【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧安防监测，尤其涉及一种基于多维传感器的智慧安防监测方法及系统。
技术介绍
1、随着信息科技时代的到来，家长及社会对校园安全管理的需求不断提高，由此带来教育管理领域的一场深刻变革。传统的校园安防系统主要依靠安保人员的排班次间断性巡逻来保障校园的安全，这种方式存在人力不足、监控盲区、安全风险发现不及时等问题，难以满足日益复杂的校园安全需求。传感器技术以及人工智能等新兴技术利用多维传感器，如压力传感器、环境传感器、形变传感器、红外线传感器等，对校园周边环境信息及进出校园人员信息进行实时监测，并对实时采集到的数据进行分析与处理，确保校园进入智能化管理模式，为校园提供了多维度的安全保护。
2、现有的智慧安防监测系统通过设置隐患相关负责人负责管理不同类型隐患并人工确实是否是隐患、隐患类型、隐患级别、填写隐患风险程度及影响范围、隐患风险程度及影响范围，整个隐患环节均依靠人力资源，或者采集进入校园的人脸图像，进行图像比对识别，将识别出的外来人员人脸图像发送至校园显示终端，同时发送报警控制信号实现。
3、例如公开号为：cn113961605a的专利技术专利申请公开的一种基于5g的智慧园区智能安防监测管理系统，包括：监测平台、数据库、信息录入模块、信息匹配模块、行径规划模块、行为监测模块以及预警模块，通过设置有行为监测模块，从而将人员或车辆在进入至园区内后，对进入园区的人员或车辆进行行为监测，将人员或车辆的位置，通过门禁卡内的定位模块实时上传，同时建立园区三维地图，并将三维地图转化为二维地图后，在二维地图内
4、例如公开号为：cn115248880a的专利技术专利申请公开的一种智慧城市安防监控系统，包括：视频采集模块，云计算模块、云存储模块、大数据处理模块、智能科学模块，视频监控模块以及3dgis+bim模块，所述视频采集模块利用摄像机和无人机对城市进行图像视频采集将采集到的视频数据传输至云计算模块，所述云计算模块接收到视频采集模块传输的数据利用云计算对视频数据进行分类和挖掘。
5、但本申请在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
6、现有技术中，通过在二维地图内建立二维坐标系，将进入园区的人员或车辆的位置在二维坐标系内进行标记，判断进入园区的人员或车辆是否超出允许活动范围，或利用摄像机对城市进行图像视频采集，对所采集到的视频进行分析的方法过于单一，未考虑到通过压力传感器感知压力值，并据此判断人员出入的智能方法，缺乏综合考虑外界因素的干扰影响以及人脸特征的细微差别因素影响所造成的视频分析不准确的情况，存在校园安防监测系统智能化程度低的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供一种基于多维传感器的智慧安防监测方法及系统，解决了现有技术中，校园安防监测系统智能化程度低的问题，实现了及时发现入侵人员的存在，同时立即开启预警模式，帮助校园安全维护人员更及时地察觉潜在的安全风险。一旦压力传感器监测到超出设定要求的信号后，红外线传感器立即采集并分析监测目标人脸特征信息，判断为外来入侵人员后，迅速向主机发送报警信号，并通过光纤传感器获取人脸特征信息，进行比对复核，这种实时监控和预警系统可以节省人力物力成本，填补安全漏洞，迅速响应潜在威胁，提高校园安全性，保障学生和教职员工的人身安全和财产安全，提高了校园安防监测系统的智能化。
2、本申请实施例提供了一种基于多维传感器的智慧安防监测方法，包括以下步骤：
3、进一步的，所述进行人脸建模以及特征比对具体过程为：通过各个区域的光纤传感器，收集监测目标的人脸特征信息，计算出各区域热感判断系数，并据此判断监测目标是否为人体；若监测目标判断为人体，则提取监测目标的人脸特征信息并进行人脸建模，进行特征比对，若人脸特征信息与校园人员信息库中的人脸特征信息有完全匹配者，则为本校人员，反之，若无匹配者，则判定为外来入侵人员。
4、进一步的，所述校园环境参数数据包括校园环境温度、校园环境湿度以及风速；所述人脸特征信息包括人脸皮肤纹理、色斑以及皱纹。
5、进一步的，所述校园环境干扰系数的分析方法为：划分校园区域，为校园各区域进行编号；每间隔一定周期，获取环境传感器收集的校园环境温度、环境湿度以及风速，并为周期进行编号；将各区域各周期环境传感器收集到的校园环境温度、校园环境湿度以及风速进行求和取平均，计算得到各区域一定周期内的校园平均环境温度、校园平均环境湿度以及平均风速；构建校园环境干扰系数模型公式，并据其计算出校园环境干扰系数；所述校园环境干扰系数模型公式为：
