一种厂区环境监控预警系统

摘要

本发明涉及厂区管理技术领域，具体涉及一种厂区环境监控预警系统，包括视频监控系统、中央处理器和警报系统，所述视频监控系统包括：风险区域划分模块，用于标记高风险区域；人脸识别追踪模块，识别拍摄到的人脸并实时追踪；车辆识别追踪模块，识别进入厂区的车辆并实时追踪；所述中央处理器存储有评估策略，所述评估策略收集人脸识别追踪模块和车辆识别追踪模块的信息。本发明对高风险区域进行标记，并将标记范围外幅划界，当有人员或车辆进入到划界区域内则计算对应的风险系数，可根据目标在各外幅区域内的停留时间分析该目标的潜在危险，以此精确规避危险的发生，相比较现阶段的技术手段更加准确及时，进一步降低厂区险情发生的概率。

权利要求

1.一种厂区环境监控预警系统，包括视频监控系统、中央处理器和警报系统，其特征在于，所述视频监控系统包括：风险区域划分模块，用于标记高风险区域；

人脸识别追踪模块，识别拍摄到的人脸并实时追踪；

车辆识别追踪模块，识别进入厂区的车辆并实时追踪；

其中，所述中央处理器存储有评估策略，所述评估策略收集人脸识别追踪模块和车辆识别追踪模块的信息，结合风险区域划分模块给出的范围分析并标记出风险目标，并通过警报系统发出预警信号；

所述风险区域划分模块将高风险区域外幅划界为两个判定范围，两个所述判定范围自风险区域向外依次为红色区域和黄色区域；

所述评估策略根据目标进入和停留各判定范围的时间计算出目标的风险系数，当风险系数超过设定值，则标记为风险目标；

风险系数模型为R=Am+Bn,所述A为各目标停留在黄色区域的秒长时间，B为各目标停留在红色区域的秒长时间，所述m为第一风险分值，n为第二风险分值；

还包括温湿度监测模块，所述评估策略至少包括两个等级的评估标准，每个评估标准使用不同的m和n，所述评估策略根据温湿度监测模块收集的信息切换评估标准；当温湿度不超过既定阀值时，m和n分别采用m1和n1，当温湿度超过既定阀值时，m和n分别采用m2和n2，且采用不同等级的评估标准时，对应的m1与m2的数值不同，对应的n1与n2的数值也不同。

2.根据权利要求1所述的一种厂区环境监控预警系统，其特征在于，所述视频监控系统设有主监控探头和备用监控探头，所述主监控探头上集成有温度传感器，所述温度传感器用于监测主监控探头的温度，当主监控探头的温度超过设定值时，视频监控系统调用备用监控探头，并同时关闭主监控探头，1h后重新开启主监控探头并关闭备用监控探头。

3.根据权利要求2所述的一种厂区环境监控预警系统，其特征在于，还包括声音采集系统，所述声音采集系统用于收集目标区域的音频波动幅度，当音频波动幅度超过设定范围时，开启备用监控探头共同监控，若音频波动幅度未超过设定范围，则只使用主监控探头。

4.根据权利要求3所述的一种厂区环境监控预警系统，其特征在于，所述车辆识别追踪模块包括：车牌识别模块，用于车辆在进入园区前判断车辆是否登记；

车身扫描模块，用于判断车辆外观是否与登记车辆相同，若差异度超出阈值则提醒安防人员核实；

速度检测模块，用于监测车辆在园区内的行驶速度，若超出限定车速则发出预警信号。

5.根据权利要求4所述的一种厂区环境监控预警系统，其特征在于，所述车身扫描模块预先对车辆外观进行扫描和特征分析，对进入厂区的车辆进行特征识别，用识别到的特征S1与记录特征S进行对比分析，给出车辆的差异度数值。

6.根据权利要求5所述的一种厂区环境监控预警系统，其特征在于，差异度模型为D=P+Qx，所述P为车辆特征的差异部位数量，所述Q为差异面积，x为面积系数。

说明书

一种厂区环境监控预警系统

技术领域

[0001] 本发明涉及厂区管理技术领域，具体涉及一种厂区环境监控预警系统。

背景技术

[0002] 厂区安全防控一直是各大生产厂家重点关注的问题，在一些生产易燃易爆物品或者贵重产品的厂区内，厂区安防力度一般都十分严格。目前防控厂区安全的手段一般是通过建立摄像监控机制，通过在各个方位和死角处设置摄像头对厂区内的环境和人员进行监测，同时辅以安全分析策略，由监视人员或系统给出预警提醒，一定程度上实现了自动监控预警的功能。

