CN111225146B - 基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质 - Google Patents

基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN111225146B CN202010049006.3A CN202010049006A CN111225146B CN 111225146 B CN111225146 B CN 111225146B CN 202010049006 A CN202010049006 A CN 202010049006A CN 111225146 B CN111225146 B CN 111225146B
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Abstract

本发明提供了一种基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质，该方法包括通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据；将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配；根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体；若所述检测区域内存在移动物体，则执行对应的响应操作，其中，所述响应操作至少包括：向监控摄像头发送调度指令，控制监控摄像头拍摄存在移动物体的检测区域。相对于现有技术，本发明减少了监控的工作时长，减少了视频的录制时间，并在实现监控的安全保障功能的同时保证用户隐私。

Description

基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及安防监控技术领域，尤其涉及一种基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质。
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。它能实时、形象、真实地反映被监控对象，不但极大地延长了人眼的观察距离，而且扩大了人眼的机能，它可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视，让人能够看到被监视现场的实际发生的一切情况，并通过录像机记录下来。同时报警系统设备对非法入侵进行报警，产生的报警信号输入报警主机，报警主机触发监控系统录像并记录。
但是目前的安防监控系统监控时间和视频录制时间长，监控系统的耗电量大，摄像头的使用寿命低，在对视频进行压缩处理时，需要大量的数据计算，时间成本和算力成本高，在需要对视频进行回放浏览时，需要查看大量无用或是冗余录像，浪费用户大量的时间和精力。
此外，目前的安防监控系统没有考虑到用户隐私和监控安全保障之间的矛盾。
例如，申请号为CN201910431599.7，名称为一种提高智能摄像机应用性的系统的中国专利文件公开了一种提高智能摄像机应用性的方法，该方法能够实时地感知智能摄像机的工作状态、工作环境和工作目的，自动地调整或控制摄像机的状态，以获得更好的图像效果。具体来讲，该发明的检测发送模块负责监测系统的工作状态，监测的内容是系统内部运行趋势和所需业务的功能，输出分析结果；并通过检测和控制模块控制摄像机的图像生成和传送功能。该发明对摄像机系统的内部运行趋势定义为：时间跨度、运行模式、工作时间和使用者身份。
该专利文件代表了一类用于提升摄像头图像采集性能的技术方法，该类方法更多地是希望能够感知摄像头系统内部的工作状态和摄像头的工作场景，进而自动地调整摄像头的具体功能配置，例如调整摄像头的滤光装置(快门时间、焦距等)和图像生成(红外成像模式选择、ISO数值等)。该类发明方法并不能实现监控对于移动物体的自动跟踪，也不能节省视频的存储空间和视频处理计算能力，更不能保护用户的隐私。
申请号为CN20191010259874.1，名称为一种智能监控的信息处理方法及装载的中国专利文件提供了一种智能监控信息处理方法及装置，具体来讲是一种基于雷达的追踪式摄像头，它通过无线收发设备获取目标物体位置信息，根据物体位置信息控制摄像机进行监控，能够减少摄像头数量，减少网络布线和工程量大的技术难题，该发明方法最主要特征是摄像机上加装了射频收发设备。
该专利文件提出了一种实现监控追踪移动物体的方法，该方法的特征是在传统的监控设备上加装雷达装置，实时获取目标物体位置信息，通过主控模块实现对移动目标跟踪拍摄。该发明所使用的目标位置估计方法属于主动定位，一方面，该方法的收发机设计较为复杂，需要设计接收机电路进行自干扰消除，发射机长时间发射载波也会有较高的能量消耗，造成能源浪费；另一方面，雷达对于遮挡较为敏感，所以需要大量部署雷达收发设备，实现无死角的全覆盖，这会提升布线和工程的复杂度，而该发明为了弥补该缺陷又提出通过无线网络传输目标位置信息。因此，该发明方法雷达数量较多，工程量较大，遮挡敏感，有可能会造成能源浪费。
