CN113329000A - 一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统 - Google Patents

一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，其包括用户智能控制模块、隐私识别保护模块及安全监测预警模块。基于深度学习构建隐私保护模型，满足准确性与实时性要求的同时，创新匿名化处理形式，保证视频监控数据的可利用性与隐私性；在监控环境下内嵌自主开发的专家推理系统，组建无线传感器网络，完成对家庭环境数据的采集传输与异常推理；设计用户端控制界面，实现功能交互，提高系统的可视化与可操作性。本发明打破了家庭场景下视频监控存在的局限性，完善安全监测智能化功能，拓展隐私保护实际应用，实现智能家居环境下的隐私与安全保护。

Description

一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统
技术领域
本发明涉及人工智能和隐私安全领域，尤其涉及一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统。
背景技术
随着当今社会信息化、智能化步伐的不断加快，智能家居物联网发展日益繁荣，应用范围更加广泛。然而，智能设备在为人们的日常生活带来便利的同时，也带来诸多隐私与安全隐患，极可能给用户带来财产损失甚至人身伤害。智能家居的隐私与安全威胁具有影响面广、后果严重等特点，因而，剖析智能家居环境下的隐私与安全现状，提出相应的安全措施，可以为智能家居产业的健康、持续发展提供坚实的基础。
智能家居环境下通过不同的无线通信技术(如蓝牙、NFC、ZigBee、Wi-Fi)连接专用物联网设备，实现对家庭环境的智能化感知和管理。在该环境下，智能数据采集设备获取环境信息并根据预设的算法对数据进行预处理；用户以手动或自动的方式对其进行控制；后端云服务器进行原始数据的处理和存储，以及装载预先定义的规则和策略。在数据的收集、传输、处理以及存储过程中存在一系列隐私与安全问题，一旦被攻击者恶意利用，将会造成严重的后果，因此实现在智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化至关重要。
目前，智能家居更加多样化，技术实现也更为丰富。然而，智能设备制造商和物联网应用开发者在缺乏强制性的安全标准和规范的情况下，缺少隐私与安全方面的投入，甚至忽视了漏洞。随着网络性能的持续提高和多媒体应用的快速发展，网络空间中的私有信息(文本、音频、视频等)曝光事件频频发生，因此，利用相关技术在保证智能设备应用高效便捷的同时实现隐私信息不被恶意泄露，是目前亟待研究和解决的热点问题。
随着人们对隐私与安全保护意识的不断增强，家庭环境下视频监控系统以及智能安全监测系统日益普及，但系统执行过程中会对个人隐私安全造成极大威胁。为此国内外研究者对关于智能应用系统中的隐私安全保护问题的研究越来越多，但目前大多数解决方案的实际应用较少。
发明内容
针对家庭场景下隐私与安全保护的实际需求，本发明提出了一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，在实现智能设备安全监测的同时，注重对原始数据中的隐私内容进行识别保护处理，完善家居智能化系统。
首先，针对智能家居环境下视觉数据隐私保护问题，本发明基于深度学习建立隐私内容识别与匿名化处理模型。目前隐私数据样本在数量、质量、标注等方面无法满足网络训练的要求，为解决此问题，本发明在完成数据集构建的同时，提出识别与分类模型联合训练的策略，实现隐私内容的准确分类与识别定位，考虑到实际应用环境下对算法准确度和速度的要求，在YOLOv3算法基础上，针对隐私内容进行模型微调，进一步优化网络参数，实现网络结构轻量化处理；在隐私保护处理部分，创新匿名化处理形式，提出利用生成对抗网络模型对隐私目标进行匿名化处理，相较于隐私保护策略中现有的物理加噪方法，实现在保证视觉数据可利用性的同时保护其隐私性。
