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    重庆时时彩1900平台: 使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210090937.3

    申请日:

    2012.03.30

    公开号:

    CN103369004A

    公开日:

    2013.10.23

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):H04L 29/08申请公布日:20131023|||文件的公告送达IPC(主分类):H04L 29/08收件人:罗宁文件名称:第一次审查意见通知书|||实质审查的生效IPC(主分类):H04L 29/08申请日:20120330|||文件的公告送达IPC(主分类):H04L 29/08收件人:罗宁文件名称:视为撤回通知书|||公开
    IPC分类号: H04L29/08; G06F15/18 主分类号: H04L29/08
    申请人: 罗宁
    发明人: 罗宁
    地址: 518000 广东省深圳市深业花园B2栋19A
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210090937.3

    授权公告号:

    ||||||||||||

    法律状态公告日:

    2018.08.28|||2017.10.10|||2015.08.12|||2015.08.05|||2013.10.23

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||文件的公告送达|||实质审查的生效|||文件的公告送达|||公开

    摘要

    一种使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法。通过在智能建筑内部署联网的人员传感器,并使用机器学习技术对这些传感器在不同状况下的读数进行学习、分析以及人工设定区分不同状态的阀值,让程序能够自动对火灾、入侵和房间的使用情况等进行智能判断,为有效使用房间资源提供数据,并对突发事件产生报警,通知安全人员前往处理。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法,在建筑物内部署联网的传感器,并使用计算机分析传感器的读数,其特征是:使用红外线人员传感器,通过对传感器读数设定阀值和使用机器学习技术分析、学习不同状况下的传感器数据的规律,使程序可以自动对火灾、非法闯入和房间的使用状况等做出判断。

    2.  根据权利要求1所述的使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法,其特征是:用于训练机器学习程序的数据可以来自正常使用中的数据积累,也可以通过人工模拟各种突发事件并采集过程中的传感器读数来获取数据。

    3.  根据权利要求1所述的使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法,其特征是:对是否发生了火灾和房间是否正在被使用的判断可以通过让机器学习程序学习不同状态下的传感器数据来进行判断,也可以对传感器读数设定适当的阀值以让程序进行直接的逻辑判断。

    4.  根据权利要求1所述的使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法,其特征是:传感器分布、房间使用情况、突发事件都直观地显示在建筑物的平面视图或立体视图上。

    5.  根据权利要求1所述的使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法,其特征是:对突发事件可以自动进行报警,直接通知安全人员和相关单位进行处置。

    6.  根据权利要求1所述的使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法,其特征是:在系统投入使用后积累的数据可以用于再次对机器学习程序进行训练以进一步提升其逻辑判断的准确率。

