技术特征：
1.一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：包括管理终端、视频监控系统、数据处理模块、并网管理系统和数据记录存储系统；管理终端，用于工作人员使用工作账号，安全登录进入至终端局内网，根据工作账号的等级进入视频监控系统，当工作账号等级不合格时，视频监控系统则不能进入；视频监控系统，用于从不少于一个的视频采集终端获取主动上传的视频数据，将多个不同区域的视频数据进行分种类式的数据打包，并且将视频数据发送至数据处理模块；数据处理模块，用于将不同区域中视频数据进行分析，并且将分析后的视频异常数据发送至并网管理系统；并网管理系统，用于建立与当地区域中的报警机构、医疗机构等内部网络进行单向警报连线，并且通过分析的异常数据进行智能报警处理；数据记录存储系统，用于建立两组存储数据库，分别为异常视频数据存储库和正常视频数据存储库。2.根据权利要求1所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于，管理终端包括：人员信息录入模块，用于：工作人员将自己的姓名、工号、登录密码进行登记；其中，在工作人员首次录入信息时，需要录入更加详细的个人信息和职位，并且需要通过上级进行审批；层级信息分类模块，用于：基于人员信息录入模块中工作人员输入的职位信息，将职位按照等级的高低进行分类，并且设定最低在某个职位才有操作下一步的权限；一类存储模块，用于：基于层级信息分类模块将进行下一步操作的工作人员进行数据的存储。3.根据权利要求1所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：视频监控系统，包括：视频采集单元，用于：通过不少于一个并且不同区域中的视频采集终端进行视频数据的获取，并且每个区域中的视频采集终端都有独立的视频处理器，其中采集的视频数据间隔在不超过监控的最高帧速率的情况下根据需要进行设定；视频图像处理单元，用于：将获取的不少于一个的视频数据进行画面帧数的处理；其中，处理方式包括：视频图像分析和分析图像处理；视频图像分析，用于：构建卷积神经网络模型，并基于采集的视频对所述卷积神经网络模型进行动态画面分析，得到所述最终的采集视频的mos值以及图像清晰度阈值：分析图像处理，用于：基于视频图像分析于确定mos值以及图像清晰度阈值的权重值，并基于所述权重值得到最终的采集视频的质量分数，且在所述质量分数小于预设阈值时，重新对视频数据进行处理，直至质量分数大于或等于预设阈值。
4.根据权利要求3所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：视频采集单元，包括：数据获取单元，用于：获取楼宇的建筑平面图以及三维立体图，并将所述建筑平面图以及三维立体图输入卷积神经网络进行训练，分别得到建筑平面图以及三维立体图对应的第一特征图以及第二特征图；模型构建单元，用于：基于所述第一特征图以及第二特征图构建楼宇对应的数字化立体模型，并基于管理终端获取楼宇内的用户入驻信息以及楼宇环境信息；基于用户入驻信息以及楼宇环境信息在数字化立体模型中对不同企业的位置进行标注，并基于标注结果在数字化立体模型中设定模拟监控点，得到目标点位表，其中，每一监控位置至少设置两个监控点；监控点适配单元，用于：基于用户入驻信息确定目标点位表中不同模拟监控点的采集任务，并基于采集任务构建模拟监控点与管理终端之间的物理拓扑网络；基于物理拓扑网络在模拟监控点与管理终端之间设置通信节点，并基于通信节点将采集任务下发至对应的模拟监控点；基于下发结果获取同一监控位置中不同模拟监控点对楼宇信息的第一采集行为特征和第二采集行为特征，并确定所述第一采集行为特征和第二采集行为特征的关联度；当所述关联度达到预设阈值时，判定监控位置中的模拟监控点设定合格，并基于模拟监控点在数字化立体模型中的分布位置在实际楼宇中相同的位置进行监控点设置；同时，实时监测管理终端下发的采集任务是否改变，且在采集任务改变时，确定监控调整策略，并基于监控调整策略对监控点进行自动适配；否则，判定监控位置中的模拟监控点设定不合格，并对模拟监控点进行调整，直至关联度达到预设阈值，完成对楼宇中不同监控位置的监控点的设置。5.根据权利要求3所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：视频采集单元，包括：楼栋监控单元，用于：以每个单元楼栋中的视频采集终端为组的单位，对单元楼栋中以层为单位进行视频采集；楼宇监控单元，用于：以每栋楼为单位的视频采集为组的单位，对楼与楼之间以及区域内其他方位进行视频采集；停车场监控单元；用于：对地上停车场和地下停车场区域进行视频采集。6.根据权利要求5所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：楼栋监控单元，包括：单元楼消防监控模块，用于：对每个单元楼中的每一层的公共区域中的消防设备以及消防情况进行监控；
