(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211153373.3 (22)申请日 2022.09.21 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115248982 A (43)申请公布日 2022.10.28 (73)专利权人 华北科技学院 （中国煤矿安全技 术培训中心） 地址 065201 河北省廊坊市三河 燕郊开发 区学院大街 467号 (72)发明人 杨博　崔宸　王琼　朱权洁　 窦园园　薛新聪　 (74)专利代理 机构 北京星通盈泰知识产权代理 有限公司 1 1952 专利代理师 黄正奇 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06K 17/00(2006.01) G16Y 10/35(2020.01) G06Q 50/26(2012.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/52(2022.01) (56)对比文件 CN 114445984 A,202 2.05.06 CN 110853314 A,2020.02.28 CN 108259625 A,2018.07.0 6 CN 110929378 A,2020.0 3.27 WO 2012080 534 A1,2012.0 6.21 CN 114493084 A,202 2.05.13 审查员 邱爽 (54)发明名称 一种基于物联网的人员密集区域安全风险 监控方法及系统 (57)摘要 本发明涉及安全风险监控技术领域， 具体为 一种基于物联网的人员密集区域安全风险监控 方法及系统， 本发明方法包括获取建筑物内的人 员总数量、 每层楼的人员数量和每层楼房间人员 数量， 获取建筑结构信息， 生 成实时分布态势， 获 取第三方的建筑物内人员信息， 通过第三方建筑 物内人员信息和建筑结构信息构建建筑物人员 分布图， 再构建灾害仿真分析模型， 分析得出建 筑物实时灾害初估水平， 通过使用终端设备采集 建筑物出入口、 每层楼出入口和每层楼房间的环 境监测指标， 并设置阈值及权重， 得出建筑物实 时灾害水平； 解决目前对人员密集区域安全风险 监控不完善的问题， 并及时匹配标准处理方案， 减少人员伤亡。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115248982 B 2022.12.06 CN 115248982 B 1.一种基于物联网的人员密集区域 安全风险监控方法， 其特 征在于， 包括： 获取建筑物内的人员总数量、 每层楼的人员数量和每层楼房间或区域的人员数量； 获取建筑结构信息， 根据获取的所述建筑物内人员数量、 每层楼人员数量和每层楼房 间或区域人员数量与获取的所述建筑结构信息进行匹配， 生成建筑物人员实时分布 态势； 获取第三方的建筑物内人员 信息， 通过第 三方建筑物内人员信 息和建筑结构信 息构建 建筑物人员分布图； 通过所述建筑物人员分布图以及根据所述建筑物人员分布图分析得出的不同建筑区 域、 不同灾害发生时的灾害情况， 构建灾害仿真 分析模型； 将所述建筑物人员实时分布态势输入所述灾害仿真分析模型， 根据所述建筑物人员实 时分布态势与所述建筑物人员分布图进行人员数量比对， 并结合所述灾害情况， 分析得出 建筑物实时灾害初估水平； 通过终端设备采集建筑物出入口、 每层楼出入口和每层楼房间或区域的环境监测指 标， 并设置所述环 境监测指标的阈值及权重， 输入 所述灾害仿 真分析模型， 根据所述环境监 测指标与其阈值的比值及权重， 对所述建筑物实时灾害初估水平进行加权， 得出建筑物实 时灾害水平。 2.根据权利要求1所述基于物联网的人员密集 区域安全风险监控方法， 其特征在于， 还 包括： 根据所述不同建筑区域、 不同灾害发生时的灾害情况制定标准处理预案， 输入所述灾 害仿真分析模型； 根据所述环境监测指标与其阈值的比值确定灾害类型， 根据确定的灾害类型， 匹配标 准处理预案。 3.