申请号为CN201811563866.8，名称为智能摄像头及智能摄像头控制系统的中国专利文件，能够通过人体检测组件获取摄像头附近的人体探测数据，进而摄像头根据人体探测数据做出相应的响应(开启/关闭摄像头灯光、灯光颜色亮度调节，语音交互)，能够帮助用户定制专属的智能监控服务，例如：当人体检测组件有异常数据时，开启摄像头拍照，打开报警器等。
该专利文件提出了一种智能监控的技术方案，将监控与人体检测技术相结合，智能监控能够根据覆盖范围内是否存在人体执行相应的决策。但是该发明的应用领域较为片面，不仅不能协调多个监控实现对移动物体的跟踪录制，并且在许多监控所部署的应用场景中，被摄像头录制的视频内容不仅仅是人体，而是多种类型的可移动物体，例如：行驶中的车辆、高空坠物和流浪动物。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质，旨在减少监控的工作时长，减少视频的录制时间，并在实现监控的安全保障功能的同时保证用户隐私。
为了达到上述目的，本发明提出一种基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述方法应用于安防辅助监控系统，所述系统包括无线感知模块，所述无线感知模块与安防主监控系统通信连接，所述安防主监控系统在检测区域布置有监控摄像头，所述方法包括以下步骤：
通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据；
将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配；
根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体；
若所述检测区域内存在移动物体，则执行对应的响应操作，其中，所述响应操作至少包括：向监控摄像头发送调度指令，控制监控摄像头拍摄存在移动物体的检测区域。
本发明进一步的技术方案是，所述将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配的步骤包括：
采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较，计算所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹的加权距离值；
所述根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体的步骤包括：
若所述加权距离值大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体；
若所述加权距离值小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体。
本发明进一步的技术方案是，所述采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较的步骤之前包括：
对所述实时CSI数据进行降噪处理，得到降噪后的CSI值；
所述采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较，计算所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹的加权距离值的步骤包括：
将所述降噪后的CSI值存为目标指纹向量R，
Figure BDA0002370449170000041
计算目标指纹向量Ri与指纹库中的参考指纹之间的距离，距离的计算公式为：
Figure BDA0002370449170000042
Figure BDA0002370449170000043
式中，当q＝1时表示曼哈顿距离，当q＝2时表示欧式距离，Dtotal的物理意义是指当前检测区域内存在移动物体的可能性大小；
所述若所述加权距离值大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体的步骤包括：
若Dtotal大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体；
所述若所述加权距离值小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体的步骤包括：
若Dtotal小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体。
本发明进一步的技术方案是，所述通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据的步骤之前还包括：
规划所述安防辅助监控系统的检测区域和数据传输的组网方式，使得所述检测区域与监控摄像头的拍摄区域重合。
本发明进一步的技术方案是，所述规划所述安防辅助监控系统的检测区域和数据传输的组网方式的步骤之后还包括：
通过所述无线感知模块重复多次采集检测区域内无移动物体的信道状态信息，其中，所述信道状态信息为一段时间内无移动物体的CSI数据；