其中，消防设备数据包括：烟雾处理模块和喷淋处理模块，当二者全部或者单个接收数据有异常情况时，异常数据即可发送至下一指令；电梯监控模块，用于：对每个单元楼中的每一部电梯内进行监控；单元楼门禁监控模块，用于：对每个单元楼的进入口进行视频监控；其中，进入单元楼模式包括：红外感应模块和门禁卡处理模块。7.根据权利要求5所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：楼宇监控单元，包括：公共设施监控监控模块，用于：通过视频采集终端对区域内的公共设施进行监控；区域道路监控模块，用于：通过视频采集终端对区域内的所有道路进行监控。8.根据权利要求1所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：停车场监控单元，包括：车辆进出口监控模块，用于：通过视频采集终端对区域内停车场的进入口和出口进行监控；车辆停放监控模块，用于：通过视频采集终端对停车场内车辆行驶或者停放的情况进行监控。9.根据权利要求1所述的一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：数据处理模块，包括：数据接收模块，用于：基于视频监控系统传输的视频，对其进行接收；数据分析模块，用于：基于数据接收模块接收到的视频信息，对其进行动态画面分析；异常数据分类模块，用于：基于数据分析模块对动态画面分析的结果，将动态画面中异常的画面进行异常检测，并且将检测出的异常数据进行等级的分类，并依据分类打包成若干个子数据集；其中，异常检测通过画面是否有异常和视频监控系统中提供的数据分析监控进行判别检测；二类存储模块，用于：基于异常数据分类模块的数据集进行存储；并网管理系统，包括：分类数据接收模块，用于：根据数据处理模块传输的异常数据进行数据接收；数据核查模块，用于：基于分类数据接收模块的接收数据，对其进行进一步的核查，核查步骤精准到某个区域中的某一个或者多个视频采集终端；备案模块，用于：
基于数据核查模块的核查结果，对核查完成的视频数据进行进行存储备案；警报模块，用于：基于备案模块中的视频数据，通过通信设备对当地区域中的报警机构、医疗机构进行单向警报连线，并且对其进行报警处理。10.根据权利要求1所述的种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：视频监控系统，包括：运动目标追踪单元，用于：获取视频采集终端采集到的视频数据，并对视频数据进行分析，判断当前监控区域是否存在运动目标，且在存在运动目标时，控制视频采集终端对运动目标的实时位置进行追踪，具体步骤包括：第一计算单元，用于：根据如下公式计算视频采集终端采集到的视频图像中的每个像素点的权值：其中，表示采集到的视频图像中的每个像素点的权值；α表示归一化的常数，且取值范围为(0，1)；i表示采集到的视频图像中当前像素点的个数，且取值范围为[1，n]；n表示采集到的视频图像中当前像素点的总个数；x
i
表示第i个像素点在视频图像中的位置；k(
·
)表示核函数，像素点离运动目标越近取值越大；||
·
||表示范数；||x
i
||表示第i个像素点在视频图像中与运动目标中目标中心像素点的之间的向量长度；f(x
i
)表示第i个像素点在视频图像中的颜色特征向量；ω表示预设特征向量；γ[f(x
i
)-ω]表示脉冲函数，且当f(x
i
)与ω一致时，取值为1；τ表示采集到的视频图像中的候选区域的颜色概率分布；ω一致时，取值为1；τ表示采集到的视频图像中的候选区域的颜色概率分布；表示采集到的视频图像的颜色特征的概率分布；第二计算单元，用于：根据如下公式计算监控区域中运动目标的实时位置：其中，η表示监控区域中运动目标的实时位置；ρ表示误差因子，且取值范围为(0.02，0.05)；表示第i个像素点的权值；||x
i-y||表示第i个像素点的位置与上一帧运动目标中目标中心像素点之间的向量长度；g(
·
)＝-k'(
·
)；视频数据采集单元，用于：将当前视频帧图像中的运动目标的的第一位置与上一帧视频图像中的第二位置进行比较；若当前视频帧图像中的运动目标中目标中心像素点第一位置与上一帧视频图像中目标中心像素点的第二位置不同时，判定运动目标在监控区域内的位置发生改变，并对当前位置的运动目标进行视频图像采集；同时，将当前帧图像中运动目标中目标中心像素点的实时位置作为下一帧视频图像的目标中心，并进行迭代，完成对运动目标的跟踪；否则，判定运动目标在监控区域内的位置未发生改变，并忽略当前视频帧图像，直至运动目标离开监控区域。
技术总结
本发明公开了一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，涉及楼宇监控技术领域，为了解决楼宇在监控时监控不精准以及异常问题无法决策的问题。实现自动适配的楼宇物联网监控系统，包括管理终端、视频监控系统、数据处理模块、并网管理系统和数据记录存储系统，烟雾报警器和喷淋设备启动时，监控终端即可发生警报，可以通过警报信息确认出是哪个区域中的监控出现了异常，即可进行查看，提高了异常发生时查看的效率，也提高了确认异常区域的准确性，检测到视频画面中出现明火或者异物遮挡的情况时，即可对异常情况通过异常数据分类模块，异常数据分类模块可智能分类也可进行人工分类，双重的分类更加利于后期的报警处理。双重的分类更加利于后期的报警处理。双重的分类更加利于后期的报警处理。
技术研发人员：杨永华 薛梅子
受保护的技术使用者：上海永天科技股份有限公司
技术研发日：2022.09.19
技术公布日：2022/12/29