(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112714289 A(43)申请公布日 2021.04.27
(21)申请号 202011556741.X(22)申请日 2020.12.25
(71)申请人 北京深犀科技有限公司
地址 100036 北京市海淀区翠微中里14号
楼三层A1017(72)发明人 李志杰 张玉君
(74)专利代理机构 重庆金橙专利代理事务所
(普通合伙) 50273
代理人 李梅(51)Int.Cl.
H04N 7/18(2006.01)G06Q 50/26(2012.01)G06N 3/08(2006.01)G06K 9/00(2006.01)
权利要求书2页 说明书5页 附图3页
CN 112714289 A(54)发明名称
一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统(57)摘要
本发明公开了一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，包括社区外墙、楼房、门岗室和社区大门，所述社区外墙的内部设置有楼房，所述社区外墙的一侧设置有门岗室，所述门岗室的一侧设置有社区大门，所述社区外墙上表面的四角和内部路边均固定连接有照明灯，所述社区外墙的四周和内部路边均设置有信息采集模块。本发明通过信息采集模块和智能管理模块的设置，降低了成本，能够对社区进行全方位实时监控，大大提高了安防程度，能够实时发现社区存在的问题，通过通信模块、预警模块和住户通讯器的设置，能够将住户安防系统与社区安防系统相连通，对社区中容易发生的问题进行深度学习图像算法和识别，加快安防系统的反应速度。
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权 利 要 求 书
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1.一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，包括社区外墙(1)、楼房(2)、门岗室(3)和社区大门(4)，其特征在于：所述社区外墙(1)的内部设置有楼房(2)，所述社区外墙(1)的一侧设置有门岗室(3)，所述门岗室(3)的一侧设置有社区大门(4)，所述社区外墙(1)上表面的四角和内部路边均固定连接有照明灯(5)，所述社区外墙(1)的四周和内部路边均设置有信息采集模块(6)，所述楼房(2)的内部设置有通信模块(7)，所述门岗室(3)的内部设置有智能管理模块(8)，所述社区大门(4)的内部设置有安全防护门(9)，所述安全防护门(9)的一侧设置有升降栏杆(10)，所述信息采集模块(6)、通信模块(7)和智能管理模块(8)均连接有预警模块(11)。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述信息采集模块(6)包括视频监控模块(601)和深度学习图像识别算法模块(602)，所述社区外墙(1)的四周和内部路边均设置有视频监控模块(601)，所述视频监控模块(601)的内部设置有深度学习图像识别算法模块(602)。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述视频监控模块(601)的外表面设置有防护壳(12)，所述防护壳(12)的上表面设置有顶盖(13)，所述顶盖(13)的上方设置有堵帽(14)，所述顶盖(13)的一侧固定连接有活动杆(15)，所述活动杆(15)的一端活动连接有固定杆(16)，所述活动杆(15)的上表面设置有调节螺栓(17)，所述固定杆(16)的一侧固定连接有固定板(18)。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述固定板(18)的外表面螺纹连接有固定螺栓(19)，所述固定板(18)的一侧滑动连接有活动板(20)，所述活动板(20)的内部设置有缆线(21)，所述固定板(18)的一侧固定连接有安装架(22)，所述安装架(22)的下表面固定连接有立杆(23)。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述通信模块(7)包括GPRS无线通讯模块(701)、单片机模块(702)、CPU分析模块(703)和PLC控制模块(704)，所述GPRS无线通讯模块(701)、单片机模块(702)、CPU分析模块(703)和PLC控制模块(704)均设置在住户通讯器(24)内部。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述住户通讯器(24)的正面设置有显示屏(25)，所述显示屏(25)的下方设置有摄像头(26)，所述摄像头(26)的下方设置有话筒(27)，所述话筒(27)的下方设置有警报按钮(28)，所述警报按钮(28)的一侧设置有通话按钮(29)，所述住户通讯器(24)的上表面固定连接有传感器探头(30)。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述智能管理模块(8)包括AI主机(801)、智能门禁系统(802)、智能人脸识别系统(803)和远程控制系统(804)，所述门岗室(3)的内部设置有AI主机(801)，所述AI主机(801)的一侧设置有远程控制系统(804)，所述AI主机(801)的内部设置有智能门禁系统(802)和智能人脸识别系统(803)。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述AI主机(801)的两侧均设置有散热孔(31)，所述AI主机(801)的上表面设置有提手(32)，所述AI主机(801)的背面开设有多个网线接口(33)，所述远程控制系统(804)包括监控显示屏(34)和控制键盘(35)。
