(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210288265.0 (22)申请日 2022.03.23 (71)申请人 深大云网络 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市坪 山区碧岭街 道沙湖社区锦龙大道南2-10号慧谷 302 (72)发明人 汪红刚　彭莎莎　汪志霞　祝鹏　 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) G06V 20/52(2022.01) G16Y 10/45(2020.01) G16Y 20/10(2020.01) G16Y 20/20(2020.01) G16Y 20/40(2020.01)G16Y 40/10(2020.01) G16Y 40/20(2020.01) G16Y 40/50(2020.01) (54)发明名称 基于人工智能和机器视觉的安防管控方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能和机器视 觉的安防管控 方法及系统， 涉及智能安防管控技 术领域， 用于解决现有技术中不能对商超建筑物 内的危情状况进行全面化、 准确性的处理反馈的 技术问题； 本发明从室内停车场、 仓储区和付款 区内存在的多种安防风险因素入手进行安防管 控， 初步性的将商超建筑物内的人员、 设备和环 境的三个方面做出关联处理， 再将其所对应的评 定结果与后续性的各自细致化风险数据相结合， 来一同反映商超建筑物内的安防风险状况并做 出反馈， 且以单位面积与单位时间相互配的综合 化过程评定方式输出， 再将得到的评定结果以循 环交互式的处理过程做出复检操作， 来实现全面 化、 准确性的关于商超建筑物内的危情状况反 馈。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 114386883 A 2022.04.22 CN 114386883 A 1.基于人工智能和机器视 觉的安防管控方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 采集商超建筑物的室内停车场、 仓储区和付款区的人员数量、 照明功率和新风 量； 以及， 采集室内停车场的剩余划线 车位数量、 未划线位置的停车数量以及相 邻未划线停 车车辆之 间的平均 距离， 采集仓储区内固定时间段由运输工具出入装卸的出入库频率以及 固定时间段后仓储面积利用率， 采集付款区内人工结账及自助结账区域的人员数量和人员 排队总长度； 步骤二： 先将商超建筑物的室内停车场、 仓储区和付款区的人员数量、 照明功率和新风 量计算得到各自的单位面积人员 密度、 单位面积照明功率和单位面积新风量， 并对其分析 处理得到室内停车场负荷系 数、 仓储区负荷系 数和付款区负荷系 数， 再将室内停车场负荷 系数、 仓储区负荷系数和付 款区负荷系数分析处 理得到空热负荷总 系数； 还将空热负荷总系数与其预设范围相比较， 当空热负荷总系数大于等于其预设范围的 最大值时， 判定为空热负荷危险区， 当空热负荷总系数介于其预设范围之 间时， 判定为空热 负荷及格区， 当空热负荷总 系数小于等于其预设范围的最小值时， 判定为空热负荷良好区； 步骤三： 将室内停车场负荷系数与室内停车场的剩余划线车位数量、 未划线位置的停 车数量以及相邻未划线停车车辆之间的平均距离， 一同分析处理得到室内停车场风险系 数， 将仓储区负荷系数与仓储区内固定时间段由运输工具出入装卸的出入库频率以及固定 时间段后仓储面积利用率， 一同分析处理得到仓储区风险系 数， 将付款区负荷系 数与付款 区内人工结账及自助结账区域的人员数量和人员排队总长度， 一同分析处理得到付款区风 险系数； 且将室内停车场 风险系数、 仓储区风险系数和付款 区风险系数一同分析处理得到综合 安防系数， 并将综合安防系 数与其预设范围进行比较， 当综合安防系 数大于等于其预设范 围的最大值时， 生成一级 管控信号， 当综合安防系数介于其预设范围之间时， 生成二级管控 信号， 当综合 安防系数小于等于其预设范围的最小值时， 不做出任何 处理； 步骤四： 在接收到一级管控信号后， 管制空热负荷及格区、 空热负荷危险区的人员流通 并分批重启该区域的照明设备和空调新风设备， 临时关闭停车场入口， 增加人工结账柜 台 和自助结账机开启数量， 在接收到二级 管控信号后， 语音提醒 空热负荷危险区、 空热负荷及 格区的人员有序行 走或排队， 增 加人工结 账柜台开启数量。