CN111047828A - 家庭智能安防报警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种家庭智能安防报警系统，包括信息处理模块、异常检测模块以及视频监控终端，所述视频监控终端将检测到的用户图像信息传输至异常检测模块，通过异常检测模块判断后将信息传输至信息处理模块。本发明所述的一种家庭智能安防报警系统，兼顾视频采集功能、异常侦测功能以及自动报警功能，通过视频采集，将视频信号送入进行异常侦测算法处理，从而判定事件是否为异常事件，当老人摔倒在地上长时间未起身时判定为警情发生，触发报警。
Description
技术领域
本发明属于安防监控领域领域，尤其是涉及一种家庭智能安防报警系统。
背景技术
目前留守老人的人数日渐增多，有数据显示，到2050年我国60岁以上老人将达到4.87亿，约占总人口的三分之一。同时根据资料显示我国老年人中70％患有慢性老年病，15％患严重疾病，老人行动迟缓或不便，常引发伤亡事故，如地滑摔倒、用煤气时烧伤烫伤等，同时子女不在身边，缺乏交流沟通使得性格病态，孤独抑郁。留守老人身边没有家人陪伴，一旦出现跌倒等意外情况，子女不在身边也无法及时得知老人跌倒的信息，极容易造成抢救不及时等情况。因此亟需开发一款兼顾家庭智能安防以及具有家庭娱乐功能的智能系统。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种家庭智能安防报警系统，兼顾视频采集功能、异常侦测功能以及自动报警功能，通过视频采集，将视频信号送入进行异常侦测算法处理，从而判定事件是否为异常事件，当老人摔倒在地上长时间未起身时判定为警情发生，触发报警。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
家庭智能安防报警系统，包括信息处理模块、异常检测模块以及视频监控终端，所述视频监控终端将检测到的用户图像信息传输至异常检测模块，通过异常检测模块判断后将信息传输至信息处理模块；
所述信息处理模块用于处理视频监控终端采集的图像信息；
所述异常检测模块用于通过视频监控模块采集的图像信息判断用户跌倒。
进一步的，还包括自动报警模块，所述自动报警模块用于在异常检测模块判定用户摔倒时发出声光报警信号。
进一步的，所述异常检测模块检测到用户摔倒时将信号传输至信息处理模块，所述信息处理模块还通过GPRS以短信和拨打电话的方式通知老人的监护人员。
进一步的，还包括语音识别终端，所述语音识别终端为采用封闭域语音识别，语音识别终端通过内置的数据传输组件将识别到的信息实时传输至信息处理模块，所述语音识别终端用于采集用户求救信号。
进一步的，所述语音识别终端以及视频监控终端设有多个。
进一步的，所述语音识别终端还用于人机交互以实现用户点歌与音频播放。
进一步的，所述语音识别终端还用于人机交互用户与监护中心/监护人员之间进行信息交互。
所述家庭智能安防报警系统的异常检测方法为：
S1、通过视频监控终端进行用户图像信息采集，记录下用户正常活动和摔倒时的人体特征数据；
S2、利用人体特征数据对摔倒的敏感程度不同赋予不同权重，得到新的判定参数用来实现对摔倒的判定；
S3、根据人体特征数据进行摔倒阈值的设定；
S4、根据S1以及S2中的人体特征数据，并结合S3设定的用户摔倒阈值，实现对目标摔倒的检测。
所述人体特征数据包括人体图像的高宽比和有效面积比。
相对于现有技术，本发明所述的家庭智能安防报警系统具有以下优势：
(1)本发明所述的一种家庭智能安防报警系统，兼顾视频采集功能、异常侦测功能以及自动报警功能，通过视频采集，将视频信号送入进行异常侦测算法处理，从而判定事件是否为异常事件，当老人摔倒在地上长时间未起身时判定为警情发生，触发报警。
(2)本发明所述的一种家庭智能安防报警系统还包括语音报警娱乐子系统主要用于识别用户语音输入并作出相应处理，比如播放各种音频，语音报警等，更加便利。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的家庭智能安防报警系统的摄像头内部结构示意图示意图；
图2为本发明实施例所述的家庭智能安防报警系统示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“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和简化描述，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。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1和图2所示，家庭智能安防报警系统，包括信息处理模块、异常检测模块以及视频监控终端，所述视频监控终端将检测到的用户图像信息传输至异常检测模块，通过异常检测模块判断后将信息传输至信息处理模块；
