CN107831555A - 一种家居生活中智能安检方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种家居生活中智能安检方法，该方法包括：提供并使用智能家居安检辅助系统。所述智能家居安检辅助系统包括家居地毯、声音检测设备、超声波检测设备和用户识别设备，所述家居地毯设置在房间正门后方，用于减少外来人员对房间所带来的灰尘，所述声音检测设备设置在房间正门上，用于检测附近是否存在人声，并在存在人声时，发出第一人体检测信号；其中，所述超声波检测设备设置在房间正门后方且位于所述家居地毯的左右两侧，用于检测是否有外来人员进入房间，并在检测到有外来人员进入房间时，发出第二人体检测信号。通过本发明，能够有力保障家居环境的安全。

Description

一种家居生活中智能安检方法

本发明是申请号为201710654161.6、申请日为2017年8月3日、发明名称为“一种家居生活中智能安检方法”的专利的分案申请。

技术领域

本发明涉及地毯领域，尤其涉及一种家居生活中智能安检方法。

背景技术

地毯作为功能性和装饰件，可以添加在任何家庭中。它是在保持房子清洁，作为任何房间的点缀，以增加它的美丽。

但一个主要的问题，有些地毯，很容易四处移动，可能导致事故，对于住在房子里的人。事实上，据统计，地毯打滑是经常的事情，当它涉及到这种情况发生在家里的意外。这就是为什么它是非常重要，如何保持地毯不打滑，以防止任何不必要的意外发生在你的家。

有许多不同的方式，保持地毯的稳固位置。第一、使用双面胶带，双面胶带像普通透明胶带，但都贴在两侧，可以做的是把双面胶带粘在地毯的一角，如果地毯还是会有点滑，试着将一些带粘在中间，使之更加安全；二、使用橡胶圈，橡胶圈可以稳定，圆形地毯将需要大约9个，12个为方形或长方形的地毯，橡胶圈起来，让它干燥。三、使用防滑垫，可以从家具店或居家装饰店买到这些防滑垫。这些实际上是由以防止家具或地毯打滑或走动。

发明内容

现有技术中的地毯功能单一，仅仅供人们行走，无法实现其他辅助功能。为了解决上述问题，本发明提供了一种家居生活中智能安检方法，将家居地毯设置在房间正门后方，用于减少外来人员对房间所带来的灰尘，将声音检测设备设置在房间正门上，用于检测附近是否存在人声，并在存在人声时，发出第一人体检测信号；其中，所述超声波检测设备设置在房间正门后方且位于所述家居地毯的左右两侧，用于检测是否有外来人员进入房间，并在检测到有外来人员进入房间时，发出第二人体检测信号，通过采用有针对性的图像处理设备以在成功识别目标用户编号时，发出家庭成员进入信号，在无法获取目标用户编号时，发出外来人员进入信号。

根据本发明的一方面，提供了一种家居生活中智能安检方法，该方法包括：

1)提供一种智能家居安检辅助系统，包括家居地毯、声音检测设备、超声波检测设备和用户识别设备，所述家居地毯设置在房间正门后方，用于减少外来人员对房间所带来的灰尘，所述声音检测设备设置在房间正门上，用于检测附近是否存在人声，并在存在人声时，发出第一人体检测信号；

其中，所述超声波检测设备设置在房间正门后方且位于所述家居地毯的左右两侧，用于检测是否有外来人员进入房间，并在检测到有外来人员进入房间时，发出第二人体检测信号；以及

2)使用所述辅助系统。

更具体地，在所述智能家居安检辅助系统中：所述声音检测设备在未检测到人声时，发出无人声信号；其中，所述超声波检测设备与所述声音检测设备连接，用于在接收到所述第一人体检测信号时，从省电模式进入工作模式。

