【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统
[0001]本专利技术涉及智能监测领域,尤其涉及一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统。
技术介绍
[0002]校园是学生大量聚集的场所,学生大量聚集可能会产出摩擦,经常会出现学生打架斗殴、追逐争抢等危险行为以致学生受伤,这样类似的校园安全问题频发,严重影响到学校正常的教育教学秩序和学生的健康发展,因此对校园的安全监测显得至关重要,为了减少学生危险行为的发生,需要对校园各角落进行巡查,传统的人工巡查,效率低且易出现漏查现象同时浪费大量人力,为了减轻巡查管理压力,目前的校园安全巡查采用视频监控技术,在校园各个角度安装监控探头,通过在总监控中心查看校园各个角落的监控情况,来减少学生危险行为的发生,随着社会经济及科技的迅速发展,学生在学校学习与生活的多样化,校园已逐步形成一个生态圈,高校安全监测工作中依然存在着种种难点。
[0003]经检索,中国专利号CN108242035A公开了一种基于大数据的校园安全监测方法及系统,该专利技术虽然提高了校园的安全性,提高了学校的管理效率,但是需要手动设置参数,不方便操作,同时进出校人员行为监测准确性低;此外,现有的校园安全监测系统中终端设备连接速度较慢,数据传输的稳定性差,为此,我们提出一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷,而提出的一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术采 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统,其特征在于,包括终端设备、校园登记模块、采集处理模块、特征匹配模块、对比分析模块、云服务器、行为预测模块、告警反馈模块以及连接优化模块;其中,所述终端设备用于各管理人员以及安保人员实时查看监测数据;所述校园登记模块用于校内人员登记个人信息,并对收集的各组信息进行分类存储;所述采集处理模块用于采集各进出校园人员的影像信息,并进行图像优化;所述特征匹配模块用于收集各校内人员体貌特征,并进行匹配;所述对比分析模块用于接收采集处理模块处理的图像信息并与各校内人员体貌特征进行比对分析;所述云服务器用于接收并存储监控信息;所述行为预测模块用于对比对结果不一致的人物进行监控跟踪,并实时进行级联分析;所述告警反馈模块用于对行为异常的人物进行反馈,同时将该人物影像信息同步至各管理人员以及安保人员的终端设备中;所述连接优化模块用于对各组终端设备连接性能进行优化。。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统,其特征在于,所述终端设备具体包括智能手机以及电脑,所述校内人员具体包括教师、学生、学校行政,学校后勤以及学校安保人员。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统,其特征在于,所述采集处理模块图像优化具体步骤如下:步骤一:对各校园进出人员影像信息进行逐帧处理以获得相对应人物图片,并依据获取的各组人物图片的显示比例来确定分块数量,并对各组人物图片进行分块处理;步骤二:将分块处理后的人物图片通过傅里叶正变换进行图像空间转换至频率空间的相互变换,并对转换至频率空间的人物图片中的高频成分进行分析提取,并对其进行滤波处理减少噪声,再通过傅里叶反变换将其转换至图像空间。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统,其特征在于,所述行为预测模块级联分析具体步骤如下:步骤(1):行为预测模块构建检测神经网络,并自行寻找该检测神经网络最优参数,之后对采集到的各组人物图片按照不同分辨率进行缩放,并依据缩放完成的人物图片构建图像金字塔;步骤(2):依据各组人物图片的不同尺寸构建图片数据集,再通过图像金字塔对其进行尺度归一化处理,并提取各人物图片的特征信息送入双向特征金字塔,进行特征融合,再将输出结果进行分类回归以获取检测框;步骤(3):对人物图片中检测框信息进行收集,并生成对应检测框坐标以对相关人物图片进行扩大化剪裁,再过滤掉各组人物图片中属于背景的简单负样本,并收集人物在当前的运动状态;步骤(4):对实际视频帧的间隔时间进行计算,并记录计算出的实际视频帧的间隔时间,再通过卡尔曼滤波理论建立运动模型,同时通过构建的运动模型实时获取人物的运动状态,...
【专利技术属性】
技术研发人员:池海,夏伯慷,张欣欣,王新程,
申请(专利权)人:济南幼儿师范高等专科学校,
类型:发明
国别省市:
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