基于云计算和物联网的人员监管系统

摘要

本申请提供一种基于云计算和物联网的人员监管系统，包括：若干采集传感器，用于采集与人员监管相关的数据；若干中继通讯基站，用于与采集传感器构成数据连接；若干云计算服务器，用于处理和存储监管数据采集传感器的数据以使云计算服务器能根据采集传感器的数据预测、监管或记录人员的运动轨迹；其中，云计算服务器与中继通讯基站构成数据连接以使中继通讯基站选择性的将采集传感器的数据传输至不同的云计算服务器；采集传感器包括一个物联网数据传感器以获取人员所携带的物联网装置的数据。本申请的有益之处在于提供了一种采用人员以及随身物品同步识别并且通过分布式计算及时予以路径分析的基于云计算和物联网的人员监管系统。

说明书

技术领域

本申请涉及一种，具体涉及一种基于云计算和物联网的人员监管系统。

背景技术

云计算(cloud computing)是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算 处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得 到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行 计算结果的合并。

现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、 并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

物联网(The Internet of Things，简称IOT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全 球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动 的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类 可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管 理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物 理对象形成互联互通的网络。

现有的在公共场所的人员监控系统往往是在某些诸如出入口等路径节点位置进行 监管，比如监控图像或者门禁管理等。现有监管方式需要人工反复观察监控录像，并 且在一些没有监控图像的位置，无法获取人员轨迹的数据。这样的缺陷在疫情时，对 于感染者无法构成有效的监控并且也无法跟踪与其有过接触和靠近的人员，从而带来 较大的防疫风险。

发明内容

为了解决现有技术的不足之处，本申请提供一种基于云计算和物联网的人员监管系统，包括： 若干采集传感器，用于采集与人员监管相关的数据；若干中继通讯基站，用于与采集传感器构成 数据连接；若干云计算服务器，用于处理和存储监管数据采集传感器的数据以使云计算服务器能 根据采集传感器的数据预测、监管或记录人员的运动轨迹；其中，云计算服务器与中继通讯基站构成 数据连接以使中继通讯基站选择性的将采集传感器的数据传输至不同的云计算服务器；采集传感 器包括一个物联网数据传感器以获取人员所携带的物联网装置的数据。

进一步地，采集传感器包括一个用户识别传感器以获取人员的脸部识别数据。

进一步地，采集传感器包括一个UWB定位装置以获取人员的UWB设备的交互数据。

进一步地，采集传感器包括一个物体识别传感器以获取人员穿戴或携带物品的图像数据。

进一步地，物联网数据传感器包括一个RFID标签读写设备以获取人员穿戴或携带物品的RFID 标签数据。

进一步地，中继通讯基站包括：数据初筛单元，用于对采集传感器上传的数据进行初步筛选； 数据分析单元，用于对数据初筛单元进行初步筛选后的数据进行有效性分析；数据去重单元，用 于对数据分析单元分析后的数据进行去重处理；数据暂存单元，用于对数据分析单元去重处理后 的数据进行暂时存储；数据上传单元，用于将数据暂存单元存储的数据传输至云计算服务器。

进一步地，云计算服务器包括：人脸识别计算单元，用于根据采集传感器所采集的脸部识别 数据对被采集人员进行身份识别和认定；人脸向量计算单元，用于根据采集传感器所采集的脸部 识别数据对被采集人员的行走方向进行计算。

进一步地，定位数据计算单元，用于根据采集传感器所采集的定位数据计算被采集人员的位 置轨迹数据；物品数据计算单元，用于根据采集传感器所采集人员的穿戴或携带物品的图像数据 计算物品的种类以及物品与被采集人员的隶属关系从而辅助判断被采集人员的位置。

进一步地，基于云计算和物联网的人员监管系统还包括：神经网络服务器，用于构建至少一 个人工神经网络以处理采集传感器、中继通讯基站和云计算服务器上传的数据并根据这些数据预 测人员运动轨迹和运动轨迹的置信度。

进一步地，神经网络服务器包括：模型训练单元，用于将采集传感器、中继通讯基站和云计 算服务器上传的数据和确定采集到人员运动轨迹作为训练集对神经网络服务器中神经网络进行训 练；模型预测单元，用于根据采集传感器、中继通讯基站和云计算服务器上传的数据输出人员轨 迹的预测；模型验证单元，用于根据采集传感器、中继通讯基站和云计算服务器上传的数据中确 定的人员轨迹验证模型预测单元的预测轨迹并对模型进行修正。

本申请的有益之处在于：提供了一种采用人员以及随身物品同步识别并且通过分布式计算及 时予以路径分析的基于云计算和物联网的人员监管系统。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的 和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的 不当限定。在附图中：

图1是根据本申请一种实施例的基于云计算和物联网的人员监管系统的架构框图；

图2是根据本申请一种实施例的基于云计算和物联网的人员监管系统的模块组成框图。

图中附图标记的含义：

采集传感器100，交互终端101，监控摄像头102，门禁闸机103，定位基站104，RFID读写 器105，移动终端106；

中继通讯基站200；

云计算服务器300，任务分发服务器301，分布计算设备302、303、304；

神经网络服务器400。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实 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申请一部分的实施例，而不 是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别 类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换， 以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖 不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出 的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤 或单元。

在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖 直”、“水平”、“横向”、“纵向”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。这些术语 主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定 方位，或以特定方位进行构造和操作。

并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语 “上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根 据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。

此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固 定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间 媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言， 可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参 考附图并结合实施例来详细说明本申请。

