[发明专利]基于区块链网络的校园安全巡检系统

说明书

本发明提出了一种基于区块链网络的校园安全巡检系统，包括：异常图形生成单元，用于在校园特定区域设置摄像装置，根据摄像装置采集的坐标位置形成安全巡检单元，在安全巡检单元中根据相关性函数计算，生成异常图形集合；条件筛选单元，用于对异常图形集合进行条件筛选识别，根据关联性回归模型计算获取目标对象的特征参数。

技术领域

本发明涉及区块链数据分析领域，尤其涉及一种基于区块链网络的校园安全巡检系统。

背景技术

对学校安全进行全方位监控是这个社会永恒的主题，学校学生和教师的人身安全，财产安全都是应该纳入到安全监控范围之内，当学校中发生人为冲突，以及火 灾或者地质灾害过程中，人员的避难以及疏散和逃生能够快速进行处置，对于多个 地区以及所属的学校发生的安防问题，如何能够进行路线的规划以及预判都是本领 域技术人员需要解决的技术难题，现有技术中通过神经网络学习有一些解决方案， 但是数据的巡检和风险排查并不能提炼的更加准确，这就亟需本领域技术人员解决 相应的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于区块链网络的校园安全巡检系统。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于区块链网络的校园安全巡检系统，包括：

异常图形生成单元，用于在校园特定区域设置摄像装置，根据摄像装置采集的 坐标位置形成安全巡检单元，在安全巡检单元中根据相关性函数计算，生成异常图 形集合；

条件筛选单元，用于对异常图形集合进行条件筛选识别，根据关联性回归模型 计算获取目标对象的特征参数。

优选的，所述异常图形生成单元包括：

从校园特定区域设置形成三角形方位的摄像装置，对初始摄像装置设置为坐标(x₁₁,y₁₁)，通过摄像装置获取的图像信息，对图像信息中的异常特征图像进行判断；

设置的其它两个摄像装置方位坐标分别为(x₁₂,y₁₂)，(x₁₃,y₁₃)，通过形成的特 定方位的安全巡检单元进行巡查，对监测范围中收集到每个方向的行为形成状态矩 阵；对监测范围中每个方向的状态矩阵与设备预存的状态矩阵进行相关性分析，根 据校园中物体的位置，形成干扰参数δ，通过对n个安全巡检单元与第s个异常图 形的相关性函数计算，得到安全巡检单元中异常图形发生的可能性，

该相关性函数计算为：

其中O_n为安全巡检单元的特征向量，q_n为安全巡检单元的特征阈值，Q_s为异 常图形的特征向量，o_s为异常图形的特征阈值，A为正整数，为安 全巡检单元异常图像计算的归一化系数，根据第i个异常状态区域所覆盖的n个安 全巡检单元的相关性系数以及第i个异常状态区域所发现的s个异常图形的相 关性系数根据相关性函数的计算，为异常图形有效性计算；为安全巡检单元的特征向量和异常图形的特征向量所产生的整 体特征差异曲线。

优选的，所述条件筛选单元包括：

安全巡检单元提取异常图形时，所提取的异常图形也会存在于另一安全巡检单元中，这就需要对异常图形进行重复去噪处理，对重复的异常图形进行遍历去噪计 算，将异常图形集合B中的图形信息逐个放入筛选的条件概率中；对于集合B中分 为在n个安全巡检单元中收集的异常图形集合B_n，以及异常图形集合中j个重复的 异常图形B_j，C为异常图形集合B中异常图形的属性条件，满足筛选条件算法M为正整数异常图形数值，