CN110778265A - 一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统 - Google Patents

一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于高空防护技术领域，具体涉及一种儿童安全防护系统。针对现有建筑高空安全防护采用全封闭围栏存在的不能解决高空抛物的不足，本发明采用如下技术方案：一种儿童安全防护系统，包括：网络数据中台；智能安全格栅；儿童监控探头；当所述网络数据中台接收到来自儿童监控探头的信息并判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭。本发明的儿童安全防护系统，通过儿童监控探头获取儿童位置和动作，当判断儿童进入预设的特定危险区域和/或做出危险动作后，自动关闭智能安全格栅，防止儿童高空坠落或者儿童高空抛物，保证安全。

Description

一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统
技术领域
本发明属于高空防护技术领域，具体涉及一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统及儿童安全防护方法。
背景技术
儿童高空坠落、儿童高空抛物致人死亡，这样的悲剧历历在目。调查统计表明，以上悲剧的发生与儿童靠近无防护的阳台或窗户密不可分，因此如何及时制止儿童爬出阳台或欧窗户成为预防安全事故的重中之重。
研究表明：儿童年龄越小，越难察觉到高度可能带来的危险。这是因为儿童对外部世界还不够了解，感受过的危险经验少；同时孩子迁移能力较差，缺乏具体的感知和动作平衡协调能力。儿童在好奇心驱使下、打开窗户玩耍等情况下，即便察觉到危险，也已经来不及了。仔细分析悲剧产生的原因，除了成年人疏于看护等主观原因外，很显然，高层住户窗户、阳台缺乏防护栏等安全设施也是导致儿童高空坠落的一个最直接的因素。如何防止儿童爬出窗户，如何在家长未监护到位的情况下提醒家长一直是解决难点。传统全封闭围栏虽能解决儿童坠落，却不能解决高空抛物，并且，全封闭围栏也对外观及通风光照带来不利影响。
如何将高空传统围栏结合现行大环境下的物联网，实时采集需要监控、 连接、互动的阳台和儿童或儿童在阳台上的行为举动，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对儿童和其在阳台上的行为举动的智能化感知、识别和管理，保证高空安全，逐渐成为研究的重难点。
发明内容
本发明针对现有建筑高空安全防护采用全封闭围栏存在的不能解决高空抛物的不足，提供一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，可以有效防止儿童高空坠落及儿童高空抛物。本发明同时提供一种儿童安全防护方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，所述安全防护系统包括：
网络数据中台；
智能安全格栅，所述智能安全格栅安装于窗台或阳台处，所述智能安全格栅开闭窗台或阳台，所述智能安全格栅受控于所述网络数据中台；
儿童监控探头，所述儿童监控探头安装于房间顶部，所述儿童监控探头获取儿童位置和/或识别儿童动作，所述儿童监控探头将获得的信息发送给网络数据中台；
当所述网络数据中台接收到来自儿童监控探头的信息并判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭。
本发明的儿童安全防护人工智能门窗系统，通过儿童监控探头获取儿童位置和动作，当判断儿童进入预设的特定危险区域和/或做出危险动作后，自动关闭智能安全格栅，防止儿童高空坠落或者儿童高空抛物，保证安全。儿童监控探头为网络摄像头。
作为改进，所述安全防护系统还包括受控于网络数据中台的锁止装置，所述锁止装置将智能安全格栅锁死，防止儿童再次人为打开。
作为改进，所述智能安全格栅包括电机、由电机驱动的卷轴、与卷轴固接的格栅架。关闭和打开速度可人为进行设置，可分为慢速、中速、高速三个档位，也可以是无级调速。锁止装置可以设于智能安全格栅的卷轴处，也可以设于阳台或者窗台的考级格栅架展开后的下端处。锁止装置设于格栅架展开后的下端附近，锁止效果较好。
作为改进，所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的移动终端，用户通过所述移动终端设置危险区域范围，所述网络数据中台将指令相关信息发送给移动终端。
作为改进，所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的防入侵监控探头。防入侵监控探头还可用于检测火灾。
作为改进，所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的声光提示装置。移动终端如手机的使用者可以通过声光提示装置与在家儿童对话。声光提示装置也可以仅仅是警示音。
