CN106951849B - 一种预防儿童意外的监控方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种预防儿童意外的监控方法及系统，所述方法包括如下步骤：一，对监控区域进行人脸信息采集，将获取到的人脸进行连续抓拍获取人脸图片；二，对抓拍到的人脸图片中的人脸部信息进行识别，将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比；三，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情进行识别，将识别后的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比；四，对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比，在预设范围内则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。本发明有效防止意外，防止幼儿园、托管所出现儿童受伤错失第一处理时间而导致意外事件向更为恶劣的方向演变，能够第一时间进行处理。
Description
技术领域
本发明涉及儿童意外预防监控技术，特别是涉及一种基于图像分析的预防儿童意外的监控方法及系统。
背景技术
现有的幼儿园、托管中心、少年宫、青少年游乐中心、少儿游乐中心都安装了监控摄像头，通过监控视频作为儿童发生意外事故后的证据，明确责任，防止外来人员。目前的问题在于，由于绝大多数儿童活动中心的视频监控中心都没有专人查看视频监控，无法做到及时预警功能,现有方式存在如下缺点，缺点１：人数统计费时费力，导致原因：目前只能通过人力计数，人力计数儿童非常麻烦而且容易统计错误。缺点２：无法及时处理事故，导致原因：因为无法及时预警，发生如儿童跌倒、斗殴、走失等突发情况，往往丧失补救事件的最佳时机。因为目前很多青少年活动中心是以盈利为目的，并没有配备专人来负责实时查看监控视频，监控视频只是用于事后明确责任的证据。缺点3：事后分析查找困难，导致原因：海量的视频记录，只能以时间作为关键字搜索，需要人眼鉴别并且分析轨迹。缺点4：预防外来人员有缺陷。导致原因：陌生人入侵、陌生人使用仿制卡接走儿童，无法及时发现。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于图像分析的预防儿童意外的监控方法及系统，预防及及时发现儿童意外事件、儿童丢失等问题，提高安全性能。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种预防儿童意外的监控方法，包括如下步骤：
步骤一，对监控区域进行人脸信息采集，将获取到的人脸进行连续抓拍获取人脸图片；
步骤二，对抓拍到的人脸图片中的人脸部信息进行识别，将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常执行下一步，否则判定为陌生人，发出警报提醒；
步骤三，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情进行识别，将识别后的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比，若正常则执行下一步，若异常则发出警报提醒；
步骤四，对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比，若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒；
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的步骤一具体包括：
步骤S101.调整监控区域抓拍时的光线及清晰度；
步骤S102.捕捉监控区域内的人脸信息，有则执行下一步，否则继续监控；
步骤S103.对人脸进行追踪，连续抓拍获取人脸图片。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的步骤二具体包括：
步骤S201.预设置幼儿园内教师、幼儿及后勤工作人员的人脸数据库；
步骤S202.放大抓拍到的人脸图片中的人脸部位；
步骤S203.对放大后的人脸图片中的人脸部信息及人员数量进行识别和统计；
步骤S204. 将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常否则判定为陌生人；
步骤S205.进行异常报警处理。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的步骤三具体包括：
步骤S301. 预设置人脸部表情属性数据库；
步骤S302.分析抓拍到的人脸图片，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情逐个进行识别；
步骤S303.识别的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比；
步骤S304.若人脸图片中全部人员表情正常则判断为正常，若出现异常则进行异常报警处理；
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的步骤四具体包括：
步骤S401.预先设置人体体型空间轴基点；
步骤S402. 对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比；
步骤S403.若人员体型空间发生变化，获取物体加速度变化值；
步骤S404. 若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。
