【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于安全监测，尤其涉及一种基于边缘ai模式的仓储安防和消防预警方法。
技术介绍
1、当前的仓储安消体系中的视频监控、智能门禁、周界防护、考勤管理及消防预警传感器等关键安防信息孤立于不同系统之中，缺乏必要的集成与联动机制，造成信息孤岛现象，严重削弱了整体安防效能。管理人员需频繁穿梭于多个系统间，手动追踪各项安防数据，难以实现对仓储安防信息的全面、实时监控，从而难以即时洞察并防范潜在的业务运营风险，存在信息孤岛现象；此外，仓储安消体系存在硬件设施不足，部分仓库由于建设年代较早或资金有限，消防设施老化、损坏严重，无法满足现代消防安全的需求，这增加了火灾发生的风险和后果的严重性；现有的仓储安消体系较多依赖人为因素，过度依赖安保人员巡逻、监视的传统模式，不仅效率低下且易出错，安全意识易淡薄，易产生违规操作。在面对突发安全事件时，人工响应的滞后性难以迅速有效应对，为仓库安全埋下隐患。
2、为此，开发一种高效的仓储安防和消防预警方法，规避信息孤岛现象，减少人为因素的影响，提高系统运行的智能化，减少预警误报率，对于仓储的安防和消防安全具有重要意义。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，本专利技术公开了一种基于边缘ai模式的仓储安防和消防预警方法。
2、本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于边缘ai模式的仓储安防和消防预警方法，所述预警方法采用边缘ai人工智能视频数据处理分析方法进行智能安防行为识别预警和智能消防行为识别预警；
4、所述
5、所述智能安防行为识别预警包括：区域入侵监测，使用深度学习算法识别选定区域内未经授权人员进入的情况；睡岗或离岗监测，分析工作区域内的人员活动，判断员工是否处于工作状态；电动自行车禁入电梯监测，监测是否有电动自行车试图进入电梯；人数统计及超限监测，实时监控仓库内各区域的人流量，对人流量设置阈值，人流量超过阈值时触发警报；个人防护装备监测，所述个人防护装备监测包括安全帽、工服和反光衣穿戴情况的验证识别；危险行为识别，所述危险行为包括能引发安全事故的行为，所述危险行为包括吸烟或使用手机；绊线计数与跌倒监测，用于设置虚拟边界线统计进出人数，识别到有人摔倒时立即通知相关人员；口罩佩戴监测，用于监测所有进入工作区域人员是否正确佩戴了口罩；
6、所述智能消防行为识别预警包括：火焰监测与烟雾监测，应用图像处理技术快速定位火灾源头并评估火势大小；紧急通道占用情况监测，监测识别紧急通道占用情况，用于确保疏散路线通畅；障碍物监测，识别到阻碍逃生路径的障碍物时发出警告；物品监测追踪，对重要物资位置变化进行跟踪记录；环境参数异常监测。
7、进一步地，所述边缘ai人工智能视频数据处理分析方法包括：
8、硬件配置：所述硬件配置包括高清数字监控摄像头；所述监控摄像头具备网络视频流可拉取功能；
9、边缘计算服务器：所述边缘计算服务器包括在仓库内部署高性能的小型服务器或边缘网关，用于执行算法分析任务；
10、传感器网络：所述传感器网络包括环境监测设备，所述环境监测设备包括温度传感器和烟雾探测器，所述温度传感器和烟雾探测器与边缘计算节点相连接，提供额外数据输入；
11、仓库巡检机器人：所述机器人通过巡检获取实时巡检数据，所述巡检数据包括：火灾、灭火器丢失、消防通道阻塞、非法人员或温湿度，将所述实时巡检数据与边缘计算节点相连接，提供动态额外数据输入。
12、进一步地，所述边缘ai人工智能视频数据处理分析方法包括：
13、软件架构，所述软件架构包括：轻量级操作系统，所述轻量级操作系统使用优化过的嵌入式操作系统；容器化技术，所述容器化技术采用docker容器化解决方案；消息队列，所述消息队列利用mqtt或其他轻量级的消息协议；边缘ai框架，所述边缘ai框架选用适合边缘计算场景的人工智能框架；
14、数据预处理与特征提取，所述数据预处理与特征提取包括：视频流进入边缘计算节点后，先通过预处理步骤去除噪声并调整格式；应用计算机视觉技术对图像进行初步分析，所述初步分析包括背景减除或运动检测；从视频帧中提取关键特征向量作为下一步识别的基础。
15、进一步地，所述边缘ai人工智能视频数据处理分析方法包括：
