CN109961038A - 一种基于计算机算法的儿童安全监控方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于计算机算法的儿童安全监控方法，该方法实时获取儿童所在的场景，然后建立儿童的白名单数据库，包括儿童的表情或者动作，以及儿童经常接触的人的信息。建立大量儿童表情及表情相对应的动作初始化大数据库，建立儿童表情动态采集点的三维坐标系统，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化。本发明能够识别出在无人陪护状态下儿童独自接触到陌生人或其他生物体、非生物体时并且产生相关的表情和动作反应出抵抗的情绪的场景，并及时通知监护人本发明提高了儿童监控的安全性和及时性。
Description
技术领域
本发明属于儿童意外预防监控技术领域，特别涉及一种基于计算机算法的儿童安全监控方法及系统。
背景技术
当今社会最令人痛恨的莫过于儿童拐卖，拐卖儿童犯罪导致家庭支离破碎，撕心裂肺的亲人离散之苦使得所有人痛恨拐卖的执行者，犯罪分子。同时，在户外的情况下，儿童没有在家长或者老师的陪同时，对于来自周围外界的某些潜在威胁，比如陌生人靠近的恶意举动，以及一些动物的靠近，可能对儿童造成伤害，无法及时作出反应和防护。
在现有技术中，监护人可以通过上网或者移动终端查看手机的实时信息，以确保是否处于安全的区域，一旦离开安全区域将会发送信息给监护人，还包括一些救援，比如有危险或者异常发生时，可以按紧急呼救键比拨打预先设定的手机号。现有技术的缺点是，对于儿童无法判别的威胁或异常情况，家长不能在第一时间知道危险的发生，从而采取措施，而且对于出事后查找困难，因为海量的视频记录，只能以时间作为关键字搜索，需要人眼睛分别并且分析轨迹，对于儿童拐卖以及其他意外情况的发生，无法获取第一时间的图片资料。
发明内容
本发明提出了一种基于计算机算法的儿童安全监控方法及系统，预防以及及时发现儿童被拐卖以及其他对儿童有伤害的行为，提高了儿童监控的安全性。
为了实现上述目的，本发明采用的监控方法包括以下步骤：
S1：建立儿童的动态人体信息的白名单数据库，所述动态人体信息包括儿童的人体信息和儿童经常接触的人的信息；
S2：采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将所述数据作为表情变化的证据存储，进而建立儿童表情及表情相对应的动作初始化的大数据库；
S3：建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，读取每个表情相对应的动态采集点的三维坐标值，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化；所述动态采集点为由儿童面部肌肉收缩运动引起的五官及面部发生形变的暂态特征；
S4：根据步骤S3的判断，如果儿童表情为自然变化，则继续监控，否则结合儿童所接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动，给儿童的监护人发出报警信号。
进一步的，所述监控方法还包括，在执行步骤S1到S4时，通过摄像头、红外线或者天网系统实时获取儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动。
进一步的，所述儿童的人体信息包括儿童的表情和儿童的动作；
所述儿童经常接触的人的信息包括儿童经常接触的人的脸部信息。
进一步的，在步骤S1和S2中，建立数据库方法为，用汉语语法定义，识别关键字，根据word文档或者txt文档创建数据库或者数据表。
进一步的，所述建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系的方法为，以头部的顶端，平行于面部的横切面为三维坐标系中的任一平面，使儿童的面部落入坐标系中，进而确定动态采集点的三维坐标值。
进一步的，所述计算机算法包括：
分别将每一个表情数据化；
然后，将一个表情到另外一个表情的变化按照数据化后的数据值动态计算数据走势，同时根据儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童采取的行动，判断儿童的表情是否为自然变化。
进一步的，本发明实施例还提出了一种基于计算机算法的儿童安全监控系统，所述监控系统包括建立白名单数据库模块、建立初始化数据库模块、智能识别模块、报警模块；
所述建立白名单数据库模块用于建立儿童的动态人体信息的白名单数据库；
所述建立初始化数据库模块用于采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将所述数据作为表情变化的证据存储，进而建立儿童表情及表情相对应的动作初始化的大数据库；
所述智能识别模块用于建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化；
所述报警模块用于根据智能识别模块的判断，给儿童的监护人发出报警信号。
进一步的，所述监控系统还包括数据采集模块；所述数据采集模块用于通过摄像头、红外线或者天网系统实时获取儿童非生接触的生物体和或物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动。
进一步的，所述智能识别模块包括数据化模块和计算判断模块；
所述数据化模块用于建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，读取每个表情相对应的动态采集点的三维坐标值，并且分别将每一个表情数据化；
所述计算判断模块用于将一个表情到另外一个表情的变化按照数据化后的数据值动态计算数据走势，同时根据儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童采取的行动，判断儿童的表情是否为自然变化。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
