基于人工智能多要素全景监控检测预警系统

本发明涉及智能检测预警，具体为基于人工智能多要素全景监控检测预警系统。

背景技术：

1、人工智能多要素全景监控检测预警系统是一种利用人工智能技术，结合多种监控要素进行全方位监测、检测和预警的系统。该系统通过集成多种传感器、摄像头、数据分析等技术手段，实时地对监控区域进行感知、分析和处理，以实现对异常事件或潜在风险的及早发现和预警；该系统能够广泛应用于安防领域、交通管理、环境监测等场景，可以用于监控和预警各种异常事件，如盗窃、火灾、交通事故等，以保障公共安全和提高管理效率。通过人工智能技术的应用，系统能够自动识别和分析监控数据，大大减轻了人工监控的负担，并提高了监控的准确性和效率；

2、但目前多要素全景监控是通过多个数据结合判定监测区域内是否存在异常，但往往在实际过程中，不同的异常状况产生的数据值不同，当部分数据值为产生时，综合多个数据进行分析，则会导致结果出现偏差，出现误判的现象。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了基于人工智能多要素全景监控检测预警系统，具备通过对监测区域内的物体位移距离数据进行监测，并根据物体位移距离计算物体的加速度，根据物体的加速度判断物体是否存在异常的加速度现象，当出现异常加速度现象，则为物体存在异常行为，并发出行为异常预警，对监测区域内的分贝进行实时监测，并计算分贝的波动值，当出现异常的分贝波动值时，判定监测区域内存在异响，并发出异响预警，对监测区域内的烟雾浓度数据进行检测，并计算烟雾浓度的增长率，当出现异常的烟雾增长率后，发出烟雾预警，通过对相关数据进行实时分析，确保单一数据计算后结果精确性，同时，无需将多个数据结合判断监测区域内是否存在异常状况，避免在结合时，部分数据处于正常时，会影响最终计算结果的准确性，从而导致结果出现偏差，出现误判的现象等优点，解决了上述问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能多要素全景监控检测预警系统，包括要素获取模块、要素处理模块、要素分析模块以及预警模块；

5、所述要素获取模块与要素处理模块通过网络连接，所述要素处理模块与要素分析模块通过网络连接，所述要素模块与预警模块通过网络连接；

6、其中；

7、所述要素获取模块包括摄像单元、测距单元、声音采集单元以及烟雾采集单元，所述摄像单元用于获取监测区域内的图像信息，所述测距单元用于实时测量物体与测距单元的距离jl,所述声音采集单元用于实时采集监测区域内的分贝数据fb，所述烟雾采集单元用于监测采集区域内的烟雾浓度数据yw；

8、所述要素获取模块将采集到的测距单元的距离jl、采集监测区域内的分贝数据fb以及烟雾浓度数据yw通过网络发送至要素处理模块中，所述要素获取模块将获取监测区域内的图像信息通过网络发送至预警模块；

9、所述要素处理模块根据算法分别计算物体移动加速度sd、分贝波动值bd以及烟雾浓度增长率ywzz，所述要素处理模块将计算得出的物体移动加速度sd、分贝波动值bd以及烟雾浓度增长率ywzz通过网络发送至要素分析模块；

10、所述要素分析模块内分别预设有物体移动加速度阈值sdyz、分贝波动值阈值fbyz以及烟雾浓度增长率阈值ywyz，所述要素分析模块将计算得出的物体移动加速度sd与物体移动加速度阈值sdyz对比，判定物体是否有异常行为，所述要素分析模块将计算得出的分贝波动值bd与分贝波动值阈值fbyz对比，判定监测区域内是否存在异响，所述述要素分析模块将计算得出烟雾浓度增长率ywzz与烟雾浓度增长率阈值ywyz对比，判定监测区域内是否出现烟雾异常情况，当出现物体存在异常行为时，所述要素分析模块向预警模块发出行为异常信号，当监测区域内存在异响，所述要素分析模块向预警模块发出异响信号，当监测区域内出现烟雾异常情况，所述要素分析模块向预警模块发出烟雾预警信号；