6、,式中，为第个区域对应的校园环境干扰系数，、和分别表示为第个区域第个周期环境传感器收集到的校园环境温度、校园环境湿度以及风速，、和分别表示为第个区域的校园平均环境温度、校园平均环境湿度以及平均风速，、和分别表示为校园平均环境温度、校园平均环境湿度以及平均风速的修正因子，、和分别表示为第个区域预定义的校园环境温度的允许偏差值、校园环境湿度的允许偏差值以及风速的允许偏差值，表示为各校园环境监测区域的编号，，表示为校园环境监测区域的总数，表示为各校园环境监测周期的编号，，表示为校园环境监测周期的总数。
7、进一步的，所述校园环境热辐射系数的具体分析方法为：获取各区域各周期红外线传感器收集的监测目标热量信息以及校园环境热辐射值；将各区域各周期红外线传感器收集到的校园环境热辐射值求和取平均，计算得到各区域一定周期内的校园平均环境热辐射值；构建校园环境热辐射系数模型公式，并据其计算出校园环境热辐射系数；所述校园环境热辐射系数模型公式为：
8、，式中，表示为第个区域校园环境热辐射系数，表示为第个区域第个周期红外线传感器所收集得到的校园环境热辐射值，表示为校园环境热辐射参照标准值，表示为设定的校园环境热辐射值的修正因子。
9、进一步的，所述监测目标热量信息评估指数的具体分析方法为：根据校园环境热辐射系数，构建监测目标热量信息评估指数模型公式，据其计算各区域监测目标热量信息评估指数；所述监测目标热量信息评估指数模型公式为：，式中，表示为第个区域红外线传感器对应的监测目标热量信息评估指数，表示为第个区域第个周期红外线传感器收集到的监测目标热量数据。
10、进一步的，所述各区域热感判断系数的具体分析方法为：从校园人员信息数据库中获取人体热感参照值，构建热感判断系数模型公式，并据其计算各区域热感判断系数；所述热感判断系数模型公式为：
11、，式中，表示为第个区域的热感判断系数，表示为人体热感参照值；若小于第一阈值时，则第个区域的监测目标判断为非人体，若大于或等于第一阈值时，则第个区域的监测目标判断为人体；通过光纤传感器获取判断为人体的监测目标的人脸皮肤纹理、色斑以及皱纹信息，进行人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述进行人脸建模以及特征比对具体过程为：
3.如权利要求2所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于：所述校园环境参数数据包括校园环境温度、校园环境湿度以及风速；
4.如权利要求3所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述校园环境干扰系数的分析方法为：
5.如权利要求4所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述校园环境热辐射系数的具体分析方法为：
6.如权利要求5所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述监测目标热量信息评估指数的具体分析方法为：
7.如权利要求6所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述各区域热感判断系数的具体分析方法为：
8.如权利要求7所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述进行人脸特征比对的具体分析方法为：
9.如权利要求1所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，
10.一种基于多维传感器的智慧安防监测系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述进行人脸建模以及特征比对具体过程为：
3.如权利要求2所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于：所述校园环境参数数据包括校园环境温度、校园环境湿度以及风速；
4.如权利要求3所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述校园环境干扰系数的分析方法为：
5.如权利要求4所述基于多维传感器的智慧安防监测方法，其特征在于，所述校园环境热辐射系数的具体分析方法为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：易先林，熊鹏，陈震，颜依兰，易灿，曹华盛，姚信江，杨博越，何为，林炫男，
申请(专利权)人：湖南力研光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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