所述信息处理模块用于处理视频监控终端采集的图像信息；
所述异常检测模块用于通过视频监控模块采集的图像信息判断用户跌倒。
还包括自动报警模块，所述自动报警模块用于在异常检测模块判定用户摔倒时发出声光报警信号。
所述异常检测模块检测到用户摔倒时将信号传输至信息处理模块，所述信息处理模块还通过GPRS以短信和拨打电话的方式通知老人的监护人员。
还包括语音识别终端，所述语音识别终端为采用封闭域语音识别，语音识别终端通过内置的数据传输组件将识别到的信息实时传输至信息处理模块，所述语音识别终端用于采集用户求救信号。
所述语音识别终端以及视频监控终端设有多个。
所述语音识别终端还用于人机交互以实现用户点歌与音频播放。
所述语音识别终端还用于人机交互用户与监护中心/监护人员之间进行信息交互。
所述家庭智能安防报警系统的异常检测方法为：
S1、通过视频监控终端进行用户图像信息采集，记录下用户正常活动和摔倒时的人体特征数据；
S2、利用人体特征数据对摔倒的敏感程度不同赋予不同权重，得到新的判定参数用来实现对摔倒的判定；
S3、根据人体特征数据进行摔倒阈值的设定；
S4、根据S1以及S2中的人体特征数据，并结合S3设定的用户摔倒阈值，实现对目标摔倒的检测。
所述人体特征数据包括人体图像的高宽比和有效面积比。
本发明是集视频监控，语音识别，智能报警为一体智能语音摄像头报警系统，具有视频侦测，异常报警，语音识别等功能。该系统主要用于家庭安防，侧重于留守老人。将摄像头安装在卫生间，厨房，卧室，客厅等容易发生意外事故的敏感区域。当老人发生危险时，可以自动启动报警服务，通知老人子女或是相关救援人员。
其中，异常检测主要是利用软件算法，侦测老人是否有摔倒，久坐等异常行为。主要通过人形检测算法将画面中的人形检测出来，从而获取用户的行为；再将地面，沙发等关键物体检测出来，综合判断出画面中是否有异常行为。
语音识别系统采用封闭域识别，与开放域识别相比，识别范围围绕指定的字/词语集合，对范围外的词语语音系统不会识别，这样识别算法运算量减小，更适用于嵌入式设备。比如：用户可以输入“播放歌曲”，系统自动为其歌曲分类，用户只需要再输入序号就可以选择播放类别。如果当前歌曲播放不满意，可以输入“下一首”。如此设计，就可以采用封闭域识别了，满足基本需求的同时也相对降低了成本。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.家庭智能安防报警系统，其特征在于：包括信息处理模块、异常检测模块以及视频监控终端，所述视频监控终端将检测到的用户图像信息传输至异常检测模块，通过异常检测模块判断后将信息传输至信息处理模块；
所述信息处理模块用于处理视频监控终端采集的图像信息；
所述异常检测模块用于通过视频监控模块采集的图像信息判断用户跌倒。
2.根据权利要求1所述的家庭智能安防报警系统，其特征在于：还包括自动报警模块，所述自动报警模块用于在异常检测模块判定用户摔倒时发出声光报警信号。
3.根据权利要求1所述的家庭智能安防报警系统，其特征在于：所述异常检测模块检测到用户摔倒时将信号传输至信息处理模块，所述信息处理模块还通过GPRS以短信和拨打电话的方式通知老人的监护人员。
4.根据权利要求1所述的家庭智能安防报警系统，其特征在于：还包括语音识别终端，所述语音识别终端为采用封闭域语音识别，语音识别终端通过内置的数据传输组件将识别到的信息实时传输至信息处理模块，所述语音识别终端用于采集用户求救信号。
5.根据权利要求1所述的家庭智能安防报警系统，其特征在于：所述语音识别终端以及视频监控终端设有多个。
6.根据权利要求5所述的家庭智能安防报警系统，其特征在于：所述语音识别终端还用于人机交互以实现用户点歌与音频播放。
7.根据权利要求5所述的家庭智能安防报警系统，其特征在于：所述语音识别终端还用于人机交互用户与监护中心/监护人员之间进行信息交互。
8.基于权利要求1所述的家庭智能安防报警系统的异常检测方法为：
S1、通过视频监控终端进行用户图像信息采集，记录下用户正常活动和摔倒时的人体特征数据；
S2、利用人体特征数据对摔倒的敏感程度不同赋予不同权重，得到新的判定参数用来实现对摔倒的判定；
S3、根据人体特征数据进行摔倒阈值的设定；
S4、根据S1以及S2中的人体特征数据，并结合S3设定的用户摔倒阈值，实现对目标摔倒的检测。
9.根据权利要求8所述的异常检测方法，其特征在于：所述人体特征数据包括人体图像的高宽比和有效面积比。
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