CN106446791B - 智慧城市公共监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智慧城市公共监控系统，包括高清摄像头、图像预检测设备、人脸检测设备和语音警报设备，高清摄像头、图像预检测设备与人脸检测设备顺序连接，语音警报设备与人脸检测设备连接，用于基于人脸检测设备的输出确定是否进行语音报警。通过本发明，能够为监控区域的公共安全提供有效保障。
Description
技术领域
本发明涉及城市监控领域，尤其涉及一种智慧城市公共监控系统。
背景技术
智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。
随着人类社会的不断发展，未来城市将承载越来越多的人口。目前，许多国家正处于城镇化加速发展的时期，部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题，实现城市可持续发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。
智慧城市的建设在国内外许多地区已经展开，并取得了一系列成果，国内的如智慧上海、智慧双流；国外如新加坡的“智慧国计划”、韩国的“U-City计划”等。
由于智慧城市对公共区域的监控要求很高，其涉及到智慧城市的整体安全性能。然而，现有技术中智慧城市的公共监控手段比较落后，对人员的检测设备精度不高，无法满足智慧城市的建设需求。因此，需要一种新的智慧城市人员鉴别方案。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种智慧城市公共监控系统，对智慧城市公共监控设备进行性能升级，通过引入高精度的人脸识别技术和高容量的网络通讯技术实现高效率的智慧城市公共监控设备，从而快速、准确地鉴别出非授权人员，提高智慧城市的整体安全性。
根据本发明的一方面，提供了一种智慧城市公共监控系统，所述系统包括高清摄像头、图像预检测设备、人脸检测设备和语音警报设备，高清摄像头、图像预检测设备与人脸检测设备顺序连接，语音警报设备与人脸检测设备连接，用于基于人脸检测设备的输出确定是否进行语音报警。
更具体地，在所述智慧城市公共监控系统中，包括：高清摄像头，设置在监控区域上方，用于对监控区域的场景进行图像采集以输出高清图像；图像预检测设备，与高清摄像头连接，用于从高清图像处提取高清脸部图像，并在检测到高清脸部图像中存在带口罩或带墨镜的脸部特征时，将高清脸部图像发送给对比度增强设备；语音警报设备，与特征向量比较子设备连接，用于在接收人脸识别失败信号时发出危险人物报警信号；对比度增强设备，与图像预检测设备连接，用于接收高清脸部图像，并对高清脸部图像进行对比度增强处理以获得增强脸部图像；灰度化处理设备，与对比度增强设备连接，用于接收增强脸部图像，并对增强脸部图像进行灰度化处理以获得灰度化图像；光线调整设备，与灰度化处理设备连接，用于接收灰度化图像，基于灰度化图像中各个像素的灰度值确定灰度化图像的平均亮度，并将灰度化图像的平均亮度与预设亮度进行比较，当灰度化图像的平均亮度大于等于预设亮度，对灰度化图像进行亮度降低调整以获得光线调整图像，当灰度化图像的平均亮度小于预设亮度，对灰度化图像进行亮度提升调整以获得光线调整图像；自适应递归滤波处理设备，与光线调整设备连接，用于接收光线调整图像，并对光线调整图像执行自适应递归滤波处理以获得滤波图像；特征提取设备，与IP解包设备连接，还与自适应递归滤波处理设备连接以对接收到的滤波图像进行处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与自适应递归滤波处理设备连接，用于计算滤波图像的复杂度，基于滤波图像的复杂度选择像素矩阵的大小，滤波图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和自适应递归滤波处理设备连接，用于接收滤波图像，针对滤波图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在滤波图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；特征向量获取子设备分别与自适应递归滤波处理设备和矩阵转换子设备连接，用于将滤波图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数并按照对象像素在滤波图像中的位置将所有对象像素对应的目标十进制数组成一维特征向量，作为目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将目标特征向量分别与各个基准特征向量进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号；IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的特征向量提取而获得的向量；边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准特征向量。
更具体地，在所述智慧城市公共监控系统中，还包括：显示设备，与高清摄像头连接，用于显示高清摄像头输出的图像内容。
更具体地，在所述智慧城市公共监控系统中：显示设备为LCD显示屏。