[0003] 参照公告号为CN109040677A的中国发明专利，园区安防预警防御系统，包括能够在园区区域移动的若干个智能机器人以及后台监控端；智能机器人包括行走底盘、近端摄像模块、采集定点模块、主控模块、第一无线传输模块，主控模块或者后台监控端对第一图像信息识别判断，当出现异常情况，后台监控端根据对应异常情况信息的位置信息以及其他智能机器人的位置信息制定针对各个智能机器人的导航路线信息，后台监控端将导航路线信息发送给各个智能机器人的主控模块以调动各个智能机器人朝出现异常情况的区域移动追踪。

[0004] 上述专利采用视频监控方式结合智能机器人对园区安全进行防护，提高了园区的环境安全。但其采用的监控策略较为普通，对较为隐晦的危险因素察觉得不够及时，更多时候需要依赖人工的判断和分析，智能化不高，整个厂区的防控力度偏低，运用到一些对安全系数要求较高的厂区如烟草厂、面粉厂时则不够理想。

发明内容

[0005] 针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种厂区环境监控预警系统，能够有效地解决现有技术中的监控系统对较为隐晦的危险的排查和分析不够精确的问题。

[0006] 为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

[0007] 本发明提供一种厂区环境监控预警系统，包括视频监控系统、中央处理器和警报系统，所述视频监控系统包括：

[0008] 风险区域划分模块，用于标记高风险区域；

[0009] 人脸识别追踪模块，识别拍摄到的人脸并实时追踪；

[0010] 车辆识别追踪模块，识别进入厂区的车辆并实时追踪；

[0011] 其中，所述中央处理器存储有评估策略，所述评估策略收集人脸识别追踪模块和车辆识别追踪模块的信息，结合风险区域划分模块给出的范围分析并标记出风险目标，并通过警报系统发出预警信号；

[0012] 所述风险区域划分模块将高风险区域外幅划界为两个判定范围，两个所述判定范围自风险区域向外依次为红色区域和黄色区域；

[0013] 所述评估策略根据目标进入和停留各判定范围的时间计算出目标的风险系数，当风险系数超过设定值，则标记为风险目标。

[0014] 通过对高风险区域进行标记，并将标记范围外幅划界的方式，当有人员或车辆进入到划界区域内则计算对应的风险系数，可根据目标在各外幅区域内的停留时间分析该目标的潜在危险，以此精确规避危险的发生，相比较现阶段的技术手段更加准确及时，能够进一步降低厂区险情发生的概率。

[0015] 上述的厂区环境监控预警系统中，所述风险系数模型为R=Am+Bn,所述A为各目标停留在黄色区域的秒长时间，B为各目标停留在红色区域的秒长时间，所述m为第一风险分值，n为第二风险分值。

[0016] 上述的厂区环境监控预警系统还包括温湿度监测模块，所述评估策略至少包括两个等级的评估标准，每个评估标准使用不同的m和n，所述评估策略根据温湿度监测模块收集的信息切换评估标准。

[0017] 上述的厂区环境监控预警系统中，所述视频监控系统设有主监控探头和备用监控探头，所述主监控探头上集成有温度传感器，所述温度传感器用于监测主监控探头的温度，当主监控探头的温度超过设定值时，视频监控系统调用备用监控探头，并同时关闭主监控探头，1h后重新开启主监控探头并关闭备用监控探头。

[0018] 上述的厂区环境监控预警系统还包括声音采集系统，所述声音采集系统用于收集目标区域的音频波动幅度，当音频波动幅度超过设定范围时，开启备用监控探头共同监控，若音频波动幅度未超过设定范围，则只使用主监控探头。

