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一种分布式监控的校园安全预警方法与系统 

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申请/专利权人:湖南森纳信息科技有限公司

摘要:本申请提供一种分布式监控的校园安全预警方法与系统,包括:获取正常活动的欢呼、掌声和呼喊等声音样本,并识别声音事件类型;分析声音数据并与数据库特征比对以评估匹配度;将情感识别结果与紧急情况声音特征对比,判断现场活动声音是否存在紧急情况声音;通过图像和视频数据监测人群运动轨迹方向、速度以及学生情绪特征;根据实时活动信息和场景的时间分地点,设置监控系统的敏感度参数;根据校园活动不同阶段人流密度的动态变化,调整监控系统的敏感度参数;根据声音的情绪识别与人群行为分析结果,调整监控节点中摄像头的聚焦区域、录像质量和监控覆盖范围。本发明提供的方法显著减少了误报和漏报,提供了可靠的校园安全保障。

主权项:1.一种分布式监控的校园安全预警方法,其特征在于,所述方法包括:根据校园活动期间录制的欢呼、掌声、呼喊声音样本构建声音数据库,识别并记录基频和谐波的频率与幅度,确定声音样本的声音起始特征和声音终止特征,并构建声音事件识别模型,确定声音样本的声音事件类型;根据声音数据库提取正常活动的标准特征集,并获取现场活动声音数据,并与声音数据库中的特征进行比对,得到现场活动声音与正常活动声音匹配度,若匹配度低于阈值则使用快速傅里叶变换提取现场声音的基频,则进行声音情绪识别;根据声音情绪识别结果和数据库中的紧急情况声音特征,判断现场声音是否属于紧急情况声音;获取现场图像识别和视频监控数据,根据实时声音数据判断紧急情况并标记异常视频数据,实时监测人群运动轨迹方向和速度,提取学生面部特征点并判断学生情绪状态,使用FaceNet进行身份验证并追踪个体;根据实时活动信息和场景的时间分地点,设置监控敏感度参数,通过声音传感器测量环境噪声水平并调整音频监控敏感度,利用环境光传感器数据调节摄像头曝光设置和图像增强功能;根据活动不同阶段人流密度的动态变化,自适应调整监控系统的敏感度参数;根据声音的情绪识别与人群行为分析结果,记录异常声音来源及异常事件发生地点,动态调整监控节点中摄像头的聚焦区域、录像质量和监控覆盖范围。

全文数据:

权利要求:

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