一种基于大数据服务的智慧安防系统的制作方法

1.本发明涉及安防系统技术领域，尤其涉及一种基于大数据服务的智慧安防系统。


背景技术：

2.物联网、互联网以及云计算等新兴技术的发展，标志着大数据时代的来临，其改变人们工作、生活以及思维模式，安防工作也要满足时代发展的趋势以及智慧城市建设的时代需求，充分使用大数据云计算手段，构建智慧安防，显著提升安全防控能力以及综合管控能力；
3.现有的安防系统之间独立运行，缺乏标准化的实时数据获取和远程控制的接口，信息化程度低，安防系统的联动和综合处理能力不强，且一般只能起到简单的视频监控作用，无法识别火情，也无法识别盗抢的情况，因此，本发明提出一种基于大数据服务的智慧安防系统以解决现有技术中存在的问题。


技术实现要素：

4.针对上述问题，本发明提出一种基于大数据服务的智慧安防系统，该基于大数据服务的智慧安防系统的整个安防过程从一个安防建筑模型中即可进行，联动和综合处理能力强。
5.为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于大数据服务的智慧安防系统，包括平台构架、功能模块和大数据中心，所述平台构架包括中央控制终端、模型构建系统、通讯模块和安全系统，所述功能模块包括安防监控硬件、数据储存中心和预警标记模块，所述大数据中心包括深度学习比对模块、搜索引擎和安防数据知识库；
6.所述中央控制终端为安防计算机，所述模型构建系统、通讯模块和安全系统均基于安防计算机，所述模型构建系统用于在安防计算机中构建安防建筑的等比例缩小模型，并将该模型坐标化为安防建筑模型，所述通讯模块连接安防计算机和安防监控硬件，且通讯模块将安防监控硬件识别的数据传输给安防计算机；
7.所述安防硬件模块包括摄像头、温度传感器、烟雾传感器、声音感应器、二氧化碳传感器和电控锁，所述安防硬件模块在安防建筑中等间隔设置，所述模型构建系统识别安防硬件模块的实际位置，在模型中对应标记坐标并建立连接，所述数据储存中心包括本地储存和云备份，且数据储存中心储存通讯模块接收的数据并打上时间戳，所述预警标记模块包括声光报警器和坐标闪烁显示程序，所述坐标闪烁显示程序基于模型构建系统，对安防隐患的坐标区域进行高亮闪烁；
8.所述安防数据知识库通过搜索引擎储存囊括所有关于安防硬件模块的标准监控数据阈值包，所述深度学习比对模块对比安防硬件模块实时检测数据和监控数据阈值包，并连接预警标记模块进行预警。
9.进一步改进在于：所述数据储存中心、预警编辑模块、深度学习比对模块、搜索引擎和安防数据知识库均基于安防计算机，所述安防计算机包括显示器、控制主机，所述模型
构建系统将构建的模型显示在显示器上。
10.进一步改进在于：所述模型构建系统基于可交换图像文件exif原理以安防建筑的数字图像为载体融合空间位置和一般形式属性构建数据模型，且模型中嵌入安防建筑关联的坐标信息和分布图属性，并融合导入gml中，实现坐标空间数据可视化，同时，基于svg进行时空数据矢量化，形成点、线、面并组成具体数据坐标，完成建筑模型坐标化。
11.进一步改进在于：所述通讯模块包括分布式数据通讯系统和数据中心核心总线，所述分布式数据通讯系统与安防硬件模块建立网络连接，并将安防硬件模块上传的数据进行解析处理分类，所述数据中心核心总线为通讯模块的核心，且数据中心核心总线内部设有交换和队列功能，根据安防硬件模块不同的硬件将不同的数据分流到不同的队列，并将数据供给安防计算机中相应数据的处理程序，并在显示器上进行显示。