一种预防儿童意外的监控系统，包括如下模块：
人脸抓拍模块，用于对监控区域进行人脸信息采集，将获取到的人脸进行连续抓拍获取人脸图片；
脸部信息分析对比模块，用于对抓拍到的人脸图片中的人脸部信息进行识别，将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常执行下一步，否则判定为陌生人，发出警报提醒；
脸部表情分析对比模块，用于对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情进行识别，将识别后的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比，若正常则执行下一步，若异常则发出警报提醒；
体型空间分析对比模块，用于对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比，若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的人脸抓拍模块包括：
光线传感器，用于调整监控区域抓拍时的光线及清晰度；
人脸采集模块，用于捕捉监控区域内的人脸信息，有则执行下一步，否则继续监控；
人脸追踪抓拍模块，用于对人脸进行追踪，连续抓拍获取人脸图片。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的脸部信息分析对比模块包括：
人脸数据库设置模块，用于预设置幼儿园内教师、幼儿及后勤工作人员的人脸数据库；
人脸图片放大模块，用于放大抓拍到的人脸图片中的人脸部位；
人脸识别及人员数量统计模块，用于对放大后的人脸图片中的人脸部信息及人员数量进行识别和统计；
人脸图片对比模块，用于将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常否则判定为陌生人；
警示模块，用于进行异常报警处理。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的脸部表情分析对比模块包括：
脸部表情属性设置模块，用于预设置人脸部表情属性数据库；
脸部表情属性分析模块，用于分析抓拍到的人脸图片，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情逐个进行识别；
脸部表情对比模块，用于识别的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比；
警示模块，用于若人脸图片中全部人员表情正常则判断为正常，若出现异常则进行异常报警处理。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的体型空间分析对比模块包括：
人体体型空间轴基点设置模块，用于预先设置人体体型空间轴基点；
体型空间轴变化模块，用于对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比；
物体加速度变化模块，用于若人员体型空间发生变化，获取物体加速度变化值；
警示模块，用于若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：将现有的人脸识别、人脸抓拍技术集成进摄像头中，形成智能的终端设备，为后端的智能监控提供服务，另外在监控摄像机中使用了速度、方向判定，通过短时间内人的体态在空间坐标y轴的变化（突然降低），或者短时间内摄像头所监控区域内，任何物体在短时间加速度的突然变化，来判定是否报警通知后台；另外可以进行人数统计，能做到计数功能；有效防止意外，防止幼儿园、托管所出现儿童受伤错失第一处理时间而导致意外事件向更为恶劣的方向演变，能够第一时间进行处理；做到事后的视频检索，可在有意外事故发生时，保存图片，通过图片定位视频地点、时间，为事后责任明确提供证据；设置人脸数据库，拒绝陌生人入侵，以前的监控靠人力实时监控，由于目前许多幼儿园、托管所都是私人性质，所以不可能有专门的人员来监视监控视频，本发明所述的摄像头通过人脸识别技术来辅助人力解决陌生人入侵。
附图说明
图1为本发明的工作原理示意图。
具体实施方式
本发明的主旨在于克服现有技术的不足，提供一种基于图像分析的预防儿童意外的监控方法及系统，通过短时间内人的姿态在y轴发生巨大变化来判断人是否跌倒。或者短时间内，某个物体速度由静止或匀速发生巨大的加速度变化。下面结合实施例参照附图进行详细说明，以便对本发明的技术特征及优点进行更深入的诠释。
本发明一种预防儿童意外的监控方法，包括如下步骤：
S1，对监控区域进行人脸信息采集，将获取到的人脸进行连续抓拍获取人脸图片；幼儿园、托儿所是一个群体比较复杂的区域，经常有家长接送幼儿，也有陌生面孔在附近出现，但是为了保证幼儿园、托儿所的安全，必须对附近出现的人员进行监控，另一方面，幼儿在活动时，容易出现意外，摔伤等，通过监控能够第一时间发现。步骤1中，在幼儿园、托儿所，甚至可以扩展到社会各个公共场所，对监控区域中出现的所有人脸部信息实时进行采集，若当前监控区域无人员出现，则不进行抓拍，若有人员出现，则对人脸部信息进行采集，可以连续抓拍多张监控画面中的人脸图片，连续抓拍的间隔时间根据需要设置，例如，若处于变化不大的区域，则抓拍间隔时间长，若处于上学或放学时段，则设置间隔时间短，可以在终端设置好各个时间段的间隔时长。
S2，对抓拍到的人脸图片中的人脸部信息进行识别，将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常执行下一步，否则判定为陌生人，发出警报提醒；一般，幼儿园、托儿所为人员比较固定的场所，例如，教室、接送家长、其他工作人员等，则可以将固定的人员抓拍后存入数据库，在抓拍时候，进行人脸识别，为数据库内的人脸信息，则判定为正常人员出入，若不是数据库内的人脸信息，则判定为陌生人，发出报警提示。
