【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区域安保巡检，具体涉及ai视觉安保巡检系统。
技术介绍
1、近年来，人工智能和计算机视觉技术的快速发展为安保巡检提供了新的解决方案。通过结合ai视觉技术，可以实现自动化、智能化的安保巡检，提高巡检效率，减少巡检盲区，实现快速的事故响应。
2、目前，通过ai视觉技术实现区域巡检的过程中，巡检设备对所有区域范围进行巡检，其存在巡检效率较低的问题，无法在巡检区域发生异常时能够及时监测到，并且在目前的现有技术中，也是通过大量的巡检设备进行区域巡检，导致巡检资源成本较高，并且当大量区域未发生异常时，会导致巡检资源的利用率较低，其巡检方式存在固定性，没有通过巡检设备的调控以及巡检方式的优化在实现巡检的同时，有效减少巡检资源成本以及提高巡检效率。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，为此，本专利技术提出ai视觉安保巡检系统。
2、ai视觉安保巡检系统，包括：数据获取模块：获取巡检子区域在历史周期内每天的实时人流数据，其中，实时人流数据包括实时人流量；
3、区域划分模块：基于对实时人流数据进行分析，得到人流异常持续时间占比，根据人流异常持续时间占比，处理输出得到人流异常天数占比和人流异常程度表征值，将人流异常持续时间占比以及人流异常程度表征值进行乘积处理，得到重点评估值，根据重点评估值对巡检子区域进行分类标记，获得重点巡检子区域和非重点巡检子区域；
4、巡检初步确定模块：基于对标记后的重点巡检子区域进行
5、巡检最终确定模块：对重点巡检子区域组包含的重点巡检子区域进行时段分析，确定最终的巡检设备数量以及巡检方式。
6、作为本专利技术进一步的技术方案为：所述根据重点评估值对巡检子区域进行分类标记，获得重点巡检子区域和非重点巡检子区域，具体包括：将重点评估值与重点评估阈值进行比较，若重点评估值大于等于重点评估阈值，则将其巡检子区域标记为重点巡检子区域，若重点评估值小于重点评估阈值，则将其巡检子区域标记为非重点巡检子区域。
7、作为本专利技术进一步的技术方案为：所述人流异常持续时间占比的获取方式为：
8、将巡检子区域在历史周期内每天的实时人流量与预设实时人流量进行比较，若巡检子区域在历史周期内每天的实时人流量大于预设实时人流量，则生成人流异常信号；
9、获取人流异常信号在历史周期内每天的持续时间，并将其与一天时间进行比值处理，得到人流异常持续时间占比。
10、作为本专利技术进一步的技术方案为：所述得到人流异常持续时间占比，之后还包括：
11、将人流异常持续时间占比与人流异常持续时间占比阈值进行比较，若人流异常持续时间占比大于人流异常持续时间占比阈值，则表示当天人流整体异常，若人流异常持续时间占比小于等于人流异常持续时间占比阈值，则表示当天人流整体正常；
12、在历史周期内，获取人流整体异常的天数，将人流整体异常的天数与历史周期内的天数进行比值处理，得到人流异常天数占比。
13、作为本专利技术进一步的技术方案为：所述得到人流异常天数占比，之后还包括：
14、将当天人流整体异常对应的人流异常持续时间占比与人流异常持续时间占比阈值进行差值处理，并将其差值取绝对值，得到人流异常持续时间占比偏差值；
15、将历史周期内的所有人流异常持续时间占比偏差值进行求和取均值，得到人流异常持续时间占比偏差均值，将人流异常持续时间占比偏差均值与人流异常持续时间占比阈值进行比值处理，得到人流异常程度表征值。
16、作为本专利技术进一步的技术方案为：对重点巡检子区域组进行分析，确定巡检设备的跨区巡检路径，具体包括：
17、将每个重点巡检子区域与其距离最短的相邻巡检子区域划分成为重点巡检子区域组；
18、对重点巡检子区域组中包含的两个重点巡检子区域进行轮廓描边，得到重点巡检子区域的边界轮廓线，分别在两个重点巡检子区域的边界轮廓线上选取一个轮廓点，将其进行连接，得到跨区巡检路径；
19、其中，轮廓点的选取约束条件为：分别在两个重点巡检子区域的边界轮廓线上选取的轮廓点之间的距离等于两个重点巡检子区域的边界轮廓线之间的最短距离；
20、巡检设备的初始设置数量等于重点巡检子区域的数量。
21、作为本专利技术进一步的技术方案为：最终的巡检设备数量的确定过程包括：获取重点巡检子区域所对应的人流异常信号在历史周期内每天的持续时间，将其持续时间所对应时段标记为异常时段，获取重点巡检子区域组内两个重点巡检子区域分别对应的异常时段之间的重合时段，将重合时段的时间长度标记为异常重合时间；
22、将两个重点巡检子区域对应的异常时段的时间长度进行求和，得到异常总时间；
23、将异常重合时间与异常总时间进行比值处理，得到异常重合时间比；