12.进一步改进在于：所述安防数据知识库包括温度报警阈值包、二氧化碳报警阈值包、烟雾浓度预警阈值包和噪音包，所述温度传感器、烟雾传感器和二氧化碳传感器每隔1h将识别的数据通过通讯模块传递给安防计算机，所述深度学习比对模块比对实时数据和温度报警阈值包、二氧化碳报警阈值包、烟雾浓度预警阈值包中的阈值，判断火情，当出现火情的时候，所述深度学习比对模块启动预警标记模块，在安防建筑模型中火情对应的坐标位置处进行高亮闪烁，所述声光报警器同步声光报警。
13.进一步改进在于：所述噪音包包括打砸噪音、玻璃破碎噪音、碰撞噪音和相应噪音的分贝阈值，所述声音感应器将识别的声音数据和分贝数据通过通讯模块传递给安防计算机，所述深度学习比对模块比对实时数据和噪音包，先判断声音类型，再判断声音分贝，当识别的声音数据同时符合声音类型和阈值的时候，所述深度学习比对模块启动预警标记模块，在安防建筑模型中盗抢声音发生所对应的坐标位置处进行高亮闪烁，所述声光报警器同步声光报警。
14.进一步改进在于：所述摄像头直接连接安防建筑模型中相应的坐标并提供启动服务，管理人员通过选择安防建筑模型中坐标的启动服务打开相应位置处的摄像头，对现场进行实时观察。
15.进一步改进在于：所述电控锁为密码锁，且电控锁通过通讯模块直接连接预警标记模块，当电控锁被暴力破解时，预警标记模块在安防建筑模型中电控锁破解发生所对应的坐标位置处进行高亮闪烁，所述声光报警器同步声光报警。
16.进一步改进在于：所述搜索引擎采用elasticsearch logstash kibana框架部署搜索引擎，利用elasticsearch搜索服务器完成一个分布式的多用户全文搜索引擎，且通过使用logstash日志分析引擎以及kibana可视化平台，为安防数据知识库的需求进行大数据定制。
17.进一步改进在于：所述安全系统采用访问授权、控制授权、操作系统、用户自主选择变量/参数上传和反向控制判断，并对通讯模块进行通道加密、数据包加密和私有协议。
18.本发明的有益效果为：
19.1、本发明通过模型构建系统在安防计算机中构建安防建筑的等比例缩小模型，通过安防硬件模块识别安防建筑相应位置处的安防数据，并在模型中对应标记坐标，同时通过通讯模块建立连接，方便数据的实时获取和远程控制，信息化程度高，且通过深度学习比对模块对比安防硬件模块实时检测数据和监控数据阈值包，并连接预警标记模块，即可进
行预警，整个安防过程从一个安防建筑模型中即可进行，联动和综合处理能力强。
20.2、本发明通过搜索引擎利用大数据构成标准监控数据阈值包，通过深度学习比对模块比对实时数据和温度报警阈值包、二氧化碳报警阈值包、烟雾浓度预警阈值包中的阈值，判断火情，通过深度学习比对模块比对实时数据和噪音包，先判断声音类型，再判断声音分贝，以此判断盗抢，通过电控锁实时检测暴力破解，当出现上述安防情况时，自动启动预警标记模块，在安防建筑模型中安防情况发生所对应的坐标位置处进行高亮闪烁，声光报警器同步声光报警，管理人员通过选择安防建筑模型中坐标的启动服务打开相应位置处的摄像头，对现场进行实时观察，综上，基于大数据比对，安防针对类型更全面。
21.3、本发明采用访问授权、控制授权、操作系统、用户自主选择变量/参数上传和反向控制判断，并对通讯模块进行通道加密、数据包加密和私有协议，以此保证整个安防系统的安全。
附图说明
22.图1为本发明的结构图。
具体实施方式
23.为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
24.实施例一
25.根据图1所示，本实施例提出了一种基于大数据服务的智慧安防系统，包括平台构架、功能模块和大数据中心，所述平台构架包括中央控制终端、模型构建系统、通讯模块和安全系统，所述功能模块包括安防监控硬件、数据储存中心和预警标记模块，所述大数据中心包括深度学习比对模块、搜索引擎和安防数据知识库；