本发明实施例提出了一种基于计算机算法的儿童安全监控方法及系统，该方法采用图像识别技术实时获取儿童所在的场景，然后建立儿童的白名单数据库，包括儿童的表情或者动作，以及儿童经常接触的人的信息，比如亲属、学校的老师和本班同学。然后采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将数据作为表情变化的证据存储，进而建立大量儿童表情及表情相对应的动作初始化大数据库，建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化，本发明能够识别出在无人陪护状态下儿童独自接触到陌生人或其他生物体、非生物体时并且产生相关的表情和动作反应出抵抗的情绪的场景，并将危险及时通知监护人，采集到接触到的陌生人、其他生物体或者非生物体的图像，基于该监控方法还提出了一种基于计算机算法的儿童安全监控系统，本发明提高了儿童监控的安全性和及时性。
附图说明
附图1是本发明实施例1提出的一种基于计算机算法的儿童安全监控方法流程图；
附图2是基于本发明实施例1提出的一种基于计算机算法的儿童安全监控系统结构图。
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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1
本发明实施例1提出了一种基于计算机算法的儿童安全监控方法及系统，通过摄像头、红外线或者天网系统实时获取儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动，同时建立动态人体信息的白名单数据库；动态人体信息包括儿童的人体信息和儿童经常接触的人的信息，儿童的人体信息包括儿童的表情和儿童的动作；儿童经常接触的人的信息包括儿童经常接触的人的脸部信息。本发明实施例采用动态创建，用汉语语法定义数据库，而非直接用程序代码定义数据库，只有程序员能做到，本发明这种定义方式非专业的人也可以做到，根据一个word文档或者txt文档，识别儿童表情和动作的关键字就可以自动创建数据库和数据表。
采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将数据作为表情变化的证据存储，进而建立大量儿童表情及表情相对应的动作初始化大数据库；初始建立应该采集儿童的笑脸、平静、愤怒、挣扎、眨眼等。如果儿童的表情数据边界不明显，可以适当增加采集时间段，并且增加时间段内的数据点采集。
建立儿童表情及表情相对应的动作初始化数据库的方法依然采用动态创建，用汉语语法定义数据库，根据一个word文档或者txt文档，识别儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据关键字就可以自动创建数据库和数据表。
建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，读取每个表情相对应的动态采集点的三维坐标值，动态采集点为由儿童面部肌肉收缩运动引起的五官及面部发生形变的暂态特征。当儿童的表情从一个状态到另外一个状态概念时，面部的肌肉会发生运动，进而会引起眼睛的眼角上扬或者下降，嘴角的上扬或者下拉，或者鼻子的形状发生改变等。这些变化只会在一种表情出现时，暂时出现，当面部表情变成成另外一种时，又会变成另外一种暂时形态。其中三维坐标系建立的方法为，以头部的顶端，平行于面部的横切面为三维坐标系中的任一平面，则面部的肌肉以及五官均落入三维坐标系中。
然后采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化；
如下表为将儿童的表情及相对应的动作进行数据化。
| 类别 | 1级 | 2级 | 3级 | 4级 |
| 表情 | 平静 | 烦躁 | 恐惧 | 兴奋 |
| 动作 | 自然 | 反抗 | 挣扎 | 欢舞 |
| 数据值 | 0 | 100 | 200 | -100 |
表情平静时定义为1级，对应的动作是自然，其数据值为0；表情烦躁时定义为2级，对应的动作是反抗，其数据值为100；表情恐惧时定义为3级，对应的动作为挣扎，其数据值为200；表情兴奋时定义为4级，对应的动作是欢舞，其数据值为-100。本发明提出的计算机算法，可以自动定义表情和动作，本发明保护的表情和动作不局限于列举出来的。比如：从平静到恐惧，数据值为(0：100)进行动态计算数据走势，然后结合采集的儿童的表情及接触到的生物体及非生物体的图像，判断儿童是否存在安全隐患。如果儿童表情为自然变化，则继续监控，否则则给儿童的监护人发出报警信号。
如图1为本发明实施例1提出的一种基于计算机算法的儿童安全监控方法流程图；
在步骤S101中，开始处理该流程。
在步骤S102中，初始化儿童经常接触的人的信息，以及儿童的表情和儿童的动作。
在步骤S103中，判断儿童是否接触陌生人或陌生的生物体及非生物体，如果没有接触到陌生人或陌生的生物体及非生物体，则执行步骤S108；如果接触到陌生人或陌生的生物体及非生物体，则执行步骤S104。
在步骤S104中，建立儿童的表情和动作以及经常接触的人的白名单数据库；采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将数据作为表情变化的证据存储，建立大量儿童表情及表情相对应的动作初始化数据库。
在步骤S105中，判断是否为白名单行为，如果是白名单行为，则返回步骤S102；如果不是白名单行为，则执行步骤S106。