作为改进，所述安全防护系统的网络数据中台包括移动物体检测模块、人体信息检测模块、目标跟踪模块、人体关键点检测模块、人脸信息提取模块、身高识别模块。
本发明的儿童安全防护人工智能门窗系统，可通过人脸身份识别、体态识别、身高识别及年龄识别技术，智能监测儿童行为举止，维护家庭儿童安全。
一种儿童安全防护方法：所述安全防护方法包括：
步骤S1、设置危险区域；
步骤S2、识别儿童位置和/或儿童动作；
步骤S3、判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭，以将窗台或阳台封闭。
作为安全防护方法的改进，所述安全防护方法包括：步骤S3中，智能安全格栅关闭后并锁死，以防止儿童开启。
作为安全防护方法的改进，步骤S3中，智能栅格关闭并锁死的同时，向移动终端发送通知。
作为安全防护方法的改进，所述安全防护方法还包括步骤S4：当判断危险区域未有儿童且儿童未有危险动作后，收起智能安全格栅，增加阳台透光率。
作为安全防护方法的改进，当检测到陌生人入侵和/或发生火灾时，发送报警信息到达移动终端，室内发出警告声通知在家人员。
本发明的儿童安全防护方法，应用于本发明的儿童安全防护人工智能门窗系统，具有本发明的儿童安全防护人工智能门窗系统的所有有益效果。
附图说明
图1是本发明实施例一的儿童安全防护人工智能门窗系统的结构框图。
图2是本发明实施例二的儿童安全防护人工智能门窗系统的结构框图。。
图3是本发明实施例二的儿童安全防护人工智能门窗系统的智能安全格栅的机械结构示意图。
图4是应用于本发明实施例二的儿童安全防护人工智能门窗系统的儿童安全防护方法的流程图。
图5是应用于本发明实施例二的儿童安全防护人工智能门窗系统的儿童安全防护方法的程序算法流程图。
图6是应用于本发明实施例二的儿童安全防护人工智能门窗系统的儿童安全防护方法的移动终端APP功能框图。
图中，1、无线接收模块，
2、电机，
3、传动组件，
4、卷轴，
5、格栅架，
6、锁止装置。
具体实施方式
下面结合本发明创造实施例的附图，对本发明创造实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅为本发明创造的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，都属于本发明创造的保护范围。
参见图1至图3，本发明的一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，所述安全防护系统包括：
网络数据中台；
智能安全格栅，所述智能安全格栅安装于窗台或阳台处，所述智能安全格栅开闭窗台或阳台，所述智能安全格栅受控于所述网络数据中台；
儿童监控探头，所述儿童监控探头安装于房间顶部，所述儿童监控探头获取儿童位置和/或识别儿童动作，所述儿童监控探头将获得的信息发送给网络数据中台；
当所述网络数据中台接收到来自儿童监控探头的信息并判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭。智能安全格栅也可称为安全格栅。
本发明的儿童安全防护人工智能门窗系统，通过儿童监控探头获取儿童位置和动作，当判断儿童进入预设的特定危险区域和/或做出危险动作后，自动关闭智能安全格栅，防止儿童高空坠落或者儿童高空抛物，保证安全。
儿童安全防护人工智能门窗系统的实施例一
参见图1，本发明实施例一的一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，所述安全防护系统包括：
网络数据中台；
智能安全格栅，所述智能安全格栅安装于窗台或阳台处，所述智能安全格栅开闭窗台或阳台，所述智能安全格栅受控于所述网络数据中台；
儿童监控探头，所述儿童监控探头安装于房间顶部，所述儿童监控探头获取儿童位置和/或识别儿童动作，所述儿童监控探头将获得的信息发送给网络数据中台；
当所述网络数据中台接收到来自儿童监控探头的信息并判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭。
智能安全格栅的格栅架也可以替换为具有一定强度的透光卷帘等部件，只要将窗台或阳台封闭即可。
儿童安全防护人工智能门窗系统的实施例二
参见图2和图3，本发明实施例二的一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，所述安全防护系统包括：
网络数据中台；
智能安全格栅，所述智能安全格栅安装于窗台或阳台处，所述智能安全格栅开闭窗台或阳台，所述智能安全格栅受控于所述网络数据中台；
儿童监控探头，所述儿童监控探头安装于房间顶部，所述儿童监控探头获取儿童位置和/或识别儿童动作，所述儿童监控探头将获得的信息发送给网络数据中台；