11、所述预警模块用于显示监测区域内的图像信息，所述预警模块接收到信号后，发出对应的预警警报以及预警信息。

12、优选的，所述物体移动加速度sd算法公式如下：

13、

14、公式中，jlh表示当前获取的测量物体与测距单元的距离，jlq表示当前获取的测量物体与测距单元的距离jlh的上一次获取的测量物体与测距单元的距离，0.5表示，两次采集间隔0.5秒。

15、优选的，所述分贝波动值bd算法公式如下：

16、

17、公式中，fbck表示周围分贝数值参考值，该数值由声音采集单元所监测的具体环境决定，表示分贝值与平均分贝值的差值，2表示分贝值每秒采集一次，2个分贝值为一组，得出标准差得出分贝波动值bd。

18、优选的，所述烟雾浓度增长率ywzz算法公式如下：

19、ywzz＝k*(ywh-ywq)

20、公式中，ywh表示当前采集到的烟雾浓度数据，ywq表示当前采集到的烟雾浓度数据上一次采集到的烟雾浓度数据，k表示烟雾增长常数系数，该数值为固定值。

21、优选的，所述要素处理模块将计算得出物体移动加速度sd或分贝波动值bd或烟雾浓度增长率ywzz通过网络发送至要素分析模块中。

22、优选的，所述要素分析模块中预设有物体移动加速度阈值sdyz，所述要素分析模块将接收到的物体移动加速度sd数值与预设的物体移动加速度阈值sdyz对比，当物体移动加速度sd数值大于预设的物体移动加速度阈值sdyz时，则物体加速度异常，所述要素分析模块判定物体存在异常的加速度，向预警模块发出行为异常信号。

23、优选的，所述要素分析模块中预设有分贝波动值阈值fbyz，所述要素分析模块将接收到的分贝波动值bd与预设的分贝波动值阈值fbyz对比，当分贝波动值bd大于预设的分贝波动值阈值fbyz时，则监测区域内存在异响，所述要素分析模块判定监测区域内出现异常响声，向预警模块发出异响信号。

24、优选的，所述要素分析模块中预设有烟雾浓度增长率阈值ywyz，所述要素分析模块将接收到的烟雾浓度增长率ywzz与预设的烟雾浓度增长率阈值ywyz对比，当烟雾浓度增长率ywzz大于预设的烟雾浓度增长率阈值ywyz时，则监测区域内出现异常烟雾数值，所述要素分析模块判定监测区域内出现异常烟雾，向预警模块发出烟雾预警信号。

25、优选的，当所述预警模块接收到行为异常信号或异响信号或烟雾预警信号时，发出对应的预警警报以及对应的预警信息。

26、优选的，所述预警模块包括显示端和音频端，所述显示端用于显示预警信息，所述音频端用于播放预警警报。

27、与现有技术相比，本发明提供了基于人工智能多要素全景监控检测预警系统，具备以下有益效果：

28、本发明通过对监测区域内的物体位移距离数据进行监测，并根据物体位移距离计算物体的加速度，根据物体的加速度判断物体是否存在异常的加速度现象，当出现异常加速度现象，则为物体存在异常行为，并发出行为异常预警，对监测区域内的分贝进行实时监测，并计算分贝的波动值，当出现异常的分贝波动值时，判定监测区域内存在异响，并发出异响预警，对监测区域内的烟雾浓度数据进行检测，并计算烟雾浓度的增长率，当出现异常的烟雾增长率后，发出烟雾预警，通过对相关数据进行实时分析，确保单一数据计算后结果精确性，同时，无需将多个数据结合判断监测区域内是否存在异常状况，避免在结合时，部分数据处于正常时，会影响最终计算结果的准确性，从而导致结果出现偏差，出现误判的现象