一种行政安全监控与预警系统

技术领域

本发明涉及行政管理技术领域，尤其涉及一种行政安全监控与预警系统。

背景技术

在现代社会中，行政环境的安全性和应急响应能力对于保障公共安全和社会稳定至关重要。为了及时发现和应对行政环境中的安全威胁，监控和预警系统被广泛应用。

传统的监控和预警系统通常使用固定的规则和阈值来判断是否发生安全事件。然而，这种静态的方法往往无法适应行政环境的动态变化和新的安全威胁。因此，需要一种能够实时感知和响应行政环境变化的监控和预警系统。

近年来，机器学习算法在各个领域取得了显著的进展，可以通过对大量数据的学习和分析，提取出隐藏在数据中的模式和规律。因此，将机器学习算法应用于监控和预警系统中，可以提高系统的准确性和灵敏性。

然而，传统的监控和预警系统往往面临以下问题：一是数据采集不全面，无法获取足够的数据来训练机器学习模型；二是机器学习模型的训练和更新困难，无法适应行政环境的变化和新的安全威胁；三是系统的整体性能和一致性较差，无法实现高效的监控和预警。

针对上述问题，本发明提出了一种基于分布式计算和中心在线训练的监控和预警系统。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供一种行政安全监控与预警系统。该系统通过在行政环境中部署多个采集模块，实时采集和监测行政变化数据，并将数据传输至中央处理模块。中央处理模块负责对接收到的数据进行预处理和特征提取，然后将数据输入至中央学习模块，中央学习模块通过在线学习和训练机器学习模型，提取数据中的关键特征，并根据实时数据调整模型的参数。训练好的模型将被分发至每个单片机，使其能够在本地对数据进行实时处理和预测。每个单片机可以根据本地环境的特点和需求，对模型的参数进行更新和修正，以提高系统的整体性能和一致性。通过分布式计算和中心在线训练的方式，能够实现动态的模型更新和修正，以适应行政环境的变化和新的安全威胁。同时，通过预处理和特征提取，可以减少数据的维度和复杂度，提高系统的效率和性能。通过在每个单片机上进行模型参数的更新和修正，可以进一步提高系统的性能和适应性。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种行政安全监控与预警系统，包括：

若干数据采集模块，用于检测行政环境中的变化数据；

若干安全预警模块，每个所述安全预警模块均与一个或多个数据采集模块对应，负责接收对应所述数据采集模块发送的信号；所述安全预警模块内部有单片机，用于处理接收的数据；所述单片机基于引入机器学习算法模型，当数据采集模块收集到的数据达到预设的阈值时，启动预警；

监控端，连接若干所述安全预警模块和所述数据采集模块，包括中央处理模块、中央学习模块和判定模块；所述中央处理模块接收所述数据采集模块的数据，预处理数据和提取变化数据的特征；所述中央学习模块用于根据所述中央处理模块的输出结果，在线训练所述机器学习算法模型；所述判定模块用于判定训练的机器学习算法模型的性能，并将最优训练好的机器学习算法模型输入至每个所述单片机；

所述监控端将机器学习算法模型的更新信号传输至若干所述安全预警模块，所述安全预警模块中单片机根据所述在线训练的机器学习算法模型，对其中的机器学习算法模型的参数进行更新和修正。

本发明一个较佳实施例中，所述安全预警模块的布置方式为分布式结构，且总是靠近相对应的所述数据采集模块。

本发明一个较佳实施例中，所述数据采集模块能够检测到包括但不限于行政环境中的温度、湿度、光照、声音、化学物质，包括一系列或组合的传感器，包括但不限于温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光照传感器、运动传感器中一种或多种。