更具体地，在所述智能家居安检辅助系统中：所述超声波检测设备还用于在接收到所述无人声信号时，从工作模式进入省电模式。

更具体地，在所述智能家居安检辅助系统中：所述用户识别设备与所述超声波检测设备连接，用于在接收到第二人体检测信号时，从省电模式进入工作模式；其中，所述超声波检测设备在未检测到有外来人员进入房间时，发出无外来人员信号；其中，所述用户识别设备还用于在接收到所述无外来人员信号时，从工作模式进入省电模式。

更具体地，在所述智能家居安检辅助系统中，还包括：多层增强设备，与图像平均设备连接，用于接收平均化图像，基于预设目标灰度阈值范围确定所述平均化图像中的每一个像素是否属于目标像素，将所述平均化图像中的所有目标像素组成初步目标区域，提高所述平均化图像中初步区域的所有像素的灰度值等级以获得对比度提高图像，增强所述对比度提高图像中的亮部区域，同时减少所述对比度提高图像中的暗部区域，以获得目标增强图像，对所述目标增强图像进行图像平滑处理以获得多层增强图像；

多个CCD传感器，用于同时对进入房间的外来人员进行图像数据采集以获得多个备选图像；其中，所述多个CCD传感器并列设置；图像剔除设备，分别与所述多个CCD传感器连接，用于对所述多个备选图像的劣化程度进行检测，将剔除劣化程度低于预设劣化程度阈值的各个备选图像后的各个备选图像作为各个待平均图像输出；图像平均设备，与所述图像剔除设备连接，用于接收所述各个待平均图像，并对所述各个待平均图像进行平均以获得并输出平均化图像。

更具体地，在所述智能家居安检辅助系统中，还包括：

噪声分析设备，与所述多层增强设备连接，用于接收所述多层增强图像，对所述多层增强图像进行噪声类型分析以确定所述多层增强图像中的噪声幅值最大的噪声类型以作为主要噪声类型输出；模板选择设备，与所述噪声分析设备连接，用于接收所述主要噪声类型，并基于所述主要噪声类型确定中值滤波模板；轮廓检测设备，与所述噪声分析设备连接，用于判断所述多层增强图像中的目标轮廓；

差异化滤波设备，分别与所述模板选择设备和所述轮廓检测设备连接，用于对组成所述目标轮廓的每一个轮廓像素，基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略，所述基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略包括：当中值滤波窗口内的目标像素数量大于等于中值滤波窗口内的非目标像素数量时，取各个目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值，当中值滤波窗口内的目标像素数量小于中值滤波窗口内的非目标像素数量时，取各个非目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值；

CF存储芯片，用于存储预设人体灰度阈值范围和预设头发灰度阈值范围，其中，所述预设人体灰度阈值范围包括人体灰度上限阈值和人体灰度下限阈值，所述预设头发灰度阈值范围包括头发灰度上限阈值和头发灰度下限阈值；

人体检测设备，分别与所述差异化滤波设备和所述CF存储芯片连接，用于接收差异化滤波图像，基于所述预设人体灰度阈值范围从所述差异化滤波图像中识别并分割出人体子图像；头发检测设备，分别与所述差异化滤波设备和所述CF存储芯片连接，用于接收差异化滤波图像，基于所述预设头发灰度阈值范围从所述差异化滤波图像中识别并分割出头发子图像；

所述用户识别设备分别与所述人体检测设备和所述头发检测设备连接，用于从所述人体子图像中去除组成所述头发子图像的各个像素以获得处理后的人体子图像，并基于所述处理后的人体子图像识别对应的用户编号以作为目标用户编号输出；

其中，所述差异化滤波设备还用于对所述多层增强图像中不属于所述目标轮廓的每一个非轮廓像素，基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的所有像素的像素值的均值作为所述非轮廓像素的像素值；所述差异化滤波设备输出差异化滤波图像；所述用户识别设备在获取目标用户编号时，发出家庭成员进入信号，所述用户识别设备在无法获取目标用户编号时，发出外来人员进入信号。

更具体地，在所述智能家居安检辅助系统中：所述多层增强图像中的噪声类型包括敏感元器件产生的内部噪声、传输信道的干扰噪声、电器机械运动带来的抖动噪声以及感光材料引起的颗粒噪声。

