CN109308780A - 基于物联网的智能家居安防监控系统 - Google Patents

基于物联网的智能家居安防监控系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开基于物联网的智能家居安防监控系统，包括安防监控模块、可疑度分析模块、家居电器监控模块、家居控制模块、蓄电池、处理器、存储模块、云计算平台、智能终端和报警模块；安防监控模块包括室外监控模块和室内监控模块；室外监控模块用于采集家居室外周围情况的视频信息；室内监控模块用于采集客厅及门窗视频信息；通过对安防监控模块采集的数据进行分析处理，以便于可以提前预警和通知，通过公式计算获得可疑度总值D，通过可疑度总值D判断采集视频中人的可疑性，可疑度总值D越高，对家居的潜在危险性越大，提前通过报警器进行预警以及通过报警发射模块向用户发送报警信息和监控视频信息。

Description

基于物联网的智能家居安防监控系统
技术领域
本发明涉及家居安防监控技术领域，具体为基于物联网的智能家居安防监控系统。
背景技术
安防监控系统是应用光纤、同轴电缆或微波在其闭合的环路内传输视频信号，并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的系统，能实时、形象、真实地反映被监控对象，可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视，通过录像机记录下来。视频安防监控系统(VSCS)指利用视频探测技术、监视设防区域并实时显示、记录现场图像的电子系统或网络；家居安防系统即利用计算机技术、无线通信技术和电子电力技术等先进的通信和控制技术，通过网络化的综合管理，实现对家居生活以及家庭安防的紧密结合的系统，它使得家庭工作和生活更轻松和安全。
发明内容
本发明的目的在于提供基于物联网的智能家居安防监控系统。
本发明所要解决的技术问题为：
(1)如何通过监控画面判断安防监控范围内人的可疑度判断，以便于提前预警；
(2)如何对监控画面中的人进行智能分类存储，以便于后期查找；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于物联网的智能家居安防监控系统，包括安防监控模块、可疑度分析模块、家居电器监控模块、家居控制模块、蓄电池、处理器、存储模块、云计算平台、智能终端和报警模块；
所述安防监控模块包括室外监控模块和室内监控模块；室外监控模块用于采集家居室外周围情况的视频信息；室内监控模块用于采集客厅及门窗视频信息；
所述可疑度分析模块用于接收安防监控模块的采集的视频信息；所述可疑度分析模块包括人脸识别模块、动作识别模块、特征存储单元和分析模块；所述人脸识别模块用于识别视频信息中的人脸识别和特征提取；所述动作识别模块用于识别视频信息中人的行为动作和特征提取；所述特征存储单元用于存储人脸面部特征和行为动作特征信息；所述分析模块用于接收人脸识别模块和动作识别模块的特征信息并对特征信息进行分析，分析模块将接收的特征信息与特征存储单元内部存储的特征信息进行对比，所述分析模块具体分析步骤如下：
步骤一：人脸识别模块对安防监控模块采集的视频信息中出现人的脸部特征进行识别并对脸部遮挡物面积进行计算，人脸识别模块包括脸部长度测量模块和遮挡物长度测量模块；
步骤二：脸部长度测量模块用于测量视频信息中出现人的脸部长度，记为L1，遮挡物长度测量模块用于测量视频信息中出现人的脸部遮挡物的长度记为L2；
步骤三：分析模块接收人脸模块测量的数据，并计算遮挡物的比率信息得到比率值，即L2/L1，将比率值在为0-1/5范围内的遮挡可疑值记为H1，比率值在为1/5-2/5范围内的遮挡可疑值记为H2，比率值在为2/5-3/5范围内的遮挡可疑值记为H3，比率值在为3/5-4/5范围内的遮挡可疑值记为H4，比率值在为4/5-1范围内的遮挡可疑值记为H5，H1<H2<H3<H4<H5；
步骤四：利用公式获取到人脸可疑值U；
步骤五：动作识别模块对安防监控模块采集的视频信息中出现人的行为动作进行识别和统计，动作识别模块包括次数统计模块；次数统计模块用于统计视频信息中出现人的左顾右盼次数和来回走动次数，左顾右盼次数记为K，来回走动次数记为M；