更具体地，在所述智慧城市公共监控系统中：显示设备为LED显示屏。
更具体地，在所述智慧城市公共监控系统中，还包括：触摸屏，用于根据用户的操作，接收用户的输入信息。
更具体地，在所述智慧城市公共监控系统中：触摸屏被集成在显示设备上。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的智慧城市公共监控系统的结构方框图。
附图标记：1 高清摄像头；2 图像预检测设备；3 人脸检测设备；4 语音警报设备
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的智慧城市公共监控系统的实施方案进行详细说明。
智慧城市通过物联网基础设施、云计算基础设施、地理空间基础设施等新一代信息技术以及维基、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法、网动全媒体融合通信终端等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。
目前，智慧城市的公共区域安全监控效果不佳，影响了智慧城市的整体安全性。为了克服上述不足，本发明搭建了一种智慧城市公共监控系统，改造现有的公共监控设备，引入高精度、高效率的人员鉴别机制以解决上述技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的智慧城市公共监控系统的结构方框图，所述系统包括高清摄像头、图像预检测设备、人脸检测设备和语音警报设备，高清摄像头、图像预检测设备与人脸检测设备顺序连接，语音警报设备与人脸检测设备连接，用于基于人脸检测设备的输出确定是否进行语音报警。
接着，继续对本发明的智慧城市公共监控系统的具体结构进行进一步的说明。
所述系统包括：高清摄像头，设置在监控区域上方，用于对监控区域的场景进行图像采集以输出高清图像.
所述系统包括：图像预检测设备，与高清摄像头连接，用于从高清图像处提取高清脸部图像，并在检测到高清脸部图像中存在带口罩或带墨镜的脸部特征时，将高清脸部图像发送给对比度增强设备。
所述系统包括：语音警报设备，与特征向量比较子设备连接，用于在接收人脸识别失败信号时发出危险人物报警信号；对比度增强设备，与图像预检测设备连接，用于接收高清脸部图像，并对高清脸部图像进行对比度增强处理以获得增强脸部图像；灰度化处理设备，与对比度增强设备连接，用于接收增强脸部图像，并对增强脸部图像进行灰度化处理以获得灰度化图像。
所述系统包括：光线调整设备，与灰度化处理设备连接，用于接收灰度化图像，基于灰度化图像中各个像素的灰度值确定灰度化图像的平均亮度，并将灰度化图像的平均亮度与预设亮度进行比较，当灰度化图像的平均亮度大于等于预设亮度，对灰度化图像进行亮度降低调整以获得光线调整图像，当灰度化图像的平均亮度小于预设亮度，对灰度化图像进行亮度提升调整以获得光线调整图像。
所述系统包括：自适应递归滤波处理设备，与光线调整设备连接，用于接收光线调整图像，并对光线调整图像执行自适应递归滤波处理以获得滤波图像。
所述系统包括：特征提取设备，与IP解包设备连接，还与自适应递归滤波处理设备连接以对接收到的滤波图像进行处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与自适应递归滤波处理设备连接，用于计算滤波图像的复杂度，基于滤波图像的复杂度选择像素矩阵的大小，滤波图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和自适应递归滤波处理设备连接，用于接收滤波图像，针对滤波图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在滤波图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；特征向量获取子设备分别与自适应递归滤波处理设备和矩阵转换子设备连接，用于将滤波图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数并按照对象像素在滤波图像中的位置将所有对象像素对应的目标十进制数组成一维特征向量，作为目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将目标特征向量分别与各个基准特征向量进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号。
所述系统包括：IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的特征向量提取而获得的向量。
所述系统包括：边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部。
所述系统包括：6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准特征向量。
可选地，在所述控制平台中：显示设备，与高清摄像头连接，用于显示高清摄像头输出的图像内容；显示设备为LCD显示屏；显示设备为LED显示屏；触摸屏，用于根据用户的操作，接收用户的输入信息；以及触摸屏被集成在显示设备上。