16、智能安防算法，所述智能安防算法包括：通过目标跟踪与行为分析算法识别区域入侵、睡岗或离岗行为；电动自行车禁入电梯和区域内人数统计通过物体分类与计数技术实现；通过图像分割与语义理解进行个人防护装备监测，所述个人防护装备包括安全帽监测和反光服识别；人员危险行为通过姿态估计模型进行判断，所述危险行为包括吸烟和打电话；
17、智能消防算法，所述智能消防算法包括：通过火焰识别模型以及基于颜色空间转换的方法实现明火与烟雾监测；消防通道占用情况通过静态障碍物监测算法来评估；通过历史轨迹信息与当前场景对比分析进行遗失物品追踪。
18、进一步地，所述边缘ai人工智能视频数据处理分析方法包括：
19、异常告警机制，所述异常警告机制包括：当边缘计算节点监测到任何违反安全规则的行为时，立即触发告警流程；记录所有违规行为的时间戳、位置坐标、相关证据图片或视频片段；
20、云边协同工作模式，所述云边协同工作模式包括：对于复杂度高或需要长期积累数据才能完成的难度任务，将所述难度任务上传至云端处理；
21、安全保障措施，所述安全保障措施包括：确保所有传输的数据经过加密处理；定期更新边缘设备上的软件版本及补丁；实施严格的访问控制策略。
22、进一步地，所述智能安防行为识别预警包括：
23、图像采集与预处理，所述图像采集与预处理包括：使用高清数字摄像头进行实时视频数据采集，并将实时视频数据传输到边缘ai服务器；对所述实时视频数据的原始视频帧执行预处理操作，所述预处理操作包括去噪和对比度增强，以提高后续分析的效果；
24、目标监测与跟踪，所述目标监测与跟踪包括：应用深度学习的目标监测算法识别视频中的物体和人员；利用多目标跟踪技术持续追踪已识别的对象在不同帧之间的移动轨迹。
25、进一步地，所述智能安防行为识别预警包括：
26、所述区域入侵监测包括：用于为特定区域设定虚拟边界线，当监测到未经授权的人员进入该区域时触发报警；
27、所述睡岗或离岗监测包括：监测指定区域内的人体姿态变化及活动频率判断是否存在工作人员长时间静止不动或离开岗位的情况；
28、所述电动自行车禁入电梯监测包括：分析进出电梯口的车辆类型，监测到电动自行车试图进入，则发出告警；
29、所述人数统计及超限监测包括：监测统计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于边缘AI模式的仓储安防和消防预警方法，其特征在于，所述预警方法采用边缘AI人工智能视频数据处理分析方法进行智能安防行为识别预警和智能消防行为识别预警；
2.根据权利要求1所述预警方法，其特征在于，所述边缘AI人工智能视频数据处理分析方法包括：
3.根据权利要求2所述预警方法，其特征在于，所述边缘AI人工智能视频数据处理分析方法包括：
4.根据权利要求3所述预警方法，其特征在于，所述边缘AI人工智能视频数据处理分析方法包括：
5.根据权利要求4所述预警方法，其特征在于，所述边缘AI人工智能视频数据处理分析方法包括：
6.根据权利要求1所述预警方法，其特征在于，所述智能安防行为识别预警包括：
7.根据权利要求6所述预警方法，其特征在于，所述智能安防行为识别预警包括：
8.根据权利要求7所述预警方法，其特征在于，所述智能安防行为识别预警包括：
9.根据权利要求1所述预警方法，其特征在于，所述智能消防行为识别预警包括：
10.根据权利要求9所述预警方法，其特征在于，所述智能
...【技术特征摘要】
1.基于边缘ai模式的仓储安防和消防预警方法，其特征在于，所述预警方法采用边缘ai人工智能视频数据处理分析方法进行智能安防行为识别预警和智能消防行为识别预警；
2.根据权利要求1所述预警方法，其特征在于，所述边缘ai人工智能视频数据处理分析方法包括：
3.根据权利要求2所述预警方法，其特征在于，所述边缘ai人工智能视频数据处理分析方法包括：
4.根据权利要求3所述预警方法，其特征在于，所述边缘ai人工智能视频数据处理分析方法包括：
5.根据权利要求4所述预...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟，吴桐，陈晋波，王斌，张烜，景浩民，屠晓红，韦毅，康雅萍，程倩颖，邱云鹏，
申请(专利权)人：北京电旗连江科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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