【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及校園安全管理，具體為一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、在當(dāng)代社會(huì)，隨著教育事業(yè)的蓬勃發(fā)展和高等教育普及率的提高，校園規(guī)模不斷擴(kuò)大，師生數(shù)量急劇增加，這種趨勢(shì)雖然促進(jìn)了學(xué)術(shù)交流和知識(shí)傳播，但同時(shí)也給校園安全管理帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)，特別是在節(jié)假日、大型活動(dòng)或緊急情況下，校園內(nèi)人員聚集現(xiàn)象尤為突出，一旦管理不當(dāng)，極易引發(fā)踩踏事件、擁堵問(wèn)題及其他安全隱患，嚴(yán)重威脅到師生的生命財(cái)產(chǎn)安全。
2、傳統(tǒng)的人員聚集監(jiān)測(cè)手段主要包括視頻監(jiān)控系統(tǒng)和人工巡邏，視頻監(jiān)控系統(tǒng)雖然能夠直觀展示現(xiàn)場(chǎng)情況，但存在諸多不足：首先，視頻數(shù)據(jù)易受光線變化、遮擋物及惡劣天氣因素的影響，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)效果大打折扣，其次，視頻監(jiān)控涉及大量個(gè)人信息的采集與處理，存在較高的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，容易引發(fā)師生不滿(mǎn)和法律糾紛，最后，視頻監(jiān)控系統(tǒng)依賴(lài)于人工監(jiān)控和判斷，不僅效率低下，而且容易因人為疏忽而錯(cuò)失預(yù)警時(shí)機(jī)。
3、基于上述問(wèn)題，有必要對(duì)現(xiàn)有的人員聚集監(jiān)測(cè)手段進(jìn)行優(yōu)化，利用雷達(dá)波檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)校園內(nèi)人員聚集情況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，還通過(guò)集成先進(jìn)的人工智能算法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和處理，自動(dòng)識(shí)別并評(píng)估人員聚集密度，并在必要時(shí)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制和疏散指導(dǎo)信息發(fā)布平臺(tái)，因此，開(kāi)發(fā)一種能夠綜合實(shí)現(xiàn)上述特點(diǎn)的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)具有重要意義。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專(zhuān)利技術(shù)的目的就是為了彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，它能夠通過(guò)結(jié)合高精度、多頻段
2、本專(zhuān)利技術(shù)為解決上述技術(shù)問(wèn)題，提供如下技術(shù)方案：一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括以下組成部分：
3、雷達(dá)波探測(cè)模塊：采用高精度、多頻段的雷達(dá)波傳感器，對(duì)校園內(nèi)各區(qū)域進(jìn)行不間斷掃描，實(shí)時(shí)獲取人員分布、移動(dòng)速度和方向數(shù)據(jù)；
4、智能分析處理單元：集成人工智能算法，包括但不限于深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)雷達(dá)波探測(cè)模塊收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與分析，自動(dòng)識(shí)別并評(píng)估人員聚集密度，判斷是否存在安全隱患；
5、預(yù)警觸發(fā)模塊：分析結(jié)果顯示某區(qū)域人員聚集密度超過(guò)預(yù)設(shè)的安全閾值，自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警信號(hào)，包括但不限于聲光報(bào)警、短信通知和電子郵件警報(bào)，使相關(guān)管理人員和安保人員能夠第一時(shí)間獲得警示信息；
6、疏散指導(dǎo)信息發(fā)布平臺(tái)：結(jié)合校園廣播系統(tǒng)、手機(jī)app、電子顯示屏的多種渠道，根據(jù)預(yù)警區(qū)域的具體情況，自動(dòng)生成并發(fā)布詳細(xì)的疏散指導(dǎo)信息，包括疏散路線、安全出口位置及注意事項(xiàng)，引導(dǎo)師生有序撤離，避免踩踏安全事故的發(fā)生；
7、自學(xué)習(xí)與優(yōu)化模塊：系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)能力，能夠不斷積累歷史數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法模型，提高預(yù)警準(zhǔn)確率和疏散指導(dǎo)的有效性，同時(shí)，支持遠(yuǎn)程配置和更新，便于根據(jù)校園實(shí)際情況進(jìn)行靈活調(diào)整。
8、進(jìn)一步地，所述雷達(dá)波探測(cè)模塊在校園內(nèi)關(guān)鍵區(qū)域部署高精度、多頻段的雷達(dá)波傳感器，對(duì)雷達(dá)傳感器進(jìn)行初始化配置，包括設(shè)置掃描頻率、探測(cè)范圍、數(shù)據(jù)處理參數(shù)，并根據(jù)校園的具體環(huán)境和需求進(jìn)行調(diào)整，雷達(dá)傳感器不間斷地掃描指定區(qū)域，收集人員分布、移動(dòng)速度和方向原始數(shù)據(jù)，采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線或有線方式傳輸至智能分析處理單元，智能分析處理單元對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波、校準(zhǔn)步驟，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。