更具体地，在所述智能家居安检辅助系统中：所述人体灰度上限阈值、所述人体灰度下限阈值、所述头发灰度上限阈值和所述头发灰度下限阈值都取值在0-255之间。

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能家居安检辅助系统的结构方框图。

附图标记：1家居地毯；2声音检测设备；3超声波检测设备；4用户识别设备

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的智能家居安检辅助系统的实施方案进行详细说明。

防滑地毯需要具备以下几个属性：一：材质其表面材质为混纺化纤织物，是化学纤维与其他棉毛，丝，麻等天然纤维混合纺纱织成的纺织产品，在干湿情况下弹性和耐磨性都比较好。二：设计款式的地毯反面附有防滑的颗粒，既突出了体轮的风格又有棉织物的长处。

当前，地毯缺乏可扩展的辅助功能，例如集成安全检查的辅助机制。为了克服上述不足，本发明搭建了一种家居生活中智能安检方法，该方法包括：1)提供一种智能家居安检辅助系统；以及2)使用所述辅助系统。图1为根据本发明实施方案示出的智能家居安检辅助系统的结构方框图，所述系统包括家居地毯、声音检测设备、超声波检测设备和用户识别设备。

其中，所述家居地毯设置在房间正门后方，用于减少外来人员对房间所带来的灰尘，所述声音检测设备设置在房间正门上，用于检测附近是否存在人声，并在存在人声时，发出第一人体检测信号；

其中，所述超声波检测设备设置在房间正门后方且位于所述家居地毯的左右两侧，用于检测是否有外来人员进入房间，并在检测到有外来人员进入房间时，发出第二人体检测信号。

接着，继续对本发明的智能家居安检辅助系统的具体结构进行进一步的说明。

在所述智能家居安检辅助系统中：

所述声音检测设备在未检测到人声时，发出无人声信号；

其中，所述超声波检测设备与所述声音检测设备连接，用于在接收到所述第一人体检测信号时，从省电模式进入工作模式。

在所述智能家居安检辅助系统中：

所述超声波检测设备还用于在接收到所述无人声信号时，从工作模式进入省电模式。

在所述智能家居安检辅助系统中：

所述用户识别设备与所述超声波检测设备连接，用于在接收到第二人体检测信号时，从省电模式进入工作模式；

其中，所述超声波检测设备在未检测到有外来人员进入房间时，发出无外来人员信号；

其中，所述用户识别设备还用于在接收到所述无外来人员信号时，从工作模式进入省电模式。

所述智能家居安检辅助系统还可以包括：

多层增强设备，与图像平均设备连接，用于接收平均化图像，基于预设目标灰度阈值范围确定所述平均化图像中的每一个像素是否属于目标像素，将所述平均化图像中的所有目标像素组成初步目标区域，提高所述平均化图像中初步区域的所有像素的灰度值等级以获得对比度提高图像，增强所述对比度提高图像中的亮部区域，同时减少所述对比度提高图像中的暗部区域，以获得目标增强图像，对所述目标增强图像进行图像平滑处理以获得多层增强图像；

多个CCD传感器，用于同时对进入房间的外来人员进行图像数据采集以获得多个备选图像；其中，所述多个CCD传感器并列设置；

图像剔除设备，分别与所述多个CCD传感器连接，用于对所述多个备选图像的劣化程度进行检测，将剔除劣化程度低于预设劣化程度阈值的各个备选图像后的各个备选图像作为各个待平均图像输出；

图像平均设备，与所述图像剔除设备连接，用于接收所述各个待平均图像，并对所述各个待平均图像进行平均以获得并输出平均化图像。

所述智能家居安检辅助系统还可以包括：

噪声分析设备，与所述多层增强设备连接，用于接收所述多层增强图像，对所述多层增强图像进行噪声类型分析以确定所述多层增强图像中的噪声幅值最大的噪声类型以作为主要噪声类型输出；

