一种安防中台统一管控系统技术方案

本申请提供一种安防中台统一管控系统，基于专网、城域网、3G4G5G、互联网、物联网等基础安防硬件设备，与安防系统之间进行协议解析与命令下发，完成数据管理，包括数据服务、数据治理、数据存储、数据采集。通过智能算法应用和物联网加持，一站式集中管理安防系统及设备，创新性的融合多个安防管理子模块，实现各模块统一集中管控、数据互联互通，落实人防、技防、物防相结合的智能安保管理模式，解决了各个安防模块各自为政、繁琐管理的问题，实现了人性化、智能化管理，有效提高安保水平、降低风险隐患。可用于安防机器人、安防大脑、立体安防指挥中心、安防服务化，以及智慧城市、安全生产、企业园区、智慧交通、垂直安防场景。垂直安防场景。垂直安防场景。

【技术实现步骤摘要】
一种安防中台统一管控系统


[0001]本申请涉及安防
，尤其涉及一种安防中台统一管控系统。

技术介绍

[0002]现有的安防往往采用多种系统来完成安防任务，例如摄像头监控系统、人员刷卡进入系统、人脸识别系统等。这些系统之间互不统属，每个系统都需要专人控制，没法做到统一管控，不便于管理，维护成本较高。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种安防中台统一管控系统，本申请能够针对性的解决现有的问题。
[0004]基于上述目的，本申请还提出了一种安防中台统一管控系统，包括：
[0005]智能访客管理模块，基于动态发现多接入边缘计算MEC应用在访客的用户设备和通信网络之间建立安全连接，使用和验证授权令牌代表用户设备，从而允许用户设备访问通信网络；
[0006]智能人像分析模块，接收来自光传感器的视觉表示和来自深度传感器的深度表示，使用深度表示将视觉表示分离为前景对象的视觉表示和背景对象的视觉表示，修改背景对象的视觉表示，结合前景对象的视觉表示和修改后的背景对象的视觉表示以获得人像的视觉表示；
[0007]智能行为分析模块，使用红外摄像机捕获预设位置的音频和视频数据，并将所捕获的数据实时传送到经过训练的基于人工智能的神经网络模型以对所述数据进行分类，得到实时安全威胁数据；
[0008]智能通行模块，获取安防场所内的安防报警信号，分析安防报警信号并调取安防区域覆盖范围内的全部安防监控设备所采集的环境信息，估算安防区域内的当前人流量并生成通行路径；<br/>[0009]一键报警模块，用于获取智能访客管理模块、智能人像分析模块、智能行为分析模块、智能通行模块输出的结果，根据预设预警模型进行报警和应急管理处置。
[0010]进一步地，所述智能访客管理模块，包括以下步骤：
[0011]在通过访客的用户设备发现通信网络之后，通过将作为配置文件的一部分存在于用户设备中的现有网络选择参数与当具有配置文件的用户设备进入MEC时从通信网络基础设施接收的网络选择参数进行比较来动态选择启用场所；
[0012]响应于选择，经由用户设备验证到使用与配置文件关联的一个或多个验证协议的验证服务器的安全连接；
[0013]生成基于配置文件的授权令牌；
[0014]使用授权令牌代表用户设备经由第一接口访问MEC应用；
[0015]认证服务器通过第二接口验证接收到的授权令牌；
[0016]响应于鉴权，允许用户设备访问通信网络。
[0017]进一步地，所述智能人像分析模块，包括以下步骤：
[0018]接收来自光传感器的视觉表示和来自深度传感器的深度表示，光传感器和深度传感器基本上彼此并置；
[0019]使用深度表示将视觉表示分离为前景对象的视觉表示和背景对象的视觉表示，并且人工智能模块被训练为接收视觉表示并识别前景对象和背景对象；
[0020]修改背景对象的视觉表示，结合前景对象的视觉表示和修改后的背景对象的视觉表示以获得人像的视觉表示。
[0021]进一步地，所述分离的过程包括：
[0022]从人工智能单元接收前景对象的视觉表示和背景对象的视觉表示；
[0023]通过检查深度表示中是否有与前景对象相关联的第一深度和与背景对象相关联的第二深度，来验证前景对象的视觉表示和背景对象的视觉表示在深度表示中低于预定阈值；
[0024]当对象的分类改变时，将对象重新分类为与前景对象相关联的视觉表示或与背景对象相关联的视觉表示之一。
[0025]进一步地，所述智能行为分析模块，包括以下步骤：
[0026]使用红外摄像机捕获预设位置的音频和视频数据，并将所捕获的数据实时传送到经过训练的基于人工智能的神经网络模型；
[0027]使用所述神经网络模型对所述数据进行分类，得到实时安全威胁数据，包括火灾、烟雾、武器威胁、暴力行为、可疑行为、可疑个体及其组合。
[0028]进一步地，所述智能通行模块，包括以下步骤：
[0029]获取安防场所内的安防报警信号，所述安防报警信号至少包括安防事件地点以及安防事件类型；
[0030]基于预存的安防地图，分析安防报警信号并划定安防报警信号所覆盖的安防区域；
[0031]调取安防区域覆盖范围内的全部安防监控设备所采集的环境信息；
[0032]基于环境信息估算安防区域内的当前人流量；
[0033]基于所述安防地图以及当前人流量生成通行路径。
[0034]进一步地，所述基于环境信息估算安防区域内的当前人流量，包括：建立人群检测模型，所述人群检测模型用于进行人流量检测；获取安防监控设备所采集的预设时间段的环境信息，并使用预设时间段的环境信息训练人群检测模型；通过人群检测模型对当前环境信息分析，并估算安防区域内的当前人流量。
