一种基于边缘计算的住宅楼门禁安防系统及方法

技术领域

本公开属于智能建筑技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的住宅楼门禁安防系统及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

在小区物业管理中，门禁与安防系统关系着业主的生命财产安全。在传统领域，安防系统主要依靠单元楼门和监控摄像头。

一般来说，全小区的监控摄像头都会集中于一个监控室进行人工监控，监控人员工作量较大且不准确，无法提供有效的安防条件，一般情况下发生严重安全事件很难做出快速反应，保护业主生命财产安全的滞后性较大。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种基于边缘计算的住宅楼门禁安防系统，通过本地计算节点代替云计算，具有实时性好，保密性好的特点，保证了业主的私密信息不被泄露。边缘计算节点在门禁安防系统的应用可以提高监控人员的工作效率，减少工作量。

为实现上述目的，本公开的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

第一方面，公开了一种基于边缘计算的住宅楼门禁安防系统，包括：

边缘计算节点、边缘服务器及云服务器；

所述边缘计算节点作为本地设备，被配置为：接收访客到访位置信息及到访者的图像信息并建立事件，对访客进行人脸识别、人数识别与行为识别，并对事件的危险等级分类；

所述边缘服务器与至少一个边缘计算节点通信，接收边缘计算节点上传的所有级别事件并进行筛选，将筛选后的事件信息上传到云服务器；

所述云服务器被配置为下发信息至筛选后的事件涉及的业主。

进一步的技术方案，所述边缘计算节点为开放平台式的智能计算机，并计算后的数据通过互联网进行数据传输。

进一步的技术方案，还包括摄像头模块，具体为单元门摄像头和楼层摄像头，单元门摄像头采集的人员图像传输至边缘计算节点，用于完成人脸识别任务，楼层摄像头采集的人员图像用于完成人数识别任务。

进一步的技术方案，所述边缘计算服务器本地存储居民楼内人员信息，所述边缘计算节点在进行判断访客身份时将接收的信息与边缘计算服务器存储的信息进行比对，一致则为本地存储居民楼内人员。

进一步的技术方案，所述云服务器与云平台通信，云平台作为整体信息发布平台包括物业端和客户端，客户端接收住户相关的物业管理信息和推送的安防事件信息。

物业端功能包括查看视频监控，进行广播警告，发布事件信息，查看过往事件及其监控录像。数据处理包括事件的分类、存储。

进一步的技术方案，所述边缘计算节点得到访客信息后建立事件，定义与该访客相关的信息为该事件内容；

在建立事件后将采集的访客信息与边缘计算服务器数据库中的业主面部特征进行对比，确定来人身份。

进一步的技术方案，边缘服务器对事件进行标记。

标记指事件特征，包括事件的级别，事件对应的人物，事件的标记作用是便于边缘节点对应处理，如两人前后进入，在离开摄像头区域后再次出现，可以重新识别并与之前建立的事件对应。

标记是将人员的人脸识别信息加入到作为事件信息进行存储，当人员再次出现时进行比对确定事件对应。

第二方面，公开了一种基于边缘计算的住宅楼门禁安防系统的工作方法，包括：

边缘计算节点得到访客身份信息后首先会建立事件，定义与该访客相关的信息为该事件内容；

边缘计算节点在建立事件后将采集的访客信息与数据库中的业主面部特征进行对比，确定来人身份；

当访客到达每个楼层后，楼层摄像头对访客的身份和行为进行识别，首先确定是否为之前采集信息的访客，然后判断访客停留楼层是否与采集的信息一致，基于在该楼层停留时间，判断事件危险等级；

当访客进入目的地或者离开住宅楼后，边缘节点将事件按安全威胁程度进行分类，将所有级别事件存储在边缘服务器中，并筛选设定的危险等级的事件信息上传到云服务器中，并通过云平台客户端通知该事件涉及的业主，从边缘计算节点中取得和自己相关的事件录像内容。