根据权利要求1所述基于物联网的人员密集 区域安全风险监控方法， 其特征在于， 所 述获取建筑物内的人员总数量、 每层楼的人员数量和每层楼房间或区域的人员数量， 包括： 通过在建筑物进出口设置RFID和视频监控获取 所述建筑物内的人员总数量； 通过在建筑物每层楼出入口设置RFID和视频监控获取 所述每层楼的人员数量； 通过在每层楼房间或区域设置RFID或视频监控获取所述每层楼房间或区域的人员数 量； 所述视频监控 采用YOLOv5目标检测算法视频识别技 术。 4.根据权利要求1所述基于物联网的人员密集 区域安全风险监控方法， 其特征在于， 所 述环境监测指标包括温度、 烟雾、 湿度、 可燃性气体浓度、 光线强度和火焰强度。 5.根据权利要求1所述基于物联网的人员密集 区域安全风险监控方法， 其特征在于， 所 述建筑结构信息包括建筑图、 楼层数、 房间数及分布情况、 电梯数及分布情况和楼道数及分 布情况。 6.一种基于物联网的人员密集 区域安全风险监控系统， 其特征在于， 包括： 建筑内人员 获取模块、 建筑结构信息获取模块、 建筑物人员实时分布态势 生成模块、 第三方的建筑物内 人员信息获取模块、 建筑物人员分布图构建模块、 灾害仿 真分析模型构建模块、 建筑物实时 灾害初估水平分析模块和建筑物实时灾害水平分析模块； 所述建筑内人员获取模块， 用于获取建筑物内的人员总数量、 每层楼的人员数量和每 层楼房间或区域的人员数量；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115248982 B 2所述建筑结构信息获取模块， 用于获取建筑结构信息； 所述建筑物人员实时分布态势生成模块， 用于根据获取的所述建筑物内人员数量、 每 层楼人员数量和每层楼房间或区域人员数量与获取的所述建筑结构信息进 行匹配， 生成建 筑物人员实时分布 态势； 所述第三方的建筑物内人员信息获取模块， 用于获取第三方的建筑物内人员信息； 所述建筑物人员分布图构建模块， 用于通过第 三方建筑物内人员 信息和建筑结构信 息 构建建筑物人员分布图； 所述灾害仿真分析模型构建模块， 用于通过所述建筑物人员分布图以及根据 所述建筑 物人员分布图分析得出 的不同建筑区域、 不同灾害发生时的灾害情况， 构建灾害仿真分析 模型； 所述筑物实时灾害初估水平分析模块， 用于将所述建筑物人员实时分布态势输入所述 灾害仿真分析模型， 根据所述建筑物人员实时分布态势与所述建筑物人员分布图进行人员 数量比对， 并结合所述 灾害情况， 分析 得出建筑物实时灾害初估水平； 所述建筑物实时灾害水平分析模块， 用于通过终端设备采集建筑物出入口、 每层楼出 入口和每层楼房间或区域的环境监测指标， 并设置所述环境监测指标 的阈值及权重， 输入 所述灾害仿真分析模型， 根据所述环境监测指标与其阈值的比值及权重， 对所述建筑物实 时灾害初估水平进行加权， 得 出建筑物实时灾害水平。 7.根据权利要求6所述基于物联网的人员密集 区域安全风险监控系统， 其特征在于， 还 包括标准处 理预案输入模块和标准处 理预案匹配模块； 所述标准处理预案输入模块， 用于根据所述不同建筑区域、 不同灾害发生时的灾害情 况制定标准处 理预案， 输入所述 灾害仿真 分析模型； 所述标准处理预案匹配模块， 用于根据所述环境监测指标与其阈值的比值确定灾害类 型， 根据确定的灾害类型， 匹配标准处 理预案。 8.根据权利要求6所述基于物联网的人员密集 区域安全风险监控系统， 其特征在于， 所 述建筑内人员获取模块中， 通过在建筑物进 出口设置RFID和视频监控获取所述建筑物内的 人员总数量； 通过在建筑物每层楼出入口设置RFID和视频监控获取 所述每层楼的人员数量； 通过在每层楼房间或区域设置RFID或视频监控获取所述每层楼房间或区域的人员数 量； 所述视频监控 采用YOLOv5目标检测算法视频识别技 术。 9.根据权利要求6所述基于物联网的人员密集 区域安全风险监控系统， 其特征在于， 所 述环境监测指标包括温度、 烟雾、 湿度、 可燃性气体浓度、 光线强度和火焰强度。 10.根据权利要求6所述基于物联网的人员密集区域安全风险监控系统， 其特征在于， 所述建筑结构信息包括建筑图、 楼层数、 房间数及分布情况、 电梯数及分布情况和楼道数及 分布情况。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115248982 B 3