[0035]进一步地，所述一键报警模块，包括以下步骤：
[0036]获取智能访客管理模块的输出结果，对不能获得有效授权令牌的用户设备进行报警提示，并发送信息给相应位置处的管理人员；
[0037]获取智能人像分析模块的输出结果，将所述人像的视觉表示与预设人像集进行匹配，如果不匹配则进行报警提示，并将所述人像的视觉表示发送给管理人员或远程服务器；
[0038]获取智能行为分析模块的输出结果，将所述实时安全威胁数据发送给管理人员或远程服务器；
[0039]获取智能通行模块输出的结果，将所述通行路径通过地图的形式进行展示和方向标记并发送给位于所述安防事件地点的人员，并将所述安防事件地点和安防事件类型上报远程服务器进行报警。
[0040]总的来说，本申请的优势及给用户带来的体验在于：
[0041]1、一体化管理：平台系统对各个子模块进行统一整合，解决各子模块各自独立、数据分散的问题，为管理中心系统的决策层及业务人员提供信息资源的完整视图；
[0042]2、大数据与智能化融合：内置智能访客管理模块、智能通行模块、一键报警模块、智能人像分析模块、智能行为分析模块，实现事前预警、事中处理、事后回溯；
[0043]3、运维便利性：安防中台直接对接各子模块，为维护人员提供人性化的设备故障管理及告警提示专栏，实现系统运行监测和备份功能，为系统运行管理维护工作提供便利。
附图说明
[0044]在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本申请公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制。
[0045]图1示出根据本申请实施例的安防中台统一管控系统的构成图。
[0046]图2示出智能人像分析模块的具体实现方法示意图。
[0047]图3示出根据本申请实施例的智能行为分析模块的具体实现方法示意图。
[0048]图4示出根据本申请实施例的智能通行模块的具体实现方法示意图。
[0049]图5示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安防中台统一管控系统，其特征在于，包括：智能访客管理模块，基于动态发现多接入边缘计算MEC应用在访客的用户设备和通信网络之间建立安全连接，使用和验证授权令牌代表用户设备，从而允许用户设备访问通信网络；智能人像分析模块，接收来自光传感器的视觉表示和来自深度传感器的深度表示，使用深度表示将视觉表示分离为前景对象的视觉表示和背景对象的视觉表示，修改背景对象的视觉表示，结合前景对象的视觉表示和修改后的背景对象的视觉表示以获得人像的视觉表示；智能行为分析模块，使用红外摄像机捕获预设位置的音频和视频数据，并将所捕获的数据实时传送到经过训练的基于人工智能的神经网络模型以对所述数据进行分类，得到实时安全威胁数据；智能通行模块，获取安防场所内的安防报警信号，分析安防报警信号并调取安防区域覆盖范围内的全部安防监控设备所采集的环境信息，估算安防区域内的当前人流量并生成通行路径；一键报警模块，用于获取智能访客管理模块、智能人像分析模块、智能行为分析模块、智能通行模块输出的结果，根据预设预警模型进行报警和应急管理处置。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能访客管理模块，包括以下步骤：在通过访客的用户设备发现通信网络之后，通过将作为配置文件的一部分存在于用户设备中的现有网络选择参数与当具有配置文件的用户设备进入MEC时从通信网络基础设施接收的网络选择参数进行比较来动态选择启用场所；响应于选择，经由用户设备验证到使用与配置文件关联的一个或多个验证协议的验证服务器的安全连接；生成基于配置文件的授权令牌；使用授权令牌代表用户设备经由第一接口访问MEC应用；认证服务器通过第二接口验证接收到的授权令牌；响应于鉴权，允许用户设备访问通信网络。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述智能人像分析模块，包括以下步骤：接收来自光传感器的视觉表示和来自深度传感器的深度表示，光传感器和深度传感器基本上彼此并置；使用深度表示将视觉表示分离为前景对象的视觉表示和背景对象的视觉表示，并且人工智能模块被训练为接收视觉表示并识别前景对象和背景对象；修改背景对象的视觉表示，结合前景对象的视觉表示和修改后的背景对象的视觉表示以获得人像的视觉表示。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述分离的过程包括：从人工智能单元接收前景对象的视觉表示和背景对象的视觉表示；通过检查深度表示中是否有与前景对象相关联的第一深度和与背景对象相关联的第
二深度，来验证前景对象的视觉表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲涛，赵永杰，郭中华，王新胜，
申请(专利权)人：北京东方通网信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：