【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的智慧校园安防数据处理系统
[0001]本专利技术涉及大数据安防
，具体涉及一种基于大数据的智慧校园安防数据处理系统。
技术介绍
[0002]智慧校园安防系统通常包括校园视频监控、入侵报警、门卫出入控制、保安巡查、电子监控、触动报警、紧急呼叫求助等，以校园网为统一管理和控制平台，信息发布及时，配套落实到位；授权公告号CN112418091B的专利技术专利公开了一种基于大数据的智慧校园安防数据处理方法，智慧校园安防管理系统包括宿舍楼视频监控模块、视频图像处理模块、人脸识别模块、外来人员标记模块、安防事件处理调取模块、外来人员危险性分析模块、安防数据库、学生晚归统计模块、分析服务器和显示终端，通过在校园各宿舍楼进出口安装监控摄像头，以识别外来人员，并对识别出的外来人员进行标记，进而将标记的结果构建外来人员信息库，为安防事件处理提供可靠的参考依据，弥补了目前对校园宿舍安防事件的人工询问处理方式的弊端，满足了对校园宿舍安防事件有效处理的需求；但却还存在以下技术问题：难以将校园内部的楼梯、电梯人流密度情况与校园外部的流动人员、流动车辆情况进行结合分析，对校园内外部的安防环境做出全面化的监管反馈；针对此方面的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的智慧校园安防数据处理系统，用于解决现有技术中难以将校园内部的楼梯、电梯人流密度情况与校园外部的流动人员、流动车辆情况进行结合分析，对校园内外部的安防环境做出全面化的监管反馈的技术问题。>[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的智慧校园安防数据处理系统，包括：大数据服务器，用于存储校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息，以及存储校外流动人员信息和校外流动车辆信息；校园内部采集模块，用于实时采集校园内每个电梯口外、楼梯口处的单位面积人流密度，并传输至人流密度系数处理模块；人流密度系数处理模块，接收到校园内每个电梯口外、楼梯口处的单位面积人流密度并处理得到电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数，发送至校园内部检测模块；校园内部检测模块，对接收到的电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数进行处理，生成校园内部预警指标，并发送至预警处理模块；校园外部采集模块，用于实时采集校外人员信息和车辆信息，并传输至校外信息处理模块；
校外信息处理模块，接收到校外人员信息和车辆信息后，与大数据服务器内的校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息进行对比，处理得到校外可疑人员系数和校外可疑车辆系数，发送至校园外部检测模块；校园外部检测模块，对接收到的校外可疑人员系数和校外可疑车辆系数进行处理，生成校园外部预警指标，并发送至预警处理模块；预警处理模块，对接收到的校园内部预警指标、校园外部预警指标进行处理，生成校园安防预警综合值，并与校园安防预警综合预设值进行对比，当校园安防预警综合值大于预设范围的最大值时，生成一级预警信号并反馈至大数据监管平台；当校园安防预警综合值位于预设范围内时，生成二级预警信号；当校园安防预警综合值小于预设范围的最小值时，发送至大数据服务器进行存储。
[0005]进一步的，人流密度系数处理模块接收到校园内每个电梯口外、楼梯口处的单位面积人流密度并处理得到电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数的具体过程为：将每个电梯口外单位面积人流密度标定为Di，i=1，2，...，n，n为大于1的正整数，计算得到电梯口外单位面积人流密度的求和平均数，通过公式 得到电梯人流密度系数；将每个楼梯口处的单位面积人流密度标定为Li，i=1，2，...，n，n为大于1的正整数，计算得到楼梯口处的单位面积人流密度的求和平均数，通过公式得到楼梯人流密度系数。
[0006]进一步的，校外信息处理模块接收到校外人员信息和车辆信息后，与大数据服务器内的校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息进行对比，处理得到校外可疑人员系数和校外可疑车辆系数的具体过程为：步骤一：校外信息处理模块将校园外人员的人脸信息以及车辆信息，与大数据服务器中预先存储的校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息进行对比，剔除预先存储的校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息，得到校外流动人员信息和校外流动车辆信息；步骤二：记录校外流动人员在监控区域固定时间段内的出现次数Cn以及最近两次出现的间隔时间Ct，通过公式到校外可疑人员系数；其中，α为误差修正因子，取值为1.16，β1、β2均为预设比例系数，且β1＞β2＞0；步骤三：记录校外流动车辆在监控区域固定时间段内的出现次数Zn以及最近两次出现的间隔时间Zt，通过公式得到校外可疑车辆系数；其
中，χ为误差修正因子，取值为1.13，λ1、λ2均为预设比例系数，且λ1＞λ2＞0。
[0007]进一步的，校园内部检测模块通过公式生成校园内部预警指标So；其中，d1、d2为预设比例系数，且d2＞d1＞0。
