基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统技术方案

本发明专利技术涉及基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统，该系统包括：视频采集模块，用于采集多个学生主要活动的区域的视频数据；精准量化模块，利用神经网络和AP定位检测每个区域的最终人数；根据每个区域的最终人数和人数变化率得到对应区域的初始人数量化结果；结合每个区域的初始人数量化结果和联合误差确定对应区域的量化人数，根据量化人数生成分布热图；分布可视化模块，将得到的分布热图可视化显示；关注度调控模块，用于根据每个区域的热度值得到调控系数；分布式存储模块，用于根据调控系数和总的服务器数量确定每个区域的服务器数量，本发明专利技术得到了更准确的学生分布情况，减少了系统中存储和分析的冗余程度。减少了系统中存储和分析的冗余程度。减少了系统中存储和分析的冗余程度。

【技术实现步骤摘要】
基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统


[0001]本专利技术涉及移动通信
，具体涉及基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着智慧校园建设的飞速发展，对完善现代化校园中智慧精准的联动互联网以及硬件设别等的建设需求亟待解决，随着校园WIFI的覆盖，高清红外摄像机在各个位置的大量布置，面对监控摄像头和无线路由设备采集的海量数据，若是对所有采集的数据都进行存储和分析，需要有较高计算能力的服务器，且存储和分析系统中冗余程度较大。
[0003]传统的基于行人轨迹跟踪、目标检测统计到的师生分布情况存在延时，而且人数过多的时候检测结果存在误差，即传统的方法不具备准确性和实时性，不能够满足越来越现代化的现实需求，例如缓解高峰期人数聚集造成的风险，或者减少某些区域例如自习室空闲造成的资源浪费的情况，因此，需要一种基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统，以解决现有的问题。
[0005]本专利技术的基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统采用如下技术方案：该方法包括：视频采集模块，用于采集多个学生主要活动的区域的视频数据；精准量化模块，该模块包括：检测单元，用于利用神经网络处理视频采集模块的视频数据得到每个区域的检测人数A，利用AP定位得到每个区域的检测人数B，根据检测人数A和检测人数B得到每个区域的最终人数；数据处理单元，用于根据每个区域相邻时刻的最终人数计算对应区域的人数变化率，根据每个区域的人数变化率和最终人数得到该区域的初始人数量化结果；误差处理单元，用于根据每个区域的检测人数A、检测人数B、人口密度和预设的密度阈值确定对应区域的联合误差；量化单元，用于结合每个区域的初始人数量化结果和对应区域的联合误差确定该区域的量化人数，根据量化人数生成用热度值表示学生分布情况的分布热图；分布可视化模块，用于将得到的分布热图可视化显示；关注度调控模块，用于根据分布热图中每个区域的热度值得到每个区域的调控系数；分布式存储模块，用于根据每个区域的调控系数和总的服务器数量确定每个区域的服务器数量。
[0006]进一步，该系统还包括智能识别模块：用于识别视频中的异常行为；
当该区域的调控系数大于预设的处理阈值时，将该区域的视频数据以采集频率输入神经网络，利用神经网络识别视频数据得到视频中的异常行为；当该区域的调控系数小于等于预设的处理阈值时，将该区域的视频数据以1/2采集频率输入神经网络，利用神经网络识别视频数据得到视频中的异常行为。
[0007]进一步，利用AP定位得到每个区域的检测人数B的步骤包括：在每个区域设置一台WIFI设备；利用AP定位检测每个WIFI设备下的用户数量，得到的用户数量作为每个区域的检测人数B。
[0008]进一步，根据检测人数A和检测人数B得到每个区域的最终人数的步骤包括：获取检测人数A和检测人数B的均值，将均值作为每个区域的最终人数。
[0009]进一步，根据每个区域的人数变化率和最终人数得到该区域的初始人数量化结果的步骤包括：根据每个区域的人数变化率得到所有区域的人数变化率；根据每个区域的人数变化率和所有区域的人数变化率的比值得到该区域的人数变化权重；根据每个区域的人数变化权重和最终人数得到该区域的初始人数量化结果。
[0010]进一步，根据每个区域的检测人数A、检测人数B、人口密度和预设的密度阈值确定对应区域的联合误差的步骤包括：根据每个区域的检测人数A、检测人数B确定对应区域的检测误差；根据每个区域的人口密度和密度阈值得到对应区域的密度差值权值；根据每个区域的检测误差和密度差值权值得到对应区域的联合误差。
[0011]进一步，根据每个区域的人口密度和密度阈值得到对应区域的密度差值权值的步骤包括：根据每个区域的最终人数和区域面积得到对应区域的人口密度；根据每个区域的人口密度和密度阈值得到对应区域的密度差值；根据每个区域的密度差值和所有区域的密度差值的比值得到该区域的密度差值权值。
[0012]进一步，结合每个区域的初始人数量化结果和对应区域的联合误差确定的量化人数的步骤包括：根据下式（a）表示每个区域的量化人数：（a）其中，表示第个区域的人数量化结果；表示第个区域的初始人数量化结果；表示第个区域的联合误差；表示第个区域；表示所有区域。