S3，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情进行识别，将识别后的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比，若正常则执行下一步，若异常则发出警报提醒；即使是属于幼儿园内的人，也可能出现摔伤等情况，对人脸图片进行识别，能够判定当前幼儿园的表情状态，即使发现问题，避免出现严重后果。
S4，对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比，若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。本发明对连续多张的照片进行对比，若人员的体型空间发生较大变化，则可能出现摔倒等情况，可以及时提醒。
具体的，本发明所述的步骤S1具体包括：
步骤S101.调整监控区域抓拍时的光线及清晰度；通过高清摄像头内的光线传感器能够根据监控区域周围光亮明暗程度来调节抓拍屏幕明暗，获取比较清晰的抓拍效果，当然本发明也可以采用其他的传感器或装置来调整抓拍下效果，当然可以配合补光灯和炫目灯等装置。
特别是晚上或阴天下雨的时候光线比较暗，需要对当前抓拍的监控区域进行高清抓拍，而若光线比较差，则无法对人脸进行识别，而若采用光线传感器对捕捉的画面进行光线调节，通过补光灯和炫目灯对抓拍界面进行补光，达到比较清晰的抓拍效果。
当然，本发明并不限于光线传感器、补光灯和炫目灯，还可以采用其他的，比如说设置红外传感器等对人身体无害但是能够清楚捕捉到人面部信息及表情。
步骤S102.捕捉监控区域内的人脸信息，有则执行下一步，否则继续监控；通过人脸采集模块采集到人脸部信息，判定有人经过，则进行下一步，若没检测到有人经过则继续监控。
通过人脸识别技术对监控区域内的人脸信息进行识别，人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。本发明所述的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。在高清摄像头内嵌装一人脸识别模块，通过人脸识别模块对监控区域内的人脸进行识别。
步骤S103.对人脸进行追踪，连续抓拍获取人脸图片。通过高清摄像头内的人脸抓拍及追踪模块对人脸部进行追踪抓拍，在幼儿园、托儿所，甚至可以扩展到社会各个公共场所，对监控区域中出现的所有人脸部信息实时进行采集，若当前监控区域无人员出现，则不进行抓拍，若有人员出现，则对人脸部信息进行采集，可以连续抓拍多张监控画面中的人脸图片，连续抓拍的间隔时间根据需要设置，例如，若处于变化不大的区域，则抓拍间隔时间长，若处于上学或放学时段，则设置间隔时间短，可以在终端设置好各个时间段的间隔时长。
本发明在高清摄像头里设置人脸追踪模块，对监控区域内的人脸进行追踪（也即面部追踪，采用现有技术中的面部追踪技术），实时获取人脸的动态变化，从而可以实现连续抓拍，因为在实际操作中，如果仅抓拍一张照片，则无法识别是不是出现幼儿摔倒或碰到其他情况，而连续抓拍则可以通过对比分析获知。
本发明所述的步骤S2具体包括：
步骤S201.预设置幼儿园内教师、幼儿及后勤工作人员的人脸数据库；一般情况下，主控制器需要预先存储幼儿园内教师、幼儿及后勤工作人员的人脸数据库，以方便区分是否为陌生人，当然还可以将经常接送幼儿的家长纳入这个设置范围内，一个幼儿允许2-3个家长录入数据库。
步骤S202.放大抓拍到的人脸图片中的人脸部位；对抓拍到的人脸部信息进行识别时，则需要首先放大抓拍到的人脸部位，然后再进行识别。在放大过程中，若像素不够，则可以采用现有技术中的像素补充技术进行像素补充，提高像素分辨率等。
步骤S203.对放大后的人脸图片中的人脸部信息及人员数量进行识别和统计；统计人脸图片中有多少人，及每个人的人脸部信息进行识别。
步骤S204. 将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常否则判定为陌生人；通过人脸识别、人脸图片对比模块及人员数量统计模块能够统计多少人，并且进行信息对比，判断每个人是否存在数据库内，若存在，则显示正常，若不存在，则判定为陌生人。
一般情况下，有可能人员因衣着、化妆等原因可能会存在差异，容易造成混淆，本发明可以采集多张相关人员的照片进数据库方便对比，另外可以采用对比技术，对五官进行对比，若出现80%相似，则判定为本人。
步骤S205.进行异常报警处理。报警包括蜂鸣器或扬声器，并且在主控制器上显示，且存储起来。
本发明所述的步骤三具体包括：
步骤S301. 预设置人脸部表情属性数据库；例如常见的表情属性数据库包括微笑、大笑、哭泣、悲伤等常见的表情，并在人脸识别时对表情进行识别。
步骤S302.分析抓拍到的人脸图片，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情逐个进行识别；因为有时同一监控界面可能存在多个幼儿和教师，为了提高识别的准确性，对每个幼儿的表情进行识别。
步骤S303.识别的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比；在对比时，进行逐一对比，只有每个小朋友都没有出现哭泣，才为正常，否则提示有摔倒等其他情况出现。
步骤S304.若人脸图片中全部人员表情正常则判断为正常，若出现异常则进行异常报警处理。报警包括蜂鸣器或扬声器，并且在主控制器上显示，且存储起来。
本发明所述的步骤四具体包括：
步骤S401.预先设置人体体型空间轴基点；例如，预先设置人站立时为基点，且Y轴随时监测人体的变化。