9、更進(jìn)一步地，所述智能分析處理單元接收來(lái)自雷達(dá)波探測(cè)模塊的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)校驗(yàn)和同步處理，利用圖像處理或信號(hào)處理算法，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出與人員聚集相關(guān)的特征信息，包括人員數(shù)量、密度，集成的人工智能算法對(duì)提取的特征信息進(jìn)行深入分析，評(píng)估人員聚集的嚴(yán)重程度和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)分析結(jié)果，智能分析處理單元判斷是否需要觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，當(dāng)某區(qū)域的人員聚集密度超過(guò)預(yù)設(shè)的安全閾值，則進(jìn)入預(yù)警流程。
10、更進(jìn)一步地，所述智能分析處理單元采用基于圖像處理算法的密度估計(jì)算法從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出與人員聚集相關(guān)的特征信息，其算法公式為：density?estimate＝f(extracted?features,model?parameters)，其中，f表示密度估計(jì)模型，extractedfeatures,表示從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取的特征，model?parameters表示模型的參數(shù)。
11、更進(jìn)一步地，所述智能分析處理單元采用支持向量機(jī)算法評(píng)估人員聚集的嚴(yán)重程度和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，其計(jì)算公式為：
12、
13、其中，n是訓(xùn)練樣本數(shù)量，xi是第i個(gè)樣本的特征向量，yi是第i個(gè)樣本的標(biāo)簽，k(xi,xj)是核函數(shù)，用于計(jì)算樣本間的相似度，c是正則化參數(shù)，用于控制過(guò)擬合，αi是拉格朗日乘子，利用訓(xùn)練好的支持向量機(jī)模型對(duì)提取的特征信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分類(lèi)或回歸，以評(píng)估當(dāng)前人員聚集的密度和安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
14、更進(jìn)一步地，所述預(yù)警觸發(fā)模塊判斷需要觸發(fā)預(yù)警，智能分析處理單元立即生成預(yù)警信號(hào)，包括聲光報(bào)警信號(hào)、短信通知、電子郵件警報(bào)，將預(yù)警信號(hào)發(fā)送至相關(guān)管理人員和安保人員的終端設(shè)備，以及校園廣播系統(tǒng)、電子顯示屏的公共發(fā)布平臺(tái)，接收預(yù)警信號(hào)的人員需立即確認(rèn)并采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，包括前往現(xiàn)場(chǎng)查看、啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案。
15、更進(jìn)一步地，所述疏散指導(dǎo)信息發(fā)布平臺(tái)根據(jù)預(yù)警區(qū)域的具體情況，智能分析處理單元自動(dòng)生成最優(yōu)的疏散路徑和方案，將疏散指導(dǎo)信息通過(guò)校園廣播系統(tǒng)、手機(jī)app、電子顯示屏多種渠道進(jìn)行發(fā)布，信息內(nèi)容包括疏散路線、安全出口位置、注意事項(xiàng)的詳細(xì)指導(dǎo)，在疏散過(guò)程中，根據(jù)實(shí)時(shí)的人員流動(dòng)情況和現(xiàn)場(chǎng)反饋，智能分析處理單元可動(dòng)態(tài)調(diào)整疏散指導(dǎo)信息。
16、更進(jìn)一步地，所述疏散指導(dǎo)信息發(fā)布平臺(tái)采用dijkstra算法自動(dòng)生成最優(yōu)的疏散路徑，根據(jù)校園地圖、實(shí)時(shí)人員分布、安全出口位置及障礙物分布信息，自動(dòng)生成從當(dāng)前位置到最近安全出口的最優(yōu)疏散路徑，其計(jì)算公式為：疏散路徑p的計(jì)算可表達(dá)為尋找從起始節(jié)點(diǎn)s到安全出口節(jié)點(diǎn)t的最優(yōu)路徑問(wèn)題：其中，p表示要找到的最優(yōu)路徑,s和t分別是路徑的起始節(jié)點(diǎn)和終止節(jié)點(diǎn),all?paths?fromstot表示從節(jié)點(diǎn)s到節(jié)點(diǎn)t的所有可能路徑，(e)表示路徑中的邊，∑e∈pw(e)表示路徑p上所有邊的權(quán)重之和。
17、更進(jìn)一步地，所述自學(xué)習(xí)與優(yōu)化模塊通過(guò)系統(tǒng)持續(xù)積累歷史數(shù)據(jù)，包括每次預(yù)警事件的人員聚集情況、疏散效果、響應(yīng)時(shí)間，利用積累的數(shù)據(jù)對(duì)人工智能算法模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高預(yù)警準(zhǔn)確率和疏散指導(dǎo)的有效性，包括調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)算法結(jié)構(gòu)，同時(shí)支持遠(yuǎn)程對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行配置和更新。