在步骤S106中，建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，读取当前表情动态采集点的三维坐标值，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化，如果儿童的情绪抵触、烦躁或者恐惧。
在步骤S107中，给儿童的指定监护人发出报警信号，通知监护人。
在步骤S108中，流程结束。
如图2所示是基于本发明实施例1提出的一种基于计算机算法的儿童安全监控系统结构图。该系统包括：建立白名单数据库模块、建立初始化数据库模块、智能识别模块、报警模块；
建立白名单数据库模块用于建立动态人体信息的白名单数据库；
建立初始化数据库模块用于采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将所述数据作为表情变化的证据存储，进而建立儿童表情及表情相对应的动作初始化的大数据库；
智能识别模块用于建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化；
报警模块用于根据智能识别模块的判断，给儿童的监护人发出报警信号。
监控系统还包括数据采集模块；数据采集模块用于通过摄像头、红外线或者天网系统实时获取儿童非生接触的生物体和或物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动。
智能识别模块包括数据化模块和计算判断模块；
数据化模块用于数据化模块用于建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，读取每个表情相对应的动态采集点的三维坐标值，并且分别将每一个表情数据化；
计算判断模块用于将一个表情到另外一个表情的变化按照数据化后的数据值动态计算数据走势，同时根据儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童采取的行动，判断儿童的表情是否为自然变化。
以上内容仅仅是对本发明的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 (9)
1.一种基于计算机算法的儿童安全监控方法，其特征在于，所述监控方法包括以下步骤：
S1：建立儿童的动态人体信息的白名单数据库，所述动态人体信息包括儿童的人体信息和儿童经常接触的人的信息；
S2：采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将所述数据作为表情变化的证据存储，进而建立儿童表情及表情相对应的动作初始化的大数据库；
S3：建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，读取每个表情相对应的动态采集点的三维坐标值，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化；所述动态采集点为由儿童面部肌肉收缩运动引起的五官及面部发生形变的暂态特征；
S4：根据步骤S3的判断，如果儿童表情为自然变化，则继续监控，否则结合儿童所接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动，给儿童的监护人发出报警信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机算法的儿童安全监控方法，其特征在于，所述监控方法还包括，在执行步骤S1到S4时，通过摄像头、红外线或者天网系统实时获取儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机算法的儿童安全监控方法，其特征在于，所述儿童的人体信息包括儿童的表情和儿童的动作；
所述儿童经常接触的人的信息包括儿童经常接触的人的脸部信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机算法的儿童安全监控方法，其特征在于，在步骤S1和S2中，建立数据库方法为，用汉语语法定义，识别关键字，根据word文档或者txt文档创建数据库或者数据表。
5.根据权利要求1所述的一种基于计算机算法的儿童安全监控方法，其特征在于，所述建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系的方法为，以头部的顶端，平行于面部的横切面为三维坐标系中的任一平面，使儿童的面部落入坐标系中，进而确定动态采集点的三维坐标值。
6.根据权利要求1所述的一种基于计算机算法的儿童安全监控方法，其特征在于，所述计算机算法包括：
分别将每一个表情数据化；
然后，将一个表情到另外一个表情的变化按照数据化后的数据值动态计算数据走势，同时根据儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童采取的行动，判断儿童的表情是否为自然变化。
7.一种基于计算机算法的儿童安全监控系统，其特征在于，所述监控系统包括建立白名单数据库模块、建立初始化数据库模块、智能识别模块、报警模块；
所述建立白名单数据库模块用于建立儿童的动态人体信息的白名单数据库；
所述建立初始化数据库模块用于采集大量儿童从一个表情到另外一个表情随机时间点的数据并将所述数据作为表情变化的证据存储，进而建立儿童表情及表情相对应的动作初始化的大数据库；
所述智能识别模块用于建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，采用计算机算法智能识别儿童表情变化，判断儿童的动态采集点的变化趋势是否符合表情变化走势，从而判断儿童的表情是否为自然变化；
所述报警模块用于根据智能识别模块的判断，给儿童的监护人发出报警信号。
