摘要
本申请提供一种分布式监控的校园安全预警方法与系统,包括:获取正常活动的欢呼、掌声和呼喊等声音样本,并识别声音事件类型;分析声音数据并与数据库特征比对以评估匹配度;将情感识别结果与紧急情况声音特征对比,判断现场活动声音是否存在紧急情况声音;通过图像和视频数据监测人群运动轨迹方向、速度以及学生情绪特征;根据实时活动信息和场景的时间分地点,设置监控系统的敏感度参数;根据校园活动不同阶段人流密度的动态变化,调整监控系统的敏感度参数;根据声音的情绪识别与人群行为分析结果,调整监控节点中摄像头的聚焦区域、录像质量和监控覆盖范围。本发明提供的方法显著减少了误报和漏报,提供了可靠的校园安全保障。
技术关键词
异常事件
图像增强功能
分布式监控
校园
环境光传感器数据
YOLO算法
异常声音
事件识别
节点
地点
样本
视频监控数据
声音传感器
谐波
学生
频率
预警方法
循环神经网络算法
系统为您推荐了相关专利信息
海洋环境参数
滑动窗口机制
异常状态
时间序列信息
主成分分析方法
自动化测试脚本
元素
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异常事件
中心服务器
智能酒店
模型更新
模型训练模块
数据采集模块
异常事件
终端
服务器
小区物业管理
信息交互方法