进一步的技术方案，当访客在楼道停留时间在第一设定范围时，判断该事件安全威胁较低，定义该事件危险等级为2级；

当访客在楼道停留时间在第二设定范围时，边缘节点对此事件危险等级定义为3级；

当危险等级到达3级时边缘服务器通过物业管理模块对监控室安保人员进行通知；

若该访客行为对业主具有生命安全威胁的情况下，将该事件危险等级定义为4级。

进一步的技术方案，对于一级危险事件留存照片，不留存视频，对于二级危险事件，留存照片，短时间留存视频，对于三级危险事件，长时间留存照片与视频，且此事类件持续观察监控画面，对于四级危险事件，永久保存影像资料以作为证据，并封锁楼门、广播警告及对业主示警。

以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

本公开技术方案边缘计算技术是通过本地计算节点代替云计算，具有实时性好，保密性好的特点，保证了业主的私密信息不被泄露。边缘计算节点在门禁安防系统的应用可以提高监控人员的工作效率，减少工作量，同时，提高对安全事件响应速度，更好地保护业主的生命财产安全，减少了“事前不察觉，事后翻录像”的情况发生。

本公开技术方案能够较好地预防社区安全事件的发生，快速处理安全事件，保护社区业主生命财产安全。其优点是同时考虑到监控人员的工作效率、问题解决的速度和业主的信息私密性，同时安全事件处理方法本质上是由物业管理人员进行判断，不会出现因算法死板导致业主和访客利益受损的情况。

本公开技术方案能够自动采集访客信息和行为建立事件，识别身份，自动判断访客的行为模式是否对住户的生命财产安全产生威胁。本系统的对事件处理的灵活性较强，对于可能形成安全威胁的行为，其处理方式是通过物业管理系统通知监控人员进行主观判断，同时存储相关视频录像并进行事件标记。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

图1是本公开实施例子示出该系统的具体架构；

图2是本公开实施例子示出事件中信息的流向；

图3是本公开实施例子提供在事件发生时的系统整体运行流程；

图4是本公开实施例子门禁安防系统的运行流程。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

本实施例公开了一种基于边缘计算的住宅楼门禁安防系统，该于边缘计算的住宅楼门禁安防系统，至少包括：

边缘计算节点、边缘服务器及云服务器；

边缘计算节点作为本地设备，被配置为：接收访客到访信息及到访者的图像信息并建立事件，对访客进行人脸识别、人数识别与行为识别，并对事件的危险等级分类；

边缘服务器与至少一个边缘计算节点通信，接收边缘计算节点上传的所有级别事件并进行筛选，将筛选后的事件信息上传到云服务器；

云服务器被配置为下发信息至筛选后的事件涉及的业主。

进一步的实施例子中，图1是依照实施例所绘制的基于边缘计算的智能门禁与安防系统的架构图，请参阅图1，智能门禁与安防系统适用于大部分城市住宅小区。其中，系统包括单元门禁键盘模块101，高清门禁摄像头102，楼层摄像头103，边缘计算节点104，物业管理系统105，边缘计算服务器106，云服务器107和云平台108组成。

图4是门禁安防系统的运行流程。系统根据智能运算方法推断访客的身份、目的和行为，通过客观条件和物业人员的主观判断来确定是否对业主有安全威胁，可以提高物业安保人员的工作效率，减轻工作量。

在智能门禁与安防系统中，单元门禁键盘模块101是用于确定来人身份与目的地的重要模块。

一般来说，访客会通过单元门禁键盘通知业主，这样可以确定访客的目的地。访客进入单元门后通过高清摄像头102和边缘节点104进行人脸识别模块，采集访客的身份信息。

每个楼层均设置楼层摄像头及边缘计算节点，多个边缘计算节点对应一个边缘计算服务器，以座或多座居民楼为单位进行设置，边缘计算节点可以支持较复杂的智能程序运行，可以进行数据的运算、存储和传输，提供单个或多个楼层的计算服务，主要包括人脸识别、人数识别、时间判断等计算任务，可以运行升级多种软件，可以通过互联网进行数据传输。

边缘计算节点进行的运算内容具体有人脸识别、人数识别、时间判断、事件等级判断等。存储内容为未结束的事件。传输内容是将已结束的事件信息与相关监控记录上传边缘计算服务器进行存储。