另外，滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。因为自变量时间是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号。
随着数字式电子计算机技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散时间信号的完整的理论和方法。也就是说，可以只用原模拟信号在一系列离散时间坐标点上的样本值表达原始信号而不丢失任何信息，波、波形、信号这些概念既然表达的是客观世界中各种物理量的变化，自然就是现代社会赖以生存的各种信息的载体。信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，导致信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中了。为了滤除这些噪声，恢复原本的信号，需要使用各种滤波器进行滤波处理。
采用本发明的智慧城市公共监控系统，针对现有技术中智慧城市公共监控设备监控效果不佳的技术问题，通过对现有的智慧城市公共监控设备进行产品升级，引入更高精度的人脸识别技术实现对非授权人员的快速鉴别，从而推广了智慧城市的普及范围。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (5)
1.一种智慧城市公共监控系统，所述系统包括高清摄像头、图像预检测设备、人脸检测设备和语音警报设备，高清摄像头、图像预检测设备与人脸检测设备顺序连接，语音警报设备与人脸检测设备连接，用于基于人脸检测设备的输出确定是否进行语音报警；
其特征在于，所述系统还包括：
高清摄像头，设置在监控区域上方，用于对监控区域的场景进行图像采集以输出高清图像；
图像预检测设备，与高清摄像头连接，用于从高清图像处提取高清脸部图像，并在检测到高清脸部图像中存在带口罩或带墨镜的脸部特征时，将高清脸部图像发送给对比度增强设备；
语音警报设备，与特征向量比较子设备连接，用于在接收人脸识别失败信号时发出危险人物报警信号；
对比度增强设备，与图像预检测设备连接，用于接收高清脸部图像，并对高清脸部图像进行对比度增强处理以获得增强脸部图像；
灰度化处理设备，与对比度增强设备连接，用于接收增强脸部图像，并对增强脸部图像进行灰度化处理以获得灰度化图像；
光线调整设备，与灰度化处理设备连接，用于接收灰度化图像，基于灰度化图像中各个像素的灰度值确定灰度化图像的平均亮度，并将灰度化图像的平均亮度与预设亮度进行比较，当灰度化图像的平均亮度大于等于预设亮度，对灰度化图像进行亮度降低调整以获得光线调整图像，当灰度化图像的平均亮度小于预设亮度，对灰度化图像进行亮度提升调整以获得光线调整图像；
自适应递归滤波处理设备，与光线调整设备连接，用于接收光线调整图像，并对光线调整图像执行自适应递归滤波处理以获得滤波图像；
特征提取设备，与IP解包设备连接，还与自适应递归滤波处理设备连接以对接收到的滤波图像进行处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与自适应递归滤波处理设备连接，用于计算滤波图像的复杂度，基于滤波图像的复杂度选择像素矩阵的大小，滤波图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和自适应递归滤波处理设备连接，用于接收滤波图像，针对滤波图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在滤波图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；特征向量获取子设备分别与自适应递归滤波处理设备和矩阵转换子设备连接，用于将滤波图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数并按照对象像素在滤波图像中的位置将所有对象像素对应的目标十进制数组成一维特征向量，作为目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将目标特征向量分别与各个基准特征向量进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号；
IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的特征向量提取而获得的向量；
边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；
6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准特征向量。
2.如权利要求1所述的智慧城市公共监控系统，其特征在于，还包括：
显示设备，与高清摄像头连接，用于显示高清摄像头输出的图像内容。
3.如权利要求2所述的智慧城市公共监控系统，其特征在于：
显示设备为LCD显示屏。
4.如权利要求2所述的智慧城市公共监控系统，其特征在于，还包括：
触摸屏，用于根据用户的操作，接收用户的输入信息。
5.如权利要求4所述的智慧城市公共监控系统，其特征在于：
触摸屏被集成在显示设备上。
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