模板选择设备，与所述噪声分析设备连接，用于接收所述主要噪声类型，并基于所述主要噪声类型确定中值滤波模板；

轮廓检测设备，与所述噪声分析设备连接，用于判断所述多层增强图像中的目标轮廓；

差异化滤波设备，分别与所述模板选择设备和所述轮廓检测设备连接，用于对组成所述目标轮廓的每一个轮廓像素，基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略，所述基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略包括：当中值滤波窗口内的目标像素数量大于等于中值滤波窗口内的非目标像素数量时，取各个目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值，当中值滤波窗口内的目标像素数量小于中值滤波窗口内的非目标像素数量时，取各个非目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值；

CF存储芯片，用于存储预设人体灰度阈值范围和预设头发灰度阈值范围，其中，所述预设人体灰度阈值范围包括人体灰度上限阈值和人体灰度下限阈值，所述预设头发灰度阈值范围包括头发灰度上限阈值和头发灰度下限阈值；

人体检测设备，分别与所述差异化滤波设备和所述CF存储芯片连接，用于接收差异化滤波图像，基于所述预设人体灰度阈值范围从所述差异化滤波图像中识别并分割出人体子图像；

头发检测设备，分别与所述差异化滤波设备和所述CF存储芯片连接，用于接收差异化滤波图像，基于所述预设头发灰度阈值范围从所述差异化滤波图像中识别并分割出头发子图像；

所述用户识别设备分别与所述人体检测设备和所述头发检测设备连接，用于从所述人体子图像中去除组成所述头发子图像的各个像素以获得处理后的人体子图像，并基于所述处理后的人体子图像识别对应的用户编号以作为目标用户编号输出；

其中，所述差异化滤波设备还用于对所述多层增强图像中不属于所述目标轮廓的每一个非轮廓像素，基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的所有像素的像素值的均值作为所述非轮廓像素的像素值；所述差异化滤波设备输出差异化滤波图像；

其中，所述用户识别设备在获取目标用户编号时，发出家庭成员进入信号，所述用户识别设备在无法获取目标用户编号时，发出外来人员进入信号。

在所述智能家居安检辅助系统中：

所述多层增强图像中的噪声类型包括敏感元器件产生的内部噪声、传输信道的干扰噪声、电器机械运动带来的抖动噪声以及感光材料引起的颗粒噪声。

在所述智能家居安检辅助系统中：

所述人体灰度上限阈值、所述人体灰度下限阈值、所述头发灰度上限阈值和所述头发灰度下限阈值都取值在0-255之间。

另外，图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。

常用的图像滤波模式中的一种是，非线性滤波器，一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等)，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系，常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征，因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。

采用本发明的智能家居安检辅助系统，针对现有技术中地毯无法实现安检辅助功能的技术问题，通过引入各种图像处理设备以准确检测地毯上方人体的目标用户编号，在成功识别到目标用户编号时，认定为家庭成员进入，在无法获取目标用户编号时，发出外来人员进入信号，从而实现安检辅助功能。

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 (6)

1.一种家居生活中智能安检方法，该方法包括：

1)提供一种智能家居安检辅助系统，包括家居地毯、声音检测设备、超声波检测设备和用户识别设备，所述家居地毯设置在房间正门后方，用于减少外来人员对房间所带来的灰尘，所述声音检测设备设置在房间正门上，用于检测附近是否存在人声，并在存在人声时，发出第一人体检测信号；

其中，所述超声波检测设备设置在房间正门后方且位于所述家居地毯的左右两侧，用于检测是否有外来人员进入房间，并在检测到有外来人员进入房间时，发出第二人体检测信号；以及

2)使用所述辅助系统。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述声音检测设备在未检测到人声时，发出无人声信号；

其中，所述超声波检测设备与所述声音检测设备连接，用于在接收到所述第一人体检测信号时，从省电模式进入工作模式。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述超声波检测设备还用于在接收到所述无人声信号时，从工作模式进入省电模式。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述用户识别设备与所述超声波检测设备连接，用于在接收到第二人体检测信号时，从省电模式进入工作模式；

