针对库门异动检测系统的解决方案

以下是针对库门异动检测系统的解决方案，结合技术实现、功能需求及实际应用场景设计：

本系统是一套集传感技术、物联网通信和云平台智能分析于一体的现代化安防解决方案。它通过安装在库门上的智能传感器，7x24小时监测库门的开/关、撬动、撞击、非法闯入等异动行为，一旦发现异常，立即通过多种渠道向管理人员报警，从而实现对安全威胁的“早发现、快响应”，有效防范盗窃与破坏行为。

二、 系统架构

系统采用三层逻辑架构，确保稳定可靠。

图表

LoRaWAN无线门磁传感器，其利用门磁分离感应原理，一旦检测到次物体被打开，传感器会通过LoRaWAN上报一次数据。如果持续检测到物体被打开，传感器会间隔一段时间再上报，此时间可以在APP参数中设置。该传感器支持与标准LoRaWAN网关与物联网云平台结合，实现远程开关状态监控，及时接收告警。可广泛应用于智能办公、机房机柜、无人售货商铺、智能家居等门磁监控场景。

最近公司在2023年11月16日，我司取得‘’智慧粮库-基于MP-AMR（微功率磁感应检测）技术的库门异动检测系统‘’计算机软件著作权登记证书。

粮库门磁MP-AMR感应看粮狗检测原理

 

我国粮库业整体呈现集中度低、效率低、成本高、发展不均衡、现代化水平刚起步的现状，与发达国家相比相差甚远，难以支撑人民生活需求和发展，导致粮库的发展滞后的问题主要分为：

 

粮库粮情监测水平低

 

粮库数量较多，库型复杂，粮库好坏情况良莠不齐，给储藏管理规范化和先进储藏技术的应用推广带来困难。粮库内外的环境因素直接导致粮食的质量问题，部分粮库缺乏影响粮食存储的关键数据的实时识别分析，如水位过高，造成粮食质量隐患。

 

粮油存量监管手段缺失

 

粮库中存储了大量的食用油，目前只能依靠人工定期对油罐周围环境和存油量进行排查，投入人力大，时间周期长，而且数据缺乏精准性，对粮库粮油的合理化调配造成困扰。

 

粮库安全生产事故频频发生

 

粮库安全意识淡薄，安全生产工作有弱化的趋势，缺乏对粮库周边环境如火灾、降雨、气体浓度等存在安全生产隐患的有效分析，生产事故时有发生，安全生产长效机制尚未建立，形势不容乐观。

 

微功率磁感应检测)技术的库门异动检测器智慧粮库解决方案

保证粮食安全是一个重要环节，针对粮库的管理还处在原始人力监管或初步信息化监管的阶段，造成了对粮库全系列复杂环境的视野“盲区”导致粮食大量损失，鲲云科技提供了可视化智慧粮库综合管理平台。通过AI视频分析技术，实现对粮面异动状态、仓门开关状态、人员作业行为、安全隐患等进行自动检测及报警，实现粮食仓储的透明化分析，降低劳动强度，提升管理水平。

一、系统目标
实时监测‌：对库门开关状态、异常撬动、非法入侵等行为进行实时监控。
精准报警‌：通过智能算法降低误报率，确保在真实异常时触发警报。
数据追溯‌：记录库门操作日志，支持事件回溯与责任认定。
二、技术选型

传感器组合‌

门磁传感器‌：检测库门开关状态，基础状态监测。
振动传感器‌：识别撬动、撞击等异常振动，用于非法入侵检测。
红外/微波传感器‌：探测人员或物体移动，防止非法闯入。
摄像头（可选）‌：提供视觉验证，支持人脸识别或行为分析。

