集成红外及超声波传感器的电动防护门安全监测系统、方法与流程

本发明涉及安全监测，尤其涉及一种集成红外及超声波传感器的电动防护门安全监测系统、方法。

背景技术：

1、在当前的安全监控领域，电动防护门作为一种常见的安全防护设施，在各种建筑物如商业大厦、住宅区、工业园区和公共场所中得到了广泛应用。其主要功能是控制人员的进出，防止未经授权的访问，同时在紧急情况下提供必要的安全防护。随着安全需求的提升和技术的发展，传统的基于密码、刷卡或生物识别等方式的门禁系统已经不能完全满足高安全性和便捷性的需求。此外，现有的安全监测系统在动态变化的环境条件下的适应性和稳定性也需要进一步提高。环境因素的变化可能会影响传感器的性能和监测数据的准确性，因此，如何动态调整监测策略以适应环境变化，确保监测结果的可靠性，成为了提高系统性能的关键。

2、对于安全检测的方法有很多，我国发明专利“一种安全监测方法、装置及系统”，申请号：“cn201611220024.3”，主要包括：接收第一红外传感器发送的采集信息，其中所述采集信息中携带所述的第一红外传感器的标识信息；根据所述第一红外传感器的标识信息，确定当前用户所在的目标区域；根据预先学习的所述用户在每个区域的滞留时长，判断所述目标区域对应的滞留时长内是否接收到位于其他区域的第二红外传感器发送的采集信息；如果否，发送告警信息；所述方法还包括：如果在所述用户未位于室外区域时，接收第三红外传感器发送的采集信息，其中所述第三红外传感器位于所述用户家中的入户门；确定当前存在进入室内的其他用户，发送告警信息；预先学习所述用户在每个区域的滞留时长包括：预先收集红外传感器在设定时间长度内的采集信息，根据每个红外传感器的标识信息及所述采集信息的时间，根据所述用户进入每个区域的时间确定每个第一特征向量；根据预设的每个活动时间段，确定位于对应活动时间段的每个第一目标特征向量；针对对应活动时间段的每个第一目标特征向量，根据用户在每个区域的第一停留时长确定每个第二特征向量；将第一停留时长大于设定时长阈值的第二特征向量作为第二目标特征向量；针对每个区域的每个第二目标特征向量，采用预设的拟合算法，确定在每个区域的滞留时长。

3、但上述技术至少存在如下技术问题：电动防护门安全监测准确性较低以及适应性较差的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种集成红外及超声波传感器的电动防护门安全监测系统、方法，解决了电动防护门安全监测准确性较低以及适应性较差的技术问题。

2、本发明提供了一种集成红外及超声波传感器的电动防护门安全监测系统、方法，具体包括以下技术方案：

3、一种集成红外及超声波传感器的电动防护门安全监测系统，包括以下部分：

4、监测感知模块，第一数据处理模块，第二数据处理模块，数据集成处理模块，环境数据评估模块，动态监测决策模块；

5、所述监测感知模块，用于收集实时的红外和超声波传感器的数据，得到红外和超声波传感器的原始数据，并对原始数据进行预处理，得到预处理后的红外和超声波传感器数据，并将预处理后的红外和超声波传感器数据分别发送至第一数据处理模块和第二数据处理模块；

6、所述第一数据处理模块，使用智能分析与识别算法对预处理后的红外传感器数据进行分析和处理，得到第一数据处理结果，并将第一数据处理结果发送至数据集成处理模块；

7、所述第二数据处理模块，利用空间映射技术对预处理后的超声波传感器数据进行处理，生成环境三维模型，并对环境三维模型进行识别和补偿，得到第二数据处理结果，并将第二数据处理结果发送至数据集成处理模块；

8、所述数据集成处理模块，基于第一数据处理结果和第二数据处理结果，利用智能数据集成算法进行集成处理，得到集成后的监测数据，并将集成后的监测数据发送至动态监测决策模块；

