一种智能木屋异常检测方法和系统与流程-k8凯发

本发明属于数据处理，具体涉及一种智能木屋异常检测方法和系统。

背景技术：

1、智能木屋是指一种传统的木质建筑，经过现代科技和智能化技术的集成，使其具备更高的智能化水平和便利性，智能木屋配备各种传感器和自动化系统，用于监测和控制室内环境，如温度、湿度、照明、通风、安全等，这些系统可以自动调整各种参数，以提供更舒适的居住体验。居住者可以通过智能手机或电脑应用程序，随时随地远程监控和控制智能木屋的各种功能，这使他们能够灵活地管理房屋，例如在外出时调整温度或查看安全摄像头的画面。智能木屋通常设计成更节能和环保，采用可再生能源、高效隔热材料和智能能源管理系统，以降低能源消耗，减少对环境的影响。

2、目前，由于人们生活水平的不断提升，越来越多的客户趋向于户外的木屋建筑，享受安静舒适的度假生活，但是，由于木屋材质易燃，现有木屋配备的传统火灾报警器往往准确率不足，存在不能提前预测和预测准确性较低的问题，另外，现有的防盗设备对于户外的木屋防护远远不足，不能发现潜在的安全问题，有些甚至安装有全时段的监控设备，客户隐私泄露风险大，对于智能木屋的薄弱环节需要进行改进，避免自然因素和人为因素导致木屋客户发生危险的情况。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的木屋火情预警能力差，准确性低，且木屋安装的防盗设备不能发现潜在的安全问题，有些甚至安装有全时段的监控设备，客户隐私泄露风险大的技术问题，本发明提供一种智能木屋异常检测方法和系统。

2、第一方面

3、本发明提供了一种智能木屋异常检测方法，包括：

4、s101：采集多个传感器在预设时长内的多个温度数据；

5、s102：将温度数据传输至边缘终端；

6、s103：对温度数据进行基于信任理论的推理，计算火灾发生概率；

7、s104：在火灾发生概率大于预设概率的情况下，打开第一摄像头，采集第一区域图像，其中，第一区域图像包括智能木屋；

8、s105：获取客户的第二摄像头开启指令，采集第二区域图像，其中，第二区域图像包括以智能木屋为圆心的四周图像；

9、s106：将采集的第一区域图像和第二区域图像上传至云端；

10、s107：对第一区域图像进行基于时间序列模型的火情检测；

11、s108：对第二区域图像进行基于轨迹特征的异常行为人识别；

12、s109：在检测到火情或者识别到异常行为人的情况下，发出警报。

13、第二方面

14、本发明提供了一种智能木屋异常检测系统，用于执行第一方面中的智能木屋异常检测方法。

15、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益技术效果：

16、在本发明中，在室内布置传感器进行温度采集，室内不安装任何形式的摄像头和音频采集设备，保证客户隐私安全，将计算资源下沉至边缘终端进行基于信任理论的计算推理，对多个传感器采集的温度数据进行融合处理，对于推理出火灾发生概率大于预设概率的情况，设置紧急状况自动打开的可以采集智能木屋图像的第一摄像头进行基于时间序列模型的火情进一步检测，利用具有强大计算能力的云端对预测的火情图像进行基于图像的大数据处理，进一步确认火情是否发生，不仅保护了患者隐私，而且提升火情检测准确性，降低误报率，进而及时准确的发现和预测智能木屋最易出现的火情，保护客户人身安全。对于户外木屋设置第二视频摄像头，只有获取客户的第二摄像头开启指令后才会进行以智能木屋为圆心的四周图像的室外数据采集，对采集的图像进行基于轨迹特征的异常行为人识别，提前预测可能存在的风险，保护客户的人身安全，为客户提供良好的住房体验。对于户外木屋最薄弱且最重要的方面进行改进，提高木屋智能化程度，减少人工介入巡检，在保护患者隐私的同时，确保客户的人身安全，有助于智能木屋的推广普及。

技术特征：

1.一种智能木屋异常检测方法，其特征在于，应用于云边协同架构，所述云边协同架构包括布置于木屋内部多个位置的传感器、位于所述智能木屋周围的摄像头、边缘终端和云端，其中，所述摄像头包括第一摄像头和第二摄像头，所述传感器通过所述边缘终端与所述云端连接，所述摄像头与所述云端连接；方法包括：

2.根据权利要求1所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，在所述s101之后还包括：

3.根据权利要求1所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，所述s103具体包括：

4.根据权利要求1所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，所述s107具体包括：

5.根据权利要求1所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，所述s108具体为：

6.根据权利要求5所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，所述s1081具体包括：

7.根据权利要求6所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，在所述s1081a之后还包括：

8.根据权利要求6所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，所述s1081g具体包括：

9.根据权利要求1所述的智能木屋异常检测方法，其特征在于，所述智能木屋异常检测方法还包括：

10.一种智能木屋异常检测系统，其特征在于，包括处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器；所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至9中任一项所述的智能木屋异常检测方法。

技术总结
本发明公开了一种智能木屋异常检测方法和系统，属于数据处理技术领域，方法包括：采集多个传感器在预设时长内的多个温度数据；将温度数据传输至边缘终端；对温度数据进行基于信任理论的推理，计算火灾发生概率；在火灾发生概率大于预设概率的情况下，打开第一摄像头，采集第一区域图像；获取客户的第二摄像头开启指令，采集第二区域图像；将采集的第一区域图像和第二区域图像上传至云端；对第一区域图像进行基于时间序列模型的火情检测；对第二区域图像进行基于轨迹特征的异常行为人识别；在检测到火情或者识别到异常行为人的情况下，发出警报。在保护客户隐私的同时，完成及时准确的风险预警。

技术研发人员：付崇领,李玉萍
受保护的技术使用者：江苏南北木屋文化科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8