步骤六：根据左顾右盼次数K和来回走动次数M对可疑率设定预设值；将左顾右盼可疑率记为Jn，n＝1…4，将K值在0-2范围内的左顾右盼可疑率记为J1，K值在2-3范围内的左顾右盼可疑率记为J2，K值在3-5范围内的左顾右盼可疑率记为J3，K值在5以上范围内的左顾右盼可疑率记为J4；将来回走动可疑率记为Rn，n＝1…4，将回走动次数M值在0-2范围内的来回走动可疑率记为R1，M值在2-3范围内的来回走动可疑率记为R2，M值在3-5范围内的来回走动可疑率记为R3，M值在5以上范围内的来回走动可疑率记为R4；
步骤七：利用公式Z＝K*Jn，n＝1…4，得到左顾右盼可疑值Z；利用公式Y＝M*Rn，n＝1…4，得到来回走动可疑值Y：
步骤八：按照预设值对左顾右盼可疑值Z和来回走动可疑值Y进行权重分配；
步骤九：将左顾右盼可疑值Z的权重设置为B1，来回走动可疑值Y的权重设为B2，B1+B2＝1，B1>B2；
步骤十：利用公式W＝(Z*B1+Y*B2)/2获取到动作行为可疑值W；
所述处理器接收到可疑度分析模块计算的信息值并对其处理得到人可疑值，具体处理步骤如下：
S1：将安防监控模块采集的视频信息中出现人的时间段进行设定时间段可疑值；时间段可疑值记为Tn，n＝1…8；其中时间段为0点至3点记为T1，时间段为3点至6点记为T2，时间段为6点至9点记为T3，时间段为9点至12点记为T4，时间段为12点至15点记为T5，时间段为15点至18点记为T6，时间段为18点至21点记为T7，时间段为21点至24点记为T7，T1>T2>T8>T5>T3>T6>T7>T4；
S2：按照人脸可疑值U、动作行为可疑值W和时间段可疑值Tn的预设值进行权重分配；
S3：将人脸可疑值U的权重分配为N1，动作行为可疑值W的权重分配为N2，时间段可疑值Tn的权重分配为N3，N1+N2+N3＝1，N1＝N2>N3；
S4:利用公式D＝(U*N1+W*N2+Tn*N3)/3获得可疑度总值D，通过可疑度总值D判断采集视频中人的可疑性，可疑度总值D越高，对家居的危险性越大；
所述存储模块用于接收并存储处理器的数据信息，存储模块包括分类模块；所述分类模块用于对采集视频中人进行标签分类存储，具体分类规则如下：
SS1：将同一人的监控来访次数记为X，所待时间记为t；来访次数所对应的可疑度总值D值通过平均值计算，得到可疑度总值平均值记为DP；
SS2：按照预设值对访次数X，所待时间t和可疑度总值平均值记为DP进行权重分配；
SS3：将对访次数X的权重分配为F1，所待时间t的权重分配为F2，可疑度总值平均值记为DP的权重分配为F3，F1+F2+F3＝1；
SS4：利用公式获取亲密度值Q，根据亲密度值Q的大小分类，用于后期快捷查找。
作为本发明进一步的方案：所述云计算平台与智能终端通信连接；所述云计算平台用于接收处理器发送的数据信息并对数据信息存储；所述智能终端包括智能手机或平板电脑；所述智能终端用于访问和查看云计算平台存储的数据信息；所述蓄电池用于市电停电后为安防监控模块、可疑度分析模块和处理器供电。
作为本发明进一步的方案：所述家居电器监控模块包括电压传感器、温度传感器、电流传感器和烟雾传感器；电压传感器用于监控家居电器的工作电压；温度传感器用于监控家居电器的工作温度；电流传感器用于监控家居电器的工作电流；烟雾传感器用于监控家居室内烟雾信息；
所述报警模块包括安装在家居室内和室外墙壁的报警器和报警发射模块；所述报警器用于语音报警提醒；所述报警发射模块用于向终端设备发送报警信息和监控视频信息；
所述家居控制模块包括照明控制模块，照明控制模块用于控制家居室内照明灯的启闭
本发明的有益效果：
(1)通过对安防监控模块采集的数据进行分析处理，以便于可以提前预警和通知，利用公式D＝(U*N1+W*N2+Tn*N3)/3获得可疑度总值D，通过可疑度总值D判断采集视频中人的可疑性，可疑度总值D越高，对家居的潜在危险性越大，提前通过报警器进行预警以及通过报警发射模块向用户发送报警信息和监控视频信息；