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权 利 要 求 书
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9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，其特征在于：所述信息采集模块(6)、通信模块(7)、智能管理模块(8)和预警模块(11)之间均通过缆线(21)电性连接，所述预警模块(11)连接有社区广播系统(36)。
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说 明 书
一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统
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技术领域
[0001]本发明涉及社区安防技术领域，具体为一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统。
背景技术
[0002]随着，人们对生活舒适性要求的不断提高,别墅等高档住宅成为越来越多的有钱人和追求高尚居住人群的居家首选，而随着安全防范观念的提升，别墅安防渐渐成为人们选择性地购买时必然考虑的一项重要指标，越来越引起别墅买主的重视，对于买得起别墅的这些在物质上已经富足得可以的人群来说，安全自然是物质以外最重要的因素，安全防范系统在国内标准中定义为，以维护社会公共安全为目的，运用安全防范产品和其它相关产品所构成的入侵报警系统、视频安防监控系统、出入口控制系统、BSV液晶拼接墙系统、门禁消防系统、防爆安全检查系统等；或由这些系统为子系统组合或集成的电子系统或网络，而国外则更多称其为损失预防与犯罪预防，损失预防是安防产业的任务，犯罪预防是警察执法部门的职责，安全防范系统的全称为公共安全防范系统，是以保护人身财产安全、信息与通讯安全，达到损失预防与犯罪预防目的，安全防范是指在建筑物或建筑群内(包括周边地域)，或特定的场所、区域，通过采用人力防范、技术防范和物理防范等方式综合实现对人员、设备、建筑或区域的安全防范，一个完整的安全防范系统应具备以下功能：图像识别监控功能、探测报警功能、控制功能和自动化辅助功能，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域，图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能、海深科技等。
[0003]当前社区安防成本较高，安防纰漏还是相对较多，安防人员素质不一，很多社区问题没法及时发现，而且当前人工服务态度不一，人员力量有限，人工巡检总有监管时间漏洞，不能实时发现问题，当社区中发生着火、高空落物、老人摔倒、汽车擦碰等事件时，不能够对其进行图像识别算法，及时预警，当住户家中出现问题时，安防系统反应速度较慢，不能够及时报警。
发明内容[0004](一)解决的技术问题[0005]针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，具备成本低、安防程度高、实时发现问题、能够进行图像识别算法、及时预警等优点，解决了安防程度低、发现问题不及时和安防系统反应速度慢的问题。[0006](二)技术方案
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说 明 书
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为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习图像识别算法的
社区安防系统，包括社区外墙、楼房、门岗室和社区大门，所述社区外墙的内部设置有楼房，所述社区外墙的一侧设置有门岗室，所述门岗室的一侧设置有社区大门，所述社区外墙上表面的四角和内部路边均固定连接有照明灯，所述社区外墙的四周和内部路边均设置有信息采集模块，所述楼房的内部设置有通信模块，所述门岗室的内部设置有智能管理模块，所述社区大门的内部设置有安全防护门，所述安全防护门的一侧设置有升降栏杆，所述信息采集模块、通信模块和智能管理模块均连接有预警模块。[0008]优选的，所述信息采集模块包括视频监控模块和深度学习图像识别算法模块，所述社区外墙的四周和内部路边均设置有视频监控模块，所述视频监控模块的内部设置有深度学习图像识别算法模块。[0009]优选的，所述视频监控模块的外表面设置有防护壳，所述防护壳的上表面设置有顶盖，所述顶盖的上方设置有堵帽，所述顶盖的一侧固定连接有活动杆，所述活动杆的一端活动连接有固定杆，所述活动杆的上表面设置有调节螺栓，所述固定杆的一侧固定连接有固定板。
[0010]优选的，所述固定板的外表面螺纹连接有固定螺栓，所述固定板的一侧滑动连接有活动板，所述活动板的内部设置有缆线，所述固定板的一侧固定连接有安装架，所述安装架的下表面固定连接有立杆。[0011]优选的，所述通信模块包括GPRS无线通讯模块、单片机模块、CPU分析模块和PLC控制模块，所述GPRS无线通讯模块、单片机模块、CPU分析模块和PLC控制模块均设置在住户通讯器内部。