具体的，边缘计算节点是一种开放平台式的智能计算机，可以搭载多种功能，可以处理包括但不限于门禁安防系统、物业管理系统、能源管理系统的计算任务。边缘计算节点快速完成大部分计算工作，保证安保工作快速实时，能够进行人脸识别与人数识别，与数据库对比快速确定访客危险等级，能够进行人员行为判断，提高或降低访客危险等级，决定是否需要安保人员人为确定访客行为是否合法，

边缘计算服务器，其作用是接受边缘节点的计算结果与采集数据，向云服务器发送相应的关键信息，云平台，其作用是发布访客信息，物业管理信息。边缘计算服务器，其作用是本地存储居民楼内人员信息，支撑边缘计算节点快速判断访客身份，同时防止业主隐私信息泄露。

本公开技术方案由于边缘计算服务器在本地，响应速度快。由于内容不上传互联网，所以保密性能好。

边缘计算服务器还与物业管理模块通信，物业管理模块包括传统的监控画面模块和通知报警系统，其作用是在边缘计算节点判断出访客行为需要人为判断时第一时间通知安保人员并调出相关监控画面。

本公开技术方案经由小区单元门门禁了解访客目标和身份；经由楼层摄像头判断访客的目标；经由边缘计算节点的算法逻辑判断访客是否产生安全威胁；经由物业管理人员判断访客实际行为是否产生安全威胁；人员事件处理方法完全由物业管理人员确定，系统只进行通知与事件信息存储。

本公开技术方案判断访客的身份、目的及行为，使监控人员无需全天监视大量的监控画面，减少了物业管理人员的工作量，增加了工作效率。其中，边缘计算节点模块通过单元门键盘，和各楼层摄像头进行访客信息采集。如通过访客的按键判断访客的目的地；通过进入楼门前后的摄像头进行人脸识别；通过与数据库中的业主人脸信息进行对比，判断是否为访客，其目的楼层。

边缘计算节点根据每层楼的摄像头进行人数识别，通过边缘计算节点中存储的程序判断访客的停留时间是否对住户的安全造成威胁，根据逻辑(即算法所示判断人员危险等级的逻辑)判断是否需要监控人员进行观察、警告与报警。在低危险等级完全不考虑人工介入，减少了业主隐私信息泄露的可能性，同时减少了物业管理人员的工作量。在较高危险等级对监控人员进行通知，保证最终事件处理结果是由人员进行判断，减少了程序逻辑死板造成乌龙事件的可能性。

业主信息采集通过物业管理系统完成，直接存储在边缘计算服务器中，不会上传云平台，保证业主信息不会再互联网上泄露。低危险等级访客在确定没有安全威胁后，其事件与监控内容也会存储到边缘计算服务器中，减少隐私信息泄露的风险。

物业管理系统通过边缘节点和云平台联通业主和安保人员，可以在发生安全事件时主动通过门禁设备和云平台客户端通知安保人员和报警，保证了系统处理事件的灵活性。

在本发明的一实施例中，其中访客信息包括面部特征信息、楼层停留信息，目的地信息和视频行为信息。

在本发明的一实施例中，其中人脸识别、人数识别与行为识别等计算任务是通过边缘节点进行承担，加快计算速度与传输速度，具有更好的实时性。在边缘计算节点中通过体态与穿着的识别可以将访客与事件进行对应，通过视频采集访客行为信息，如访客停留时间、访客多次上下楼，访客所在楼层业主报警等信号等都可以判断出访客对楼内业主生命财产安全构成威胁。

人数识别现有多种技术可以实现，属于现有技术，此处不再进行详细解释，行为识别主要是通过联系人员在某层停留时间进行判断。

在本发明的一实施例中，访客身份信息存储在边缘计算服务器中，不会上传云平台进行公示，保证业主与访客的身份信息的私密性。

在本发明的一实施例中，边缘计算服务器存储了楼内业主的面部信息特征，其目的是减少安防人员对楼内业主的打扰，方便业主的使用。

在本发明的一实施例中，本发明通过人脸识别，楼层监控，停留时间进行判断访客的潜在威胁等级，确定是否通知监控人员进行判断。

在本发明的一实施例中，以访客到访为一事件进行存储、处理、通知与公示，其中只有真正对业主生命财产安全造成威胁的事件会进行公示。

在本发明的一实施例中，通过边缘计算节点的计算和边缘计算服务器的存储可以在不丢失业主数据信息的情况下自动判断访客信息，达到记录与安防的目的。

在本发明的一实施例中，云平台作为整体信息发布平台包括物业端和客户端，客户端可以接收住户相关的物业管理信息和较重要的安防事件信息。

在本发明的一实施例中，物业管理模块包括传统的监控模块和自动安防报警模块，其中发生边缘计算模块判断的严重事件时会通过自动安防报警模块通知监控人员并将事件发生地的监控图像切入，提高安防效率和实时性。