将采集到的数据通过卡尔曼滤波算法去除噪声，具体的自适应迭代过程为：
预测：
Figure BDA0002370449170000051
校正：
Figure BDA0002370449170000052
卡尔曼增益：
Figure BDA0002370449170000053
误差递归①：
Figure BDA0002370449170000054
误差递归②：
Figure BDA0002370449170000055
其中，n代表第n个时刻，
Figure BDA0002370449170000056
代表去噪后CSI真实值的估计，Yn代表第n个时刻采集到含有噪声的CSI数据，Kn表示第n个时刻计算出的卡尔曼增益，Qn和Pn+1分别表示数据的观测噪声方差和状态噪声方差；
将去噪后的数据存为CSI的指纹信息，定义CSI指纹信息矩阵F，建立存储参考指纹信息的指纹数据库：
F＝[F1，…，Fi，…，FN]；
其中，N表示检测区域内采样次数。Fi表示第i次采样的指纹，具体来讲Fi是一个m维的向量，m为单次采样的数据长度：
Figure BDA0002370449170000057
本发明进一步的技术方案是，所述根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体的步骤之后还包括：
若所述检测区域内不存在移动物体，则返回执行采集检测区域的实时CSI的数据的步骤。
本发明进一步的技术方案是，所述响应操作还包括：向总控台汇报所述检测区域内存在移动物体的异常情况，和/或存储当前异常的CSI数据，并发送至总控台，供总控台详细分析。
本发明进一步的技术方案是，所述检测区域包括非关键区域和用户隐私区域，其中，所述安防主监控系统在所述用户隐私区域内根据用户需求布置监控摄像头的拍摄方向和角度。
为实现上述目的，本发明还提出一种基于无线感知的安防辅助监控系统，所述系统包括无线感知模块，所述系统还包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质的有益效果是：本发明通过上述技术方案，通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据；将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配；根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体；若所述检测区域内存在移动物体，则执行对应的响应操作，其中，所述响应操作至少包括：向监控摄像头发送调度指令，控制监控摄像头拍摄存在移动物体的检测区域，相对于现有技术，减少了监控的工作时长，减少了视频的录制时间，并在实现监控的安全保障功能的同时保证用户隐私。
附图说明
图1是本发明基于无线感知的安防辅助监控方法较佳实施例的流程示意图；
图2是安防辅助监控系统的系统架构图；
图3是安防辅助监控系统各功能模块的具体功能示意图；
图4是安防辅助监控系统的工作流程图。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
考虑到目前的安防监控系统监控时间和视频录制时间长，监控系统的耗电量大，摄像头的使用寿命低，在对视频进行压缩处理时，需要大量的数据计算，时间成本和算力成本高，在需要对视频进行回放浏览时，需要查看大量无用或是冗余录像，浪费用户大量的时间和精力；此外，目前的安防监控系统没有考虑到用户隐私和监控安全保障之间的矛盾，由此，本发明提出一种基于无线感知的安防辅助监控方法、系统及存储介质。
具体的，请参照图1，图1是本发明基于无线感知的安防辅助监控方法较佳实施例的流程示意图。
如图1所示，本实施例中，该基于无线感知的安防辅助监控方法包括以下步骤：
步骤S10，通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据。
可以理解的是，本实施例中，该基于无线感知的安防辅助监控方法应用于安防辅助监控系统，所述系统包括无线感知模块，所述无线感知模块与安防主监控系统通信连接，所述安防主监控系统在检测区域布置有监控摄像头。
该安防辅助监控系统主要与安防主监控系统协同工作，安防辅助监控系统采集检测区域内的移动物体的CSI数据，并控制安防主监控系统的拍摄方向实现移动物体追踪功能；针对部分非关键区域的安防主监控，仅在安防辅助监控系统发现移动物体时控制安防主监控系统摄像头录制视频图像，以节省能源、减少视频存储数据量，节省视频内容理解所需的计算能力；针对部分涉及用户隐私的监控摄像头，根据用户需求布置摄像头拍摄方向和角度，同时通过安防辅助监控系统监控用户隐私区域的移动物体，仅在异常情况下采集用户隐私敏感区域视频图像，妥善解决用户隐私与安全之间的矛盾。
请参照图2和图3，该安防辅助监控系统包括无线感知模块、微控制器、存储器、网络接口模块和电源组件，所述无线感知模块包括：天线组件、射频前端、滤波模块和数据分析处理组件，所述网络接口模块包括：有线接口和无线接口。