18、更進(jìn)一步地，所述自學(xué)習(xí)與優(yōu)化模塊采用牛頓法對(duì)人工智能算法模型進(jìn)行優(yōu)化，具體地，初始化模型參數(shù)θ0和設(shè)置優(yōu)化算法的參數(shù)，在每次迭代中，利用雷達(dá)波探測(cè)模塊收集的數(shù)據(jù)作為輸入，計(jì)算當(dāng)前模型參數(shù)θt下的目標(biāo)函數(shù)j(θt)的梯度和hessian矩陣ht，根本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下組成部分：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述雷達(dá)波探測(cè)模塊在校園內(nèi)關(guān)鍵區(qū)域部署高精度、多頻段的雷達(dá)波傳感器，對(duì)雷達(dá)傳感器進(jìn)行初始化配置，包括設(shè)置掃描頻率、探測(cè)范圍、數(shù)據(jù)處理參數(shù)，并根據(jù)校園的具體環(huán)境和需求進(jìn)行調(diào)整，雷達(dá)傳感器不間斷地掃描指定區(qū)域，收集人員分布、移動(dòng)速度和方向原始數(shù)據(jù)，采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線或有線方式傳輸至智能分析處理單元，智能分析處理單元對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波、校準(zhǔn)步驟，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能分析處理單元接收來(lái)自雷達(dá)波探測(cè)模塊的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)校驗(yàn)和同步處理，利用圖像處理或信號(hào)處理算法，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出與人員聚集相關(guān)的特征信息，包括人員數(shù)量、密度，集成的人工智能算法對(duì)提取的特征信息進(jìn)行深入分析，評(píng)估人員聚集的嚴(yán)重程度和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)分析結(jié)果，智能分析處理單元判斷是否需要觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，當(dāng)某區(qū)域
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能分析處理單元采用基于圖像處理算法的密度估計(jì)算法從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出與人員聚集相關(guān)的特征信息，其算法公式為：Density?Estimate＝f(ExtractedFeatures,Model?Parameters)，其中，f表示密度估計(jì)模型，Extracted?Features,表示從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取的特征，ModelParameters表示模型的參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能分析處理單元采用支持向量機(jī)算法評(píng)估人員聚集的嚴(yán)重程度和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，其計(jì)算公式為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)警觸發(fā)模塊判斷需要觸發(fā)預(yù)警，智能分析處理單元立即生成預(yù)警信號(hào)，包括聲光報(bào)警信號(hào)、短信通知、電子郵件警報(bào)，將預(yù)警信號(hào)發(fā)送至相關(guān)管理人員和安保人員的終端設(shè)備，以及校園廣播系統(tǒng)、電子顯示屏的公共發(fā)布平臺(tái)，接收預(yù)警信號(hào)的人員需立即確認(rèn)并采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，包括前往現(xiàn)場(chǎng)查看、啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述疏散指導(dǎo)信息發(fā)布平臺(tái)根據(jù)預(yù)警區(qū)域的具體情況，智能分析處理單元自動(dòng)生成最優(yōu)的疏散路徑和方案，將疏散指導(dǎo)信息通過(guò)校園廣播系統(tǒng)、手機(jī)APP、電子顯示屏多種渠道進(jìn)行發(fā)布，信息內(nèi)容包括疏散路線、安全出口位置、注意事項(xiàng)的詳細(xì)指導(dǎo)，在疏散過(guò)程中，根據(jù)實(shí)時(shí)的人員流動(dòng)情況和現(xiàn)場(chǎng)反饋，智能分析處理單元可動(dòng)態(tài)調(diào)整疏散指導(dǎo)信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于,所述疏散指導(dǎo)信息發(fā)布平臺(tái)采用Dijkstra算法自動(dòng)生成最優(yōu)的疏散路徑，根據(jù)校園地圖、實(shí)時(shí)人員分布、安全出口位置及障礙物分布信息，自動(dòng)生成從當(dāng)前位置到最近安全出口的最優(yōu)疏散路徑，其計(jì)算公式為：疏散路徑P的計(jì)算可表達(dá)為尋找從起始節(jié)點(diǎn)S到安全出口節(jié)點(diǎn)T的最優(yōu)路徑問(wèn)題：其中，P表示要找到的最優(yōu)路徑,S和T分別是路徑的起始節(jié)點(diǎn)和終止節(jié)點(diǎn),all?paths?fromstot表示從節(jié)點(diǎn)S到節(jié)點(diǎn)T的所有可能路徑，(e)表示路徑中的邊，∑e∈pw(e)表示路徑P上所有邊的權(quán)重之和。