本发明一个较佳实施例中，所述单片机中的机器学习算法模型总是来源于所述中央学习模块训练的模型。

本发明一个较佳实施例中，所述中央处理模块，对接收到的变化数据进行预处理，且在预处理后对变化数据中提取出n个特征，判断行政环境因素是否发生变更。

本发明一个较佳实施例中，所述机器学习算法模型的构建方法包括：

A1、收集数据：收集行政环境的历史变化数据，包括环境参数的测量值和相应的标签；

A2、提取历史变化数据的n个特征信息，

A3、将历史变化数据作为数据集，划分为训练集和测试集；

A4、选择不同的机器学习算法模型进行训练；

A5、使用训练集对A4中不同的模型进行训练，模型会根据输入特征和对应的标签进行学习和调整参数，以最小化预测误差；选取误差最小的已训练的机器学习模型作为最优模型。

本发明一个较佳实施例中，所述机器学习算法模型包括决策树、支持向量机或神经网络中的一种。

本发明一个较佳实施例中，在线训练机器学习算法模型的方法包括：

B1、将预处理后的实时行政环境中的变化数据输入；

B2、提取实时行政环境中的变化数据的n个特征信息，

B3、将上一次的模型和实时行政环境中的变化数据进行在线训练，在在线训练过程中，模型的参数将根据新的实时数据进行调整和更新。

本发明一个较佳实施例中，所述特征是环境参数的统计指标或频谱分析结果。

本发明一个较佳实施例中，所述判定模块使用测试集或交叉验证方法对模型进行评估，计算机器学习算法模型在新数据上的准确率、召回率、精确率、F1值指标；若机器学习算法模型在测试集上表现良好且泛化能力强，说明该在线训练的机器学习算法模型适合。

本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

(1)本发明提供了一种行政安全监控与预警系统，采用分布式计算和中心在线训练的方式，通过在行政环境的周围设置数据采集模块和对应的安全预警模块，利用实时变化数据在监控端的在线训练，实现动态的模型更新和修正，以适应行政环境的变化和新的安全威胁，提高安全性和应急响应能力。

(2)本发明将实时变化数据预处理后，将预处理后的变化数据中提取出n个特征。通过对这些特征进行分析和比较，可以更好地判断行政环境因素是否发生变更。这种特征提取的方式可以从原始数据中获取更有用和有意义的信息，减少数据的维度，简化数据的表示和处理，降低计算和存储的成本，提高系统的效率和性能。

(3)本发明中央学习模块能够根据中央处理模块的输出结果，进行在线训练机器学习模型；判定模块能够评估训练好的机器学习模型的性能，并将最优模型输入至每个单片机；每个单片机对其中的机器学习算法模型的参数进行更新和修正，提高系统的整体性能和一致性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；

图1是本发明的优选实施例的结构示意图；

图2是本发明的优选实施例的在线机器学习算法模型训练和更新线路图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含指明所指示的技术特征的数量。因此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

如图1所示，本发明提供了一种行政安全监控与预警系统，包括：

若干数据采集模块，用于检测行政环境中的变化数据；

若干安全预警模块，每个安全预警模块均与一个或多个数据采集模块对应，负责接收对应数据采集模块发送的信号；安全预警模块内部有单片机，用于处理接收的数据；单片机基于引入机器学习算法模型，当数据采集模块收集到的数据达到预设的阈值时，启动预警；

监控端，连接若干安全预警模块和数据采集模块，包括中央处理模块、中央学习模块和判定模块；中央处理模块接收数据采集模块的数据，预处理数据和提取变化数据的特征；中央学习模块用于根据中央处理模块的输出结果，在线训练机器学习算法模型；判定模块用于判定训练的机器学习算法模型的性能，并将最优训练好的机器学习算法模型输入至每个单片机；

监控端将机器学习算法模型的更新信号传输至若干安全预警模块，安全预警模块中单片机根据在线训练的机器学习算法模型，对其中的机器学习算法模型的参数进行更新和修正。

本发明中数据采集模块能够检测到环境中的各种变化，如温度、湿度、光照、声音、化学物质，可能包括各种传感器，例如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光照传感器、运动传感器等，这些传感器可以实时监测环境中的各种变化，并将数据发送到安全预警模块。

本发明中的行政环境可以是政府机关、公共机构、企事业单位等行政管理部门的办公场所和公共空间；在一个实施例中，行政环境的安全监控可以是入侵检测，即通过设置门禁系统、摄像头等设备，监控行政办公区域的出入口，检测未经授权的行政人员进入；在一个实施例中，行政环境的安全监控可以是火灾预警，即通过设置烟雾传感器、火焰传感器等设备，监测办公区域的烟雾和火焰情况，及时发出警报并通知相关行政人员进行疏散和灭火；在一个实施例中，行政环境的安全监控可以是窃贼警报，即通过设置摄像头、运动传感器等设备，监控行政办公区域的活动情况，如有可疑人员进入或异常活动，及时发出警报。