所述无线感知模块与所述微控制器相连，将无线感知模块检测到的移动物体信息和CSI数据发送至微控制器做进一步处理；所述存储器分别与微控制器和无线感知模块相连，存储所述采集和处理的数据；所述网络模块与微控制器相连，用于传输数据和接收总控台指令；所述电源组件为安防辅助监控系统中的其他模块提供稳定的能源。
安防辅助监控系统的架构和连接方式如图2所示。
具体来讲，各模块的功能是：
所述无线感知模块，包括天线组件、射频前端电路、滤波模块和数据分析处理组件，天线组件和射频前端电路用于采集无线信道状态信息，滤波模块能够对无线信道状态信息数据进行去噪，数据分析处理组件内存有移动物体指纹库，当去噪后的无线状态信息与指纹库的内容相匹配时，则表示该设备的检测区域内存在移动物体。
所述微控制器，接收无线感知模块对于移动物体的匹配分析结果，确定监控摄像头的拍摄方向，将调控指令通过网络接口模块传输至目标监控，同时还能接收来自总控台的控制指令，实现对安防辅助监控系统的管理。
所述网络接口模块，主要由有线接口和无线接口组成，其中有线接口可以直连路由器或监控的网口实现数据传输，除此之外，安防辅助监控系统也可以通过无线接口使用WiFi或蓝牙，与总控台实现数据传输，具体的选用方式由具体的部署场景和工程人员决定。
所述存储器，主要用于存储无线信道状态信息指纹库、所采集的信道状态信息数据。
所述电源组件，为整个无线感知安防辅助系统提供能源，形式可选为蓄电池或有线电源，同时可加装太阳能板供电。
安防辅助监控系统的功能如图3所示。
步骤S20，将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配。
具体的，在该步骤S20，可以包括以下步骤：采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较，计算所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹的加权距离值。
步骤S30，根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体。
具体的，步骤S20中计算得到的加权距离值大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内存在移动物体；若计算得到的加权距离值小于所述预设阈值，则判断所述检测区域内不存在移动物体。
步骤S40，若所述检测区域内存在移动物体，则执行对应的响应操作，其中，所述响应操作至少包括：向监控摄像头发送调度指令，控制监控摄像头拍摄存在移动物体的检测区域。
本实施例中，若判断为所述检测区域内存在移动物体，则执行对应的响应操作，例如向监控摄像头发送调度指令，控制监控摄像头拍摄存在移动物体的检测区域。
本实施例通过上述计算方案，通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据；将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配；根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体；若所述检测区域内存在移动物体，则执行对应的响应操作，能节省能源、减少视频存储数据量，节省视频内容理解所需的计算能力。
进一步的，本实施例中，上述采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较的步骤之前包括：
对所述实时CSI数据进行降噪处理，得到降噪后的CSI值；
所述采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较，计算所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹的加权距离值的步骤包括：
将所述降噪后的CSI值存为目标指纹向量R，
Figure BDA0002370449170000091
计算目标指纹向量Ri与指纹库中的参考指纹之间的距离，距离的计算公式为：
Figure BDA0002370449170000092
Figure BDA0002370449170000093
式中，当q＝1时表示曼哈顿距离，当q＝2时表示欧式距离，Dtotal的物理意义是指当前检测区域内存在移动物体的可能性大小；
所述若所述加权距离值大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体的步骤包括：
若Dtotal大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体；
所述若所述加权距离值小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体的步骤包括：
若Dtotal小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体。
