基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法及系统技术方案

本申请适用于电数字数据处理技术领域，提供了一种基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法及系统。该方法包括：获取校园的各种设备的数据信息；基于接收到的数据信息建立安全事件模型；基于实时的数据信息和安全事件模型，利用模式识别方法从实时的数据信息中识别出异常信息，并生成异常信号，异常信号包括用于识别安全事件的类型的第一标记和用于识别安全事件的严重程度的第二标记；基于异常信号的两个标记，生成对应的预警机制，并向校园的设备和相关终端发送预警信号。本申请能够通过对设备的数据信息进行处理和分析，从而快速准确地识别出校园的发生的安全事件，并及时采取相应的预警和处理措施，保障校园师生的安全。全。全。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法及系统


[0001]本申请属于电数字数据处理
，涉及基于人工智能方法对电数据进行分析，尤其涉及一种基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法及系统。

技术介绍

[0002]校园安防建设经历了从起步到快速发展的阶段，校园安防在建设范围、系统性能等方面都有很大变化，但是现阶段校园安防的应用以实时监控、事后调阅等应用为主，智能化应用少，在事前及事中的能力普遍偏弱。因此，为了减少监控人员的工作量，避免长时间注视监视屏幕，造成视距疲劳，降低危机处理反应能力，也为了减少监控人员的重复劳动，降低劳动强度，系统需提供智能分析功能。
[0003]对于校园特殊区域，比如周界、变电箱、水域等，需要24小时重点防护，采用人工方式难以实现，可以通过视频智能分析手段进行不间断监控，如果出现了紧急情况及时报警。另一方面，校园重点区域监控前端设备往往缺乏必要的日常维护，当产品损毁时，遇到紧急事态无法进行视频录像的查看，导致事后处理突发事件缺乏依据。