[0012]优选的，所述住户通讯器的正面设置有显示屏，所述显示屏的下方设置有摄像头，所述摄像头的下方设置有话筒，所述话筒的下方设置有警报按钮，所述警报按钮的一侧设置有通话按钮，所述住户通讯器的上表面固定连接有传感器探头。[0013]优选的，所述智能管理模块包括AI主机、智能门禁系统、智能人脸识别系统和远程控制系统，所述门岗室的内部设置有AI主机，所述AI主机的一侧设置有远程控制系统，所述AI主机的内部设置有智能门禁系统和智能人脸识别系统。[0014]优选的，所述AI主机的两侧均设置有散热孔，所述AI主机的上表面设置有提手，所述AI主机的背面开设有多个网线接口，所述远程控制系统包括监控显示屏和控制键盘。[0015]优选的，所述信息采集模块、通信模块、智能管理模块和预警模块之间均通过缆线电性连接，所述预警模块连接有社区广播系统。[0016](三)有益效果
[0017]与现有技术相比，本发明提供了一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，具备以下有益效果：[0018]1、该基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，通过门岗室、社区大门、信息采集模块和智能管理模块的配合设置，从根本上降低了整个社区安防系统的成本，能够对社区周围和社区内部进行全方位实时监控，大大提高了社区安防系统的安防程度，能够实时发现社区存在的问题。[0019]2、该基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，通过通信模块、预警模块和住户通讯器的配合设置，能够将住户的安防系统与整个社区的安防系统相连通，对社区中容
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说 明 书
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易发生的问题进行深度学习图像算法和识别，并方便与各住户进行预警警示和语音联系，并利用社区广播系统进行及时预警提醒，从而加快了安防系统的反应速度。附图说明
[0020]图1为本发明提出的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统的社区立体结构示意图；
[0021]图2为本发明提出的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统的信息采集模块立体结构示意图；
[0022]图3为本发明提出的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统的智能管理模块立体结构示意图；
[0023]图4为本发明提出的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统的住户通讯器主视剖面结构示意图；
[0024]图5为本发明提出的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统的住户通讯器主视结构示意图；
[0025]图6为本发明提出的一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统的整体系统结构示意图。[0026]图中：1、社区外墙；2、楼房；3、门岗室；4、社区大门；5、照明灯；6、信息采集模块；601、视频监控模块；602、深度学习图像识别算法模块；7、通信模块；701、GPRS无线通讯模块；702、单片机模块；703、CPU分析模块；704、PLC控制模块；8、智能管理模块；801、AI主机；802、智能门禁系统；803、智能人脸识别系统；804、远程控制系统；9、安全防护门；10、升降栏杆；11、预警模块；12、防护壳；13、顶盖；14、堵帽；15、活动杆；16、固定杆；17、调节螺栓；18、固定板；19、固定螺栓；20、活动板；21、缆线；22、安装架；23、立杆；24、住户通讯器；25、显示屏；26、摄像头；27、话筒；28、警报按钮；29、通话按钮；30、传感器探头；31、散热孔；32、提手；33、网线接口；34、监控显示屏；35、控制键盘；36、社区广播系统。具体实施方式
[0027]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0028]请参阅图1‑6，本发明实施例1中，一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，包括社区外墙1、楼房2、门岗室3和社区大门4，社区外墙1的内部设置有楼房2，社区外墙1的一侧设置有门岗室3，门岗室3的一侧设置有社区大门4，社区外墙1上表面的四角和内部路边均固定连接有照明灯5，社区外墙1的四周和内部路边均设置有信息采集模块6，楼房2的内部设置有通信模块7，门岗室3的内部设置有智能管理模块8，社区大门4的内部设置有安全防护门9，安全防护门9的一侧设置有升降栏杆10，通过门岗室3、社区大门4、信息采集模块6和智能管理模块8的配合设置，从根本上降低了整个社区安防系统的成本，能够对社区周围和社区内部进行全方位实时监控，大大提高了社区安防系统的安防程度，能够实时发现社区存在的问题，信息采集模块6、通信模块7和智能管理模块8均连接有预警模块11，
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通过通信模块7、预警模块11和住户通讯器24的配合设置，能够将住户的安防系统与整个社区的安防系统相连通，对社区中容易发生的问题进行深度学习图像算法和识别，并方便与各住户进行预警警示和语音联系，并利用社区广播系统36进行及时预警提醒，从而加快了安防系统的反应速度。