24、将异常重合时间比与异常重合时间比阈值进行比较：
25、若异常重合时间比大于等于异常重合时间比阈值，则不进行任何操作；
26、若异常重合时间比小于异常重合时间比阈值，则生成待分析信号。
27、作为本专利技术进一步的技术方案为：最终的巡检设备数量的确定过程还包括：
28、基于待分析信号，获取两个重点巡检子区域分别对应的异常时段之间的间隔时段，获取间隔时段对应时间，将其标记为间隔时间，获取两个重点巡检子区域之间的跨区巡检路径距离，将跨区巡检路径距离除以间隔时间，得到巡检速度，将巡检速度与巡检设备的速度范围进行比较：
29、若巡检速度处于巡检设备的速度范围内，则将其间隔时段标记为可跨区巡检时段；
30、若巡检速度不处于巡检设备的速度范围内，则将其间隔时段标记为非跨区巡检时段。
31、作为本专利技术进一步的技术方案为：最终的巡检设备数量的确定过程还包括：
32、统计可跨区巡检时段的数量以及两个重点巡检子区域分别对应的异常时段之间的间隔时段总数量，并将其进行比值处理，得到可跨区巡检时段数量比；
33、将可跨区巡检时段数量比与可跨区巡检时段数量比阈值进行比较：
34、若可跨区巡检时段数量比大于等于可跨区巡检时段数量比阈值，则将其巡检设备的初始设置数量减1；
35、若可跨区巡检时段数量比小于可跨区巡检时段数量比阈值，则不进行任何操作。
36、作为本专利技术进一步的技术方案为：巡检方式的确定过程为：
37、若重点巡检子区域组对应的巡检设备数量为1，则将其重点巡检子区域组标记为第一重点巡检子区域组，若重点巡检子区域组对应的巡检设备数量为2，则将其重点巡检子区域组标记为第二重点巡检子区域组；
38、对于第一重点巡检子区域组，其第一重点巡检子区域组对应的巡检设备只在可跨区巡检时段内对第一重点巡检子区域组包含的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.AI视觉安保巡检系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，所述根据重点评估值对巡检子区域进行分类标记，获得重点巡检子区域和非重点巡检子区域，具体包括：
3.根据权利要求1所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，所述人流异常持续时间占比的获取方式为：
4.根据权利要求3所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，所述得到人流异常持续时间占比，之后还包括：
5.根据权利要求4所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，所述得到人流异常天数占比，之后还包括：
6.根据权利要求1所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，所述对重点巡检子区域组进行分析，确定巡检设备的跨区巡检路径，具体包括：
7.根据权利要求1所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，最终的巡检设备数量的确定过程包括：
8.根据权利要求7所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，最终的巡检设备数量的确定过程还包括：
9.根据权利要求8所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，最终的巡检设备数量的确定
10.根据权利要求1所述的AI视觉安保巡检系统，其特征在于，巡检方式的确定过程为：
...【技术特征摘要】
1.ai视觉安保巡检系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的ai视觉安保巡检系统，其特征在于，所述根据重点评估值对巡检子区域进行分类标记，获得重点巡检子区域和非重点巡检子区域，具体包括：
3.根据权利要求1所述的ai视觉安保巡检系统，其特征在于，所述人流异常持续时间占比的获取方式为：
4.根据权利要求3所述的ai视觉安保巡检系统，其特征在于，所述得到人流异常持续时间占比，之后还包括：
5.根据权利要求4所述的ai视觉安保巡检系统，其特征在于，所述得到人流异常天数占比，之后还包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏志，刘向华，李钰，黄兵龙，王忠亚，李承顺，王兴龙，党绍广，
申请(专利权)人：深圳市震有智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。