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能和机器视觉的安防管控方法， 其特征在于， 该安 防管控方法还 包括： 当判定为空热负荷良好区时， 发送各区域的人员数量、 照明功率和新 风量至显示屏上； 当判定为空热负荷及格区时， 在前一 次采集后的单位 时间内重复采集一 次相同信 息并 做出同样的分析处理， 再将分析处理得到的空热负荷总系 数与其预设范围相比较， 当再次 判定为空热负荷及格区时， 发送各区域的人员数量、 照明功 率和新风量至移动终端 上， 当再 次判定为空热负荷良好区时， 发送各区域的人员数量、 照明功 率和新风量至显示屏上， 当再 次判定为空热负荷危险区时， 发送报警信号至移动终端； 当判定为空热负荷危险区时， 在前一 次采集后的单位 时间内重复采集两次相同信 息并 做出同样的分析处理， 再将分析处理得到的空热负荷总系 数与其预设范围相比较， 当重复 采集两次均判定为空热负荷危险区时， 发送报警信号至移动 终端， 当重复采集两次中有一 次判定为空热负荷危险区、 一次判定为空热负荷及格区时， 也发送报警信号至移动终端， 当权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114386883 A 2重复采集两次均判定为空热负荷良好区时， 发送各区域的人员数量、 照明功率和新风量至 显示屏上。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能和机器视觉的安防管控方法， 其特征在于， 所述 单位时间为3 0min； 所述移动终端选自智能穿戴设备、 手机和笔记本电脑。 4.根据权利要求1所述的基于人工智能和机器视觉的安防管控方法， 其特征在于， 所述 运输工具为手 推车、 叉车、 货车和汽车； 所述固定时间段选自早上七点至晚上十二 点。 5.基于人工智能和机器视觉的安防管控系统， 适用于具有室内停车场、 仓储区和付款 区的商超建筑物， 其特 征在于， 包括： 空热负荷采集模块， 用于采集商超建筑物的室内停车场、 仓储区和付款区的人员数量、 照明功率和新 风量， 并将其发送至空热负荷分析模块； 空热负荷 分析模块， 用于将商超建筑物的室内停车场、 仓储区和付款区的人员数量、 照 明功率和 新风量计算得到单位面积人员密度、 单位面积照明功率和单位面积新风量， 并对 其分析处理得到室内停车场负荷系 数、 仓储区负荷系 数和付款区负荷系 数， 再将室内停车 场负荷系 数、 仓储区负荷系 数和付款区负荷系 数分析处理得到空热负荷总系 数， 并将其分 别发送至空热负荷比较模块和人工智能平台； 空热负荷比较模块， 将空热负荷总系数与其预设范围相比较， 当空热负荷总系数大于 等于其预设范围的最大值时， 判定为空热负荷危险区， 当空热负荷总系 数介于其预设范围 之间时， 判定为空热负荷及格区， 当空热负荷总系数小于等于其预设范围的最小值时， 判定 为空热负荷良好区， 并将其分别发送至空热负荷复检模块和风险管控 模块； 停车场车流采集模块， 用于采集室内停车场的剩余划线车位数量、 未划线位置的停车 数量以及相邻未划线停车 车辆之间的平均距离并发送至人工智能平台； 仓储区出入库采集模块， 用于采集仓储区内固定时间段由运输工具出入装卸的出入库 频率以及固定时间段后仓储面积利用率并发送至人工智能平台； 付款区结账采集模块， 用于采集付款 区内人工结账及自助 结账区域的人员数量和人员 排队总长度并发送至人工智能平台； 人工智能平台， 用于将室内停车场负荷系数与室内停车场的剩余划线车位数量、 未划 线位置的停车数量以及相邻未划线停车车辆之间的平均距离处理得到室内停车场风险系 数； 还用于将仓储区内固定时间段由运输工具出入装卸的出入库 频率、 固定时间段后仓储 面积利用率、 仓储区负荷系数处 理得到仓储区风险系数； 还用于将付款 区内人工结账及自助 结账区域的人员数量、 人员排队总长度以及付款 区 负荷系数处 理得到付 款区风险系数； 再将室内停车场风险系数、 仓储区风险系数和付款区风险系数处理得到综合安防系 数， 将综合安防系 数与其预设范围相比较， 当综合安防系 数大于等于其预设范围的最大值 时， 生成一级 管控信号并发送至风险管控模块， 当综合安防系数介于其预设范围之间时， 生 成二级管控信号并发送至风险管控模块， 当综合安防系数小于等于其预设范围的最小值 时， 不做出任何 处理； 风险管控模块， 在接收到一级管控信号后， 管制空热负荷及格区、 空热负荷危险区的人 员流通并分批重启该区域的照明设备和空调新风设备， 临时关闭停车场入口， 增加人工结权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114386883 A 3