减少安全系统中的假警报的制作方法

1.本公开整体涉及安全系统。更具体地，本公开涉及用于减少安全系统中的假警报的方法和系统。


背景技术：

2.安全系统通常采用各种不同的安全传感器来保护受保护区域。一些安全系统具有在安全系统最初安装时配置的静态配置设置。这些静态配置设置可用于帮助减少由安全系统发出的假警报。此类静态配置设置可例如限定越区传感器对。在安全系统将发出警报之前，越区传感器对通常必须在彼此的预定时间内均被触发。在另一示例中，静态配置设置可限定进入延迟，其中在进入受保护区域之后，用户必须在进入延迟时间内输入密码等，否则安全系统将发出警报。在另一示例中，静态配置设置可限定离开延迟，其中在布防安全系统之后，用户必须在离开延迟时间内离开受保护区域，否则安全系统将发出警报。这些只是示例。
3.设置静态配置设置可能需要大量的专业知识，即使这样，可能也无法进行最佳设置。此外，随着时间的推移，静态配置设置中的至少一些静态配置设置可能变得不那么有效。期望的是用于自动更新安全系统的配置设置的方法和系统。


技术实现要素：

4.本公开涉及安全系统。在一个示例中，提供了一种减少由安全系统发出的假警报的方法。例示性安全系统包括安全系统控制器和与安全系统控制器可操作地耦接的多个安全传感器。多个安全传感器中的每个安全传感器被配置成监测和检测安全空间中的一个或多个预定事件。例示性安全系统还包括多个配置设置，该多个配置设置至少部分地基于由多个安全传感器检测到的事件来限定何时由安全系统发出特定警报。例示性方法包括安全系统控制器接收由多个安全传感器检测到的事件中的每个事件。安全系统控制器存储事件数据，该事件数据针对所接收的每个事件包括事件类型、指示事件何时发生的时间值和检测到事件的安全传感器的标识符。安全系统控制器分析所存储的事件数据，以识别对限定何时由安全系统发出特定警报的多个配置设置中的一个或多个配置设置的一个或多个更改，以便减少由安全系统发出的假警报。安全系统控制器输出对配置设置的所识别的更改中的一个或多个更改。在一些情况下，安全系统控制器自动实施所识别的更改中的一个或多个更改。
5.在另一示例中，安全系统被配置成监测受保护空间。安全系统包括安全系统控制器，该安全系统控制器被配置成控制安全系统的操作以及设置在受保护空间周围的多个安全传感器。多个安全传感器中的每个安全传感器与安全系统控制器可操作地耦接，使得每个安全传感器可将检测到的事件传送到安全系统控制器。安全系统控制器被配置成接收由多个安全传感器检测到的事件中的每个事件。安全系统控制器被配置成参考多个配置设置，该多个配置设置至少部分地基于由多个安全传感器检测到的事件来限定何时由安全系
统发出特定警报。安全系统控制器被配置成分析所接收的事件以识别对配置设置中的一个或多个配置设置的一个或多个更改，以便减少由安全系统发出的假警报并且输出对配置设置的所识别的更改中的一个或多个更改。在一些情况下，安全系统控制器被配置成当安全系统布防或撤防时以及/或者当安全系统布防并撤防时分析所接收的事件。
6.在另一示例中，提供了一种改进具有多个安全传感器和分配给多个安全传感器中的至少一些安全传感器的多个配置设置的安全系统的性能的方法。该方法包括跟踪多个安全传感器中的每个安全传感器何时被激活。存储一段时间内的激活数据，该激活数据标识哪个安全传感器被激活以及该安全传感器何时被激活。分析所存储的激活数据以识别可被优化的配置设置，并且输出对配置设置中的一个或多个配置设置的一个或多个更改，以便改进安全系统的性能。
7.提供前面的发明内容是为了便于理解本公开所特有的一些创新特征，而并非意图作为完整的描述。通过将整个说明书、权利要求书、附图和说明书摘要视作一个整体，可以获得对本公开的全面理解。
附图说明
8.结合附图考虑以下对各种示例的描述，可以更全面地理解本公开，在附图中：
9.图1是包括安全传感器和安全系统控制器的例示性安全系统的示意性框图；
10.图2是示出图1的安全系统控制器的例示性配置特征的流程图；
