智能楼宇的网络安防设备集成系统的制作方法

本发明涉及安防报警，尤其涉及智能楼宇的网络安防设备集成系统。

背景技术：

1、随着智能楼宇技术的迅猛发展，楼宇的安全性和网络安全需求日益增加。现有的智能楼宇安防系统通常包括监控摄像头、入侵检测系统、访问控制系统、网络安全设备、报警系统和智能传感器，然而，这些设备大多独立运作，缺乏统一的集成管理，导致以下问题：

2、系统复杂性高，维护困难：各个安防设备各自为政，缺乏统一的集成平台，导致系统整体架构复杂，设备之间难以协调工作，增加了维护的复杂度和成本。

3、响应速度慢，安全漏洞大：由于设备之间缺乏联动机制，无法实现对突发安全事件的快速响应。例如，当入侵检测系统检测到异常时，监控摄像头无法及时转向可疑区域，导致无法提供有效的监控证据；网络安全事件和物理入侵事件不能同步处理，存在安全漏洞。

4、数据孤岛，信息难以共享：各个安防模块产生的数据分散在不同的系统中，缺乏有效的数据融合和综合分析手段，导致无法全面了解楼宇的安全状况，难以做出及时、准确的决策。

5、现有技术的局限性：现有的情境感知和响应技术多依赖于简单的规则和阈值设定，难以捕捉复杂情境和潜在威胁，且缺乏持续优化能力，难以适应不断变化的安全环境。

6、针对上述问题，提出一种智能楼宇的网络安防设备集成系统。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了智能楼宇的网络安防设备集成系统。

2、智能楼宇的网络安防设备集成系统，包括：

3、监控摄像头模块，用于实时监控楼宇内外的活动并记录视频数据；

4、入侵检测模块，包含门窗传感器和红外探测器，用于监测未经授权的访问和潜在的安全威胁；

5、访问控制模块，包含门禁系统、指纹识别系统和刷卡系统，用于管理和控制人员进出楼宇的权限；

6、网络安全模块，包含防火墙、入侵检测与防御系统和虚拟专用网，用于保护楼宇内的网络安全；

7、智能传感器模块，包含烟雾传感器和温湿度传感器，用于检测环境中的变化，确保楼宇内的安全和舒适；

8、报警模块，用于在检测到安全威胁时发出警报，并通知相关人员采取行动；

9、情境感知与响应模块，用于通过整合各模块的数据，进行综合分析和情境建模，实现动态响应和优化决策。

10、进一步的，所述监控摄像头模块包括：

11、多类型摄像头单元，包含高分辨率摄像头、夜视摄像头和广角摄像头，分别用于在不同光线条件下和不同视角下进行视频监控；

12、视频处理单元，用于对摄像头单元采集的视频数据进行压缩、存储和传输，确保视频数据的高效管理和实时查看；

13、智能分析单元，集成视频分析算法，用于对实时视频数据进行分析，识别和标记可疑活动；

14、数据存储单元，用于将记录的视频数据存储在本地存储设备或云端存储平台，以便于检索和查看。

15、集成视频分析算法，包括：

16、运动检测：识别视频画面中移动的物体，并分析其行为模式以判断是否存在可疑活动；

17、人脸识别：通过比对视频中的人脸数据与预先存储的数据库，识别并标记未经授权的人员；

18、物体识别：检测并识别特定物体，如包裹、车辆等，判断其是否存在异常情况；

19、行为分析：分析人员的行为模式，如徘徊、奔跑等，标记异常行为。

20、进一步的，所述入侵检测模块包括：

21、门窗传感器单元，用于检测楼宇内各个门窗的开启或关闭状态，并在未经授权的情况下生成警报信号；

22、红外探测器单元，用于监测楼宇内外的热源活动，通过检测人体热源的红外辐射，结合预先设定的风险等级区域，识别潜在入侵行为；

23、联动控制单元，用于在检测到未经授权的访问或潜在安全威胁时，与监控摄像头模块联动，启动相应区域的摄像头进行实时视频监控，以确认威胁情况；

24、报警触发单元，用于在确认威胁后，触发报警模块发出警报，并通知相关人员采取应急措施。

25、进一步的，所述网络安全模块包括：

26、防火墙单元，用于监控和过滤进出楼宇网络的数据流量，阻止未经授权的访问和潜在的网络攻击；

27、入侵检测与防御系统单元，用于实时监控网络活动，检测和阻止异常或恶意行为，提供入侵预警和防御措施；

28、虚拟专用网单元，在楼宇内外建立安全加密的网络连接，确保远程访问的安全性和数据传输的保密性；

29、基于联动控制单元，在检测到网络威胁时，触发报警模块发出警报。

30、其中，所述防火墙单元通过监控和过滤进出楼宇网络的数据流量，阻止未经授权的访问和潜在的网络攻击；入侵检测与防御系统(ids/ips)单元实时监控网络活动，检测和阻止异常或恶意行为，并提供入侵预警和防御措施；虚拟专用网(vpn)单元通过建立安全加密的网络连接，确保楼宇内外远程访问的安全性和数据传输的保密性。