[0019] 上述的厂区环境监控预警系统中，所述车辆识别追踪模块包括：

[0020] 车牌识别模块，用于车辆在进入园区前判断车辆是否登记；

[0021] 车身扫描模块，用于判断车辆外观是否与登记车辆相同，若差异度超出阈值则提醒安防人员核实；

[0022] 速度检测模块，用于监测车辆在园区内的行驶速度，若超出限定车速则发出警预警信号。

[0023] 上述的厂区环境监控预警系统中，所述车身扫描模块预先对车辆外观进行扫描和特征分析，对进入厂区的车辆进行特征识别，用识别到的特征S1与记录特征S进行对比分析，给出车辆的差异度数值。

[0024] 上述的厂区环境监控预警系统中，所述差异度模型为D=P+Qx，所述P为车辆特征的差异部位数量，所述Q为差异面积，x为面积系数。

[0025] 与现有技术相比，本发明对高风险区域进行标记，并将标记范围外幅划界，当有人员或车辆进入到划界区域内则计算对应的风险系数，可根据目标在各外幅区域内的停留时间分析该目标的潜在危险，以此精确规避危险的发生，相比较现阶段的技术手段更加准确及时，能够进一步降低厂区险情发生的概率。

附图说明

[0026] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0027] 图1为本发明的视频监控系统的原理框图；

[0028] 图2为本发明的视频监控系统和温湿度监测模块的配合原理图；

[0029] 图3为本发明的视频监控系统和声音采集系统的配合原理图；

[0030] 图4为本发明的厂区外幅划界的示意图；

[0031] 图5为本发明的车辆识别模块的流程图。

具体实施方式

[0032] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0033] 下面结合实施例对本发明作进一步的描述。

[0034] 实施例：

[0035] 一种厂区环境监控预警系统，包括视频监控系统、中央处理器和警报系统，所述视频监控系统包括：

[0036] 风险区域划分模块，用于标记高风险区域，对于如卷烟厂、面粉厂等厂区，可将容易发生险情的区域如仓库、生产车间等区域圈出进行标记。

[0037] 人脸识别追踪模块，识别拍摄到的人脸并实时追踪。视频监控系统通过多个高清摄像头组建而成，集成有人脸识别功能和追踪功能，多个摄像头协同配合提取并分别记录下各个目标的路线。

[0038] 车辆识别追踪模块，识别进入厂区的车辆并实时追踪，多个摄像头协同配合提取并分别记录下各个车辆的行驶路线，用于对其进行分析。

[0039] 其中，所述中央处理器存储有评估策略，所述评估策略收集人脸识别追踪模块和车辆识别追踪模块的信息，结合风险区域划分模块给出的范围分析并标记出风险目标，并通过警报系统发出预警信号；

[0040] 所述风险区域划分模块将高风险区域外幅划界为两个判定范围，两个所述判定范围自风险区域向外依次为红色区域和黄色区域；

[0041] 所述评估策略根据目标进入和停留各判定范围的时间计算出目标的风险系数，当风险系数超过设定值，则标记为风险目标。

[0042] 本发明给出该风险系数的计算模型为R=Am+Bn,所述A为各目标停留在黄色区域的秒长时间，B为各目标停留在红色区域的秒长时间，所述m为第一风险分值，n为第二风险分值。

[0043] 中央处理器在后台提前录入可信任的安全人员，对安全人员不进行计算，随后在实时的监控中对每个目标（人员或者车辆）的行进路线进行分析，当目标进入到黄色区域内后，开始计算其停留的时间，数值为秒数，在黄色区域内停留对应的风险分值为m，同理，目标进入红色区域内停留的时间对应的风险分值为n，n高于m，例如m为0.1,n为0.3,触发警报的设定值为2。

[0044] 某一人员在厂区内行走，其在黄色区域内停留3s，在红色区域内已经停留了6s，此时可初步判断该人员存在较高的风险，其与高风险区域距离过近，并且停留时间较长，有足够的条件实施危险手段。此时中央处理器计算出该人员的风险系数R为2.1，超过了设定值2，中央处理器则通过警报系统发出预警信号，安保人员或其他安保单位据此采取措施规避尚未发生的危险。

[0045] 本发明还包括温湿度监测模块，所述评估策略则至少包括两个等级的评估标准，每个评估标准使用不同的m和n，如一级评估标准使用（m=0.1，n=0.3），二级标准使用（m=0.12，n=0.4），所述评估策略根据温湿度监测模块收集的信息切换评估标准。