8.根据权利要求7所述的一种基于计算机算法的儿童安全监控系统，其特征在于，所述监控系统还包括数据采集模块；所述数据采集模块用于通过摄像头、红外线或者天网系统实时获取儿童非生接触的生物体和或物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童所采取的行动。
9.根据权利要求7所述的一种基于计算机算法的儿童安全监控系统，其特征在于，所述智能识别模块包括数据化模块和计算判断模块；
所述数据化模块用于建立儿童的面部动态采集点的三维坐标系，读取每个表情相对应的动态采集点的三维坐标值，并且分别将每一个表情数据化；
所述计算判断模块用于将一个表情到另外一个表情的变化按照数据化后的数据值动态计算数据走势，同时根据儿童接触的生物体和或非生物体的信息以及儿童接触的生物体和或非生物体对儿童采取的行动，判断儿童的表情是否为自然变化。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109961038A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110738821A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-31 | 深圳市大拿科技有限公司 | 一种通过远程摄像告警方法及系统 |
| CN110794702A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-02-14 | 广东美的制冷设备有限公司 | 家电设备的控制方法、家电设备及计算机可读存储介质 |
| CN111292504A (zh) * | 2020-01-23 | 2020-06-16 | 深圳市大拿科技有限公司 | 一种通过图像识别进行安全告警方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103246869A (zh) * | 2013-04-19 | 2013-08-14 | 福建亿榕信息技术有限公司 | 基于人脸识别和行为语音识别的犯罪监控方法 |
| CN105243780A (zh) * | 2015-09-11 | 2016-01-13 | 中山大学 | 一种儿童安全监控方法及系统 |
| CN105426812A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-03-23 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种表情识别方法和装置 |
| CN106951849A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-07-14 | 广东履安实业有限公司 | 一种预防儿童意外的监控方法及系统 |
| CN108492404A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-09-04 | 上海灵至科技有限公司 | 一种附加表情识别的人脸锁开锁方法及装置 |
-
2019
- 2019-03-20 CN CN201910212303.2A patent/CN109961038A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103246869A (zh) * | 2013-04-19 | 2013-08-14 | 福建亿榕信息技术有限公司 | 基于人脸识别和行为语音识别的犯罪监控方法 |
| CN105243780A (zh) * | 2015-09-11 | 2016-01-13 | 中山大学 | 一种儿童安全监控方法及系统 |
| CN105426812A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-03-23 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种表情识别方法和装置 |
| CN106951849A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-07-14 | 广东履安实业有限公司 | 一种预防儿童意外的监控方法及系统 |
| CN108492404A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-09-04 | 上海灵至科技有限公司 | 一种附加表情识别的人脸锁开锁方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 王正友 等: "《数字传媒设计与制作》", 31 May 2016, 重庆大学出版社 * |
| 韩志艳: "《面向语音与面部表情信号的多模式情感识别技术研究》", 31 January 2017, 东北大学出版社 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110738821A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-31 | 深圳市大拿科技有限公司 | 一种通过远程摄像告警方法及系统 |
| CN110794702A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-02-14 | 广东美的制冷设备有限公司 | 家电设备的控制方法、家电设备及计算机可读存储介质 |
| CN111292504A (zh) * | 2020-01-23 | 2020-06-16 | 深圳市大拿科技有限公司 | 一种通过图像识别进行安全告警方法及系统 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190702 |