步骤S402. 对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比；在同一个界面内，对所有的人员进行监控，若有人出现体型空间变化幅度大，例如，变化幅度达到九十度，则可能出现摔倒情况，进行继续对比分析。
步骤S403.若人员体型空间发生变化，获取物体加速度变化值；例如人从站立变成摔倒的情况时，根据两张照片，获取物体加速度变化值，判断是在进行游戏还是摔倒，因为幼儿在游戏时也会出现体型空间变化，但是一般物体加速度变化值要小于摔倒的情况，本发明通过获取物体加速度变化值来判定是否摔倒，预防摔伤或者更严重的后果出现。
步骤S404. 若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。报警包括蜂鸣器或扬声器，并且在主控制器上显示，且存储起来。
如图1所示，本发明的工作原理如下：在开始工作时，通过光线传感器、补光灯、炫目灯调整抓拍界面的光线情况。通过人脸抓拍模块对监控画面内的人脸部信息进行抓拍，然后人脸图片放大模块对抓拍到的图片进行人脸图片放大后，采用人脸识别模块进行人脸识别，人员数量统计模块对人数进行统计、人脸表情属性模块对人脸部表情进行识别，而且在拍摄过程中，根据人脸追踪模块进行追踪，当发现异常时，体型空间轴变化模块检测到变化，则由物体加速度变化模块计算加速度，判定是否为摔倒的情况，ISP调节模块（ISP是Internet Service Provider的缩写，即互联网服务提供商）通过数据传输单元传送给主控制器，主控制器对上述情况进行分析对比后，若判定为正常，则无需做动作，若判定为异常则一方面存储起来，另一方面由警示模块作出警示，提醒用户注意，防止出现摔倒或摔伤的情况。将现有的人脸识别、人脸抓拍技术集成进摄像头中。形成智能的终端设备，为后端的智能监控提供服务。创新的在监控摄像机中使用了速度、方向判定。通过短时间内人的体态在空间坐标y轴的变化（突然降低），或者短时间内摄像头所监控区域内，任何物体在短时间加速度的突然变化，来判定是否报警通知后台。
一种预防儿童意外的监控系统，包括如下模块：
人脸抓拍模块，用于对监控区域进行人脸信息采集，将获取到的人脸进行连续抓拍获取人脸图片；
脸部信息分析对比模块，用于对抓拍到的人脸图片中的人脸部信息进行识别，将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常执行下一步，否则判定为陌生人，发出警报提醒；
脸部表情分析对比模块，用于对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情进行识别，将识别后的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比，若正常则执行下一步，若异常则发出警报提醒；
体型空间分析对比模块，用于对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比，若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的人脸抓拍模块包括：
光线传感器，用于调整监控区域抓拍时的光线及清晰度；
人脸采集模块，用于捕捉监控区域内的人脸信息，有则执行下一步，否则继续监控；
人脸追踪抓拍模块，用于对人脸进行追踪，连续抓拍获取人脸图片。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的脸部信息分析对比模块包括：
人脸数据库设置模块，用于预设置幼儿园内教师、幼儿及后勤工作人员的人脸数据库；
人脸图片放大模块，用于放大抓拍到的人脸图片中的人脸部位；
人脸识别及人员数量统计模块，用于对放大后的人脸图片中的人脸部信息及人员数量进行识别和统计；
人脸图片对比模块，用于将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常否则判定为陌生人；
警示模块，用于进行异常报警处理。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的脸部表情分析对比模块包括：
脸部表情属性设置模块，用于预设置人脸部表情属性数据库；
脸部表情属性分析模块，用于分析抓拍到的人脸图片，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情逐个进行识别；
脸部表情对比模块，用于识别的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比；
警示模块，用于若人脸图片中全部人员表情正常则判断为正常，若出现异常则进行异常报警处理。
作为本发明的较佳实施例，本发明所述的体型空间分析对比模块包括：
人体体型空间轴基点设置模块，用于预先设置人体体型空间轴基点；
体型空间轴变化模块，用于对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比；
物体加速度变化模块，用于若人员体型空间发生变化，获取物体加速度变化值；
警示模块，用于若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。
通过以上实施例中的技术方案对本发明进行清楚、完整的描述，显然所描述的实施例为本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
Claims (2)
1.一种预防儿童意外的监控方法，包括如下步骤：
步骤一，对监控区域进行人脸信息采集，将获取到的人脸进行连续抓拍获取人脸图片；