[0046] 在不同的温湿度环境下，发生险情的概率也不相同，比如在炎热干燥的气候下更容易发生险情。因此通过温湿度监测模块监测厂区内的气候环境，据此使用不同的评估标准，可以进一步精确地评估风险系数R，提高效率，避免触发不必要的警报。当温湿度超过阈值值时中央处理器自动选用二级评估标准，同理，可设定不同阈值，对应不同的评估标准。

[0047] 除此之外，设定不同的温湿度阈值时可对应地调整不同的风险系数R的设定值，而不改变评估标准的分值，同样也可精确触发警报系统。

[0048] 所述视频监控系统设有主监控探头和备用监控探头，所述主监控探头上集成有温度传感器，所述温度传感器用于监测主监控探头的温度，当主监控探头的温度超过设定值时，视频监控系统调用备用监控探头，并同时关闭主监控探头，1h后重新开启主监控探头并关闭备用监控探头。

[0049] 本发明设定两套探头来交替工作或者同时工作，通常状况下，只有主监控探头工作，当主监控探头长时间工作而温度过高时，此时开启备用监控探头，并关闭主监控探头1h使其充分降温后，重新开启主监控探头，并关闭备用监控探头降低能耗。

[0050] 基于以上方案，本发明还包括声音采集系统，所述声音采集系统用于收集目标区域的音频波动幅度，当音频波动幅度超过设定范围时，开启备用监控探头共同监控，若音频波动幅度未超过设定范围，则只使用主监控探头。

[0051] 正常生产作业时，厂区内的各个声音具有一个较稳定的音频波动幅度，当某一区域内的音频波动幅度超出设定范围时，说明此时该区域可能发生了不寻常的情况，中央处理器此时则调用该区域的备用监控探头，联合主监控探头增强对该区域的细节查看，同时也保持上述的风险系数的分析计算，如此可使得对风险的排除更及时，增添了一个音频上的维度去分析风险概率，进一步提高了厂区安全。

[0052] 本发明的车辆识别追踪模块包括：

[0053] 车牌识别模块，用于车辆在进入园区前判断车辆是否登记；

[0054] 车身扫描模块，用于判断车辆外观是否与登记车辆相同，若差异度超出阈值则提醒安防人员核实，通过对车辆外观的提前登记和现场扫描，计算车辆的差异程度，从而规避伪装车辆和故障车辆，排除嫌疑人员，同时避免车辆险情波及厂区内部环境。

[0055] 速度检测模块，用于监测车辆在园区内的行驶速度，若超出限定车速则发出警预警信号。车辆在厂区内的行驶速度需要受限，若车速过高容易引发其他危险，进而影响到厂区的安全。若车辆速度超过上限，中央处理器触发警报系统提醒安防人员拦停车辆。

[0056] 所述车身扫描模块预先对车辆外观进行扫描和特征分析，对进入厂区的车辆进行特征识别，用识别到的特征S1与记录特征S进行对比分析，给出车辆的差异度数值。

[0057] 其中，所述差异度模型为D=P+Qx，所述P为车辆特征的差异部位数量，所述Q为差异面积，x为面积系数。

[0058] 中央处理器在后台提前录入各车辆的车牌号，并扫描各车辆的外观，对车辆的外观进行特征识别和记录，当车辆在园区闸口停下时，识别车辆的牌照，调用出对应的外观，同时对车辆进行扫描，将扫描结果与存储的记录进行对比，利用差异度模型得出差异度D，若D超过阈值则判断车辆为风险车辆，提醒人工核实或拒绝入园。

[0059] 例如，某车辆在进入园区时扫描发现其增加两处围栏，缺少一个备胎，并且车身有大面积油漆改色（差异面积），扫描得到的改色区域面积为0.58平米。x数值为3，则此时差异度数值D=（2+1）+（0.58*3）=4.74。阈值为3，则该车辆的差异度超出阈值，门禁拒绝车辆进入，同时警报系统提醒安保人员上前核实。通过对车辆的监控和风险排除，进一步减少可能存在的风险来源，从而提高厂区安全。

[0060] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的保护范围。