数据处理‌

边缘计算‌：在本地设备进行初步数据处理，减少云端依赖，提升响应速度。
AI算法‌：通过机器学习模型区分正常操作与异常行为（如员工正常进出 vs 暴力破坏）。

通信方案‌

无线传输‌：采用LoRa、NB-IoT等低功耗广域网技术，适用于无网络环境。
有线备份‌：在关键区域部署有线连接，确保数据传输稳定性。
三、系统架构

感知层‌

部署各类传感器，实时采集库门状态及环境数据。
支持多传感器数据融合，提升检测准确性。

网络层‌

通过无线或有线网络将数据传输至云端或本地服务器。
实现数据加密传输，保障信息安全。

平台层‌

数据处理中心‌：对接收的数据进行清洗、分析与存储。
智能算法引擎‌：运用AI技术识别异常模式，触发报警机制。

应用层‌

监控界面‌：提供实时数据展示、历史记录查询及报警管理功能。
报警通知‌：通过短信、邮件、APP推送等方式及时通知管理人员。
四、核心功能

实时状态监测‌

显示库门当前开关状态及历史操作记录。
支持远程查看，方便管理人员随时掌握情况。

异常检测与报警‌

当检测到异常振动、非法入侵或非授权操作时，立即触发报警。
报警信息包含时间、地点及异常类型，便于快速响应。

权限管理‌

设置多级用户权限，确保操作安全。
记录用户操作日志，支持审计追踪。

数据分析与报告‌

生成库门使用统计报告，分析高频使用时段及潜在风险点。
提供数据导出功能，支持进一步分析或归档。
五、部署方案

传感器安装‌

根据库门类型及环境特点选择合适的传感器类型及安装位置。
确保传感器覆盖所有可能的入侵路径。

系统集成‌

将传感器、通信模块及数据处理中心进行集成调试。
进行系统联调，确保各组件协同工作。

测试与优化‌

进行模拟入侵测试，验证系统报警准确性。
根据测试结果调整传感器灵敏度或算法参数。

 

 

 

保证粮食安全是一个重要环节，针对粮库的管理还处在原始人力监管或初步信息化监管的阶段，造成了对粮库全系列复杂环境的视野“盲区”导致粮食大量损失，提供了可视化智慧粮库综合管理平台。安全隐患等进行自动检测及报警，实现粮食仓储的透明化分析，降低劳动强度，提升管理水平。

 

异常精准预警

 

根据粮库实际需求，可部署佩戴安全帽识别、人员摔倒识别、吸烟识别、烟雾火焰识别、粮面异动检测、仓门开关检测、水位预警检测等相关算法，快速处理海量前端数据，及时做出事中判断和预警，准确识别异常状况，避免漏报。

 

1. 感知层

   • 核心设备：安装在库门和周边的各类传感器。

   • 功能：负责采集库门的状态、振动、视频图像等原始数据。

2. 网络传输层

   • 核心设备：物联网网关、交换机、路由器。

   • 功能：负责将感知层采集的数据稳定、安全地传输至平台应用层。

3. 平台应用层

   • 核心：监控平台软件（云端或本地服务器）。

   • 功能：负责数据的接收、处理、分析、存储与可视化，并触发告警和联动控制。

三、 核心检测技术与硬件选型

根据不同的异动类型和防护等级，可选择以下一种或多种传感器组合：

检测类型	核心设备	工作原理	检测能力	适用场景
状态异动	无线门磁传感器	通过磁铁与主体分离判断门扇开合。	检测非法开启、长时间未关闭。	所有类型的库门，基础必备。
暴力异动	无线震动传感器	分析三轴加速度数据，识别特定振动模式。	检测撬压、撞击、暴力破拆。	卷帘门、金属门等易受攻击的门体。
身份异动	智能门锁/读卡器	验证开锁凭证（密码、指纹、IC卡）。	检测非授权人员尝试开门。	有严格分权管理需求的库房。
视频异动	智能网络摄像头	视频图像分析（VCA）。	检测区域入侵、人员徘徊，并联动录像。	作为复核手段，提供可视化证据。

通信技术选型建议：

• LoRa：适合无外部供电、位置偏远、需要电池供电数年的传感器，如门磁、震动传感器。覆盖范围广，功耗极低。

• NB-IoT：适合运营商网络信号良好、点位分散的场景，直接通过蜂窝网络上传，无需网关。

• 4G/5G：适合摄像头等需要高带宽的设备，实现视频流的实时传输。

六、优势特点

高可靠性‌

多传感器融合技术提升检测准确性，减少误报漏报。

易扩展性‌

系统支持灵活扩展，可轻松添加新传感器或功能模块。

智能化管理‌

通过AI算法实现智能分析，提升管理效率。

成本效益‌

采用低功耗技术，降低运维成本。
无线部署方式减少布线成本，适用于各种场景。

该方案通过综合应用多种传感器技术、数据处理方法及通信技术，为库门异动检测提供了全面、智能的解决方案。