本发明中在行政环境的安全监控中，数据采集模块可以根据具体需求和安全监控场景来选择和设置上述传感器。在一个实施例中，温度传感器用于监测行政办公区域的温度变化，可以检测到火灾、设备过热等异常情况；在一个实施例中，湿度传感器用于监测行政办公区域的湿度变化，可以检测到水灾、漏水等异常情况；在一个实施例中，声音传感器用于监测行政办公区域的声音变化，可以检测到破窗、爆炸等异常情况；在一个实施例中，运动传感器用于监测行政办公区域的运动情况，检测到入侵、可疑人员活动等异常情况。在一个实施例中，烟雾传感器：用于监测行政办公区域的烟雾浓度，可以检测到火灾、烟雾产生等异常情况；在一个实施例中，气体传感器用于监测行政办公区域的气体浓度，可以检测到有害气体泄漏等异常情况。根据具体的安全监控需求，可以选择适当的传感器组合，并将它们设置在行政办公区域的关键位置，以实时采集环境数据，并发送给安全预警模块进行处理和分析。

本发明中不同的行政安全监控场景下，需要采用一系列或组合的传感器，每个安全预警模块均与一个或多个数据采集模块对应。

本发明中单片机作为安全预警模块的核心部件，负责接收和处理采集到的数据。本发明中每个安全预警模块的单片机均具有边缘计算和预警的能力。边缘计算是指将计算和数据处理的任务从中央服务器转移到边缘设备上进行处理的一种计算模式。而在安全预警模块中，单片机可以在本地进行数据处理和分析，而不需要依赖于远程监控端的中心计算。

通过在单片机上引入机器学习算法模型，可以在边缘设备上进行实时的数据分析和判断。当数据采集模块收集到的数据达到预设的阈值时，单片机可以立即启动预警机制，例如发出声音警报、发送通知或触发其他安全措施。边缘计算和预警的能力使得安全预警系统能够实现实时性和快速响应，减少了数据传输和处理的延迟，并且降低了对网络带宽和服务器资源的依赖。同时，边缘计算还可以提高数据的隐私和安全性，因为数据可以在本地进行处理，而不需要传输到远程监控端上。

本发明中安全预警模块的布置方式为分布式结构，这些安全预警模块可以分布在不同的位置，且总是靠近相对应的数据采集模块，例如在不同的建筑物、车辆或设备上。

分布式结构的安全预警模块可以提高系统的可靠性和容错性，即使某个节点发生故障或通信中断，其他节点仍然可以继续工作并进行预警。同时，分布式结构还可以提高系统的扩展性，可以根据实际需求添加或移除节点。分布式结构的安全预警模块通过将计算和预警任务分布到各个节点上，可以提高系统的性能、可靠性和扩展性。

本发明中单片机中的机器学习算法模型总是来源于中央学习模块训练的模型。该机器学习算法模型能够根据当前输入的行政环境的变化数据，输出预期可能发生的安全危险。依据此预测结果，安全预警模块能够触发预警。

如图2所示，本发明监控端的中央处理模块，用于接收数据采集模块采集的行政环境的变化数据，中央处理模块会对接收到的变化数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和归一化等操作；会将预处理后的变化数据中提取出n个特征，这些特征可以是环境参数的统计指标，如平均值、方差、峰值等，也可以是频谱分析结果，如频率分量、频谱形状等。通过对这些特征进行分析和比较，可以更好地判断行政环境因素是否发生变更。这种特征提取的方式可以从原始数据中获取更有用和有意义的信息，减少数据的维度，简化数据的表示和处理，降低计算和存储的成本，提高系统的效率和性能。