(2)利用公式获取亲密度值Q，亲密度值Q越大表明与来访人员与住户的关系越好，根据亲密度值Q的大小分类，用于后期快捷查找。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为基于物联网的智能家居安防监控系统，包括安防监控模块、可疑度分析模块、家居电器监控模块、家居控制模块、蓄电池、处理器、存储模块、云计算平台、智能终端和报警模块；
安防监控模块包括室外监控模块和室内监控模块；室外监控模块用于采集家居室外周围情况的视频信息；室内监控模块用于采集客厅及门窗视频信息；
可疑度分析模块用于接收安防监控模块的采集的视频信息；可疑度分析模块包括人脸识别模块、动作识别模块、特征存储单元和分析模块；人脸识别模块用于识别视频信息中的人脸识别和特征提取；动作识别模块用于识别视频信息中人的行为动作和特征提取；特征存储单元用于存储人脸面部特征和行为动作特征信息；分析模块用于接收人脸识别模块和动作识别模块的特征信息并对特征信息进行分析，分析模块将接收的特征信息与特征存储单元内部存储的特征信息进行对比，分析模块具体分析步骤如下：
步骤一：人脸识别模块对安防监控模块采集的视频信息中出现人的脸部特征进行识别并对脸部遮挡物面积进行计算，人脸识别模块包括脸部长度测量模块和遮挡物长度测量模块；
步骤二：脸部长度测量模块用于测量视频信息中出现人的脸部长度，记为L1，遮挡物长度测量模块用于测量视频信息中出现人的脸部遮挡物的长度记为L2；
步骤三：分析模块接收人脸模块测量的数据，并计算遮挡物的比率信息得到比率值，即L2/L1，将比率值在为0-1/5范围内的遮挡可疑值记为H1，比率值在为1/5-2/5范围内的遮挡可疑值记为H2，比率值在为2/5-3/5范围内的遮挡可疑值记为H3，比率值在为3/5-4/5范围内的遮挡可疑值记为H4，比率值在为4/5-1范围内的遮挡可疑值记为H5，H1<H2<H3<H4<H5；
步骤四：利用公式获取到人脸可疑值U；
步骤五：动作识别模块对安防监控模块采集的视频信息中出现人的行为动作进行识别和统计，动作识别模块包括次数统计模块；次数统计模块用于统计视频信息中出现人的左顾右盼次数和来回走动次数，左顾右盼次数记为K，当检测出采集视频中人出现头部向一侧转动动作后再向另一侧转动头部动作，K值记为1，来回走动次数记为M；
步骤六：根据左顾右盼次数K和来回走动次数M对可疑率设定预设值；将左顾右盼可疑率记为Jn，n＝1…4，将K值在0-2范围内的左顾右盼可疑率记为J1，K值在2-3范围内的左顾右盼可疑率记为J2，K值在3-5范围内的左顾右盼可疑率记为J3，K值在5以上范围内的左顾右盼可疑率记为J4；将来回走动可疑率记为Rn，n＝1…4，将回走动次数M值在0-2范围内的来回走动可疑率记为R1，M值在2-3范围内的来回走动可疑率记为R2，M值在3-5范围内的来回走动可疑率记为R3，M值在5以上范围内的来回走动可疑率记为R4；
步骤七：利用公式Z＝K*Jn，n＝1…4，得到左顾右盼可疑值Z；利用公式Y＝M*Rn，n＝1…4，得到来回走动可疑值Y：
步骤八：按照预设值对左顾右盼可疑值Z和来回走动可疑值Y进行权重分配；
步骤九：将左顾右盼可疑值Z的权重设置为B1，来回走动可疑值Y的权重设为B2，B1+B2＝1，B1>B2；
步骤十：利用公式W＝(Z*B1+Y*B2)/2获取到动作行为可疑值W；
处理器接收到可疑度分析模块计算的信息值并对其处理得到人可疑值，具体处理步骤如下：
S1：将安防监控模块采集的视频信息中出现人的时间段进行设定时间段可疑值；时间段可疑值记为Tn，n＝1…8；其中时间段为0点至3点记为T1，时间段为3点至6点记为T2，时间段为6点至9点记为T3，时间段为9点至12点记为T4，时间段为12点至15点记为T5，时间段为15点至18点记为T6，时间段为18点至21点记为T7，时间段为21点至24点记为T7，T1>T2>T8>T5>T3>T6>T7>T4；
S2：按照人脸可疑值U、动作行为可疑值W和时间段可疑值Tn的预设值进行权重分配；
S3：将人脸可疑值U的权重分配为N1，动作行为可疑值W的权重分配为N2，时间段可疑值Tn的权重分配为N3，N1+N2+N3＝1，N1＝N2>N3；