11.图3是示出例示性方法的流程图；
12.图4是示出例示性方法的流程图；
13.图5是示出例示性安全系统的示意性框图；
14.图6是示出例示性方法的流程图；
15.图7是受保护区域的示意图；并且
16.图8是受保护区域的示意图。
17.虽然本公开服从于各种修改和另选形式，但是其细节已经在附图中以示例的方式示出并将被详细描述。然而，应当理解，其意图并非是将本公开限制于所述的特定示例。相反，其意图是覆盖落入本公开的实质和范围内的所有修改、等同物和替代方案。
具体实施方式
18.应参考附图阅读以下描述，其中不同附图中的相似元件以相同的方式编号。附图未必按比例绘制，其描绘了不旨在限制本公开范围的示例。虽然展示了各种元件的示例，但是本领域的技术人员将认识到，所提供的许多示例具有可以利用的合适替代方案。
19.本文假设所有数字均由术语“约”修饰，除非内容另有明确说明。用端点对数值范围的表述包括包含在该范围内的所有数字(例如，1至5包括1、1.5、2、2.75、3、3.80、4和5)。
20.如在本说明书和所附权利要求中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数指代物，除非内容另有明确说明。如在本说明书和所附权利要求中所使用的，术语“或”通常以其包括“和/或”的意义使用，除非内容另有明确说明。
21.应当注意，在说明书中提及“一个实施方案”、“一些实施方案”、“其他实施方案”等，是指示所描述的实施方案可以包括特定的特征、结构或特性，但是每个实施方案可以不
必包括该特定的特征、结构或特性。而且，这些短语不一定是指同一实施方案。另外，当结合实施方案描述特定特征、结构或特性时，可以设想到，无论是否明确描述，该特征、结构或特性可以应用于其他实施方案，除非另外明确相反陈述。
22.图1是例示性安全系统10的示意性框图，该例示性安全系统被配置成提供对受保护区域(有时指感兴趣区域)的监控。例示性安全系统10包括多个安全传感器12(例如，一个或多个)，该多个安全传感器设置在感兴趣区域的至少一部分内或以其他方式覆盖感兴趣区域的至少一部分。在所示的示例中，安全传感器分别被标记为12a、12b、12c。虽然示出了总共三个安全传感器12，但是应当理解，安全系统10可包括一个安全传感器或例如设置在受保护区域周围的数十个、数百个或甚至数千个安全传感器12。取决于应用，安全传感器12可包括各种不同的安全传感器类型中的任一种安全传感器类型。例如，安全传感器12可包括运动传感器，诸如但不限于pir传感器。安全传感器12可包括门接触传感器和/或窗接触传感器。安全传感器12可包括玻璃破碎检测器。安全传感器12可包括一个或多个摄像机，该一个或多个摄像机任选地具有视频处理能力。安全传感器12可包括门禁读卡器、生物识别读卡器和/或光束遮断式检测器。安全传感器12可包括烟雾检测器、气体检测器等。这些只是示例。
23.例示性安全系统10包括安全系统控制器14，该安全系统控制器被配置成控制安全系统10的操作的至少一些方面。在所示的示例中，安全系统控制器14与安全传感器12中的每个安全传感器可操作地耦接，使得安全系统控制器14能够从安全传感器12接收指示可能的侵入或其它潜在安全事件的信号。安全系统控制器14可被配置成解释来自安全传感器12的信号，并且确定当前是否存在潜在问题。例示性安全系统控制器14包括显示器16、存储器18和处理器20，该处理器与显示器16和存储器18可操作地耦接。虽然示出了单个处理器20，但是应当理解，安全系统控制器14可包括例如两个或更多个不同的处理器。在一些情况下，安全系统控制器14可以是分布式的。在一些情况下，安全系统控制器14可以是操作员控制台等。