其中，所述超声波检测设备在未检测到有外来人员进入房间时，发出无外来人员信号；

其中，所述用户识别设备还用于在接收到所述无外来人员信号时，从工作模式进入省电模式。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述辅助系统还包括：

多层增强设备，与图像平均设备连接，用于接收平均化图像，基于预设目标灰度阈值范围确定所述平均化图像中的每一个像素是否属于目标像素，将所述平均化图像中的所有目标像素组成初步目标区域，提高所述平均化图像中初步区域的所有像素的灰度值等级以获得对比度提高图像，增强所述对比度提高图像中的亮部区域，同时减少所述对比度提高图像中的暗部区域，以获得目标增强图像，对所述目标增强图像进行图像平滑处理以获得多层增强图像；

多个CCD传感器，用于同时对进入房间的外来人员进行图像数据采集以获得多个备选图像；其中，所述多个CCD传感器并列设置；

图像剔除设备，分别与所述多个CCD传感器连接，用于对所述多个备选图像的劣化程度进行检测，将剔除劣化程度低于预设劣化程度阈值的各个备选图像后的各个备选图像作为各个待平均图像输出；

图像平均设备，与所述图像剔除设备连接，用于接收所述各个待平均图像，并对所述各个待平均图像进行平均以获得并输出平均化图像。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述辅助系统还包括：

噪声分析设备，与所述多层增强设备连接，用于接收所述多层增强图像，对所述多层增强图像进行噪声类型分析以确定所述多层增强图像中的噪声幅值最大的噪声类型以作为主要噪声类型输出；

模板选择设备，与所述噪声分析设备连接，用于接收所述主要噪声类型，并基于所述主要噪声类型确定中值滤波模板；

轮廓检测设备，与所述噪声分析设备连接，用于判断所述多层增强图像中的目标轮廓；

差异化滤波设备，分别与所述模板选择设备和所述轮廓检测设备连接，用于对组成所述目标轮廓的每一个轮廓像素，基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略，所述基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的像素分布确定不同的滤波策略包括：当中值滤波窗口内的目标像素数量大于等于中值滤波窗口内的非目标像素数量时，取各个目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值，当中值滤波窗口内的目标像素数量小于中值滤波窗口内的非目标像素数量时，取各个非目标像素的像素值的均值作为所述轮廓像素的像素值；

CF存储芯片，用于存储预设人体灰度阈值范围和预设头发灰度阈值范围，其中，所述预设人体灰度阈值范围包括人体灰度上限阈值和人体灰度下限阈值，所述预设头发灰度阈值范围包括头发灰度上限阈值和头发灰度下限阈值；

人体检测设备，分别与所述差异化滤波设备和所述CF存储芯片连接，用于接收差异化滤波图像，基于所述预设人体灰度阈值范围从所述差异化滤波图像中识别并分割出人体子图像；

头发检测设备，分别与所述差异化滤波设备和所述CF存储芯片连接，用于接收差异化滤波图像，基于所述预设头发灰度阈值范围从所述差异化滤波图像中识别并分割出头发子图像；

所述用户识别设备分别与所述人体检测设备和所述头发检测设备连接，用于从所述人体子图像中去除组成所述头发子图像的各个像素以获得处理后的人体子图像，并基于所述处理后的人体子图像识别对应的用户编号以作为目标用户编号输出；

其中，所述差异化滤波设备还用于对所述多层增强图像中不属于所述目标轮廓的每一个非轮廓像素，基于所述中值滤波模板根据以其为中心的中值滤波窗口内的所有像素的像素值的均值作为所述非轮廓像素的像素值；

其中，所述差异化滤波设备输出差异化滤波图像；

其中，所述用户识别设备在获取目标用户编号时，发出家庭成员进入信号，所述用户识别设备在无法获取目标用户编号时，发出外来人员进入信号；

所述人体灰度上限阈值、所述人体灰度下限阈值、所述头发灰度上限阈值和所述头发灰度下限阈值都取值在0-255之间。