【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的校园楼层智能防护系统
本专利技术属于校园安全
，涉及到一种基于大数据的校园楼层智能防护系统。
技术介绍
学校教育是人类传承文明成果的一种方式和途径。因此，学校的重要任务就是让学生掌握他们应当掌握的知识。对知识掌握的效果如何，要通过考试来检验。随着目前学生学习压力逐渐增大，青少年身心健康问题一直是家庭、学校以及社会关注的焦点，尽管社会各界采取了一些措施来加强青少年思想道德建设，其中校园坠楼事件频频发生，为了预防学生坠楼，一些学校在校园内装了摄像头来实时监控，增加校园安保的巡查力度，但是由于采用人工监测，存在监控范围大、力度不足以及效率低.中国专利公开号CN201210142464.7，公开日2012年10月03日，专利技术创造的名称为一种预防学生坠楼的监控系统，该申请公开了一种预防学生坠楼的监控系统，包括有主控计算机，主控计算机与设在学校建筑顶层的定位传感器、学生身上的移动定位传感器、监控摄像头、红外传感器及监控人员手持的通讯设备无线相连，红外传感器与定位传感器无线连接，定位传感器与移动定位传感器无线连接，其不足之处是无法根据学生的位置，设置防...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的校园楼层智能防护系统，其特征在于：包括护栏场景拍摄设备，所述护栏场景拍摄设备，包括若干高清摄像头，用于拍摄防护栏周侧的图像信息，并输出拍摄的护栏周侧的图像信息；所述场景滤波处理设备，与护栏场景拍摄设备连接，用于接收护栏周侧的图像信息，对护栏周侧的学生图像信息进行滤波处理，获得滤波后的护栏周侧图像；所述场景信噪比分析设备，与场景滤波处理模块连接，用于接收滤波后的护栏周侧图像，将接收的护栏周侧图像的信噪比进行解析，并将解析的图像信噪比与预设的图像信噪比阈值进行对比，若护栏周侧的图像信噪比小于预设的图像信噪比阈值，则去除小于预设的图像信噪比阈值的护栏周侧图像，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的校园楼层智能防护系统，其特征在于：包括护栏场景拍摄设备，所述护栏场景拍摄设备，包括若干高清摄像头，用于拍摄防护栏周侧的图像信息，并输出拍摄的护栏周侧的图像信息；所述场景滤波处理设备，与护栏场景拍摄设备连接，用于接收护栏周侧的图像信息，对护栏周侧的学生图像信息进行滤波处理，获得滤波后的护栏周侧图像；所述场景信噪比分析设备，与场景滤波处理模块连接，用于接收滤波后的护栏周侧图像，将接收的护栏周侧图像的信噪比进行解析，并将解析的图像信噪比与预设的图像信噪比阈值进行对比，若护栏周侧的图像信噪比小于预设的图像信噪比阈值，则去除小于预设的图像信噪比阈值的护栏周侧图像，并发送触发控制指令至护栏场景拍摄设备，控制护栏场景拍摄设备继续图像的拍摄，保留图像信噪比大于预设的图像信噪比阈值的护栏周侧图像；所述画面提取设备，与场景信噪比分析设备连接，用于接收图像信噪比大于预设的图像信噪比阈值的护栏周侧图像，对护栏周侧图像中的学生轮廓进行提取，以提取图像中学生脸部子图像，对提取的学生脸部子图像进行灰度归一化处理，为后期特征提取以及分类识别提供基础，将归一化护理后的护栏周侧图像进行眼睛、眉毛、嘴巴的位置变化进行定位和测量，判断眼睛、眉毛、嘴巴的大小、距离以及形状特征的变化，作为表情识别的特征；所述综合特征识别设备，与画面提取设备连接，用于接收护栏周侧图像中学生的眼睛、眉毛、嘴巴的大小、距离以及形状特征的变化，并将学生眼睛、眉毛、嘴巴的大小、距离以及形状特征的变化与特征存储数据库中存储的各标准表情对应的眼睛、眉毛、嘴巴的大小、距离以及形状变化特征进行逐一对比，以确定护栏周侧图像中学生的面部表情；所述形体动作提取设备，与场景信噪比分析设备连接，用于接收图像信噪比大于预设的图像信噪比阈值的护栏周侧图像，对护栏周侧图像中的学生行为动作与特征存储数据库中存储的危险行为动作进行对比，并将危险行为动作对应的行为编号发送至危险模式分析设备；所述护栏受力检测设备，安装在护栏侧表面和护栏上表面，用于实时检测护栏所受向外的推力以及护栏所受的压力，并将检测的护栏所受的向外推力以及护栏所受的压力；所述持续统计定位设备，安装在护栏的上方墙顶处，与场景信噪比分析设备连接，将某一时刻的护栏周侧的图像与下一固定时间间隔后的护栏周侧的图像进行对比，判断护栏前各学生持续站立的时长以及学生对应的位置标识；所述危险模式分析设备，与综合特征识别设备、形体动作提取设备、持续统计定位设备以及护栏受力检测设备连接，接收综合特征识别设备发送的护栏前各学生的面部表情，对接收的面部表情是否异常进行判断，若面部表情异常，则表明情感危险系数为f(1＜f＜2)，若面部表情正常，则情感危险系数f＝1；接收形体动作提取设备发送的危险行为动作对应的行为编号，并根据接收的动作对应的行为编号提取该行为编号对应的危险系数；接收护栏受力检测设备发送的护栏所受的向外推力以及压力，将护栏所受的向外推力与预设的安全推力阈值范围进行对比，若向外推力小于预设的安全推力阈值下限，则推力危险系数为a,若向外推力大于预设的安全推力阈值下限且小于预设的安全推力阈值上限，则推力危险系数为b，若向外推力大于预设的安全推力阈值上限，则推力危险系数为c，其中，安全推力阈值下限小于安全推力阈值上限，且推力危险系数c＞b＞a；所述危险模式分析设备根据护栏对应的推力危险系数、护栏所受的推力和压力、行为危险系数以及情感危险系数统计护栏周侧学生的综合评估危险影响系数，判断各学生对应的综合评估危险影响系数是否大于设定的综合评估危险影响系数，若大于，则发送控制指令至持续统计定位设备，控制持续统计定位设备获取推力大于预设的安全推力阈值上限、情感危险系数f数值大于1或行为具有行为危险系数的位置处的学生所站立的时长以及位置。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的校园楼层智能防护系统，其特征在于：还包括特征存储数据库，所述特征存储数据库用于存储学生在走廊上的危险行为动作，所述危险行为动作，包括骑在护栏上的动作、整个人趴在护栏上动作、踢打护栏动作以及学生间的追逐、打闹，不同的危险行为动作与行为编号一一对应，不同的行为编号对应不同的危险系数，存储不同面部表情对应的不同情感危险系数，且每个面部表情与情感危险系数一一对应，同时，存储不同人员不同表情对应的眼睛、眉毛、嘴巴的大小、距离以及形状变化特征。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的校园楼层智能防护系统，其特征在于：所述护栏受力检测设备包括若干用于检测所受向外推力的压力传感器以及若干用于检测所受压力的压力传感器，各压力传感器等间距分布在护栏侧表面或护栏上表面。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的校园楼层智能防护系统，其特征在于：还包括人体状态检测设备和数据处理中心，人体状态检测设备，包括若干高清摄像头，所述高清摄像头安...
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