一种智慧城市安防系统技术方案

本发明专利技术提供一种智慧城市安防系统，涉及城市安防技术领域，包括以下部分，数据采集单元

【技术实现步骤摘要】
一种智慧城市安防系统


[0001]本专利技术涉及城市安防
，具体为一种智慧城市安防系统
。

技术介绍

[0002]随着全球城市化进程的加速，城市面临着越来越多的安全挑战，包括但不限于犯罪
、
交通拥堵
、
自然灾害和环境污染，这些问题不仅影响城市居民的生活质量，还可能对城市的可持续发展造成威胁，同时，信息技术和物联网
(IoT)
的快速发展为城市安防带来了新的可能性，大量的数据可以通过各种传感器和设备被实时收集和分析，但这也带来了数据处理和分析的巨大挑战，传统的安防系统通常依赖人工监控和响应，这不仅效率低下，而且容易出错，因此，需要设计一种智慧城市安防系统
。

技术实现思路

[0003]解决的技术问题
[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种智慧城市安防系统，解决了现有技术的问题
。
[0005]技术方案
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种智慧城市安防系统，包括以下部分：
[0007]数据采集单元：所述数据采集单元用于城市影像数据的采集；
[0008]数据处理单元：所述数据处理单元用于对数据采集单元获得的影像数据进行分析处理；
[0009]决策支持单元：所述决策支持单元用于对数据处理单元的输出数据进行决策，并下发至控制者；
[0010]用户交互单元：所述用户交互单元包括控制者终端和用户终端，用于决策支持单元下发的指令进行人机交互，读取并获取反馈信息；
[0011]所述数据采集单元
、
数据处理单元
、
决策支持单元
、
用户交互单元均通过安全加密通道与云服务器进行双向通信
。
[0012]优选的，所述数据采集单元包括视频摄像头
、
红外摄像头
、
声音传感器
、
气象传感器和地震传感器，视频摄像头
、
红外摄像头
、
声音传感器
、
气象传感器和地震传感器均内置自我校准和故障检测算法
。
[0013]优选的，所述视频摄像头包括人脸识别摄像头和车牌识别摄像头，且视频摄像头还内置红外摄像头和补光灯
。
[0014]优选的，所述数据处理单元包括数据清洗模块
、
数据融合模块和数据分析模块，其中数据清洗模块内置自动识别算法和异常数据修复算法
。
[0015]优选的，所述数据融合模块使用深度神经网络和支持向量机进行数据融合，并能实时更新模型参数
。
[0016]优选的，所述数据分析模块使用时间序列分析和异常检测算法，用于自动识别潜在的安全威胁并生成报告
。
[0017]优选的，所述决策支持单元包括预警生成模块
、
资源调度模块和应急响应模块，所述预警生成模块电性连接数据采集单元
。
[0018]优选的，所述预警生成模块使用贝叶斯网络生成预警，且预警生成模块根据实时数据动态调整预警级别
。
[0019]优选的，所述资源调度模块使用遗传算法进行优化，且资源调度模块用于对当前资源状况和预警级别自动调度安防资源
。
[0020]优选的，所述流程包括如下步骤：
[0021]Sp1
：初始化系统：系统启动后，数据采集单元的各传感器进行自我校准和故障检测，与云服务器建立安全加密通道；
[0022]Sp2
：数据采集：各传感器根据预设的采集频率和条件，收集环境数据和监控数据，包括但不限于视频流
、
声音
、
温度
、
湿度和地震波；
[0023]Sp3
：数据预处理：数据处理单元的数据清洗模块对收集到的原始数据进行异常值检测和修复；
[0024]Sp4
：数据融合与分析：数据处理单元的数据融合模块使用深度神经网络和支持向量机进行数据融合，数据分析模块使用时间序列分析和异常检测算法进行安全威胁识别；
[0025]Sp5
：预警生成：决策支持单元的预警生成模块根据数据分析结果和贝叶斯网络生成相应级别的预警信息；
[0026]Sp6
：资源调度：决策支持单元的资源调度模块根据预警信息和当前资源状况，使用遗传算法进行安防资源的优化调度；
[0027]Sp7
：应急响应：根据资源调度结果，激活相应的应急响应模块，如警报系统