进一步的，本实施例中，上述步骤S10，通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据的步骤之前还包括：
规划所述安防辅助监控系统的检测区域和数据传输的组网方式，使得所述检测区域与监控摄像头的拍摄区域重合。
作为一种实施方式，在所述规划所述安防辅助监控系统的检测区域和数据传输的组网方式的步骤之后还包括：
通过所述无线感知模块重复多次采集检测区域内无移动物体的信道状态信息，其中，所述信道状态信息为一段时间内无移动物体的CSI数据；
将采集到的数据通过卡尔曼滤波算法去除噪声，具体的自适应迭代过程为：
预测：
Figure BDA0002370449170000101
校正：
Figure BDA0002370449170000102
卡尔曼增益：
Figure BDA0002370449170000103
误差递归①：
Figure BDA0002370449170000104
误差递归②：
Figure BDA0002370449170000105
其中，n代表第n个时刻，
Figure BDA0002370449170000106
代表去噪后CSI真实值的估计，Yn代表第n个时刻采集到含有噪声的CSI数据，Kn表示第n个时刻计算出的卡尔曼增益，Qn和Pn+1分别表示数据的观测噪声方差和状态噪声方差；
将去噪后的数据存为CSI的指纹信息，定义CSI指纹信息矩阵F，建立存储参考指纹信息的指纹数据库：
F＝[F1，…，Fi，…，FN]；
其中，N表示检测区域内采样次数。Fi表示第i次采样的指纹，具体来讲Fi是一个m维的向量，m为单次采样的数据长度：
Figure BDA0002370449170000107
进一步的，本实施例中，上述步骤S30，根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体之后还包括：
若所述检测区域内不存在移动物体，则返回执行采集检测区域的实时CSI的数据的步骤。
本实施例中，所述响应操作还包括：向总控台汇报所述检测区域内存在移动物体的异常情况，和/或存储当前异常的CSI数据，并发送至总控台，供总控台详细分析。
值得提出的是，本实施例中，所述检测区域包括非关键区域和用户隐私区域，其中，所述安防主监控系统在所述用户隐私区域内根据用户需求布置监控摄像头的拍摄方向和角度。
本发明基于无线感知的安防辅助监控方法考虑到为保障监控视频的清晰度，通常会选用性能较好的监控摄像头，但是在部分应用场景下这将严重侵犯用户的隐私，例如：在小区中主干道路上布置的摄像头会拍摄到部分住户的客厅或是卧室。因此，本发明需要提前规划监控摄像头朝向不会侵犯用户隐私的方向拍摄，而通过安防辅助监控系统实现全区域的无线感知覆盖，当安防辅助监控感知到检测区域范围内出现了移动物体或是异常情况，就自适应地调整监控的拍摄方向朝向可疑区域拍摄，这既保证了用户的隐私，又实现了监控的安全保障功能。
以下结合图1至图4对本发明基于无线感知的安防辅助监控方法进行进一步的详细阐述。
本发明基于无线感知的安防辅助监控方法所使用的移动物体识别技术，包括：组网规划部署、无线信道状态信息数据采集、去噪和分析等步骤。而在本发明中通过具体的技术手段实现的移动物体识别技术，包括但不限于：Kalman去噪、最近邻法(NN算法)等。这并非对本发明保护范围的限制，本领域技术人员使用的实施例中未提及的去噪方法或是无线感知的移动物体识别技术实现的基于无线感知的安防辅助监控方法，仍在本发明保护的范围以内。
本发明基于无线感知的安防辅助监控方法包括四个阶段，其中，第一阶段是安防辅助监控系统准备工作阶段，第二阶段是离线训练阶段，第三阶段是移动物体在线监测阶段，第四阶段是安防辅助监控系统的响应阶段，在不同的应用场景中有不同的实施例，例如：使监控摄像头处于关闭模式，仅在发现移动物体时开启工作；摄像头平时指向用户非隐私区域，仅在监控辅助系统发现隐私区域出现移动物体后采集视频图像。
第一阶段：规划安防辅助监控系统中无线感知模块的检测区域，使安防辅助监控系统的检测区域与安防主监控系统监控摄像头的拍摄区域重合，规划安防辅助监控系统数据传输的组网方式。
其中，数据传输方案主要有两种，第一种是辅助系统与监控系统共享交换机和路由器网口，接入相同网络；第二种是辅助系统的无线接口与总控台直接通过WiFi或蓝牙通信。
第二阶段：安防辅助监控系统在检测区域内无移动物体时重复多次采集环境中的信道状态信息，将采集到的数据通过卡尔曼滤波算法去除噪声，由于采集的是一段时间内无移动物体的CSI数据，因此状态转移系数和观测系数均为1，具体的自适应迭代过程见下：
预测：
Figure BDA0002370449170000121
校正：
Figure BDA0002370449170000122
卡尔曼增益：
Figure BDA0002370449170000123
误差递归①：
Figure BDA0002370449170000124
误差递归②：
Figure BDA0002370449170000125
其中，n代表第n个时刻，
Figure BDA0002370449170000126