其次，本发明提出家庭视频监控下智能安全监测模块，内嵌自主开发的专家推理系统，克服其仅可进行单一数据处理的问题，结合智能传感器与ZigBee无线网络，组建无线传感器网络，对家庭环境信息进行实时采集、传输、解析、决策，对异常数据及时进行预警和智能化处理，进一步拓展智能家居环境下隐私与安全保护的多功能化。
此外，本发明设计了集隐私保护系统与安全监测系统于一体的用户控制端，在系统对相应指令进行自动化处理的基础上，实现用户端远程控制和异常提醒等交互功能，实现用户端界面个性化体验，提高系统的可视化与可操作性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，包括用户智能控制模块、隐私识别保护模块、安全监测预警模块，其中：
所述用户智能控制模块中，建立ZigBee无线网络进行系统指令交互传输及解析，设计用户控制端实现隐私保护与安全监测一体化处理，系统根据推理结果自动进行预警提示和应急处理，同时用户根据可视化信息进行决策和远程管控，实现用户端与家居设备之间的智能连接；
所述隐私识别保护模块中，在隐私信息识别检测部分，基于深度学习，自制复杂场景下包含不同像素、角度等特点的训练数据集并进行标签标注，使用联合训练策略建立模型，优化网络参数，实现网络结构轻量化处理，通过用户控制端获取是否实时执行指令，对隐私内容提出在线和离线两种检测模式，实现对实时多媒体数据或存储内容的隐私信息检测与识别定位；在隐私保护处理部分，基于生成对抗网络搭建模型对检测到的隐私内容进行匿名化处理；
所述安全监测预警模块中，在视频监控系统中开发专家推理系统，结合智能传感器、ZigBee无线网络技术，实现对家庭环境数据的实时采集、传输、解析、决策及预警提示，达到家居安全监测与远程管控。
特别地，用户智能控制模块在Visual Studio集成开发环境下实现智能互联和远程管控的特性，利用ZigBee协调器组建无线网络，实现网络初始化、信道扫描、网络互连以及数据传输；PC用户端通过ZigBee协调器进行远程交互，利用ZigBee无线网络实现智能设备的远程控制；用户通过控制端指令实现对隐私内容检测与匿名化处理等功能的自主选择。
特别地，采用网络爬取的方式扩充现有的相关公开数据集，并筛选具有不同场景、对象、像素、角度等特点的图片，对身体大面积裸露目标进行标签标注，构成隐私内容检测数据集；同时在此数据集基础上，扩充对应于大面积裸露数据的非裸露样本数据，以实现对匿名化处理模型的训练。
特别地，对于隐私内容识别检测部分，在自制数据集的基础上，提出识别与分类模型联合训练的策略，实现隐私内容的准确分类并识别定位，在YOLOv3算法基础上优化网络参数，轻量化处理网络结构，以满足实际应用环境下对准确性与实时性要求。
特别地，对于匿名化处理部分，在生成对抗网络GAN模型的基础上，采用循环一致损失改善训练过程，无需使用成对数据集即可实现图片不同域之间的转换，利用自主构建的扩充数据集，对身体大面积裸露等隐私内容进行匿名化处理，实现在保护隐私目标的同时尽可能保证原始数据的完整性和可利用性；
特别地，在传统视频监控下拓展安全监测预警功能，采用专家推理系统对采集的家庭环境信息进行智能化推理，一旦监测到家庭环境中出现异常信息，专家推理系统会及时反馈推理结果和建议，对紧急事件可完成初步的自动应急处理，同时，用户端可根据异常原因，通过远程管控模块进一步处理异常事件。
本发明的有益效果：
1.本系统提出在家庭环境下对视觉数据中的隐私内容进行检测及匿名化保护处理，基于深度学习建立模型，提出识别与分类模型联合训练的策略，优化网络参数，实现隐私内容的准确分类与识别定位，并对检测到的隐私内容进行匿名化处理，在保证视觉数据分析及应用性的同时保护其隐私性；
2.本系统在实现对原始视觉数据隐私保护的同时，提出家庭视频监控下安全监测模块，开发专家推理机制，结合智能传感器、ZigBee无线网络，组建无线传感器网络，实现家庭场景下环境数据的采集与传输处理，对异常数据及时的进行预警和智能化处理；
3.本系统集隐私保护与安全监测系统于一体，设计用户控制端，在系统对相应指令进行自动化处理的同时，开发用户端远程控制和异常提醒等交互功能，实现数据的可视化与可操作性；