S4:利用公式D＝(U*N1+W*N2+Tn*N3)/3获得可疑度总值D，通过可疑度总值D判断采集视频中人的可疑性，可疑度总值D越高，对家居的危险性越大；
存储模块用于接收并存储处理器的数据信息，存储模块包括分类模块；分类模块用于对采集视频中人进行标签分类存储，具体分类规则如下：
SS1：将同一人的监控来访次数记为X，所待时间记为t；来访次数所对应的可疑度总值D值通过平均值计算，得到可疑度总值平均值记为DP；
SS2：按照预设值对访次数X，所待时间t和可疑度总值平均值记为DP进行权重分配；
SS3：将对访次数X的权重分配为F1，所待时间t的权重分配为F2，可疑度总值平均值记为DP的权重分配为F3，F1+F2+F3＝1；
SS4：利用公式获取亲密度值Q，根据亲密度值Q的大小分类，用于后期快捷查找。
云计算平台与智能终端通信连接；云计算平台用于接收处理器发送的数据信息并对数据信息存储；智能终端包括智能手机或平板电脑；智能终端用于访问和查看云计算平台存储的数据信息；蓄电池用于市电停电后为安防监控模块、可疑度分析模块和处理器供电。
家居电器监控模块包括电压传感器、温度传感器、电流传感器和烟雾传感器；电压传感器用于监控家居电器的工作电压；温度传感器用于监控家居电器的工作温度；电流传感器用于监控家居电器的工作电流；烟雾传感器用于监控家居室内烟雾信息；
报警模块包括安装在家居室内和室外墙壁的报警器和报警发射模块；报警器用于语音报警提醒；报警发射模块用于向终端设备发送报警信息和监控视频信息；
家居控制模块包括照明控制模块，照明控制模块用于控制家居室内照明灯的启闭。
本发明的有益效果：
(1)通过对安防监控模块采集的数据进行分析处理，以便于可以提前预警和通知，利用公式D＝(U*N1+W*N2+Tn*N3)/3获得可疑度总值D，通过可疑度总值D判断采集视频中人的可疑性，可疑度总值D越高，对家居的潜在危险性越大，提前通过报警器进行预警以及通过报警发射模块向用户发送报警信息和监控视频信息；
(2)利用公式获取亲密度值Q，亲密度值Q越大表明与来访人员与住户的关系越好，根据亲密度值Q的大小分类，用于后期快捷查找。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.基于物联网的智能家居安防监控系统，其特征在于，包括安防监控模块、可疑度分析模块、家居电器监控模块、家居控制模块、蓄电池、处理器、存储模块、云计算平台、智能终端和报警模块；
所述安防监控模块包括室外监控模块和室内监控模块；室外监控模块用于采集家居室外周围情况的视频信息；室内监控模块用于采集客厅及门窗视频信息；
所述可疑度分析模块用于接收安防监控模块的采集的视频信息；所述可疑度分析模块包括人脸识别模块、动作识别模块、特征存储单元和分析模块；所述人脸识别模块用于识别视频信息中的人脸识别和特征提取；所述动作识别模块用于识别视频信息中人的行为动作和特征提取；所述特征存储单元用于存储人脸面部特征和行为动作特征信息；所述分析模块用于接收人脸识别模块和动作识别模块的特征信息并对特征信息进行分析，分析模块将接收的特征信息与特征存储单元内部存储的特征信息进行对比，所述分析模块具体分析步骤如下：
步骤一：人脸识别模块对安防监控模块采集的视频信息中出现人的脸部特征进行识别并对脸部遮挡物面积进行计算，人脸识别模块包括脸部长度测量模块和遮挡物长度测量模块；
步骤二：脸部长度测量模块用于测量视频信息中出现人的脸部长度，记为L1，遮挡物长度测量模块用于测量视频信息中出现人的脸部遮挡物的长度记为L2；
步骤三：分析模块接收人脸模块测量的数据，并计算遮挡物的比率信息得到比率值，即L2/L1，将比率值在为0-1/5范围内的遮挡可疑值记为H1，比率值在为1/5-2/5范围内的遮挡可疑值记为H2，比率值在为2/5-3/5范围内的遮挡可疑值记为H3，比率值在为3/5-4/5范围内的遮挡可疑值记为H4，比率值在为4/5-1范围内的遮挡可疑值记为H5，H1<H2<H3<H4<H5；
步骤四：利用公式获取到人脸可疑值U；