、
自动灭火系统或紧急疏散指导；
[0028]Sp8
：用户通知：用户交互单元通过移动应用
、
网页端或语音助手，向具有相应权限的用户发送预警通知和应急响应指导；
[0029]Sp9
：数据存储与更新：所有采集和处理的数据以及生成的预警和响应记录都存储在云服务器的数据库中，并用于未来的数据分析和模型更新；
[0030]Sp10
：系统自我评估与优化：系统根据实际响应效果和用户反馈，自动调整数据采集参数
、
预警算法和资源调度策略
。
[0031]有益效果
[0032]本专利技术提供了一种智慧城市安防系统
。
具备以下有益效果：
[0033]1、
本专利技术实时与自适应的安全响应，通过使用时间序列分析和异常检测算法，数据分析模块能够实时识别潜在的安全威胁，预警生成模块使用贝叶斯网络生成预警，并根据实时数据动态调整预警级别，这种实时和自适应的响应机制大大提高了系统的反应速度和准确性，从而减少了因延迟或误报导致的潜在损失
。
[0034]2、
本专利技术资源优化与自动调度，资源调度模块使用遗传算法进行优化，能够根据当前的资源状况和预警级别自动调度安防资源，如警力
、
消防设备等，通过智能的资源调度，系统不仅能更有效地利用有限的安防资源，还能在紧急情况下确保最优的响应，从而提高整体的安全水平
。
[0035]3、
本专利技术用户参与与信息反馈，用户交互单元通过移动应用
、
网页端或语音助手，向具有相应权限的用户发送预警通知和应急响应指导，同时，系统根据实际响应效果和用户反馈，自动调整数据采集参数
、
预警算法和资源调度策略，这种用户参与和信息反馈机制不仅提高了用户的安全意识，还能通过收集更多的实时数据和用户反馈来不断优化和升级系统
。
附图说明
[0036]图1为本专利技术的系统分布图；
[0037]图2为本专利技术的工作流程图
。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智慧城市安防系统，其特征在于：包括以下部分：数据采集单元：所述数据采集单元用于城市影像数据的采集；数据处理单元：所述数据处理单元用于对数据采集单元获得的影像数据进行分析处理；决策支持单元：所述决策支持单元用于对数据处理单元的输出数据进行决策，并下发至控制者；用户交互单元：所述用户交互单元包括控制者终端和用户终端，用于决策支持单元下发的指令进行人机交互，读取并获取反馈信息；所述数据采集单元
、
数据处理单元
、
决策支持单元
、
用户交互单元均通过安全加密通道与云服务器进行双向通信
。2.
根据权利要求1所述的一种智慧城市安防系统，其特征在于：所述数据采集单元包括视频摄像头
、
红外摄像头
、
声音传感器
、
气象传感器和地震传感器，视频摄像头
、
红外摄像头
、
声音传感器
、
气象传感器和地震传感器均内置自我校准和故障检测算法
。3.
根据权利要求2所述的一种智慧城市安防系统，其特征在于：所述视频摄像头包括人脸识别摄像头和车牌识别摄像头，且视频摄像头还内置红外摄像头和补光灯
。4.
根据权利要求1所述的一种智慧城市安防系统，其特征在于：所述数据处理单元包括数据清洗模块
、
数据融合模块和数据分析模块，其中数据清洗模块内置自动识别算法和异常数据修复算法
。5.
根据权利要求4所述的一种智慧城市安防系统，其特征在于：所述数据融合模块使用深度神经网络和支持向量机进行数据融合，并能实时更新模型参数
。6.
根据权利要求5所述的一种智慧城市安防系统，其特征在于：所述数据分析模块使用时间序列分析和异常检测算法，用于自动识别潜在的安全威胁并生成报告
。7.
根据权利要求1所述的一种智慧城市安防系统，其特征在于：所述决策支持单元包括预警生成模块
、
资源调度模块和应急响应模块，所述预警生成模块电性连接数据采集单元
。8.
根据权利要求7所述的一种智慧城市安防系统，其特征在于：所述预警...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐勇，谢琰，武守沛，
申请(专利权)人：深圳爱加物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：