代表去噪后CSI真实值的估计，Yn代表第n个时刻采集到含有噪声的CSI数据，Kn表示第n个时刻计算出的卡尔曼增益，Qn和Pn+1分别表示数据的观测噪声方差和状态噪声方差。
将去噪后的数据存为CSI的指纹信息，定义CSI指纹信息矩阵F：
F＝[F1，…，Fi，…，FN]；
其中，N表示检测区域内采样次数。Fi表示第i次采样的指纹，具体来讲Fi是一个m维的向量，m为单次采样的数据长度：
Figure BDA0002370449170000127
第三阶段：为实现检测检测区域内的移动物体，监控辅助系统实时采集CSI，并通过步骤2中的自适应方法去噪。我们能够使用最近邻法(NN算法)将采集到的实时CSI数据与指纹库中的数据进行比较，根据计算后的加权距离值判断检测区域内是否存在移动物体。将实时采集并去噪后的CSI值存为目标指纹向量R，
Figure BDA0002370449170000128
计算目标指纹向量Ri与指纹库中的参考指纹之间的距离，距离的计算公式为：
Figure BDA0002370449170000129
Figure BDA00023704491700001210
式中，当q＝1时表示曼哈顿距离，当q＝2时表示欧式距离，Dtotal的物理意义是指当前检测区域内存在移动物体的可能性大小。
第四阶段：若步骤3计算出的Dtotal值较小，则表示检测区域内没有移动物体，此时需要重复执行步骤3以实现持续的移动物体检测；若步骤3计算出的Dtotal较大，则代表此时检测区域内存在移动物体，监控辅助系统需要进一步执行所述存储器中预存的响应；
所述响应包括，微控制器通过网络接口模块向总控台汇报异常状况；微控制器向周围摄像头发送调度指令，控制摄像头拍摄存在移动物体的区域；存储当前异常的CSI数据，并通过网络发送至总控台详细分析。
其中，Dtotal的判决阈值范围取决于监控辅助系统部署场所的无线环境，需要根据实际测量调试。
本发明基于无线感知的安防辅助监控方法的有益效果是：
1、本发明提出的方法能够减少监控的工作时长，减少视频的录制时间：
(1)当安防辅助监控未发现移动物体时，维持监控摄像头工作在关闭或是节能模式，可以节省监控系统的耗电，节约成本，还能够提升摄像头的工作寿命；
(2)监控摄像头仅在安防辅助监控发现检测区域内有移动物体时开始录制，因此本发明提出的方案能够大大节省视频的存储空间，同时在后续对视频进行压缩处理时，或是通过深度学习对视频内容进行分类、识别时，能够大大减少数据的计算量，降低时间成本和算力成本；
(3)需要对视频进行回放浏览时，较短的视频时长将会极大地减少用户的工作量，使用户无需查看大量无用或是冗余录像，节省用户的时间和精力。
2、本发明能够协调用户隐私与监控安全保障功能之间的矛盾，既保证了用户的隐私，又实现了监控的安全保障功能。
为实现上述目的，本发明还提出一种基于无线感知的安防辅助监控系统，所述系统包括无线感知模块，所述系统还包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如上实施例所述的方法的步骤，这里不再赘述。
为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如上实施例所述的方法的步骤，这里不再赘述。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述方法应用于安防辅助监控系统，所述系统包括无线感知模块，所述无线感知模块与安防主监控系统通信连接，所述安防主监控系统在检测区域布置有监控摄像头，其中，所述检测区域包括非关键区域和涉及用户隐私区域，所述方法包括以下步骤：
通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据；
将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配；
根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体；
若所述检测区域内存在移动物体，则执行对应的响应操作，针对部分非关键区域的安防主监控，仅在安防辅助监控系统发现移动物体时控制安防主监控系统摄像头录制视频图像，其中，所述响应操作至少包括：向监控摄像头发送调度指令，控制监控摄像头拍摄存在移动物体的检测区域；针对部分涉及用户隐私的监控摄像头，根据用户需求布置摄像头拍摄方向和角度，使其指向用户非隐私区域，同时通过安防辅助监控系统监控用户隐私区域的移动物体，仅在异常情况下采集用户隐私敏感区域视频图像。
2.根据权利要求1所述的基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹数据进行特征匹配的步骤包括：
采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较，计算所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹的加权距离值；
所述根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体的步骤包括：