[0029]本发明实施例2中，一种基于深度学习图像识别算法的社区安防系统，包括社区外墙1、楼房2、门岗室3和社区大门4，社区外墙1的内部设置有楼房2，社区外墙1的一侧设置有门岗室3，门岗室3的一侧设置有社区大门4，社区外墙1上表面的四角和内部路边均固定连接有照明灯5，社区外墙1的四周和内部路边均设置有信息采集模块6，楼房2的内部设置有通信模块7，门岗室3的内部设置有智能管理模块8，社区大门4的内部设置有安全防护门9，安全防护门9的一侧设置有升降栏杆10，信息采集模块6、通信模块7和智能管理模块8均连接有预警模块11。[0030]其中，与实施例1不同的是：信息采集模块6包括视频监控模块601和深度学习图像
视频监控模块识别算法模块602，社区外墙1的四周和内部路边均设置有视频监控模块601，
601的内部设置有深度学习图像识别算法模块602，通过视频监控模块601和深度学习图像识别算法模块602的设置，能够对社区周围和社区内部进行实时监控，并对监控画面实时分析，进行深度学习图像识别算法；视频监控模块601的外表面设置有防护壳12，防护壳12的上表面设置有顶盖13，顶盖13的上方设置有堵帽14，顶盖13的一侧固定连接有活动杆15，活动杆15的一端活动连接有固定杆16，活动杆15的上表面设置有调节螺栓17，固定杆16的一侧固定连接有固定板18，通过防护壳12、顶盖13、堵帽14、活动杆15、固定杆16、调节螺栓17和固定板18的设置，能够对视频监控模块601进行防护，避免太阳暴晒和雨水侵蚀，同时方便对视频监控模块601进行调节；固定板18的外表面螺纹连接有固定螺栓19，固定板18的一侧滑动连接有活动板20，活动板20的内部设置有缆线21，固定板18的一侧固定连接有安装架22，安装架22的下表面固定连接有立杆23，通过固定螺栓19、活动板20、缆线21、安装架22和立杆23的设置，能够将视频监控模块601连入网络，并对其进行固定，增加其工作时的稳定性；通信模块7包括GPRS无线通讯模块701、单片机模块702、CPU分析模块703和PLC控制模块704，GPRS无线通讯模块701、单片机模块702、CPU分析模块703和PLC控制模块704均设置在住户通讯器24内部，通过GPRS无线通讯模块701、单片机模块702、CPU分析模块703和PLC控制模块704的设置，能够使住户安防系统与社区安防系统进行连接，方便住户家中出现问题时及时进行防护治理；住户通讯器24的正面设置有显示屏25，显示屏25的下方设置有摄像头26，摄像头26的下方设置有话筒27，话筒27的下方设置有警报按钮28，警报按钮28的一侧设置有通话按钮29，住户通讯器24的上表面固定连接有传感器探头30，通过显示屏25、摄像头26、话筒27、警报按钮28、通话按钮29和传感器探头30的设置，能够在住户家中出现问题时，方便住户及时打开住户通讯器24与安防人员进行联系沟通，及时预警；智能管理模块8包括AI主机801、智能门禁系统802、智能人脸识别系统803和远程控制系统804，门岗室3的内部设置有AI主机801，AI主机801的一侧设置有远程控制系统804，AI主机801的内部设置有智能门禁系统802和智能人脸识别系统803，通过AI主机801、智能门禁系统802、智能人脸识别系统803和远程控制系统804的设置，能够对整个安防系统进行连接控制，对进入社区的人员车辆进行管制，提高了安防程度；AI主机801的两侧均设置有散热孔31，AI主机801的上表面设置有提手32，AI主机801的背面开设有多个网线接口33，远程控制系统804包括监
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控显示屏34和控制键盘35，通过散热孔31、提手32、网线接口33、监控显示屏34和控制键盘35的设置，能够将AI主机801工作时产生的热量散出，并使AI主机801与网络和各个模块进行连接；信息采集模块6、通信模块7、智能管理模块8和预警模块11之间均通过缆线21电性连接，预警模块11连接有社区广播系统36，通过社区广播系统36的设置，能够在社区内部出现问题是，及时进行语音广播，提醒住户多加注意。[0031]工作原理：通过门岗室3、社区大门4、信息采集模块6和智能管理模块8的配合设置，从根本上降低了整个社区安防系统的成本，能够对社区周围和社区内部进行全方位实时监控，大大提高了社区安防系统的安防程度，能够实时发现社区存在的问题，通过通信模块7、预警模块11和住户通讯器24的配合设置，能够将住户的安防系统与整个社区的安防系统相连通，对社区中容易发生的问题进行深度学习图像算法和识别，并方便与各住户进行预警警示和语音联系，并利用社区广播系统36进行及时预警提醒，从而加快了安防系统的反应速度。
[0032]使用方法：首先在社区的四周和内部均设置好视频监控模块601，使其遵信onvif协议，深度学习图像识别算法模块602可以针对社区中容易发生的问题，比如着火、高空坠物、老人摔倒、汽车擦碰等事件进行深度学习图像算法，建立识别系统，然后部署好AI主机801，并通过onvif协议连接社区内所有的摄像头视频流和各个模块，在AI主机801上对所有摄像头26进行实时图像分析，当识别出目标后，通过物联网协议mqtt及时传输识别结果到预警中心进行展示。
[0033]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。[0034]尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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