24.在一些情况下，安全传感器12可与安全系统控制器14直接通信。在一些情况下，安全系统控制器14可以是分布式的，包括本地安全系统控制器(诸如安全系统控制器)以及远程站外安全系统控制器。如图所示，在一些情况下，安全传感器12可与边缘设备22直接通信。在一些情况下，边缘设备22可提供原本可能由安全系统控制器14和/或基于云的服务器24提供的一些功能。当被提供时，基于云的服务器24可被配置成发送和接收边缘设备22与安全系统控制器14之间的信息，并且在一些情况下提供处理能力以支持本文所述的方法。在一些情况下，边缘设备22可以是边缘控制器。在一些情况下，安全系统控制器14的功能可以分布在安全系统控制器14和边缘设备22之间、安全系统控制器14和基于云的服务器24之间、边缘设备22和基于云的服务器24之间或边缘设备22、基于云的服务器24和安全系统控制器14之间。在一些情况下，边缘设备22和/或基于云的服务器24可提供远程站外控制器的功能。在一些情况下，可提供执行安全系统控制器14的一部分或全部功能的附加设备(未示出)。
25.图2是示出安全系统控制器14可被配置执行的一系列步骤26的流程图。安全系统控制器14可被配置成接收由安全传感器12中的每个安全传感器检测到的事件中的每个事件，如框28所示。应当理解，安全系统10可具有布防状态和撤防状态。当处于布防状态时，安
全系统控制器14主动地监听来自安全传感器12的信号。在撤防状态期间，安全系统控制器14仍然可从安全传感器12接收信号，但不响应于那些信号而触发任何警报。应当理解，在了解安全系统10如何随时间推移而操作以及各种安全传感器之间的各种交互作用以及由一个安全传感器12检测到的特定事件如何被一个或多个其他安全传感器12验证或确认期间，在安全系统10撤防时可分析的数据大幅增加，因为这对应于与受保护空间对应的建筑物或建筑物空间有更多人在场，并且因此安全传感器12要检测的活动和活动模式更多。
26.安全系统控制器14可被配置成参考多个配置设置，该多个配置设置至少部分地基于由安全传感器12检测到的事件来限定何时由安全系统10发出特定警报，如框30所示。配置设置可包括例如越区配对设置，该越区配对设置限定两个(或更多个)安全传感器12如何配对在一起以形成一组越区传感器，其中两个(或更多个)安全传感器12必须在特定时间段内指示检测到的事件以便发出警报。其它配置设置可包括例如中止窗口设置、进入延迟设置、离开延迟设置和离开重启设置。这些配置设置仅是示例，并且可存储在存储器18内。
27.安全系统控制器14可被配置成分析所接收的事件以识别对配置设置中的一个或多个配置设置的一个或多个更改，以便帮助减少由安全系统发出的假警报，如框32所示。在一些情况下，安全系统控制器14可分析所接收的事件以识别所存储的事件数据中的一个或多个模式以识别对配置设置的一个或多个更改，以便减少由安全系统发出的假警报。安全系统控制器14可例如利用机器学习来分析所接收的事件。安全系统控制器14可被配置成输出对配置设置的所识别的更改中的一个或多个更改，如框34所示。
28.图3和图4是示出可由基于云的服务器24、安全系统控制器14和/或边缘设备22协调并因此由安全系统10执行的例示性方法的流程图。图3是示出减少由安全系统(诸如安全系统10)发出的假警报的例示性方法36的流程图，该安全系统具有安全系统控制器(诸如安全系统控制器14)和与安全系统控制器可操作地耦接的多个安全传感器(诸如安全传感器12)。多个安全传感器中的每个安全传感器被配置成监测和检测安全空间中的一个或多个预定事件。安全系统包括多个配置设置，该多个配置设置至少部分地基于由多个安全传感器检测到的事件来限定何时由安全系统发出特定警报。方法36包括安全系统控制器接收由多个安全传感器检测到的事件中的每个事件，如框38所示。安全系统控制器存储事件数据，其中事件数据针对所接收的每个事件包括例如事件类型、指示事件何时发生的时间值和检测到事件的安全传感器的标识符，如框40所示。
29.安全系统控制器分析所存储的事件数据，以识别对限定何时由安全系统发出特定警报的多个配置设置中的一个或多个配置设置的一个或多个更改，以便减少由安全系统发出的假警报，如框42所示。在一些情况下，安全系统控制器分析所存储的事件数据以识别所存储的事件数据中的一个或多个模式，以识别对限定何时由安全系统发出特定警报的多个配置设置中的一个或多个配置设置的更改，以便减少由安全系统发出的假警报。在一些情况下，安全系统控制器可利用机器学习来分析所存储的事件数据。
