一种基于大数据的智慧安防预警管理方法和系统

专利主权项内容

1.一种基于大数据的智慧安防预警管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在智慧安防预警区域周围安装一系列监控设备和人脸识别终端；S2、通过安装的监控设备对智慧安防预警区域周围环境进行实时监测；S3、收集智慧安防预警区域各个人员的人脸图像数据，通过卷积对人脸图像数据进行识别，并对识别后的人脸图像数据进行处理保存；收集报警信息中各个危险人员的人脸图像数据，通过卷积对人脸图像数据进行识别，并对识别后的人脸图像数据进行处理保存；所述收集智慧安防预警区域各个人员的人脸图像数据，通过卷积对人脸图像数据进行识别，并对识别后的人脸图像数据进行处理保存包括以下步骤：卷积神经网络对人脸图像数据的识别包括以下步骤：S31、将人脸图像数据划分成n个小区域图像数据块；S32、将划分后的图像数据块传输至卷积神经网络进行特征提取；S33、通过对提取到的特征数据进行展开组合，得到一个特征数组；S34、根据聚类算法，对得到的特征数组进行优化，并根据聚类结果建立相应的索引；所述根据聚类算法，对得到的特征数组进行优化包括以下步骤：根据得到的特征数组初始化k个类别中心，k，k，k，...，k；123n初始设定每个特征数组为每个类别的类别中心；将得到的特征数据基于其特征数组建立特征向量；Link=<w，w，...，w>Wa12LLink=<w，w，...，w>Wb12N其中，Link表示特征向量w，w表示特征数组中出现次数最多的值，基于特征数据出现的次数以及出现位置将特征向量映射成有向图；Waa1通过计算两个特征向量的最大余弦相似度来判断两个特征数组的相似度；其中，Len、Len表示特征数据在有向图中的广度优先的遍历信息；Dep表示特征数据映射在有向图中的最近公共根节点；Dep、Dep表示特征数据在所映射的有向图中的深度信息；(Wa)(Wb)(Wpab)(Wb)(Wa)当相似度Sim为[0, 1]时表示两特征数组相似，当相似度Sim为[0, -1]时表示两特征数组不相似；当两个特征数组相似时，根据相似度的大小将相似的特征数组进行降序排列；选择相似度在的[0, 1]之间数组进行两两合并构建成集合；并基于合并后的集合大小选则集合中心点作为新的类别中心；在新的类别中心和未合并的特征数组之间通过再次进行相似度的方式进行聚类，直到不再出现新的类别中心，迭代停止；S35、为聚类后的每个类别中心构建单独索引并将所有的索引汇总进行保存；S4、通过安装的一系列监控设备和人脸识别终端对智慧安防预警区域进行实时监控；S5、人脸识别终端会根据当前拍摄的图像数据，确定人脸图像信息，并对人脸图像信息进行处理；S6、确定好人脸目标后由卷积神经网络将提取后的特征数组与保存后的各个索引中的特征数组进行对比；S7、根据对比结果实时判断是否需要进行报警。