本發(fā)明屬于安防，具體涉及一種安防警報處理方法、安防設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的飛速發(fā)展，尤其是人工智能、物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的廣泛應(yīng)用，安防領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)主要依賴于人工監(jiān)控和簡單的傳感器報警，存在反應(yīng)速度慢、誤報率高、處理效率低等問題，難以滿足現(xiàn)代社會對高效、精準(zhǔn)、智能安防的需求；

2、在此背景下，安防警報信息智能處理方法應(yīng)運而生，旨在通過智能化手段提升安防系統(tǒng)的效能和準(zhǔn)確性。該方法綜合運用了視頻分析、行為識別、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等多種先進技術(shù)，實現(xiàn)了對監(jiān)控畫面的自動分析和異常行為的智能判斷。

3、然而，現(xiàn)有的安防警報信息處理技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的基于固定規(guī)則的報警方式往往難以應(yīng)對復(fù)雜多變的實際情況，導(dǎo)致誤報率居高不下，為此有效的檢測視頻中的異常行為尤為重要，為此，提出一種安防警報處理方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種安防警報處理方法、安防設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種安防警報處理方法，包括：

4、s1、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集來自安防設(shè)備的原始數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

5、s2、特征提?。簩︻A(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取，計算關(guān)鍵特征值；

6、s3、模型訓(xùn)練與預(yù)測：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，用于識別異常行為和預(yù)測潛在安全風(fēng)險；模型訓(xùn)練過程中，優(yōu)化調(diào)整模型參數(shù)，以最小化預(yù)測誤差；

7、s4、實時監(jiān)控與預(yù)警判斷：利用訓(xùn)練好的模型對實時數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果進行預(yù)警判斷，同時設(shè)定閾值，當(dāng)預(yù)測結(jié)果超過設(shè)定閾值時，觸發(fā)警報；

8、s5、警報生成與快速響應(yīng)：自動生成警報信息，并通過預(yù)設(shè)的通信方式向安防人員發(fā)送警報信息，同時根據(jù)警報類型啟動相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案。

9、優(yōu)選的，所述s2具體的包括以下步驟：

10、s21、異常行為檢測：檢測視頻中的異常行為，識別出與正常行為模式不符的活動,算法如下：

11、首先計算每個點的第k距離鄰域內(nèi)各點的第k可達距離:

12、reach_diskk(o,p)＝max{dk(o),d(o,p)}；

13、式中，dk(o)為點o的第k距離，d(o，p)為點o到點p的距離；

14、對經(jīng)過注意力機制融合增強后的特征信號，計算每個點的局部第k可達密度：

15、

16、式中，nk(p)為p點的第k距離領(lǐng)域；

17、計算視頻中每個人的關(guān)鍵點信息的第k局部離群因子：

18、

19、根據(jù)離群因子設(shè)定閾值執(zhí)行判斷，當(dāng)離群因子大于給定閾值時，判別該行人有異常行為，否則認(rèn)定為正常；

20、s22、區(qū)域入侵檢測：結(jié)合地理信息系統(tǒng)(g?is)定義預(yù)設(shè)的安全區(qū)域，使用物體跟蹤算法實時跟蹤視頻中的移動對象，檢測是否有非授權(quán)用戶進入預(yù)設(shè)區(qū)域；

21、s23、行為軌跡分析：對于檢測到的入侵者，記錄其移動軌跡和速度，分析軌跡數(shù)據(jù)以推斷入侵者的意圖和潛在風(fēng)險。

22、優(yōu)選的，所述s3具體的包括：

23、s31、收集歷史數(shù)據(jù)，包括正常行為和異常行為的數(shù)據(jù)，清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值、異常值，標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化數(shù)據(jù)，根據(jù)特征重要性選擇對預(yù)測任務(wù)有幫助的特征；

24、s32、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；

25、根據(jù)問題的性質(zhì)選擇模型，包括支持向量機(svm)、隨機森林、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

26、s33、使用交叉熵?fù)p失來衡量預(yù)測概率分布與真實標(biāo)簽之間的差異，更新參數(shù)以減小損失函數(shù)的梯度方向，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，通過優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。

27、一種安防設(shè)備，包括：

28、至少一個傳感器，用于收集安防區(qū)域的原始數(shù)據(jù)；

29、數(shù)據(jù)處理單元，用于執(zhí)行上述所述的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練與預(yù)測、實時監(jiān)控與預(yù)警判斷、警報生成與快速響應(yīng)步驟；

30、通信模塊，用于將警報信息發(fā)送給安防人員；

31、警報輸出裝置，用于在本地發(fā)出聲光警報。

32、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任一項所述的安防警報信息智能處理方法。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

34、(1)通過綜合運用數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練與預(yù)測、實時監(jiān)控與預(yù)警判斷，顯著提高了安防監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性，在特征提取階段，通過計算每個點的第k距離鄰域內(nèi)各點的第k可達距離、局部第k可達密度以及第k局部離群因子，能夠更準(zhǔn)確地檢測出視頻中的異常行為，有效識別出與正常行為模式不符的活動，降低了誤報率和漏報率。

35、(2)通過結(jié)合地理信息系統(tǒng)(g?i?s)定義預(yù)設(shè)的安全區(qū)域，并使用物體跟蹤算法實時跟蹤視頻中的移動對象，能夠及時發(fā)現(xiàn)并報警非授權(quán)用戶進入預(yù)設(shè)區(qū)域的情況，增強了安防監(jiān)控的實時性和有效性，對于檢測到的入侵者，通過記錄其移動軌跡和速度，并分析軌跡數(shù)據(jù)以推斷入侵者的意圖和潛在風(fēng)險，為安防人員提供了更全面的信息支持，有助于制定更有效的應(yīng)對措施。

技術(shù)特征：

1.一種安防警報處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種安防警報處理方法，其特征在于：所述s2具體的包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種安防警報處理方法、安防設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于：所述s3具體的包括：

4.一種安防設(shè)備，其特征在于，包括：

5.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-3中任一項所述的安防警報信息智能處理方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及安防技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種安防警報處理方法、安防設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，包括：S1、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理；S2、特征提?。籗3、模型訓(xùn)練與預(yù)測；S4、實時監(jiān)控與預(yù)警判斷：利用訓(xùn)練好的模型對實時數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果進行預(yù)警判斷，同時設(shè)定閾值，當(dāng)預(yù)測結(jié)果超過設(shè)定閾值時，觸發(fā)警報；S5、警報生成與快速響應(yīng)；本發(fā)明在特征提取階段，通過計算每個點的第k距離鄰域內(nèi)各點的第k可達距離、局部第k可達密度以及第k局部離群因子，能夠更準(zhǔn)確地檢測出視頻中的異常行為，有效識別出與正常行為模式不符的活動，降低了誤報率和漏報率。

技術(shù)研發(fā)人員：傅建業(yè),張海濤,安仁托,林受皿,朱金翠,范如彬,周和夢
受保護的技術(shù)使用者：浙江聯(lián)云智鼎信息科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30