30.例示性安全系统包括布防状态和撤防状态。在一些情况下，安全系统控制器存储当安全系统处于撤防状态时收集的事件数据，并且安全系统控制器在识别对限定何时由安全系统发出特定警报的配置设置的一个或多个更改时，分析与撤防状态对应的所存储的事件数据，以便减少由安全系统发出的假警报。安全系统控制器输出对配置设置的所识别的更改中的一个或多个更改，如框44所示。在一些情况下，安全系统控制器自动实施所识别的
更改中的一个或多个更改。在一些情况下，用户可选择性地实施所识别的更改中的一个或多个更改。
31.在一些情况下，多个配置设置中的一个配置设置将多个安全传感器中的第一安全传感器和多个安全传感器中的第二安全传感器限定为一组越区传感器(例如，越区传感器对)，其中第一安全传感器和第二安全传感器各自必须在安全系统将发出对应警报之前在与一组越区传感器相关联的越区时间段内检测到对应事件。在一些情况下，多个安全传感器中的第一安全传感器是用于检测第一事件类型的第一传感器类型，并且多个安全传感器中的第二安全传感器是用于检测第二事件类型的第二传感器类型，其中第一事件类型与第二事件类型相同(或不同)。
32.在一个示例中，由安全系统控制器输出的对配置设置的所识别的更改中的一个更改可包括将上文提到的一组越区传感器中的第二安全传感器更改为多个安全传感器中的第三安全传感器。在另一示例中，由安全系统控制器输出的对配置设置的所识别的更改中的一个更改可包括将多个安全传感器中的第三安全传感器添加到一组越区传感器，其中所有三个安全传感器必须在安全系统将发出对应警报之前在与一组越区传感器相关联的越区时间段内检测到相关联的更改或事件。在另一示例中，由安全系统控制器输出的对配置设置的所识别的更改中的一个更改可包括更改与一组越区传感器相关联的越区时间段。在另一示例中，由安全系统控制器输出的对配置设置的所识别的更改中的一个更改可包括添加多个安全传感器中的附加的一组越区的两个或更多个安全传感器。
33.在一些情况下，多个配置设置中的一个配置设置可包括具有中止时间限制的中止窗口。当如此提供时，对配置设置的所识别的一个或多个更改中的一个更改可包括对中止时间限制的更改。在一些情况下，多个配置设置中的一个配置设置可包括进入和/或离开延迟。当如此提供时，对配置设置的所识别的一个或多个更改中的一个更改可包括对进入和/或离开延迟的更改。
34.图4是示出改进具有多个安全传感器(诸如安全传感器12)和覆盖多个安全传感器中的至少一些安全传感器的多个配置设置的安全系统(诸如安全系统10)的性能的例示性方法46的流程图。例示性方法46包括跟踪多个安全传感器中的每个安全传感器何时被激活，如框48所示。在一段时间内存储激活数据，该激活数据标识哪个安全传感器被激活以及该安全传感器何时被激活，如框50所示。分析所存储的激活数据以识别可被优化的配置设置，如框52所示。输出对配置设置中的一个或多个配置设置的一个或多个更改，以便改进安全系统的性能，如框54所示。
35.图5是安全系统56的示意性框图。例示性安全系统56可以被认为是安全系统10的示例。安全系统56包括被分别标记为58a、58b、58c和58d的多个传感器58。虽然示出了总共四个传感器58，但是应当理解，安全系统56可包括更少或更大数量的传感器58。传感器58中的至少一些传感器可包括运动传感器，诸如但不限于pir传感器。另选地或除此之外，传感器58中的至少一些传感器可包括门接触传感器和/或窗接触传感器。另选地或除此之外，传感器58中的至少一些传感器可包括玻璃破碎检测器。另选地或除此之外，传感器58中的至少一些传感器可包括一个或多个摄像机，该一个或多个摄像机任选地具有视频处理能力。这些只是示例。
36.在所示的示例中，传感器58向控制面板60提供信号。控制面板60向安全面板控制
