CN104268534B - 触发式视频监控的智能箱控制系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了视频监控领域的一种触发式视频监控的智能箱控制系统及其控制方法，控制系统包括用以存放物品的箱体，在箱体外部装有摄像头、人体红外探测器、感光器、LED灯以及操作面板，操作面板包括触摸屏、射频卡读卡器以及按键；箱体内部装有控制器、蓄电池、振动传感器以及存储器，其中振动传感器应安置在柜体内侧，摄像头安装在箱体上方，存储视频图像的存储器安放在箱体内部，振动传感器、人体红外探测器、感光器、操作面板的输出端均连接在控制器的输入端，控制器控制LED灯的亮灭；控制方法，包括以下步骤：触发‑录像‑视频保存；本发明通过高精度人脸识别进一步提高了智能箱使用时的安全性，可用于公共储物箱中。

Description

触发式视频监控的智能箱控制系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及一种公共储物箱，特别涉及一种视频监控储物箱。

背景技术

随着公共智能箱的普及，如何更好地保护公共财产的安全成为行业内关注的热点。目前大多数公共智能箱的视频监控系统采用全程实时录像的方式，该方式录像视频占用容量较大，并且没有清晰的人脸照片，导致在事后查证时需要花费较多的时间去找寻嫌疑人。因此针对这个问题需要进一步研究和改进。

发明内容

本发明的目的是提供一种触发式视频监控的智能箱及其控制方法，提高智能箱的安全性。

本发明的目的是这样实现的：一种触发式视频监控的智能箱控制系统及其控制方法，所述控制系统包括用以存放物品的箱体，在箱体外部装有摄像头、人体红外探测器、感光器、LED灯以及操作面板，所述操作面板包括触摸屏、射频卡读卡器以及按键；箱体内部装有控制器、蓄电池、振动传感器以及存储器，其中振动传感器应安置在柜体内侧，所述摄像头安装在箱体上方，存储视频图像的存储器安放在箱体内部，所述振动传感器、人体红外探测器、感光器、操作面板的输出端均连接在控制器的输入端，控制器控制LED灯的亮灭；

所述控制方法，包括以下步骤：

步骤1）触发，所述触发包括操作触发、振动触发和长时间驻足触发；

步骤2）录像，当控制器检测到触发信息后，控制器发出指令控制摄像头开始录像；

步骤3）视频保存；摄像头将所录制的视频保存在视频存储器中。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明中的智能箱结构简单，功能多样，运行的安全性可靠性较高，本发明的控制方法通过高精度识别人脸进一步提高了智能箱使用时的安全性。本发明可用于公共储物箱中。

作为本发明的进一步限定，所述操作触发可以是按键触发、触摸屏触发、刷卡触发，任何对于智能箱的操作都将被视为操作触发信息，智能箱将该触发信息传送给控制器；所述振动触发表示箱体壳因被敲打、撞击等因素而造成的箱体振动，该触发机制由振动传感器检测完成；所述长时间驻足触发表示有人在箱体附近长时间停留，该触发机制由人体红外传感器检测完成。扩大了触发的范围，通过多种触发机制配合工作，进一步提高了智能箱使用的安全性。

作为本发明的进一步限定，步骤2）中摄像头开始录像时，同时开启感光器检测，若外界光线不充足，控制器发出指令给LED灯，控制打开LED灯增强亮度，提高录像拍照的清晰度。通过LED灯配合阳光保证了摄像时的亮度从而确保摄像效果，保证清晰度，进一步提高智能箱安全性。

作为本发明的进一步限定，步骤2）中摄像头进行录像时，还进行人脸检测算法，抓拍人脸的面孔特征；所述人脸检测算法包括以下步骤：

步骤a）采用帧间差分法对视频录像中的运动目标进行锁定，缩小人脸检测范围；

步骤b）对运动图像进行预处理，包括光线补偿、灰度变换及滤波锐化处理；

步骤c）采用随机矩形特征算子提取运动图像的特征，提取出的特征送入训练好的分类器，进行分类，分类器中包含最能代表人脸特征的特征算子，并且每个特征算子经训练后有着不同的权重。权重是用来表示该算子对正确分类结果所起作用的大小，权重越大，所起作用越大，不同权重表示不同算子对分类结果的影响作用的大小，采用随机矩形特征算子不仅可以加速训练过程，而且保证检测性能并没有下降。

作为本发明的进一步限定，所述分类器训练方式如下：

1. 对于训练集合，，为样本向量，类别标签，分别表示反例、正例样本，初始化权重，；

2. 寻找个对应的分类函数

(1) 选择适量的足够多的随机矩形特征Pk，在样本图像上，随机选取两个像素大小一致和相对位置随机的两个矩形框，然后对所有样本的各个特征进行积分图计算；

(2) 根据所有样本的相同特征的数值对样本空间进行划分，得到区间；

(3) 使用训练样本的来统计各个区间的权重和：

；

(4) 计算选择特征的准则函数值：

；

(5) 选择使得最小化的特征：

；

其中，函数根据每个样本的特征所在的区间而定：

，

其中，为一个较小的正常数，；

(6)对所有样本的权重进行归一化：

，

其中，是使的归一化因子；

3. 最终的分类器为：

，

其中，为手动设定的阈值，默认为0。手动阈值的调节是为了能够根据实际情况的需要进行人工调节，使分类器分类效果更佳。

附图说明

图1为本发明智能箱控制系统安装示意图。

图2为本发明控制系统控制原理框图。

图3为本发明中分类器训练过程流程图。

图4为本发明中随机矩形特征提取的示意图。

具体实施方式

如图1-2所示的触发式视频监控的智能箱控制系统及其控制方法，所述控制系统包括用以存放物品的箱体，在箱体外部装有摄像头101、人体红外探测器102、感光器103、LED灯104以及操作面板，所述操作面板包括触摸屏105、射频卡读卡器107以及按键108；箱体内部装有控制器、蓄电池、振动传感器106以及存储器，其中振动传感器106应安置在柜体内侧，所述摄像头101安装在箱体上方，存储视频图像的存储器安放在箱体内部，所述振动传感器106、人体红外探测器102、感光器103、操作面板的输出端均连接在控制器的输入端，控制器控制LED灯104的亮灭；