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于,所述自學(xué)習(xí)與優(yōu)化模塊通過(guò)系統(tǒng)持續(xù)積累歷史數(shù)據(jù)，包括每次預(yù)警事件的人員聚集情況、疏散效果、響應(yīng)時(shí)間，利用積累的數(shù)據(jù)對(duì)人工智能算法模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高預(yù)警準(zhǔn)確率和疏散指導(dǎo)的有效性，包括調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)算法結(jié)構(gòu)，同時(shí)支持遠(yuǎn)程對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行配置和更新。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于,所述自學(xué)習(xí)與優(yōu)化模塊采用牛頓法對(duì)人工智能算法模型進(jìn)行優(yōu)化，具體地，初始化模型參數(shù)θ0和設(shè)置優(yōu)化算法的參數(shù)，在每次迭代中，利用雷達(dá)波探測(cè)模塊收集的數(shù)據(jù)作為輸入，計(jì)算當(dāng)前模型參數(shù)θt下的目標(biāo)函數(shù)J(θt)的梯度和Hessian矩陣Ht，根據(jù)牛頓法或其近似算法，計(jì)算更新方向，并更新模型參數(shù)θt+1，即的操作，重復(fù)迭代，直至達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)或目標(biāo)函數(shù)值收斂，系統(tǒng)通過(guò)不斷積累歷史數(shù)據(jù)，利用上述訓(xùn)練和優(yōu)化過(guò)程，自動(dòng)調(diào)整人工智能算法模型的參數(shù)。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下組成部分：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述雷達(dá)波探測(cè)模塊在校園內(nèi)關(guān)鍵區(qū)域部署高精度、多頻段的雷達(dá)波傳感器，對(duì)雷達(dá)傳感器進(jìn)行初始化配置，包括設(shè)置掃描頻率、探測(cè)范圍、數(shù)據(jù)處理參數(shù)，并根據(jù)校園的具體環(huán)境和需求進(jìn)行調(diào)整，雷達(dá)傳感器不間斷地掃描指定區(qū)域，收集人員分布、移動(dòng)速度和方向原始數(shù)據(jù)，采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線或有線方式傳輸至智能分析處理單元，智能分析處理單元對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波、校準(zhǔn)步驟，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能分析處理單元接收來(lái)自雷達(dá)波探測(cè)模塊的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)校驗(yàn)和同步處理，利用圖像處理或信號(hào)處理算法，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出與人員聚集相關(guān)的特征信息，包括人員數(shù)量、密度，集成的人工智能算法對(duì)提取的特征信息進(jìn)行深入分析，評(píng)估人員聚集的嚴(yán)重程度和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)分析結(jié)果，智能分析處理單元判斷是否需要觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，當(dāng)某區(qū)域的人員聚集密度超過(guò)預(yù)設(shè)的安全閾值，則進(jìn)入預(yù)警流程。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能分析處理單元采用基于圖像處理算法的密度估計(jì)算法從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出與人員聚集相關(guān)的特征信息，其算法公式為：density?estimate＝f(extractedfeatures,model?parameters)，其中，f表示密度估計(jì)模型，extracted?features,表示從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取的特征，modelparameters表示模型的參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能分析處理單元采用支持向量機(jī)算法評(píng)估人員聚集的嚴(yán)重程度和潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，其計(jì)算公式為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雷達(dá)波技術(shù)的校區(qū)人員聚集檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)警觸發(fā)模塊判斷需要觸發(fā)預(yù)警，智能分析處理單元立即生成預(yù)警信號(hào)，包括聲光報(bào)警信號(hào)、短信通知、電子郵件警報(bào)，將預(yù)警信號(hào)發(fā)送至相關(guān)管理人員和安保人員的終端設(shè)備，以及校園...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李新超，龍辰三，汪澤村，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：深圳市嵐正科技有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
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