参照图1至图2所示，本申请提供一种基于云计算和物联网的人员监管系统，包括：若 干采集传感器、若干中继通讯基站、若干云计算服务器和神经网络服务器。

具体而言，采集传感器用于采集与人员监管相关的数据；若干中继通讯基站用于与采集传感器构成 数据连接；若干云计算服务器用于处理和存储监管数据采集传感器的数据以使云计算服务器能根据采集 传感器的数据预测、监管或记录人员的运动轨迹。

其中，云计算服务器与中继通讯基站构成数据连接以使中继通讯基站选择性的将采集传感器的数据 传输至不同的云计算服务器；采集传感器包括一个物联网数据传感器以获取人员所携带的物联网装置的 数据。

作为具体方案，采集传感器包括：用户识别传感器、UWB定位装置、物体识别传感器和RFID标签读 写设备。用户识别传感器用于获取人员的脸部识别数据。UWB定位装置用于获取人员的UWB设备的交互 数据。物体识别传感器用于获取人员穿戴或携带物品的图像数据。RFID标签读写设备用于获取人员穿戴 或携带物品的RFID标签数据。

作为具体方案，中继通讯基站包括：数据初筛单元、数据分析单元、数据上传单元、数据去重单元 和数据暂存单元。其中，数据初筛单元用于对采集传感器上传的数据进行初步筛选；数据分析单元用于 对数据初筛单元进行初步筛选后的数据进行有效性分析；数据去重单元用于对数据分析单元分析后的数 据进行去重处理；数据暂存单元用于对数据分析单元去重处理后的数据进行暂时存储；数据上传单元用 于将数据暂存单元存储的数据传输至云计算服务器。

具体而言，云计算服务器包括：人脸识别计算单元、人脸向量计算单元、定位数据计算单元和物品 数据计算单元。其中，人脸识别计算单元用于根据采集传感器所采集的脸部识别数据对被采集人员进行 身份识别和认定；人脸向量计算单元用于根据采集传感器所采集的脸部识别数据对被采集人员的行走方 向进行计算。定位数据计算单元用于根据采集传感器所采集的定位数据计算被采集人员的位置轨迹数 据；物品数据计算单元用于根据采集传感器所采集人员的穿戴或携带物品的图像数据计算物品的种类以 及物品与被采集人员的隶属关系从而辅助判断被采集人员的位置。

作为一种扩展方案，基于云计算和物联网的人员监管系统还包括：神经网络服务器，用于构建至少 一个人工神经网络以处理采集传感器、中继通讯基站和云计算服务器上传的数据并根据这些数据预测人 员运动轨迹和运动轨迹的置信度。

作为更具体的方案，神经网络服务器包括：模型训练单元、模型验证单元和模型预测单元。

其中，模型训练单元用于将采集传感器、中继通讯基站和云计算服务器上传的数据和确定采集到人 员运动轨迹作为训练集对神经网络服务器中神经网络进行训练；模型预测单元用于根据采集传感器、中 继通讯基站和云计算服务器上传的数据输出人员轨迹的预测；模型验证单元用于根据采集传感器、中继 通讯基站和云计算服务器上传的数据中确定的人员轨迹验证模型预测单元的预测轨迹并对模型进行修 正。

作为本申请一种具体方案，如图1所示，采集传感器可以包括：交互终端、监控摄像头、门禁闸机、 定位基站、RFID读写器和移动终端。

其中，交互终端可以供用户结算、查询等功能，具体而言，可以为超市自助支付装置，或者，车位 支付装置。

监控摄像头用于采集所需的图像，门禁闸机既可以采集图像同时也可以采集物联网标签数据。

定位基站用于实现UWB定位或者其他的定位，RFID读写器用于读取一些标签数据。移动终端既可以 为专用设备或者一般智能手机。

中继通讯基站可以与这些设备进行无线通讯，需要说明的是，这些装置可以属于不同的系统。

作为具体方案，本申请的具体流程为，采集传感器采集图像数据和物联网数据(包括定位数据)， 发送给中继通讯基站，中继通讯基站将重复的图片进行筛出，并将重复的物联网信息进行筛出，比如用 户同时通过超市RFID读写器进行结算数据中，只保留部分产品的标签数据既可以。

中继通讯基站处理完这数据后，按照人员识别结果，存储在对应的实名账户下，但是并不做轨迹预 测计算。

云计算服务器中的任务分发服务器用于向其他分布计算设备发布计算任务，使它们能够对人员轨迹 计算和预测。

而神经网络服务器的作用在于集中构建神经网络的模型，将数据进行集中训练和验证。

通过以上的技术方案可以实现对人员的轨迹进行智能监管和预测降低了监管的人力成本并提高了 关联人员寻找的效率。

作为进一步的扩展方案，云计算服务器根据各种采集传感器的数据，将同一人员的定位数据进行汇 总，然后根据这些定位数据绘制人员的运行轨迹的绘制。

然后将人员的运动轨迹的图像输入到云计算服务器，云计算服务器根据人工神经网络构建的模型判 断该用户下一步可能到达的位置，然后反馈至对应的采集传感器，使这些采集传感器主动采集对应人员 的数据(比如人脸数据或物联网数据)，从而验证对于轨迹预测。

在需要查询原始监控资料时，并不需要向以往一样，每处监控按照时间进行历遍式的观察才能获取 所需信息。

云计算服务器和神经网络服务器可以根据时间线索或者其他数据，以实际运动轨迹或者预测运动轨 迹精确查询对应采集传感器。

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