[0008]进一步的，校园外部检测模块通过公式生成校园外部预警指标Mo；其中，e1、e2为预设比例系数，且e2＞e1＞0。
[0009]进一步的，所述校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息包括校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸图像和人脸轮廓特征；校内师生、校内工作人员、校内学生家长的车辆信息包括校内师生、校内工作人员、校内学生家长登记车辆的车牌号、车辆颜色、车辆品牌和车辆型号；校外流动人员信息包括校外流动人员的人脸图像和人脸轮廓特征，校外流动车辆信息包括校外流动车辆的车牌号、车辆颜色、车辆品牌和车辆型号。
[0010]本专利技术具备下述有益效果：1、本专利技术基于大数据的智慧校园安防数据处理系统，分别采集处理校园内部楼梯、电梯的人流密度情况，以及校园外部流动人员、校外流动车辆的情况，生成校园内外部的预警指标，并通过预警处理模块对校园内外部预警指标进行处理得到校园安防预警综合值，与校园安防预警综合预设值对比评判生成不同级别的预警信号，该智慧校园安防处理系统将校园内部的楼梯、电梯人流密度情况与校园外部的流动人员、流动车辆情况进行结合分析，对校园内外部的安防环境做出全面化的监管反馈；2、电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数反映每个电梯口外、楼梯口处单位面积人流密度的分散程度，如果电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数偏大，说明电梯口外、楼梯口处的整体人流密度分布不均匀，存在部分电梯口、楼梯口人流量分布不均匀或拥挤的情况；如果电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数偏小，说明电梯口外、楼梯口处的整体人流密度分布均匀，不存在电梯口、楼梯口人流量分布不均匀的情况，便于后续对校园内部的电梯、楼梯人流密度情况分析得到校园内部预警指标；3、校外信息处理模块将校园外人员的人脸信息以及车辆信息，与大数据服务器中预先存储的校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息进行对比剔除后，根据固定时间段内的出现次数以及间隔时间得到校外可疑人员系数和校外可疑车辆系数，避免了校内师生、校内工作人员、校内学生家长及其车辆对信息处理的影响本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智慧校园安防数据处理系统，其特征在于，包括：大数据服务器，用于存储校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息，以及存储校外流动人员信息和校外流动车辆信息；校园内部采集模块，用于实时采集校园内每个电梯口外、楼梯口处的单位面积人流密度，并传输至人流密度系数处理模块；人流密度系数处理模块，接收到校园内每个电梯口外、楼梯口处的单位面积人流密度并处理得到电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数，发送至校园内部检测模块；校园内部检测模块，对接收到的电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数进行处理，生成校园内部预警指标，并发送至预警处理模块；校园外部采集模块，用于实时采集校外人员信息和车辆信息，并传输至校外信息处理模块；校外信息处理模块，接收到校外人员信息和车辆信息后，与大数据服务器内的校内师生、校内工作人员、校内学生家长的人脸信息和车辆信息进行对比，处理得到校外可疑人员系数和校外可疑车辆系数，发送至校园外部检测模块；校园外部检测模块，对接收到的校外可疑人员系数和校外可疑车辆系数进行处理，生成校园外部预警指标，并发送至预警处理模块；预警处理模块，对接收到的校园内部预警指标、校园外部预警指标进行处理，生成校园安防预警综合值，并与校园安防预警综合预设值进行对比，当校园安防预警综合值大于预设范围的最大值时，生成一级预警信号并反馈至大数据监管平台；当校园安防预警综合值位于预设范围内时，生成二级预警信号；当校园安防预警综合值小于预设范围的最小值时，发送至大数据服务器进行存储。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧校园安防数据处理系统，其特征在于，人流密度系数处理模块接收到校园内每个电梯口外、楼梯口处的单位面积人流密度并处理得到电梯人流密度系数和楼梯人流密度系数的具体过程为：将每个电梯口外单位面积人流密度标定为Di，i=1，2，...，n，n为大于1的正整数，计算得到电梯口外单位面积人流密度的求和平均数，通过公式 得到电梯人流密度系数；将每个楼梯口处的单位面积人流密度标定为Li，i= i=1，2，...，n，n为大于1的正整数，计算得到楼梯口处的单位面积人流密度的求和平均数，通过公式得到楼梯人流密度...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾勇，曾兵，孙凯，蔡兵，
申请(专利权)人：兰和科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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