4.本系统克服隐私数据集采集存在的局限性，在考虑实际家庭生活环境下可能出现的隐私场景的情况下，根据具体需求及限定自制数据集。
附图说明
图1是本发明系统整体结构图；
图2是本发明系统界面展示图；
图3是本发明系统整体流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合附图对本发明作进一步说明。
本发明提出了一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统。基于深度学习实现对原视觉数据中隐私内容的实时检测及匿名化处理，在保证数据可利用性的同时保护其隐私性；提出家庭环境安全监测系统，开发专家推理机制，结合智能传感器、ZigBee无线网络，组建无线传感器网络，实现家庭场景下数据的采集传输与异常处理；在系统对相应指令进行自动化处理的同时，设计用户端远程控制和异常提醒等交互功能，提升数据的可视化与可操作性，实现用户端界面个性化和智能化体验。
图1给出了本发明所述系统的整体架构，整个系统共分为三个部分，包括用户智能控制模块、隐私识别保护模块、安全监测预警模块，各模块的具体功能为：
(1)用户控制模块通过ZigBee无线网络进行系统指令交互传输及解析，设计用户控制端实现隐私保护与安全监测一体化处理，用户可根据可视化信息自主执行指令决策，操作指令通过互联网传递给家庭场景下的ZigBee无线网络模块，借助ZigBee协调器对终端节点发送命令，终端通过解析控制信息，实现对智能设备的控制，终端节点同时将设备的状态信息回传至用户端界面供用户查看，信息的交互完成了智能设备的远程管控。
(2)隐私识别保护模块，在隐私信息识别检测部分，克服数据集采集与标注的困难，提出模型联合训练策略，基于深度学习算法进一步优化网络参数，创新匿名化处理形式，建立隐私信息检测与保护模型。通过用户控制端获取是否实时执行指令，从而选择隐私信息保护的在线和离线模式。当获取到执行命令时，系统进入在线模式，对视频监控中大面积身体裸露等隐私信息进行实时检测定位；反之，系统进入离线模式，对于未接收到实时检测指令的存储数据内容进行后期检测处理操作，检测后对存在的隐私信息进行匿名化处理，实现数据本身不涉及隐私内容，在保证数据可利用性的同时保护其隐私性，进一步加强家庭环境下的隐私保护；
(3)安全监测预警模块通过智能传感器与ZigBee无线网络，组件无线传感器网络，开发专家推理系统，克服其数据处理单一化问题，实现对家庭环境的实时监测，通过环境数据的采集和传递，将数据经互联网上传至PC用户端，专家推理机制完成数据推理工作并及时反馈推理结果及建议，实现数据的智能化处理和异常事件的检测。一旦监测到环境信息异常，及时进行预警和应急处理，同时，PC用户端界面可以实现对推理信息的可视化与远程控制功能。
本发明所述的一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统的主要流程图如图2所示。
具体步骤为：
(1)环境初始化；
(2)数据采集，包括家庭监控环境下的视频数据、家庭环境数据(温湿度、异常气体等)和智能设备状态(开启程度、关闭)；
(3)用户端执行相应指令，控制隐私识别保护模块与安全监测预警模块是否执行；
A隐私识别保护模块实现流程：
1)若未接受到实时执行隐私识别保护指令，对原始数据进行存储；若接收到实时执行隐私识别保护指令，执行2)、3)、4)、5)；
2)视频数据预处理，包括帧提取、视频帧处理等；
3)将处理后的视频帧数据输入到隐私信息检测模型中；
4)若检测到存在隐私目标，将目标进行匿名化处理；若未检测到隐私目标，不做处理；
5)对执行隐私识别保护后的数据进行存储，并上传用户端；
6)对未进行实时隐私识别保护处理的原始数据，可通过用户端控制执行再处理操作，同样执行2)、3)、4)、5)。
B安全监测预警模块实现流程：
1)若未接受到执行环境安全监测指令，对原始数据进行存储；若接收到执行环境安全监测指令，执行2)、3)、4)、5)、6)、7)；
2)传感器数据预处理，包括滤波、转化、帧处理等；