实施例子二

该实施例中的目的是提供一种基于边缘计算的住宅楼门禁安防系统的工作方法，具体的，包括：

边缘计算节点104得到访客身份信息后首先会建立事件，定义与该访客相关的信息为该事件内容。

边缘计算节点104在建立事件后将采集的访客信息与数据库中的业主面部特征进行对比，确定来人身份，(访客或者业主)。

当访客到达每个楼层后，楼层摄像头103会对访客的身份和行为进行识别，首先确定是否为之前采集信息的访客，然后判断访客停留楼层是否与采集的信息一致，在该楼层停留时间是否过长。

当访客在楼道停留时间较短时，可以判断该事件安全威胁较低，定义该事件危险等级为2级。

当访客在楼道停留时间过长时(5～10分钟)，边缘节点对此事件危险等级定义为3级，需要物业人员进行处理。

当危险等级到达3级时系统自动通过物业管理模块105对监控室安保人员进行通知，安保人员通过物业管理模块105查看该访客监控录像，从而对访客行为进行主观判断，然后反馈到系统。

当安保人员经过主观判断后，认为该访客行为对业主具有生命安全威胁的情况下，反馈系统后，系统将该事件危险等级定义为4级。

当事件危险等级到达4级时，监控人员可以选择的处理方式包括封锁楼门，广播警告业主，快速报警等方式。

当访客进入目的地或者离开住宅楼后，边缘节点104将事件按安全威胁程度进行分类，将所有级别事件存储在边缘服务器106中，并筛选安全威胁程度3-4级的事件信息上传到云服务器107中，并通过云平台客户端通知该事件涉及的业主，业主通过物业管理模块从边缘计算节点中取得和自己相关的事件录像内容。

图2是整个系统的数据流向，其中输入信号有三种，包括单元门拨号数据，单元门视频信号和楼层视频信号。

单元门拨号数据可以确定：1、访客是否有单元门钥匙；2、访客的目的地是几层。

单元门视频信号可以确定：访客身份信息。

楼层视频信号可以确定：1、访客身份信息2、访客停留时间；3、访客行为信息。

图3是对访客的危险等级分级，系统通过危险等级确定事件严重程度，以作留存影像证据的依据。

301一级危险事件，即业主回家和无任何可疑行为的正常访客，一般不进行处理，留存照片，不留存视频。

302二级危险事件，即陌生人员进入楼层且到达楼层和单元门拨号数据判断的楼层不符，处理方式是留存照片，短时间留存视频。

303三级危险事件，即访客或陌生人员在楼层公共空间停留时间过长，判断为可疑人员，处理方式是长时间留存照片与视频，且此事类件需要安保监控人员持续观察监控画面，对访客行为进行主观判断。

304四级危险事件即安保监控人员判断来访人员做出损害业主生命财产安全的危险行为，或者业主通过物业管理系统自动通知安保人员。处理方式是永久保存影像资料以作为证据，通过系统提供多种处理方式，包括封锁楼门，广播警告，对业主示警，需要安保与监控人员报警或进行强制措施保证业主生命财产安全，事件内容信息只通过云平台告知受损业主。

本公开技术方案主要为采集信息-建立事件-采集新信息-增加危险等级-通知监控人员-存储事件，边缘计算的优点是可以在末端快速直接解决较小的计算问题，同时由于计算过程在端点，可以选择不将节点中的数据上传云端，从而能够很好地保护用户的隐私数据。相对于常规计算，边缘计算可以利用群智能来进行计算优化，改变现有的建筑智能化系统测不准、控不好等问题。

以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。