站存储;当异常发生时,所述前端探测节点发出警报,同时,所述图像采集模块对所述前端探测节点模块的当前时间节点数据进行分析,并将结果通过所述通信分站传输至所述终端模块进行显示。优选地,所述总线可以为RS485总线,所述总线中可以设置有光耦隔离芯片和双向稳压二极管。优选地,所述前端探测节点模块的处理器可以采用多核处理器,所述多核处理器可以为ARMCortex架构处理器,所述多核处理器上可以运行有操作系统,所述操作系统可以为最小linux。优选地,所述图像采集模块可以采用opencv作为视觉数据库,且所述图像采集模块可以通过深度学习框架调用所述视觉数据库进行目标识别。进一步优选地,所述图像采集装置内可以设置有可扩展处理平台。根据上面的描述和实践可知,本技术所述的周界安防感知通信装置中,采用RS485总线将多个前端探测节点和图像采集装置连接,并设置在周界防护的多个位置处,并且,前端节点自身带有多核处理器,再在图像采集装置上引入深度学习技术,实现前端探测节点与图像采集装置并行的方式,当产生警报时,图像采集装置分别对前端探测节点和图像采集装置在当前时段的数据进行对比分析,最后将分析结果和图像传送至远端服务器并显示,通过这样的方式,一方面,取代了现有技术中选用无线传感器采集探测点的方式,有效降低了因环境影响和场地限制而造成较高误报率的屋内,并且通过RS485总线供电,可以保证前端探测节点和图像采集装置不受射频信号干扰且显著提高供电稳定性;另一方面,在前端探测节点和图像采集装置上引入多核架构处理器,将数据分析处理的压力从远端服务器处移至前端,这样,可以大大提高数据处理速率,防止长时间对大量数据处理时系统产生的数据冗余,再在多核架构处理器的基础上引入运行系统和文件系统,以在前端实现系统进程调度,避免多个前端探测节点之间因同时相应和运算产生的混乱或者不稳定现象,同时实现对多种对外接口的实现;最后,通过深度学习机制和框架调用视觉数据库的方式,有效降低误报率的同时,也进一步提高了该装置的警报反应速率以及自我学习能力。综上所述,在本技术所述的周界安防感知通信装置中,能够解决现有技术下周界安防装置误报率高、易出现供电异常现象,且对大量数据采集处理效率低,易出现数据冗余、内存泄漏等问题,显著地降低了周界安防装置的误报率,并取代人工辨识方式,将后台运算转至前端运算,以提高数据处理速度和警报响应速率。附图说明图1为框架图,示出了本技术的一个实施例中所述的周界安防感知通信装置的结构。具体实施方式下面将参考附图来描述本技术所述的周界安防感知通信装置。的实施例。本领域的普通技术人员可以认识到,在不偏离本技术的精神和范围的情况下,可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此,附图和描述在本质上是说明性的,而不是用于限制权利要求的保护范围。此外,在本说明书中,附图未按比例画出,并且相同的附图标记表示相同的部分。本技术还提供了一种基于上述周界安防感知通信方法的周界安防感知通信装置,图1为框架图,示出了本技术的一个实施例中所述的周界安防感知通信装置的结构。如图1所示,在本技术的该实施例中所述的周界安防感知通信装置包括:前端探测节点模块1,多个前端探测节点模块1通过总线连接并分别设置于安防周界的边缘处的多个位置,前端探测节点模块1对周界数据进行采集,且采集到的数据于前端探测节点模块1内进行分析;图像采集模块2,该图像采集模块2设本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种周界安防感知通信装置,其特征在于,该装置包括:前端探测节点模块,多个所述前端探测节点模块通过总线连接并分别设置于安防周界的边缘处的多个位置,所述前端探测节点模块对周界数据进行采集,且采集到的数据于所述前端探测节点模块内进行分析;图像采集模块,该图像采集模块设置于安防周界边缘处,所述图像采集模块对周界图像信息进行采集分析,所述图像采集模块采用opencv作为视觉数据库,且所述图像采集模块通过深度学习框架调用所述视觉数据库进行目标识别;通信分站,该通信分站包括数据存储模块和数据传输模块,所述数据存储模块用于存储所述前端探测节点模块和图像采集模块传输的数据,所述数据传输模块用于将数据传输;终端模块,该终端模块包括控制模块和数据显示模块,所述控制模块用于对所述前端探测节点模块和图像采集模块进行控制,所述数据显示模块用于显示数据,其中,当所述周界安防感知通信装置工作时,所述前端探测节点模块和所述图像采集模块同步对周界目标进行识别,当无异常时,所述前端探测节点模块和图像采集模块分别将无异常数据传输至所述通信分站存储;当异常发生时,所述前端探测节点发出警报,同时,所述图像采集模块对所述前端探测节点模块的当前时间节点数据进行分析,并将结果通过所述通信分站传输至所述终端模块进行显示。...

【技术特征摘要】
1.一种周界安防感知通信装置,其特征在于,该装置包括:前端探测节点模块,多个所述前端探测节点模块通过总线连接并分别设置于安防周界的边缘处的多个位置,所述前端探测节点模块对周界数据进行采集,且采集到的数据于所述前端探测节点模块内进行分析;图像采集模块,该图像采集模块设置于安防周界边缘处,所述图像采集模块对周界图像信息进行采集分析,所述图像采集模块采用opencv作为视觉数据库,且所述图像采集模块通过深度学习框架调用所述视觉数据库进行目标识别;通信分站,该通信分站包括数据存储模块和数据传输模块,所述数据存储模块用于存储所述前端探测节点模块和图像采集模块传输的数据,所述数据传输模块用于将数据传输;终端模块,该终端模块包括控制模块和数据显示模块,所述控制模块用于对所述前端探测节点模块和图像采集模块进行控制,所述数据显示模块用于显示数据,其中,当所述周界安防感...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴迪韩旭吴俞伯陈熙刘斌双
申请(专利权)人:沈阳远大装备科技有限公司
类型:新型
国别省市:辽宁,21

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