31、进一步的，所述智能传感器模块包括：

32、烟雾传感器单元，用于检测楼宇内空气中的烟雾浓度，并在烟雾浓度超过预设阈值时生成报警信号；

33、温湿度传感器单元，用于实时监测楼宇内的温度和湿度水平；

34、数据处理单元，用于接收和处理来自烟雾传感器单元和温湿度传感器单元的环境数据，分析并确认环境变化情况；

35、环境控制单元，用于根据温湿度传感器单元提供的数据，自动调节楼宇内的空调和通风系统，确保环境的舒适性；

36、基于联动控制单元，用于在检测到环境异常情况时，与报警模块联动报警。

37、进一步的，所述情境感知与响应模块包括：

38、数据采集单元，用于从监控摄像头模块、入侵检测模块、访问控制模块、网络安全模块、智能传感器模块和报警模块实时收集数据；

39、数据融合单元，用于对来自不同模块的数据进行预处理、清洗和融合，生成统一的多维数据集，表示为：

40、d＝[dcamera,dintrusion,daccess,dnetwork,dsensor,dalarm]；

41、其中，dcamera,dintrusion,daccess,dnetwork,dsensor和dalarm分别表示监控摄像头模块、入侵检测模块、访问控制模块、网络安全模块、智能传感器模块和报警模块的数据；

42、情境建模单元，基于高斯过程潜在变量模型(gplvm)，用于对融合后的数据进行情境建模，通过识别数据中的潜在结构和模式，检测复杂情境和潜在威胁，基于非线性变换计算每个数据点的威胁评分s；

43、动态响应单元，根据威胁评分s，制定实时响应策略并触发相应的模块采取行动，响应策略根据威胁评分s，动态响应单元触发相应模块的操作；

44、对威胁评分进行等级划分，威胁评分s根据其数值范围划分为不同的等级，每个等级对应不同的行动策略，设威胁评分s的范围为[0,1]，划分如下：

45、低威胁等级(0<s<0.3)：

46、对应行动策略：常规监控；

47、触发条件：监控摄像头模块继续常规监控，无需特殊行动。

48、中威胁等级(0.3<s<0.6)：

49、对应行动策略：加强监控和预警；

50、触发条件：

51、启动监控摄像头模块进行重点区域的实时监控。

52、记录可疑活动日志，并向安全人员发送预警通知。

53、高威胁等级(0.6<s<0.8)：

54、对应行动策略：限制访问和准备报警；

55、触发条件：

56、启动监控摄像头模块进行全景监控，持续追踪可疑活动。

57、启动访问控制模块，限制可疑人员的活动范围。

58、准备报警模块，但暂不触发，等待进一步确认。

59、极高威胁等级(0.8<s<1.0)：

60、对应行动策略：全面响应和报警；

61、触发条件：

62、启动监控摄像头模块，实时记录和监控所有相关区域。

63、启动访问控制模块，全面封锁可疑人员的进出权限。

64、启动网络安全模块，加强网络流量监控和防护。

65、启动报警模块，发出警报并通知相关人员采取紧急措施。

66、启动智能传感器模块，检测环境变化并报告异常情况。

67、进一步的，所述情境建模的构建包括：

68、定义高斯过程：其中，m(x)是均值函数，k(x,x′)是核函数(协方差函数)；

69、给定高维数据集y∈rn×d和潜在变量x∈rn×q，其中q＜＜d，则数据的每一个维度yd被视为潜在变量x上的一个高斯过程：

70、其中，k是由核函数k(xi,xj)计算得到的n×n的协方差矩阵；

71、模型训练：给定高维数据集y,通过最大化对数似然函数来学习潜在变量x。

72、进一步的，所述核函数包括使用径向基函数核，即高斯核：

73、其中，是信号的方差，l是长度尺度。

74、进一步的，所述模型训练中通过最大化对数似然函数来学习潜在变量x表示为：

75、其中，|k|是协方差矩阵k的行列式，tr表示矩阵的迹。

76、进一步的，所述威胁评分s计算包括：

77、基于神经网络变换，通过多层非线性函数将潜在变量x转化为威胁评分s：

78、s＝σ(w2σ(w1x+b1)+b2)，其中，w1和w2是权重矩阵，b1和b2是偏置向量，σ是非线性激活函数，relu激活函数或sigmoid激活函数。

79、本发明的有益效果：

80、本发明，通过统一管理和协调各安防模块，实现了楼宇内外的全面监控和多层次的安全防护，监控摄像头模块实时记录视频数据，入侵检测模块监测未经授权的访问，访问控制模块管理人员进出权限，网络安全模块保护网络安全，智能传感器模块检测环境变化，报警模块及时发出警报，这些模块的协同工作，确保了楼宇的物理安全和网络安全。

81、本发明，情境感知与响应模块基于高斯过程潜在变量模型(gplvm)，整合各模块的数据，进行综合分析和情境建模，实现动态响应和优化决策。通过多维数据融合和潜在变量建模，情境感知与响应模块能够识别复杂情境和潜在威胁，计算威胁评分并根据不同的威胁等级触发相应的行动策略。利用gplvm进行情境建模，捕捉数据中的潜在结构和模式，提升了系统的智能化水平和应急处理能力。