台62提供建议作为输出。在一些情况下，安全面板控制台62可以被认为是安全系统控制器14的一部分，其可例如在显示器16上显示所建议的改进。可以看出，控制面板60可以被认为包括多个单独逻辑块。这些逻辑块可各自表示具有特定功能的软件，例如，尽管逻辑块也可表现为硬件，即单独的电路。在一些情况下，控制面板60可以被认为是包括可存在于图1的安全系统控制器14、边缘设备22和基于云的服务器24中的一者或多者中的功能。
37.来自传感器58的传感器数据传递到安全应用框64。由安全应用框64检测到的传感器事件被传递到数据池66。将数据池66内发现的已过滤事件提供给数据分析框68。来自数据分析框68的所分析的事件被传递到机器学习框70。应当理解，事件和对应动作可在安全应用框64和机器学习框70之间来回传递。机器学习框70将建议输出到安全面板控制台62。
38.图6是示出可在改进安全系统(诸如安全系统10或安全系统56)的性能方面执行的例示性方法72的流程图。报告安全系统事件，如框74所示。在一些情况下，经由图5的安全应用框64识别安全系统事件并且将其报告给数据池66。可以过滤特定事件，如框76所示。过滤可用于将所报告的事件限制为例如特定的位置、特定的时间范围、特定的传感器类型和/或特定的事件类型(运动、玻璃破碎等)。这些仅仅是示例性过滤标准。在一些情况下，识别所过滤的传感器警报数据和/或布防/撤防事件，如框78所示，并且将其选择性地配对在一起，如框80所示，以便创建新的事件模式。在一些情况下，新的事件模式可由图5的数据分析框68识别。分析新的事件模式并且更新历史传感器警报模式表92，如框82所示。如框84所示，在一些情况下，对更新历史传感器警报模式表92进行加权，其中已有数据比新的事件模式权重更大。例如，历史数据可具有7/8(0.875)权重，而新数据可具有1/8(0.125)权重。这只是一个示例，并且可以根据需要应用其它相对权重值。
39.历史传感器警报模式表92可标识随时间推移传感器激活之间的各种模式。例如，图6的历史传感器警报模式表92已标识多个模式，包括第一传感器(传感器1)激活与第二传感器(传感器2)激活之间具有严重依赖性，具有约90秒的时间差，第二传感器(传感器2)激活与第三传感器(传感器3)激活之间具有严重依赖性，具有约160秒的时间差，第一传感器(传感器1)激活与第三传感器(传感器3)激活之间具有严重依赖性，具有约210秒的时间差，第一传感器(传感器1)激活与第四传感器(传感器4)激活之间无依赖性，第二传感器(传感器2)激活与第五传感器(传感器5)激活之间具有很少的依赖性，以及特定于用户1的系统布防与第二传感器(传感器2)激活具有约50秒的时间差。这些模式已从传感器数据中识别并记录在历史传感器警报模式表92中。这些模式可以由图5的机器学习框70处理，以识别对安全系统的配置设置的所建议的更改，以帮助减少安全系统的假警报。
40.在一些情况下，现有配置参数针对历史传感器警报模式表92中的传感器警报模式进行验证，如框86所示。在决策框88处，确定是否存在足够的偏差以证明配置设置更改是合理的。如果不存在，则控制返回到框74。然而，如果在决策框88处确定存在足够的偏差以证明配置设置更改是合理的，则控制传递到框90，其中推荐列表被提供给安装者或其它用户，以便添加配置设置、删除配置设置和/或修改现有配置设置。
41.这些所建议的更改可能正在进行中，并且可适应安全系统中的更改和/或受保护区域中的活动。例如，如果传感器发生故障(诸如传感器1)，则系统可使用传感器数据来识别和建议配置设置更改，以包括使用剩余传感器中的两个或更多个传感器和不同越区时间段的另一越区传感器对以适应传感器1故障。在另一示例中，如果将传感器添加到安全系统
中，则系统可使用传感器数据来识别和建议配置设置更改，以包括使用新添加的传感器的越区传感器对。在另一示例中，如果雇佣了新用户(例如，用户2)，并且新用户花费较长的时间来布防安全系统并离开受保护区域，则系统可使用传感器数据来识别和建议配置设置更改以增加用户2的离开延迟。在另一示例中，如果受保护区域内的活动因不同的流量模式或其他原因而发生更改，则系统可使用传感器数据来识别和建议配置设置更改以适应活动的更改。这些只是示例。