9、所述环境数据评估模块，用于收集实时环境数据和历史环境数据，并利用历史环境数据和历史红外和超声波传感器的数据进行挖掘分析，得到环境影响分析模型，在环境影响分析模型中带入实时环境数据得到环境影响量化参数，并将环境影响量化参数发送至动态监测决策模块；

10、所述动态监测决策模块，基于环境影响量化参数对集成后的监测数据进行动态调整并分析，得到监测结果，并基于监测结果提出应对决策。

11、一种集成红外及超声波传感器的电动防护门安全监测方法，包括以下步骤：

12、s1.收集实时的红外和超声波传感器的数据，得到红外和超声波传感器的原始数据，并对原始数据进行预处理，得到预处理后的红外和超声波传感器数据，并将预处理后的红外和超声波传感器数据分别进行第一数据处理和第二数据处理，得到第一数据处理结果和第二数据处理结果；

13、s2.基于第一数据处理结果和第二数据处理结果，利用智能数据集成算法进行集成处理，得到集成后的监测数据；同时收集实时环境数据和历史环境数据，基于历史环境数据和历史红外和超声波传感器的数据，构建环境影响分析模型，并将实时环境数据带入环境影响分析模型得到环境影响量化参数；

14、s3.基于环境影响量化参数对集成后的监测数据进行动态调整并分析，得到监测结果，并基于监测结果提出应对决策。

15、应用于上述的一种集成红外及超声波传感器的电动防护门安全监测系统。

16、优选的，所述s1，具体包括：

17、对预处理后的红外传感器数据进行特征提取和特征融合，得到特征向量集，进而使用支持向量机技术进行分类识别处理，得到第一数据处理结果。

18、优选的，所述s1，具体包括：

19、在利用空间映射技术对预处理后的超声波传感器数据进行处理，生成环境三维模型。

20、优选的，所述s1，具体包括：

21、在生成环境三维模型的实现过程中，引入三角测量法，计算反射点的三维坐标。

22、优选的，所述s1，具体包括：

23、在生成环境三维模型的实现过程中，基于空气温度、空气湿度的影响，得到优化调整后的声速。

24、优选的，所述s1，具体包括：

25、引入空间谐振优化算法对生成的环境三维模型进行优化，得到调整优化后的环境三维模型。

26、优选的，所述s1，具体包括：

27、基于超声波信号数据反射特性，引入光线投射法对调整优化后的环境三维模型进行识别并补偿，得到第二数据结果。

28、优选的，所述s2，具体包括：

29、在构建环境影响分析模型的过程中，引入环境因素显著性分析算法。

30、优选的，所述s3，具体包括：

31、基于环境影响量化参数计算环境影响调整因子，并根据环境影响调整因子对集成后的监测数据进行动态调整。

32、本发明的技术方案的有益效果：

33、1、本发明通过引入空气的温度和湿度对声速的调整公式，综合环境条件对监测结果的影响，使得超声波传感器数据的分析更加准确，提高了电动防护门安全监测系统在不同环境条件下的适应性和可靠性；通过空间谐振优化算法和光线投射法识别和补偿超声波传感器的死角区域，优化了传感器的布局，确保了更全面的环境监测覆盖，减少了监测盲区，提高了安全监测的全面性。

34、2、本发明利用智能数据集成算法，如加权平均、卡尔曼滤波器等，能够最大化地利用红外和超声波数据的互补性质，智能数据集成算法不仅优化了数据利用，还提升了监测结果的综合性和可靠性。

35、3、本发明通过引入环境影响分析模型，电动防护门安全监测系统能够实时反映和适应环境变化，确保监测结果的准确性，环境影响量化参数动态调整数据使得监测结果能够根据实时环境数据自动调整，大大提高了监测结果的准确性，确保了电动防护门安全监测系统在不同环境条件下都能维持高性能。