所述控制方法，包括以下步骤：

步骤1）触发，所述触发包括操作触发、振动触发和长时间驻足触发；操作触发可以是按键108触发、触摸屏105触发、刷卡触发，任何对于智能箱的操作都将被视为一触发信息，智能箱将该触发信息传送给控制器；振动触发表示箱体壳因被敲打、撞击等因素而造成的箱体振动，该触发机制由振动传感器106检测完成；长时间驻足触发表示有人在箱体附近长时间停留，该触发机制由人体红外传感器检测完成。

步骤2）录像，当控制器检测到触发信息后，控制器发出指令控制摄像头101开始录像；多种触发机制通过或逻辑运算后传达给控制器，控制器在收到触发信息后，控制器发出指令控制摄像头101开始录像，同时开启感光器103检测外界光线，若外界光线不充足，控制器发出指令给LED灯104，控制打开LED灯104增强亮度，提高录像拍照的清晰度；摄像头101在录像的同时，还要进行一项工作，就是通过人脸检测算法，抓拍嫌疑人的面孔特征；所述人脸检测算法通过下述方法实现：(1) 采用帧间差分法对视频录像中的运动目标进行锁定，缩小人脸检测范围；(2) 对运动图像进行预处理，包括光线补偿、灰度变换及滤波锐化处理；(3) 采用随机矩型特征算子提取运动图像的特征，提取出的特征与分类器中的特征进行匹配，匹配结果较好的则输出。

分类器训练的具体方式如下：

1. 对于训练集合 ，，为样本向量，类别标签，分别表示反例、正例样本，初始化权重，；

2. 寻找个对应的分类函数

(1) 选择适量的足够多的随机矩形特征Pk，在样本图像上，随机选取两个像素大小一致和相对位置随机的两个矩形框，然后对所有样本的各个特征进行积分图计算；

(2) 根据所有样本的相同特征的数值对样本空间进行划分，得到区间；

(3) 使用训练样本的来统计各个区间的权重和：

；

(4) 计算选择特征的准则函数值：

；

(5) 选择使得最小化的特征：

；

其中，函数根据每个样本的特征所在的区间而定：

，

其中，为一个较小的正常数，；

(6)对所有样本的权重进行归一化：

，

其中，是使的归一化因子；

3. 最终的分类器为：

，

其中，为手动设定的阈值，默认为0。

步骤3）视频保存；摄像头将所录制的视频保存在视频存储器中。

本发明中的控制方法使得智能箱的视频信号采集精度更高，调节更加方便，图像清晰度高。

本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种触发式视频监控的智能箱控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1）触发，所述触发包括操作触发、振动触发和长时间驻足触发；

步骤2）录像，当控制器检测到触发信息后，控制器发出指令控制摄像头开始录像，摄像头进行录像时，还进行人脸检测算法，抓拍人脸面孔特征；所述人脸检测算法包括以下步骤：

步骤a）采用帧间差分法对视频录像中的运动目标进行锁定，缩小人脸检测范围；

步骤b）对运动图像进行预处理，包括光线补偿、灰度变换及滤波锐化处理；

步骤c）采用随机矩形特征算子提取运动图像的特征，提取出的特征送入训练好的分类器，进行分类，分类器中包含最能代表人脸特征的特征算子，并且每个特征算子经训练后有着不同的权重，所述分类器训练方式如下：

对于训练集合 ， ， 为样本向量，类别标签 ，分别表示反例、正例样本，初始化权重 ， ；

寻找 个对应的分类函数

(1) 选择适量的足够多的随机矩形特征Pk，在样本图像上，随机选取两个像素大小一致和相对位置随机的两个矩形框，然后对所有样本的各个特征进行积分图计算；

(2) 根据所有样本的相同特征的数值对样本空间 进行划分，得到 区间；

(3) 使用训练样本的 来统计各个区间的权重和：

；

(4) 计算选择特征的准则函数值：

；

(5) 选择使得 最小化的特征：

；

其中，函数 根据每个样本的特征所在的区间而定：

，

其中， 为一个较小的正常数， ；

(6)对所有样本的权重进行归一化：

，

其中， 是使 的归一化因子；

最终的分类器为：

，

其中， 为手动设定的阈值，默认为0；

步骤3）视频保存；摄像头将所录制的视频保存在视频存储器中。

2.根据权利要求1所述触发式视频监控的智能箱控制系统的控制方法，其特征在于，所述操作触发可以是按键触发、触摸屏触发、刷卡触发，任何对于智能箱的操作都将被视为操作触发信息，智能箱将该触发信息传送给控制器；所述振动触发表示箱体壳因被敲打、撞击等因素而造成的箱体振动，该触发机制由振动传感器检测完成；所述长时间驻足触发表示有人在箱体附近长时间停留，该触发机制由人体红外传感器检测完成。

3.根据权利要求1所述触发式视频监控的智能箱控制系统的控制方法，其特征在于，步骤2）中摄像头开始录像时，同时开启感光器检测，若外界光线不充足，控制器发出指令给LED灯，控制打开LED灯增强亮度，提高录像拍照的清晰度。