本发明的中央学习模块用于根据中央处理模块的输出结果，在线训练机器学习算法模型。

这里机器学习算法模型的构建方法包括：

A1、收集数据：收集行政环境的历史变化数据，包括环境参数的测量值和相应的标签；

A2、提取历史变化数据的n个特征信息，

A3、将历史变化数据作为数据集，划分为训练集和测试集；

A4、选择不同的机器学习算法模型进行训练，包括决策树、支持向量机、神经网络；

A5、使用训练集对A4中不同的模型进行训练，模型会根据输入特征和对应的标签进行学习和调整参数，以最小化预测误差；选取误差最小的已训练的机器学习模型作为最优模型。

本发明中在线训练机器学习算法模型的方法包括：

B1、将预处理后的实时行政环境中的变化数据输入；

B2、提取实时行政环境中的变化数据的n个特征信息，

B3、将上一次的模型和实时行政环境中的变化数据进行在线训练，在在线训练过程中，模型的参数将根据新的实时数据进行调整和更新。

本发明中中央学习模块在线训练好机器学习算法模型后，输入至判定模块。该判定模块用于对在线训练的机器学习算法模型的验证和评估。

在一个实施例中，判定模块使用测试集或交叉验证等方法对模型进行评估，计算模型在新数据上的准确率、召回率、精确率、F1值等指标；如果模型在测试集上表现良好且泛化能力强，说明该在线训练的机器学习算法模型适合。在一个实施例中，将在线训练的机器学习算法模型应用于实时数据，并观察模型的预测结果。如果模型能够准确预测新数据的标签或输出，且预测结果与实际情况相符，说明在线训练的机器学习算法模型适合。在一个实施例中，观察在线训练的机器学习算法模型的训练过程中，损失函数或其他评估指标是否逐渐收敛，如果模型能够在合理的时间内收敛到较低的损失值或高的评估指标，说明在线训练的机器学习算法模型适合。

除了上述提供的实施例，还可以根据具体应用场景和需求，考虑模型的可解释性、计算效率、资源消耗等因素，综合评估模型的适用性。在进行模型选择之前，也可以尝试多个不同的模型，比较它们的性能和效果，选择最合适的模型输出。

本发明中的监控端能够对系统中的每个安全预警模块进行调控，包括将上述在线训练的机器学习算法模型传输至对应安全预警模块中，单片机依据此在线训练的机器学习算法模型，对其中的机器学习算法模型的参数进行更新和修正。

通过这种方式，系统可以实现动态的模型更新和修正，以适应行政环境的变化和新的安全威胁。同时，由于模型参数的更新和修正是在单片机中进行的，可以减少对网络带宽和服务器资源的依赖，提高系统的实时性和响应速度。

上述系统架构中，数据采集模块负责实时检测行政环境中的变化数据，而安全预警模块则根据接收到的数据信号进行处理，并基于引入的机器学习算法模型进行预警。监控端包括中央处理模块、中央学习模块和判定模块，用于预处理数据、提取特征、在线训练机器学习模型以及评估模型性能。

中央学习模块用于根据中央处理模块的输出结果，在线训练机器学习算法模型，实现系统可以不断地学习和优化模型，以适应行政环境的变化和新的安全威胁。通过在线训练，模型可以根据实时数据进行调整和更新，提高预警的准确性和可靠性。判定模块用于评估训练的机器学习算法模型的性能，并将最优训练好的模型输入至每个单片机。这样，每个安全预警模块都可以使用经过优化的模型进行预测和预警，提高系统的整体性能和一致性。

本发明实时监测和预警：数据采集模块能够实时检测行政环境中的变化数据，并通过安全预警模块进行预警。这有助于及时发现潜在的安全问题或异常情况，提高安全性和应急响应能力。

本发明自动化处理：安全预警模块内部的单片机能够自动处理接收的数据，并根据预设的阈值启动预警。这减轻了人工处理的负担，提高了处理效率。

本发明在线训练和优化：中央学习模块能够根据中央处理模块的输出结果，进行在线训练机器学习模型。这使得模型能够根据实时数据进行优化，并适应环境变化。

本发明高效决策支持：判定模块能够评估训练好的机器学习模型的性能，并将最优模型输入至每个单片机。这有助于提高决策的准确性和效率，确保预警的准确性。

以上依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定技术性范围。