    说明书

    说明书使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法
    所属技术领域
    本发明涉及建筑信息管理领域,尤其是对智能建筑进行安全监控和资源管理的方法。
    背景技术
    智能建筑(Smart Building)是近年来传感器网络技术发展的重要分支。传感器网络的概念最早由美国陆军提出,其基本构想是使用散布在一定区域内的大量携带有微处理器的小型复合传感器(Sensor Mote)构成无线网络,并对该网络传回的传感器数据进行实时分析以达到对该区域进行有效监控的目的。在传感器网络技术的发展过程中,产生了两个重要分支:使用一次性廉价传感器、微型电池和无线网络的临时环境监控网络(多用于野外的研究考察),和使用能够长期稳定工作的传感器、持续供电并通过有线网络互联的永久/半永久性传感器网络。将后者应用于建筑物的信息管理,就产生了智能建筑的概念。布设通过网络互联的传感器并汇总、分析数据是一切智能建筑技术的基础,而对于传感器数据的具体使用方法则有近乎无限的可能性,因而当前的绝大多数智能建筑相关研究都集中于这一领域。
    智能建筑要解决的核心问题之一是安全监控,包含入侵检测和灾害报警。现有安全监控技术主要是通过网络监视器和红外线激光发射/接收装置,这些设备成本较高,而且网络监视器高度依赖监控人员,难以实现低误报率的自动报警。智能建筑的另一个主要功能是资源管理,即功能性房间的有效管理和使用以及合理利用空调、照明等设施以节约资源并降低建筑维持成本。而对于房间资源有效管理十分重要的房间使用情况的获取,目前则主要是通过使用者在使用前和使用后主动通报管理系统(在房间门前通过刷卡等方式登录或在办公系统中预订、退订),其实现依然很大程度上依赖人工操作,自动化程度很低。
    人员传感器是一种常见的低成本传感器,常见的人员传感器原理是使用光敏元件捕捉其视场范围内的人体发出的特定波段的红外线,当捕获的红外线强度超过预设的阀值,即可认为其视场范围内有人员活动。因为提供的信息量极其有限(一般只是红外线的强度数值或者电位的高或低),难以区分巡逻人员与非法闯入人员,而且因为环境变化产生偶然误报的可能性较高,现有的人员传感器应用都很简单,一般只是作为灯具开关,为过往人员提供自动开闭的照明,或用于对误报率要求不高场合提供入侵报警。
    机器学习技术(Machine Learning)是人工智能技术的一种,可以自动根据已知条件做出逻辑判断?;餮凹际醯淖畲笥诺闶俏蘼劭⑷嗽被故腔餮俺绦虮旧矶疾恍枰嬲斫庾龀鏊枧卸系耐暾评砉?,逻辑判断的结果可是被看作是用于逻辑判断的条件的某个极复杂函数的运算结果,而函数本身在学习过程中自动形成,其细节不需要被人知晓,只需确保其判断的准确率可以满足使用要求即可?;餮暗木咛迨凳┰碛斜匆端雇?Bayesian Networks)、决策树(Decision Tree)、虚拟神经网络(Artificial Neural Network)等许多种,其基本使用方法是将大量用于判断的依据与已知正确的判断结果输入机器学习程序让其自动学习判断规律(此过程称为训练,Training),然后只需对训练好的程序输入用于判断的依据,程序就可以自动给出逻辑判断结果。
    发明内容
    为了提供一种能够以较低的成本和较高的自动化程度实现建筑物内部的入侵检测和资源管理的技术,本发明提供一种使用人员传感器对建筑物进行安全监控和资源管理的方法。
    本发明解决其技术问题所采用的方案是:为人员传感器配备网络数据传输界面,使其可以连接以太网,并向以太网络中的其他地址发送其传感器读数(可以是固定时间间隔的自动发送,也可以是在收到特定信号时发送);在建筑内部署这样的传感器并联网,构成传感器网络,确保需要纳入智能建筑管理的区域都处于人员传感器的监视范围内;使用一台计算机收集传感器的数据;系统部署完毕后,计算机上的机器学习程序对于建筑物正常使用中的传感器数据和人工模拟的各种异常情况的传感器数据(例如由人员模拟从窗户闯入建筑),直到机器学习程序的误报率降低到可以接受的程度,此智能建筑系统即可以自动对异常情况进行识别,并产生报警。使用同样的训练方法,让机器学习程序学习各个房间有人使用与无人使用情 况下的人员传感器数据(也可以直接依据传感器读数进行判断),智能建筑系统就可以自动判断其所监控的房间的使用情况,并以图形的方式(平面图或三维视图)实时显示房间的使用情况,或对使用情况的历史记录进行回放。对于超过特定阀值的红外线人员传感器读数进行报警,还可以起到自动火灾报警的作用。
    本发明的有益效果是,可以实现对建筑物内房间使用情况和异?;疃远觳?,对异常情况可以立刻产生报警,自动通知保安人员前往巡查、处理。这将显著减少智能建筑所需的安全保卫人员的数量,并大幅度提高安全保卫人员对建筑情况的掌控能力和对突发事件的响应速度。系统所使用的人员传感器价格低廉,并且能同时实现房间资源管理、安全监控和火灾报警,可部分替代火灾报警器等专用传感器和监控摄像头以降低智能建筑的建设成本。
    具体实施方式
    下面结合实施例对本发明进一步说明。
    一栋对外出租的写字楼需要进行智能建筑改造以降低维持成本并提高公共资源(公用的会议室、会客室等)的使用效率。
    首先在全楼所有的房间、走廊、大厅部署网络人员传感器,确保传感器的监控范围覆盖楼内所有区域(因为红外线人员传感器不具备成像能力,所以在洗手间内也可以部署),所有传感器都通过有线网络与保安室内的服务器计算机相连。硬件设施改造的同时开始开发智能建筑管理程序,在建筑物各个楼层的平面图上显示传感器的位置和读数,这样的平面图是智能建筑图形化管理界面的基础。
    完成基本功能的开发后,建筑物就可以投入正常使用了。对每天全楼所有传感器的数据进行人工分拣,把出现异常前的数据和正常数据分开,并对数据异常进行分类(空调故障、火灾、非法闯入等),对于在试运行期间没能采集到足够数据的突发事件,可以通过人工模拟的方式采集数据:利用假日,多次演习各种突发事件,并采集传感器数据。当累计了足够数据时,将大部分数据输入机器学习程序进行训练,剩下的少量数据用于检验训练的成果。如果误报率低至可以接受的范围,即可投入使用,否则就需要积累更多的数据然后再次训练。系统正式运行后,也可以使用新积累的数据再次训练以进一步改善监控能力。
    报警发生时,系统显示报警提示,只有当执勤人员手动确认报警,并填写巡查日志后报警提示才会消失,但相关记录会保留在数据库内以便查询。
    房间的使用情况可以用机器学习的方法来获取,也可以简单地通过对传感器数据设定阀值来判断。房间使用情况数据以不同的颜色显示在建筑平面图上(如空置房间为绿色,有人的房间为蓝色),也可以建立房间使用-预约机制,使用者可以通过网络查询房间使用状况,并进行预约。
    智能化建筑改造完成后,该写字楼只需要少数几个保安人员即可有效监控整个建筑。保安人员除了例行巡逻外的职责就是根据监控系统的提示对出现异常的区域进行巡查,以及对于多次误报的传感器进行更换。

    关 键 词:
    使用 人员 传感器 建筑物 进行 安全 监控 资源管理 方法
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