若所述加权距离值大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体；
若所述加权距离值小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体。
3.根据权利要求2所述的基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较的步骤之前包括：
对所述实时CSI数据进行降噪处理，得到降噪后的CSI值；
所述采用最近邻法将所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹进行比较，计算所述实时CSI数据与预先存储在指纹数据库中的参考指纹的加权距离值的步骤包括：
将所述降噪后的CSI值存为目标指纹向量R，
Figure FDA0003076765900000021
计算目标指纹向量Ri与指纹库中的参考指纹之间的距离，距离的计算公式为：
Figure FDA0003076765900000022
Figure FDA0003076765900000023
式中，当q＝1时表示曼哈顿距离，当q＝2时表示欧式距离，Dtotal的物理意义是指当前检测区域内存在移动物体的可能性大小；
所述若所述加权距离值大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体的步骤包括：
若Dtotal大于或等于预设阈值，则判断所述检测区域内则存在移动物体；
所述若所述加权距离值小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体的步骤包括：
若Dtotal小于预设阈值，则判断所述检测区域内则不存在移动物体。
4.根据权利要求1所述的基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述通过所述无线感知模块采集检测区域的实时CSI数据的步骤之前还包括：
规划所述安防辅助监控系统的检测区域和数据传输的组网方式，使得所述检测区域与监控摄像头的拍摄区域重合。
5.根据权利要求4所述的基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述规划所述安防辅助监控系统的检测区域和数据传输的组网方式的步骤之后还包括：
通过所述无线感知模块重复多次采集检测区域内无移动物体的信道状态信息，其中，所述信道状态信息为一段时间内无移动物体的CSI数据；
将采集到的数据通过卡尔曼滤波算法去除噪声，具体的自适应迭代过程为：
预测：
Figure FDA0003076765900000031
校正：
Figure FDA0003076765900000032
卡尔曼增益：
Figure FDA0003076765900000033
误差递归①：
Figure FDA0003076765900000034
误差递归②：
Figure FDA0003076765900000035
其中，n代表第n个时刻，
Figure FDA0003076765900000036
代表去噪后CSI真实值的估计，Yn代表第n个时刻采集到含有噪声的CSI数据，Kn表示第n个时刻计算出的卡尔曼增益，Qn和Pn+1分别表示数据的观测噪声方差和状态噪声方差；
将去噪后的数据存为CSI的指纹信息，定义CSI指纹信息矩阵F，建立存储参考指纹信息的指纹数据库：
F＝[F1,…，Fi，…，FN]；
其中，N表示检测区域内采样次数，Fi表示第i次采样的指纹，具体来讲Fi是一个m维的向量，m为单次采样的数据长度：
Figure FDA0003076765900000037
6.根据权利要求1所述的基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述根据匹配结果判断所述检测区域内是否存在移动物体的步骤之后还包括：
若所述检测区域内不存在移动物体，则返回执行采集检测区域的实时CSI的数据的步骤。
7.根据权利要求1所述的基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述响应操作还包括：向总控台汇报所述检测区域内存在移动物体的异常情况，和/或存储当前异常的CSI数据，并发送至总控台，供总控台详细分析。
8.根据权利要求1-7任意一项所述的基于无线感知的安防辅助监控方法，其特征在于，所述检测区域包括非关键区域和用户隐私区域，其中，所述安防主监控系统在所述用户隐私区域内根据用户需求布置监控摄像头的拍摄方向和角度。
9.一种基于无线感知的安防辅助监控系统，其特征在于，所述系统包括无线感知模块，所述系统还包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如权利要求1-8任意一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法的步骤。
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