42.图7是包括典型办公空间的受保护区域94的示意图，该办公空间包括若干办公室、一个会议室、若干卫生间、一个厨房和一个公共区域。公共区域包括设置在公共区域的门附近的门接触传感器96、位于厨房的门附近的第一运动传感器98和位于卫生间中的一个卫生间附近的公共区域的角落中的第二运动传感器100。例如，当前存在形成于第一运动传感器98与第二运动传感器100之间的越区对。来自分析的用于改进安全系统性能的一个可能的建议可包括修改越区时间，如102所示。
43.可能所分析的历史数据表明，更为有效的是要求第一运动传感器98和第二运动传感器100中的一者在第一运动传感器98和第二运动传感器100中的另一者的二十秒内检测到运动以便确认检测，而不是当前的三十秒时间限制。如果例如所分析的数据指示人员从不同方向穿过公共区域通常会在第一运动传感器98和第二运动传感器100彼此的十秒或十五秒内触发该第一运动传感器和第二运动传感器，则可建议该更改。相反，如果需要超过三十秒的时间才能穿过公共区域从而触发第一运动传感器98和第二运动传感器100，则所建议的越区时间可增加。
44.如104所示，另一种可能的建议将是在第一运动传感器98与门接触传感器96之间形成新的越区对。如果对历史数据的分析指示当有人进入公共区域触发门接触传感器96与当他们触发第一运动传感器98之间有很强的相关性时，则可进行此建议。这些仅是示例，因为应当理解，特定空间可包括各种不同的传感器和传感器类型，其中流量模式是该空间特有的。
45.图8是示出典型办公空间的受保护区域106的示意图，该办公空间包括若干办公室、一个会议室、若干卫生间、一个厨房和一个公共区域。公共区域包括门接触传感器96，该门接触传感器设置在公共区域的门附近。例如，公共区域还包括小键盘108，该小键盘可用于对安全系统进行布防和撤防。例如，安全系统可包括进入延迟或离开延迟。进入延迟指示一旦触发门接触传感器96，人员到达小键盘108并对安全系统进行撤防所必需的时间。例如该时间被设置为等于三十秒。如果进入公共区域的人未在三十秒内对系统进行撤防，则引发警报。
46.如果对历史数据的分析指示人们平均需要十秒到十二秒穿过公共区域并在小键盘108上输入适当的代码来对系统进行撤防，则可建议将进入延迟减小到仅二十秒以改进安全性。相反，如果该分析指示人们在三十秒内输入代码有困难，则可建议将进入延迟增加到四十五秒，以便减少可能的假警报的数量。可相对于离开延迟执行类似的分析，即，经由小键盘108对系统进行布防的人员需要多长时间经由与门接触传感器96可操作地耦接的门离开公共区域。
47.应当理解，这些是简单的示例，并且安全系统可包括基本上更大数量的传感器。例如，这提供了更多可能的越区传感器对的可能性。在一些情况下，越区传感器“对”可包括两
个、三个或更多个不同的传感器，该传感器可具有各种不同的传感器类型。随着时间的推移，在传感器数据中识别的模式可更改，并且配置设置可与传感器数据中的不断更改的模式一起演变。机器学习可用于通过例如尝试使由安全系统发出的假警报最小化同时仍然检测真警报事件来识别配置设置更改。在一些情况下，安全系统可向操作员识别可能的假警报，并且操作员可确认可能的假警报实际上是否为假警报。此确认可用于教导机器学习算法以更准确地识别安全系统中的假警报，并且更准确地识别随时间推移的适当的配置设置更改。
48.尽管已经如此描述了本公开的若干说明性实施方案，但是本领域的技术人员将容易理解，在本文所附权利要求书的范围内，可以制造和使用其他实施方案。然而，应当理解，本公开在许多方面仅为说明性的。在不超出本公开范围的情况下，可以对细节(尤其是与形状、大小、零件的布置，以及步骤的排除和顺序有关的细节)进行改变。当然，本公开的范围以表达所附权利要求书的语言来限定。