[發(fā)明專利]一種基于大數據分析的立體車庫安防方法

在審

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• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN108830136A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發(fā)明（設計）人: 楊春花
• 申請（專利權）人: 楊春花
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G08B13/196
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請公開了一種基于大數據分析的立體車庫安防方法，該方法包括獲取立體車庫圖像；判斷立體車庫圖像是否為合法圖像，若判斷立體車庫圖像為不合法立體車庫圖像，則輸出報警；根據當前時間生成時間戳，并將所述不合法立體車庫圖像和時間戳寫入區(qū)塊鏈。本申請實施例中通過利用節(jié)點獲取立體車庫圖像，并由節(jié)點判斷立體車庫圖像是否合法，再將不合法的立體車庫圖像寫入區(qū)塊鏈中，從而避免了不法分子直接刪除監(jiān)控室的數據，導致用戶很難進行追蹤的問題。

技術領域

本申請實施例涉及大數據領域，具體涉及一種基于大數據分析的立體車庫安防方法及系統(tǒng)。

背景技術

神經網絡主要原理是通過大量樣本訓練得到訓練模型，通過訓練模型對其他同類數據樣本進行自適應處理。其近些年來被用在各方面廣泛研究，尤其圖像處理領域。圖像處理在平常的監(jiān)控領域使用廣泛。在智能車庫不斷發(fā)展過程中，立體車庫的監(jiān)控也變得越來越智能。立體車庫的安防狀況比較復雜，大多還是采用攝像頭和電腦，由監(jiān)控人員在監(jiān)控室進行監(jiān)控。不法分子往往進入監(jiān)控室，可以控制對立體車庫的安防監(jiān)控，或者刪除相應的監(jiān)控數據，從而很難獲得不法分子的蹤跡。存在極大的安全隱患。

發(fā)明內容

本申請實施例的目的在于：一種基于大數據分析的立體車庫安防方法及系統(tǒng)，用以提高立體車庫。

第一方面，提供了一種基于大數據分析的立體車庫安防方法,包括：

獲取立體車庫圖像；

判斷立體車庫圖像是否為合法圖像，若判斷立體車庫圖像為不合法立體車庫圖像，則輸出報警；

根據當前時間生成時間戳，并將所述不合法立體車庫圖像和時間戳寫入區(qū)塊鏈。

在一個可能的設計中，獲取立體車庫圖像包括：

將立體圖像以Li-Fi傳輸協(xié)議格式進行打包和編碼，并生成立體車庫圖像編碼數據包；

發(fā)送所述立體車庫圖像編碼數據包；

所述節(jié)點接收并解碼所述立體車庫圖像編碼數據包，并獲取所述立體車庫圖像。

在一個可能的設計中，由節(jié)點判斷立體車庫圖像是否為合法圖像，包括：

由節(jié)點存儲立體車庫圖像訓練分類器，由所述立體車庫圖像訓練分類器判斷立體車庫圖像是否合法。

在一個可能的設計中，在將所述不合法立體車庫圖像和時間戳寫入區(qū)塊鏈后，包括：

從所述區(qū)塊鏈獲取所述不合法立體車庫圖像。

第二方面，一種基于大數據分析的立體車庫安防系統(tǒng),包括：

至少兩個服務器，用于獲取立體車庫圖像，并判斷立體車庫圖像是否為合法圖像，若判斷立體車庫圖像為不合法立體車庫圖像，則輸出報警，根據當前時間生成時間戳，并將所述不合法立體車庫圖像和時間戳寫入區(qū)塊鏈。

在一個可能的設計中，所述系統(tǒng)還包括：

Li-Fi通訊模塊，將立體圖像以Li-Fi傳輸協(xié)議格式進行打包和編碼，并生成立體車庫圖像編碼數據包；

Li-Fi 訪問點 LFAP, 發(fā)送所述立體車庫圖像編碼數據包；

其中，所述服務器接收并解碼所述立體車庫圖像編碼數據包，并獲取所述立體車庫圖像。

在一個可能的設計中，所述系統(tǒng)還包括：所述服務器還用于：

存儲立體車庫圖像訓練分類器，由所述立體車庫圖像訓練分類器判斷立體車庫圖像是否合法。

在一個可能的設計中，所述服務器還用于：

從所述區(qū)塊鏈獲取所述不合法立體車庫圖像。