3)数据传送至ZigBee终端节点，等待ZigBee协调器节点读取命令；
4)数据传送至ZigBee协调器节点，与PC用户端通信；
5)数据传送至PC用户端并进行解析，专家推理系统对数据进行推理；
6)若推理到异常事件，存储数据并进行信息可视化，根据异常事件处理机制对智能家居设备进行远程管控；若无异常事件，对数据进行存储；
7)用户可根据可视化信息，借助无线网络，对终端智能家用设备进行远程管控。

Claims (6)

1.一种基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，包括用户智能控制模块、隐私识别保护模块、安全监测预警模块，其中：
所述用户智能控制模块中，建立ZigBee无线网络进行系统指令交互传输及解析，设计用户控制端实现隐私保护与安全监测一体化处理，系统根据推理结果自动进行预警提示和应急处理，同时用户根据可视化信息进行决策和远程管控，实现用户端与家居设备之间的智能连接；
所述隐私识别保护模块中，在隐私信息识别检测部分，基于深度学习，自制复杂场景下包含不同像素、角度等特点的训练数据集并进行标签标注，使用联合训练策略建立模型，优化网络参数，实现网络结构轻量化处理，通过用户控制端获取是否实时执行指令，对隐私内容提出在线和离线两种检测模式，实现对实时多媒体数据或存储内容的隐私信息检测与识别定位；在隐私保护处理部分，基于生成对抗网络搭建模型对检测到的隐私内容进行匿名化处；
所述安全监测预警模块中，在视频监控系统中开发专家推理系统，结合智能传感器、ZigBee无线网络技术，实现对家庭环境数据的实时采集、传输、解析、决策及预警提示，达到家居安全监测与远程管控。
2.如权利要求1所述的基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，其特征在于：所述用户智能控制模块在Visual Studio集成开发环境下实现智能互联和远程管控的特性，利用ZigBee协调器组建无线网络，实现网络初始化、信道扫描、网络互连以及数据传输；PC用户端通过ZigBee协调器进行远程交互，利用ZigBee无线网络实现智能设备的远程控制；用户通过控制端指令实现对隐私内容检测与匿名化处理等功能的自主选择。
3.如权利要求1所述的基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，其特征在于：采用网络爬取的方式扩充现有的相关公开数据集，并筛选具有不同场景、对象、像素、角度等特点的图片，对身体大面积裸露目标进行标签标注，构成隐私内容检测数据集；同时在此数据集基础上，扩充对应于大面积裸露数据的非裸露样本数据，以实现对匿名化处理模型的训练。
4.如权利要求1所述的基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，其特征在于：对于隐私内容识别检测部分，在自制数据集的基础上，提出识别与分类模型联合训练的策略，实现隐私内容的准确分类并识别定位，在YOLOv3算法基础上优化网络参数，轻量化处理网络结构，以满足实际应用环境下对准确性与实时性要求。
5.如权利要求1所述的基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，其特征在于：对于匿名化处理部分，在生成对抗网络GAN模型的基础上，采用循环一致损失改善训练过程，无需使用成对数据集即可实现图片不同域之间的转换，利用自主构建的扩充数据集，对身体大面积裸露等隐私内容进行匿名化处理，实现在保护隐私目标的同时尽可能保证原始数据的完整性和可利用性。
6.如权利要求1所述的基于智能家居环境下的隐私保护和安全监测一体化系统，其特征在于：在传统视频监控下拓展安全监测预警功能，采用专家推理系统对采集的家庭环境信息进行智能化推理，一旦监测到家庭环境中出现异常信息，专家推理系统会及时反馈推理结果和建议，对紧急事件可完成初步的自动应急处理，同时，用户端可根据异常原因，通过远程管控模块进一步处理异常事件。
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