[發明專利]一種安防報警求助系統及方法在審
| 申請號: | 201710406562.X | 申請日: | 2017-06-02 |
| 公開(公告)號: | CN107204094A | 公開(公告)日: | 2017-09-26 |
| 發明(設計)人: | 黃洲 | 申請(專利權)人: | 武漢智在家科技有限責任公司 |
| 主分類號: | G08B19/00 | 分類號: | G08B19/00;G08B25/01;G06N99/00;G06F21/32 |
| 代理公司: | 湖北武漢永嘉專利代理有限公司42102 | 代理人: | 王丹 |
| 地址: | 430074 湖北省武*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 報警 求助 系統 方法 | ||
技術領域
本發明屬于智能家居領域,具體涉及一種安防報警求助系統及方法。
背景技術
現有安防產品如攝像頭只能作為監控作用,在客戶端查看監控錄像,并不能主動判斷家里的安防情況。還有一些產品通過紅外檢測人體移動來判斷是否有人闖入,但是并不具備求救和自動檢測老人是否在家功能。
發明內容
本發明要解決的技術問題是:提供一種安防報警求助系統及方法,能夠主動判斷緊急情況。
本發明為解決上述技術問題所采取的技術方案為:一種安防報警求助系統,其特征在于:它包括室內系統和服務器;其中,
室內系統包括信號采集模塊、存儲判斷模塊和聯網模塊;信號采集模塊包括人體活動數據采集傳感器和環境參數采集傳感器;存儲判斷模塊用于存儲信號采集模塊采集的數據,并與歷史數據進行對比,判斷是否有緊急情況;聯網模塊用于將信號采集模塊采集的數據上傳到服務器,并在有緊急情況時將緊急情況傳送給服務器;所述的歷史數據包括當前存儲判斷模塊存儲的數據,以及從服務器中獲取的機器學習云平臺的學習結果;
服務器包括:數據庫,用于存儲各室內系統上傳的數據、緊急情況和機器學習云平臺的學習結果;機器學習云平臺,用于調用數據庫中的數據和各室內系統上傳的緊急情況,進行機器學習,得出學習結果;通知模塊,用于在有緊急情況時,向對應的終端發出通知;所述的學習結果包括人體活動數據、環境參數、時間長度與緊急情況的對應關系。
按上述方案,所述的人體活動數據采集傳感器包括攝像頭和熱釋紅外傳感器。
按上述方案,所述的環境參數采集傳感器包括溫濕度傳感器和定位裝置。
按上述方案,所述的室內系統還包括與聯網模塊連接的主動求助模塊,主動求助模塊包括指紋識別模塊和/或求助按鈕。
按上述方案,所述的數據庫為web服務器。
一種安防報警求助方法,其特征在于:它包括以下步驟:
S1、實時采集并存儲人體活動數據和環境參數,上傳至服務器;
S2、將采集的人體活動數據和環境參數與歷史數據進行對比,判斷是否有緊急情況;
S3、當有緊急情況時,將緊急情況傳送給服務器,由服務器向對應的終端發出通知;
所述的歷史數據包括存儲的人體活動數據和環境參數,以及從服務器中獲取的機器學習云平臺的學習結果;所述的學習結果包括人體活動數據、環境參數、時間長度與緊急情況的對應關系;所述的學習結果由機器學習云平臺調用人體活動數據、環境參數和緊急情況,進行機器學習得出。
按上述方法,所述的S1通過攝像頭和熱釋紅外傳感器獲取人體活動信息,通過溫濕度傳感器和定位裝置獲取環境參數。
按上述方法,所述的S2包括安防模式和老人監測模式;安防模式下,當監測到有人體活動、溫度超過閾值或濕度超過閾值則判斷為緊急情況;老人監測模式下,當一段時間內監測不到人體活動、溫度超過閾值或濕度超過閾值則判斷為緊急情況。
按上述方法,本方法還包括一鍵求助步驟,任意狀態下,當有求助按鈕按下,則判斷為緊急情況。
按上述方法,一鍵求助步驟中,還通過指紋采集確定按鍵者的身份。
本發明的有益效果為:通過傳感器的設置,主動的判斷和發送緊急情況,并且通過機器學習提高主動判斷的正確性,從而實現主動判斷緊急情況的效果;將存儲判斷模塊設置在室內系統中,只在空閑時聯網獲取機器學習結果,不長時間占用公共資源,提高判斷和響應速度。
附圖說明
圖1為本發明一實施例的系統框圖。
具體實施方式
下面結合具體實例和附圖對本發明做進一步說明。
本發明提供一種安防報警求助系統,如圖1所示,它包括室內系統和服務器;其中,室內系統包括信號采集模塊、存儲判斷模塊和聯網模塊;信號采集模塊包括人體活動數據采集傳感器和環境參數采集傳感器;存儲判斷模塊用于存儲信號采集模塊采集的數據,并與歷史數據進行對比,判斷是否有緊急情況;聯網模塊用于將信號采集模塊采集的數據上傳到服務器,并在有緊急情況時將緊急情況傳送給服務器;所述的歷史數據包括當前存儲判斷模塊存儲的數據,以及從服務器中獲取的機器學習云平臺的學習結果;服務器包括:數據庫,用于存儲各室內系統上傳的數據、緊急情況和機器學習云平臺的學習結果;機器學習云平臺,用于調用數據庫中的數據和各室內系統上傳的緊急情況,進行機器學習,得出學習結果;通知模塊,用于在有緊急情況時,向對應的終端發出通知;所述的學習結果包括人體活動數據、環境參數、時間長度與緊急情況的對應關系。
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