26.所述中央控制终端为安防计算机，所述模型构建系统、通讯模块和安全系统均基于安防计算机，所述模型构建系统用于在安防计算机中构建安防建筑的等比例缩小模型，并将该模型坐标化为安防建筑模型，所述通讯模块连接安防计算机和安防监控硬件，且通讯模块将安防监控硬件识别的数据传输给安防计算机；
27.所述安防硬件模块包括摄像头、温度传感器、烟雾传感器、声音感应器、二氧化碳传感器和电控锁，所述安防硬件模块在安防建筑中等间隔设置，所述模型构建系统识别安防硬件模块的实际位置，在模型中对应标记坐标并建立连接，所述数据储存中心包括本地储存和云备份，且数据储存中心储存通讯模块接收的数据并打上时间戳，所述预警标记模块包括声光报警器和坐标闪烁显示程序，所述坐标闪烁显示程序基于模型构建系统，对安防隐患的坐标区域进行高亮闪烁；
28.所述安防数据知识库通过搜索引擎储存囊括所有关于安防硬件模块的标准监控数据阈值包，所述深度学习比对模块对比安防硬件模块实时检测数据和监控数据阈值包，并连接预警标记模块进行预警。在安防计算机中构建安防建筑的等比例缩小模型，通过安防硬件模块识别安防建筑相应位置处的安防数据，并在模型中对应标记坐标，同时通过通讯模块建立连接，方便数据的实时获取和远程控制，信息化程度高，且通过深度学习比对模块对比安防硬件模块实时检测数据和监控数据阈值包，并连接预警标记模块，即可进行预
警，整个安防过程从一个安防建筑模型中即可进行，联动和综合处理能力强。
29.所述数据储存中心、预警编辑模块、深度学习比对模块、搜索引擎和安防数据知识库均基于安防计算机，所述安防计算机包括显示器、控制主机，所述模型构建系统将构建的模型显示在显示器上。
30.所述模型构建系统基于可交换图像文件exif原理以安防建筑的数字图像为载体融合空间位置和一般形式属性构建数据模型，且模型中嵌入安防建筑关联的坐标信息和分布图属性，并融合导入gml中，实现坐标空间数据可视化，同时，基于svg进行时空数据矢量化，形成点、线、面并组成具体数据坐标，完成建筑模型坐标化。
31.所述通讯模块包括分布式数据通讯系统和数据中心核心总线，所述分布式数据通讯系统与安防硬件模块建立网络连接，并将安防硬件模块上传的数据进行解析处理分类，所述数据中心核心总线为通讯模块的核心，且数据中心核心总线内部设有交换和队列功能，根据安防硬件模块不同的硬件将不同的数据分流到不同的队列，并将数据供给安防计算机中相应数据的处理程序，并在显示器上进行显示。
32.所述安防数据知识库包括温度报警阈值包、二氧化碳报警阈值包、烟雾浓度预警阈值包和噪音包，所述温度传感器、烟雾传感器和二氧化碳传感器每隔1h将识别的数据通过通讯模块传递给安防计算机，所述深度学习比对模块比对实时数据和温度报警阈值包、二氧化碳报警阈值包、烟雾浓度预警阈值包中的阈值，判断火情，当出现火情的时候，所述深度学习比对模块启动预警标记模块，在安防建筑模型中火情对应的坐标位置处进行高亮闪烁，所述声光报警器同步声光报警。
33.所述噪音包包括打砸噪音、玻璃破碎噪音、碰撞噪音和相应噪音的分贝阈值，所述声音感应器将识别的声音数据和分贝数据通过通讯模块传递给安防计算机，所述深度学习比对模块比对实时数据和噪音包，先判断声音类型，再判断声音分贝，当识别的声音数据同时符合声音类型和阈值的时候，所述深度学习比对模块启动预警标记模块，在安防建筑模型中盗抢声音发生所对应的坐标位置处进行高亮闪烁，所述声光报警器同步声光报警。
34.所述摄像头直接连接安防建筑模型中相应的坐标并提供启动服务，管理人员通过选择安防建筑模型中坐标的启动服务打开相应位置处的摄像头，对现场进行实时观察。
35.所述电控锁为密码锁，且电控锁通过通讯模块直接连接预警标记模块，当电控锁被暴力破解时，预警标记模块在安防建筑模型中电控锁破解发生所对应的坐标位置处进行高亮闪烁，所述声光报警器同步声光报警。