当所述网络数据中台接收到来自儿童监控探头的信息并判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭。
作为改进，所述安全防护系统还包括受控于网络数据中台的锁止装置6，所述锁止装置6将智能安全格栅锁死，防止儿童再次人为打开。
作为改进，所述智能安全格栅包括电机2、由电机2驱动的卷轴4、与卷轴4固接的格栅架5。关闭和打开速度可人为进行设置，可分为慢速、中速、高速三个档位，也可以是无级调速。
作为改进，所述智能安全格栅还包括无线接收模块1和传动组件3。智能安全格无线接收模块1收到网络数据中台“关闭格栅架5”的指令后，控制电机2通过传动组件3控制卷轴4转动，格栅架5在卷轴4的转动下进行向下运动。当格栅架5到达锁止装置6的位置时进行锁止。锁止后，电机2停止转动，关闭安全格栅架5工作结束。智能安全格栅无线接收模块1收到网络数据中台“打开格栅架5”的指令后，锁止装置6打开，电机2通过传动组件3使卷轴4转动，格栅架5在卷轴4的转动下进行向上运动。当格栅架5到达卷轴4的限位位置时，电机2停止转动，打开安全格栅架5工作结束。
作为改进，所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的移动终端，用户通过所述移动终端设置危险区域范围，所述网络数据中台将指令相关信息发送给移动终端。
作为改进，所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的防入侵监控探头。防入侵监控探头还可用于检测火灾。
作为改进，所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的声光提示装置。移动终端如手机的使用者可以通过声光提示装置与在家儿童对话。声光提示装置也可以是带闪烁灯的蜂鸣器。所述安全防护系统还可包括话筒，以使在家儿童可与在外监护人进行交流。
智能安全格栅的电机2、传动组件3等收放格栅架5可以参考现有技术，锁止装置6的结构可以参考现有技术，故在此不做赘述。
儿童监控探头和防入侵监控探头均可采用物联网顶吸视频云台灯式样。
本发明实施例二的安全防护系统设置锁止装置6，确保儿童不能打开智能格栅；可通过移动终端、声光提示装置与儿童进行互动或者提示。
儿童安全防护方法的实施例
参见图4，一种儿童安全防护方法，应用于图2和图3的儿童安全防护人工智能门窗系统，所述安全防护方法包括：
步骤S1、设置危险区域；
步骤S2、识别儿童位置和/或儿童动作；
步骤S3、判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭，以将窗台或阳台封闭。
作为安全防护方法的改进，所述安全防护方法包括：步骤S3中，智能安全格栅关闭后并锁死，以防止儿童开启。
作为安全防护方法的改进，步骤S3中，智能栅格关闭并锁死的同时，向移动终端发送通知，还可发送给室内告警。
作为安全防护方法的改进，步骤S3中，当儿童等预防对象进入靠窗等报警区域后，若做出抛掷物体等危险动作，视频感知设备通过图像识别技术及时向处理中心即网络数据中台发出预报信息，处理中心通知家长及时制止儿童的行为，若在一定时间内，识别到家长进入危险区域，则不进行智能安全格栅的关闭操作，若视频感知设备感知到无人制止，处理中心发出安全格栅自动闭合指令，安全格栅通过驱动电机自动关闭安全格栅等技术措施封闭对外联通空间。安全格栅的开闭可通过电机正反转实现。
作为安全防护方法的改进，所述安全防护方法还包括步骤S4：当判断危险区域未有儿童且儿童未有危险动作后，收起智能安全格栅。
作为安全防护方法的改进，当检测到陌生人入侵和/或发生火灾时，发送报警信息到达移动终端，室内发出警告声通知在家人员。
危险区域的设置可通过设置警戒线实现。
通过监控探头和算法识别儿童位置和动作可以通过基于深度学习的视频智能分析系统实现，该视频智能分析系统包括摄像头及儿童监控探头、移动物体检测模块、人体信息检测模块、目标跟踪模块、人体关键点检测模块、人脸信息提取模块、身高识别模块、物联网终端模块、移动端app模块。通过采集的视频数据分析，得到检测到的人脸信息、人体信息、以及位置信息。通过各种信息融合，下达告警指令，实现实时儿童安防功能。
更具体的防护过程及细节如下：
第一：摄像头采集到的视频数据可以同时以rmtp视频流的方式推送到公网，以及内网部分。
第二：视频分析终端通过读取码流数据，当检测到画面有移动物体出现，实时检测每一帧图像内的人体信息。
第三：人体信息检测模块可以实现人体身高、位置等信息的提取，并且检测出来的人体区域目标跟踪模块会同时进行跟踪，这样可以保证检测到的人体不会出现丢帧的情况，人体信息检测模块与目标追踪模块结果采用匈牙利算法相互融合，提高检测与目标跟踪的准确性。
第四：人脸信息检测模块可以提取人脸区域、年龄、以及与人脸特征数据库匹配搜索人脸身份。
第五：基于deep_sort框架，融合人脸信息与人体信息，做到一人一脸一身份的识别效果。