步骤二，对抓拍到的人脸图片中的人脸部信息进行识别，将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常执行下一步，否则判定为陌生人，发出警报提醒；
步骤三，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情进行识别，将识别后的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比，若正常则执行下一步，若异常则发出警报提醒；
步骤四，对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比，若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒；
所述步骤一具体包括：
步骤S101.调整监控区域抓拍时的光线及清晰度；
步骤S102.捕捉监控区域内的人脸信息，有则执行下一步，否则继续监控；
步骤S103.对人脸进行追踪，连续抓拍获取人脸图片；
所述步骤二具体包括：
步骤S201.预设置幼儿园内教师、幼儿及后勤工作人员的人脸数据库；
步骤S202.放大抓拍到的人脸图片中的人脸部位；
步骤S203.对放大后的人脸图片中的人脸部信息及人员数量进行识别和统计；
步骤S204. 将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常否则判定为陌生人；
步骤S205.进行异常报警处理；
所述步骤三具体包括：
步骤S301. 预设置人脸部表情属性数据库；
步骤S302.分析抓拍到的人脸图片，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情逐个进行识别；
步骤S303.识别的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比；
步骤S304.若人脸图片中全部人员表情正常则判断为正常，若出现异常则进行异常报警处理；
所述步骤四具体包括：
步骤S401.预先设置人体体型空间轴基点；
步骤S402. 对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比；
步骤S403.若人员体型空间发生变化，获取物体加速度变化值；
步骤S404. 若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒。
2.一种预防儿童意外的监控系统，包括如下模块：
人脸抓拍模块，用于对监控区域进行人脸信息采集，将获取到的人脸进行连续抓拍获取人脸图片；
脸部信息分析对比模块，用于对抓拍到的人脸图片中的人脸部信息进行识别，将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常执行下一步，否则判定为陌生人，发出警报提醒；
脸部表情分析对比模块，用于对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情进行识别，将识别后的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比，若正常则执行下一步，若异常则发出警报提醒；
体型空间分析对比模块，用于对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比，若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒；
所述体型空间分析对比模块包括：
人体体型空间轴基点设置模块，用于预先设置人体体型空间轴基点；
体型空间轴变化模块，用于对连续抓拍到的多张人脸图片中的人进行体型空间变化对比；
物体加速度变化模块，用于若人员体型空间发生变化，获取物体加速度变化值；
警示模块，用于若体型空间变化在预设范围内，则显示正常，若体型空间变化超出预设范围内，则发出警报提醒；
所述人脸抓拍模块包括：
光线传感器，用于调整监控区域抓拍时的光线及清晰度；
人脸采集模块，用于捕捉监控区域内的人脸信息，有则执行下一步，否则继续监控；
人脸追踪抓拍模块，用于对人脸进行追踪，连续抓拍获取人脸图片；
所述脸部信息分析对比模块包括：
人脸数据库设置模块，用于预设置幼儿园内教师、幼儿及后勤工作人员的人脸数据库；
人脸图片放大模块，用于放大抓拍到的人脸图片中的人脸部位；
人脸识别及人员数量统计模块，用于对放大后的人脸图片中的人脸部信息及人员数量进行识别和统计；
人脸图片对比模块，用于将识别后的人脸部信息与预存的人脸数据库内的人脸信息进行对比，若数据库存在抓拍的人脸部信息，则显示正常否则判定为陌生人；
警示模块，用于进行异常报警处理；
所述脸部表情分析对比模块包括：
脸部表情属性设置模块，用于预设置人脸部表情属性数据库；
脸部表情属性分析模块，用于分析抓拍到的人脸图片，对抓拍到的人脸图片中的人脸部表情逐个进行识别；
脸部表情对比模块，用于识别的人脸部表情与预设置的表情属性进行对比；
警示模块，用于若人脸图片中全部人员表情正常则判断为正常，若出现异常则进行异常报警处理；
所述监控系统通过人脸抓拍模块对监控画面内的人脸部信息进行抓拍，人脸图片放大模块对抓拍到的图片进行人脸图片放大后，利用人脸识别及人员数量统计模块进行人脸识别并对人数进行统计，通过脸部表情属性分析模块对人脸部表情进行识别，当体型空间轴变化模块检测到人员体型空间发生变化时，则由物体加速度变化模块计算该人员的加速度，主控制器对体型空间轴变化模块检测到人员体型空间发生变化的数据及物体加速度变化模块计算出的加速度数据进行分析对比，若判定为异常则通过存储模块将异常数据存储，同时由警示模块发出警报提醒。
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