36.所述搜索引擎采用elasticsearch logstash kibana框架部署搜索引擎，利用elasticsearch搜索服务器完成一个分布式的多用户全文搜索引擎，且通过使用logstash日志分析引擎以及kibana可视化平台，为安防数据知识库的需求进行大数据定制。基于大数据，更加完善。
37.实施例二
38.根据图1所示，本实施例提出了一种基于大数据服务的智慧安防系统，包括平台构架、功能模块和大数据中心，所述平台构架包括中央控制终端、模型构建系统、通讯模块和安全系统，所述功能模块包括安防监控硬件、数据储存中心和预警标记模块，所述大数据中心包括深度学习比对模块、搜索引擎和安防数据知识库；
39.所述中央控制终端为安防计算机，所述模型构建系统、通讯模块和安全系统均基
于安防计算机，所述模型构建系统用于在安防计算机中构建安防建筑的等比例缩小模型，并将该模型坐标化为安防建筑模型，所述通讯模块连接安防计算机和安防监控硬件，且通讯模块将安防监控硬件识别的数据传输给安防计算机；
40.所述安防硬件模块包括摄像头、温度传感器、烟雾传感器、声音感应器、二氧化碳传感器和电控锁，所述安防硬件模块在安防建筑中等间隔设置，所述模型构建系统识别安防硬件模块的实际位置，在模型中对应标记坐标并建立连接，所述数据储存中心包括本地储存和云备份，且数据储存中心储存通讯模块接收的数据并打上时间戳，所述预警标记模块包括声光报警器和坐标闪烁显示程序，所述坐标闪烁显示程序基于模型构建系统，对安防隐患的坐标区域进行高亮闪烁；
41.所述安防数据知识库通过搜索引擎储存囊括所有关于安防硬件模块的标准监控数据阈值包，所述深度学习比对模块对比安防硬件模块实时检测数据和监控数据阈值包，并连接预警标记模块进行预警。在安防计算机中构建安防建筑的等比例缩小模型，通过安防硬件模块识别安防建筑相应位置处的安防数据，并在模型中对应标记坐标，同时通过通讯模块建立连接，方便数据的实时获取和远程控制，信息化程度高，且通过深度学习比对模块对比安防硬件模块实时检测数据和监控数据阈值包，并连接预警标记模块，即可进行预警，整个安防过程从一个安防建筑模型中即可进行，联动和综合处理能力强。
42.所述安全系统采用访问授权、控制授权、操作系统、用户自主选择变量/参数上传和反向控制判断，并对通讯模块进行通道加密、数据包加密和私有协议。
43.本发明通过模型构建系统在安防计算机中构建安防建筑的等比例缩小模型，通过安防硬件模块识别安防建筑相应位置处的安防数据，并在模型中对应标记坐标，同时通过通讯模块建立连接，方便数据的实时获取和远程控制，信息化程度高，且通过深度学习比对模块对比安防硬件模块实时检测数据和监控数据阈值包，并连接预警标记模块，即可进行预警，整个安防过程从一个安防建筑模型中即可进行，联动和综合处理能力强。接着，本发明通过搜索引擎利用大数据构成标准监控数据阈值包，通过深度学习比对模块比对实时数据和温度报警阈值包、二氧化碳报警阈值包、烟雾浓度预警阈值包中的阈值，判断火情，通过深度学习比对模块比对实时数据和噪音包，先判断声音类型，再判断声音分贝，以此判断盗抢，通过电控锁实时检测暴力破解，当出现上述安防情况时，自动启动预警标记模块，在安防建筑模型中安防情况发生所对应的坐标位置处进行高亮闪烁，声光报警器同步声光报警，管理人员通过选择安防建筑模型中坐标的启动服务打开相应位置处的摄像头，对现场进行实时观察，综上，基于大数据比对，安防针对类型更全面。另外，本发明采用访问授权、控制授权、操作系统、用户自主选择变量/参数上传和反向控制判断，并对通讯模块进行通道加密、数据包加密和私有协议，以此保证整个安防系统的安全。
44.以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。