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[發明專利]一種安全監控方法、裝置及終端設備在審

專利信息
申請號: 201910584091.0 申請日: 2019-07-01
公開(公告)號: CN110475223A 公開(公告)日: 2019-11-19
發明(設計)人: 彭靜 申請(專利權)人: 深圳市中電數通智慧安全科技股份有限公司
主分類號: H04W4/38 分類號: H04W4/38;H04W4/35;H04W52/02;G06Q10/06;G06Q50/26;G08B17/00
代理公司: 44414 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 代理人: 翁唱玲<國際申請>=<國際公布>=<進入
地址: 518000 廣東省深圳市龍*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 傳感節點 安全監控系統 安全監控 工作指令 環境數據 服務器 工作指令發送 采樣頻率 采樣周期 動態調整 工作模式 火災發生 火災監控 快速調整 快速檢測 通信連接 終端設備 發送 應用 分析
【權利要求書】:

1.一種安全監控方法,其特征在于,應用于服務器,所述服務器與傳感節點通信連接;

所述方法包括:

獲取傳感節點發送的環境數據;

對所述環境數據進行分析,并根據分析結果判斷風險等級;

根據所述風險等級生成對應的工作指令,并將所述工作指令發送至所述傳感節點,以控制所述傳感節點根據所述工作指令執行對應的操作。

2.如權利要求1所述的安全監控方法,其特征在于,對所述環境數據進行分析,并根據分析結果判斷風險等級,包括:

預先建立環境數據的序列的斜率與風險等級的對應關系,或者環境數據的標準差與風險等級的對應關系;

計算環境數據的序列的斜率或者環境數據的標準差;

根據所述斜率或所述標準差查找對應的風險等級。

3.如權利要求1所述的安全監控方法,其特征在于,對所述環境數據進行分析,并根據分析結果判斷風險等級,還包括:

建立機器學習模型;

將環境數據作為輸入數據輸入所述機器學習模型,獲取輸出的風險等級。

4.如權利要求3所述的安全監控方法,其特征在于,所述建立機器學習模型的步驟包括:

獲取歷史火災樣本數據;

根據所述歷史火災樣本數據對機器學習模型進行訓練,獲取訓練之后的機器學習模型。

5.如權利要求1所述的安全監控方法,其特征在于,根據所述風險等級生成對應的工作指令,并將所述工作指令發送至所述傳感節點,以控制所述傳感節點根據所述工作指令執行對應的操作,包括:

若所述風險等級為低風險,則生成第一工作指令;其中,所述第一工作指令用于控制所述傳感節點進入低采樣頻率和低功耗通信模式;

若所述風險等級為中等風險,則生成第二工作指令;其中,所述第二工作指令用于控制所述傳感節點進入中等采樣頻率和中等功耗通信模式;

若所述風險等級為高風險,則生成第三工作指令;其中,所述第三工作指令用于控制所述傳感節點進入高采樣頻率和高功耗通信模式。

6.一種安全監控裝置,其特征在于,應用于服務器,所述服務器與傳感節點通信連接;

所述裝置包括:

獲取模塊,用于獲取傳感節點發送的環境數據;

分析模塊,用于對所述環境數據進行分析,并根據分析結果判斷風險等級;

生成模塊,用于根據所述風險等級生成對應的工作指令,并將所述工作指令發送至所述傳感節點,以控制所述傳感節點根據所述工作指令執行對應的操作。

7.如權利要求6所述的安全監控裝置,其特征在于,所述分析模塊,包括:

第一建立單元,用于預先建立環境數據的序列的斜率與風險等級的對應關系,或者環境數據的標準差與風險等級的對應關系;

計算單元,用于計算環境數據的序列的斜率或者環境數據的標準差;

查找單元,用于根據所述斜率或所述標準差查找對應的風險等級。

8.如權利要求6所述的安全監控裝置,其特征在于,所述分析模塊,還包括:

第二建立單元,用于建立機器學習模型;

輸入單元,用于將環境數據作為輸入數據輸入所述機器學習模型,獲取輸出的風險等級。

9.一種終端設備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至5任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5任一項所述方法的步驟。

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