技术实现思路

[0004]为克服相关技术中存在的问题，本申请实施例提供了一种基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法及系统，能够快速准确地识别出校园内发生的安全事件，并及时采取相应的预警和处理措施，保障校园师生的安全。
[0005]本申请是通过如下技术方案实现的：第一方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法，应用于数据中心，包括：获取校园的各种设备的数据信息；基于接收到的数据信息建立安全事件模型；基于实时的数据信息和安全事件模型，利用模式识别方法从实时的数据信息中识别出异常信息，并生成异常信号，异常信号包括第一标记和第二标记；第一标记用于识别安全事件的类型，第二标记用于识别安全事件的严重程度；基于异常信号的第一标记和第二标记，生成与安全事件的类型和严重程度对应的预警机制，并基于预警机制，向校园的各种设备和校园的相关终端发送预警信号。
[0006]在第一方面的一种可实现的方式中，其特征在于，基于接收到的数据信息建立安全事件模型，包括：从数据信息中筛选历史安全事件的数据信息作为安全事件信号；对安全事件信号进行预处理；从预处理后的安全事件信号中提取出典型特征；基于典型特征建立安全事件模型。
[0007]在第一方面的一种可实现的方式中，基于实时的数据信息和安全事件模型，利用
模式识别方法从实时的数据信息中识别出异常信息，包括：对实时的数据信息进行预处理；从预处理后的实时的数据信息中提取出安全事件特征；将安全事件特征与安全事件模型进行比对，计算出安全事件特征与安全事件模型之间的相似度；若安全事件特征与安全事件模型之间的相似度超过预设的第一阈值，则判断实时的数据信息为异常信息。
[0008]在第一方面的一种可实现的方式中，生成异常信号，包括：将异常信息所对应的安全事件模型中的类型标签进行编码作为第一标记添加到异常信息的数据帧末端；将异常信息的安全事件特征与对应的安全事件模型的相似度所属的第一阈值的范围对应的严重程度进行编码作为第二标记添加到第一标记的末端，生成异常信号。
[0009]在第一方面的一种可实现的方式中，第一标记和第二标记均由预设个数的二进制位组成；第一标记与安全事件的类型的二进制表对应，第二标记与安全事件的严重程度的二进制表对应。
[0010]在第一方面的一种可实现的方式中，基于异常信号，生成与安全事件的类型和严重程度对应的预警机制，包括：实时监测异常信号，在异常信号上反向截取两组预设个数的二进制位，截取的第一组预设个数的二进制位为第二标记，截取的第二组预设个数的二进制位为第二标记；基于第一标记和第二标记从预警机制表中选取与安全事件的类型和严重程度对应的预警机制。
[0011]在第一方面的一种可实现的方式中，还包括：接收校园的相关终端发送的主动监测请求；基于主动监测请求获取校园的目标设备的数据信息；目标设备为主动监测请求中的目标监测设备；若基于接收到的目标设备的数据信息和目标设备关联的安全事件模型，利用模式识别方法从目标设备的数据信息中识别出目标异常信息，则生成目标异常信号，并基于目标异常信号，生成对应的目标预警机制，并基于目标预警机制，向校园的相关终端发送目标预警信号；若基于接收到的目标设备的数据信息和安全事件模型，利用模式识别方法从目标设备的数据信息中没有识别出目标异常信息，则生成无效信号，将无效信号发送给校园的相关终端；无效信号为附带无安全事件信息的空信号。
[0012]在第一方面的一种可实现的方式中，还包括：接收非接触式传感器发送的数字信号，提取数字信号的时域特征；非接触式传感器安装在校园的各种设备上；计算数字信号的时域特征与对应设备正常运行的时域特征的相似度；若数字信号的时域特征与对应设备正常运行的时域特征的相似度低于预设的第二阈值，则生成该设备的异常运行状态信息，并向相关终端发送该设备的异常运行状态信息。
[0013]在第一方面的一种可实现的方式中，其特征在于，非接触式传感器将采集到的各
种设备的状态信息转换成数字信号，并通过WiFi模块将数字信号发送到WiFi路由器；WiFi路由器将数字信号转发到数据中心。
[0014]第二方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警系统，包括设备、数据中心、相关终端和非接触式传感器；数据中心应用如第一方面的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法。
[0015]本申请实施例与相关技术相比存在的有益效果是：本申请实施例，通过建立安全事件模型，基于该模型并利用模式识别方法从实时的数据信息中识别出异常信息，能够快速准确地识别出校园内发生的安全事件，利用用于安全事件的类型和用于识别安全事件的严重程度的双标记，标记出安全事件的类型和安全事件的严重程度，从而及时采取相应的预警和处理措施，保障校园师生的安全。
[0016]上述第二方面的有益效果参见第一方面的有益效果，此处不再赘述。
[0017]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本申请一实施例提供的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法的流程示意图；图2是本申请一实施例提供的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警系统的结构示意图；图3是本申请一实施例提供的数据中心的结构示意图。
具体实施方式
[0020]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法，其特征在于，应用于数据中心，包括：获取校园的各种设备的数据信息；基于接收到的所述数据信息建立安全事件模型；基于实时的数据信息和所述安全事件模型，利用模式识别方法从所述实时的数据信息中识别出异常信息，并生成异常信号，所述异常信号包括第一标记和第二标记；所述第一标记用于识别安全事件的类型，所述第二标记用于识别安全事件的严重程度；基于所述异常信号的所述第一标记和所述第二标记，生成与所述安全事件的类型和严重程度对应的预警机制，并基于所述预警机制，向校园的各种设备和校园的相关终端发送预警信号。2.如权利要求1所述的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法，其特征在于，所述基于接收到的所述数据信息建立安全事件模型，包括：从数据信息中筛选历史安全事件的数据信息作为安全事件信号；对所述安全事件信号进行预处理；从预处理后的安全事件信号中提取出典型特征；基于所述典型特征建立安全事件模型。3.如权利要求1所述的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法，其特征在于，所述基于实时的数据信息和所述安全事件模型，利用模式识别方法从所述实时的数据信息中识别出异常信息，包括：对实时的数据信息进行预处理；从预处理后的实时的数据信息中提取出安全事件特征；将安全事件特征与所述安全事件模型进行比对，计算出安全事件特征与所述安全事件模型之间的相似度；若所述安全事件特征与所述安全事件模型之间的相似度超过预设的第一阈值，则判断所述实时的数据信息为异常信息。4.如权利要求3所述的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法，其特征在于，所述生成异常信号，包括：将所述异常信息所对应的安全事件模型中的类型标签进行编码作为第一标记添加到异常信息的数据帧末端；将所述异常信息的安全事件特征与对应的安全事件模型的相似度所属的第一阈值的范围对应的严重程度进行编码作为第二标记添加到所述第一标记的末端，生成异常信号。5.如权利要求4所述的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警方法，其特征在于，所述第一标记和所述第二标记均由预设个数的二进制位组成；所述第一标记与所述安全事件的类型的二进制表对应，所述第二标记与所述安全事件的严重程度的二进制表对应。6.如权利要求4所述的基于人工智能的校园安全事件处理及自动预警...

【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，张旭，左瑞龙，齐长志，刘明亮，张小龙，曹吉朋，
申请(专利权)人：河北鑫考科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：