第六：当视频分析识别到儿童目标进入危险区域后，即可向室内声光提升装置发动指令，以提醒儿童。
第七：当视频分析识别到儿童目标进入危险区域，且在一定时间内没有识别到成年人陪护的情况下，视频智能分析系统判断危险状况仍然持续，可以下发关闭门窗、打开告警蜂鸣器，发送预警短信等功能。是否有成年人可通过人体信息检测模块判断人体的尺寸实现。
第八：移动端app可以实时查看现场情况，可以远程实现门窗开闭、告警解除等功能。移动终端可以是手机、平板电脑等。
儿童安全防护人工智能门窗系统APP由实时视频、人脸录入、短信通知、IP设置、栅栏控制、报警解除和解除解锁装置等功能组成。
本发明的儿童安全防护方法，当儿童等预防对象进入靠窗等报警区域后，若做出抛掷物体等危险动作，视频感知设备通过图像识别技术及时向处理中心发出预报信息，处理中心通知家长及时制止儿童的行为，若视频感知设备感知到无人制止，处理中心发出安全格栅自动闭合指令，安全格栅通过驱动电机自动关闭安全格栅等技术措施封闭对外联通空间。该系统可彻底隔绝高空抛物、高空坠落途径，构建多重、有效、立体的防护体系，有效防止事故发生。
以上所述，仅为本发明创造的具体实施方式，但本发明创造的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明创造包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明创造的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (10)

1.一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，其特征在于：所述安全防护系统包括：
网络数据中台；
智能安全格栅，所述智能安全格栅安装于窗台或阳台处，所述智能安全格栅开闭窗台或阳台，所述智能安全格栅受控于所述网络数据中台；
儿童监控探头，所述儿童监控探头安装于房间顶部，所述儿童监控探头获取儿童位置和/或识别儿童动作，所述儿童监控探头将获得的信息发送给网络数据中台；
当所述网络数据中台接收到来自儿童监控探头的信息并判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，其特征在于：所述安全防护系统还包括受控于网络数据中台的锁止装置，所述锁止装置将智能安全格栅锁死；所述智能安全格栅包括电机、由电机驱动的卷轴、与卷轴固接的格栅架。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，其特征在于：所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的移动终端，用户通过所述移动终端设置危险区域范围，所述网络数据中台将指令相关信息发送给移动终端。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，其特征在于：所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的防入侵监控探头；所述安全防护系统还包括与网络数据中台连通的声光提示装置。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的儿童安全防护人工智能门窗系统，其特征在于：所述安全防护系统的网络数据中台包括移动物体检测模块、人体信息检测模块、目标跟踪模块、人体关键点检测模块、人脸信息提取模块、身高识别模块。
6.一种儿童安全防护方法：其特征在于：所述安全防护方法应用于权利要求1至5任一所述的儿童安全防护人工智能门窗系统，所述安全防护方法包括：
步骤S1、设置危险区域；
步骤S2、拍摄视频图像并分析以识别儿童位置和/或儿童动作；
步骤S3、判断儿童进入特定的危险区域和/或做出危险动作后，所述网络数据中台指令智能安全格栅关闭，以将窗台或阳台封闭。
7.根据权利要求6所述的一种儿童安全防护方法：其特征在于：所述安全防护方法的步骤S3中，智能安全格栅关闭后并锁死，以防止儿童开启，智能栅格关闭并锁死的同时，向移动终端发送通知。
8.根据权利要求6所述的一种儿童安全防护方法：其特征在于：所述安全防护方法还包括步骤S4：当判断危险区域未有儿童且儿童未有危险动作后，收起智能安全格栅。
9.根据权利要求6所述的一种儿童安全防护方法：其特征在于：步骤S3中，当视频分析识别到儿童目标进入危险区域则发出警示，在一定时间内检测到成年人陪护则不关闭智能安全格栅；当视频分析识别到儿童目标进入危险区域且发出警示的一定时间内没有识别成年人陪护的情况下，则关闭智能安全格栅。
10.根据权利要求6所述的一种儿童安全防护方法：其特征在于：当检测到陌生人入侵和/或发生火灾时，发送报警信息到移动终端和告警器。
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