步骤五：动作识别模块对安防监控模块采集的视频信息中出现人的行为动作进行识别和统计，动作识别模块包括次数统计模块；次数统计模块用于统计视频信息中出现人的左顾右盼次数和来回走动次数，左顾右盼次数记为K，来回走动次数记为M；
步骤六：根据左顾右盼次数K和来回走动次数M对可疑率设定预设值；将左顾右盼可疑率记为Jn，n＝1…4，将K值在0-2范围内的左顾右盼可疑率记为J1，K值在2-3范围内的左顾右盼可疑率记为J2，K值在3-5范围内的左顾右盼可疑率记为J3，K值在5以上范围内的左顾右盼可疑率记为J4；将来回走动可疑率记为Rn，n＝1…4，将回走动次数M值在0-2范围内的来回走动可疑率记为R1，M值在2-3范围内的来回走动可疑率记为R2，M值在3-5范围内的来回走动可疑率记为R3，M值在5以上范围内的来回走动可疑率记为R4；
步骤七：利用公式Z＝K*Jn，n＝1…4，得到左顾右盼可疑值Z；利用公式Y＝M*Rn，n＝1…4，得到来回走动可疑值Y：
步骤八：按照预设值对左顾右盼可疑值Z和来回走动可疑值Y进行权重分配；
步骤九：将左顾右盼可疑值Z的权重设置为B1，来回走动可疑值Y的权重设为B2，B1+B2＝1，B1>B2；
步骤十：利用公式W＝(Z*B1+Y*B2)/2获取到动作行为可疑值W；
所述处理器接收到可疑度分析模块计算的信息值并对其处理得到人可疑值，具体处理步骤如下：
S1：将安防监控模块采集的视频信息中出现人的时间段进行设定时间段可疑值；时间段可疑值记为Tn，n＝1…8；其中时间段为0点至3点记为T1，时间段为3点至6点记为T2，时间段为6点至9点记为T3，时间段为9点至12点记为T4，时间段为12点至15点记为T5，时间段为15点至18点记为T6，时间段为18点至21点记为T7，时间段为21点至24点记为T7，T1>T2>T8>T5>T3>T6>T7>T4；
S2：按照人脸可疑值U、动作行为可疑值W和时间段可疑值Tn的预设值进行权重分配；
S3：将人脸可疑值U的权重分配为N1，动作行为可疑值W的权重分配为N2，时间段可疑值Tn的权重分配为N3，N1+N2+N3＝1，N1＝N2>N3；
S4:利用公式D＝(U*N1+W*N2+Tn*N3)/3获得可疑度总值D，通过可疑度总值D判断采集视频中人的可疑性，可疑度总值D越高，对家居的危险性越大；
所述存储模块用于接收并存储处理器的数据信息，存储模块包括分类模块；所述分类模块用于对采集视频中人进行标签分类存储，具体分类规则如下：
SS1：将同一人的监控来访次数记为X，所待时间记为t；来访次数所对应的可疑度总值D值通过平均值计算，得到可疑度总值平均值记为DP；
SS2：按照预设值对访次数X，所待时间t和可疑度总值平均值记为DP进行权重分配；
SS3：将对访次数X的权重分配为F1，所待时间t的权重分配为F2，可疑度总值平均值记为DP的权重分配为F3，F1+F2+F3＝1；
SS4：利用公式获取亲密度值Q，根据亲密度值Q的大小分类，用于后期快捷查找。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的智能家居安防监控系统，其特征在于，所述云计算平台与智能终端通信连接；所述云计算平台用于接收处理器发送的数据信息并对数据信息存储；所述智能终端包括智能手机或平板电脑；所述智能终端用于访问和查看云计算平台存储的数据信息；所述蓄电池用于市电停电后为安防监控模块、可疑度分析模块和处理器供电。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的智能家居安防监控系统，其特征在于，所述家居电器监控模块包括电压传感器、温度传感器、电流传感器和烟雾传感器；电压传感器用于监控家居电器的工作电压；温度传感器用于监控家居电器的工作温度；电流传感器用于监控家居电器的工作电流；烟雾传感器用于监控家居室内烟雾信息；
所述报警模块包括安装在家居室内和室外墙壁的报警器和报警发射模块；所述报警器用于语音报警提醒；所述报警发射模块用于向终端设备发送报警信息和监控视频信息；
所述家居控制模块包括照明控制模块，照明控制模块用于控制家居室内照明灯的启闭。
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