[0013]进一步，根据分布热图中每个区域的热度值得到每个区域的调控系数的步骤包括：在分布热图中用热度值表示每个区域的量化人数；根据下式（b）计算每个区域的调控系数：
（b）其中，表示每个区域的调控系数；表示分布热图中每个区域的热度值；表示分布热图中所有区域的最小热度值；表示分布热图中所有区域的最大热度值。
[0014]本专利技术的有益效果是：本专利技术的基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统，通过精准量化模块中检测到的人数计算每个区域的人数变化率，利用变化率超前预测该区域下一个时刻的人数，减小了检测设备由于延时导致检测结果不准确的影响；通过人口密度和密度阈值计算每个区域的密度差值权值，考虑到了每个区域的人口密度对检测结果的影响，再结合检测误差计算联合误差，消除了神经网络和AP定位以及人口密度过大带来的人数检测误差，从而使人数量化结果更准确；本方法还根据量化人数生成了分布热图，学生可以根据分布可视化模块中的分布热图中的热度值合理安排自己的行为计划，避免人数过多聚集造成风险；本专利技术还通过关注度调控模块确定每个区域的调控系数，根据调控系数对重要的视频数据在分布式存储模块中分配更多的服务器，用于存储的服务器越多，读取数据的速度就会更快，便于后续处理和回溯分析。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有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专利技术的一些实施例，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。
[0016]图1为本专利技术的基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统的实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0017]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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]本专利技术的基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统的实施例，如图1所示，包括：视频采集模块：用于采集多个学生主要活动的区域的视频数据。
[0019]具体的，通过大数据分析大学科技园中过去一年学生主要活动的区域为：，其中，L表示大数据分析得到的学生主要活动的所有区域，表示第个区域；在学生主要活动的所有区域设置摄像头，通过摄像头采集每个区域的视频数据。
[0020]精准量化模块：对采集的视频数据进行分析，精准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统，其特征在于，该系统包括：视频采集模块，用于采集多个学生主要活动的区域的视频数据；精准量化模块，该模块包括：检测单元，用于利用神经网络处理视频采集模块的视频数据得到每个区域的检测人数A，利用AP定位得到每个区域的检测人数B，根据检测人数A和检测人数B得到每个区域的最终人数；数据处理单元，用于根据每个区域相邻时刻的最终人数计算对应区域的人数变化率，根据每个区域的人数变化率和最终人数得到该区域的初始人数量化结果；误差处理单元，用于根据每个区域的检测人数A、检测人数B、人口密度和预设的密度阈值确定对应区域的联合误差；量化单元，用于结合每个区域的初始人数量化结果和对应区域的联合误差确定该区域的量化人数，根据量化人数生成用热度值表示学生分布情况的分布热图；分布可视化模块，用于将得到的分布热图可视化显示；关注度调控模块，用于根据分布热图中每个区域的热度值得到每个区域的调控系数；分布式存储模块，用于根据每个区域的调控系数和总的服务器数量确定每个区域的服务器数量。2.根据权利要求1所述的基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统，其特征在于，该系统还包括智能识别模块：用于识别视频中的异常行为；当区域的调控系数大于预设的处理阈值时，将该区域的视频数据以采集频率输入神经网络，利用神经网络识别视频数据得到视频中的异常行为；当区域的调控系数小于等于预设的处理阈值时，将该区域的视频数据以1/2采集频率输入神经网络，利用神经网络识别视频数据得到视频中的异常行为。3.根据权利要求1所述的基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统，其特征在于，利用AP定位得到每个区域的检测人数B的步骤包括：在每个区域设置一台WIFI设备；利用AP定位检测每个WIFI设备下的用户数量，得到的用户数量作为每个区域的检测人数B。4.根据权利要求1所述的基于分布式和大数据的大学科技园智慧管理系统，其特征在于，根据检测人数A和检测人数B得到每个区域的最终人数的步骤包括：获取检测人数A和检测人数B的均值，将均值作为每个区域的最终人数。...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶亮，陈斌，陈佳，
申请(专利权)人：南京金科院大学科技园管理有限公司，
类型：发明
国别省市：