CN116299547A - 一种基于智能化的红外探测器报警系统 - Google Patents

一种基于智能化的红外探测器报警系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于红外探测领域，公开了一种基于智能化的红外探测器报警系统，包括工作条件数据获取模块、计算模块、红外光发射模块、红外成像模块和报警模块；工作条件数据获取模块用于获取探测区域的工作条件数据；计算模块用于根据探测区域的工作条件数据计算出红外光线的发射功率；红外光发射模块用于按照发射功率向探测区域发射红外光；红外成像模块用于接收探测区域反射回来的红外光，从而生成探测区域的红外图像；报警模块用于检测红外图像中是否包含预设类型的预警事件，若是，则发出报警信号。本发明达到了在保证对探测区域进行正常探测的同时，降低红外探测器报警系统的运行功耗的效果。

Description

一种基于智能化的红外探测器报警系统
技术领域
本发明涉及红外探测领域，尤其涉及一种基于智能化的红外探测器报警系统。
背景技术
现有的红外探测器报警系统，其在发射红外光时，发射功率一般都是不变的，但是，环境条件会对红外探测器报警系统的探测准确程度造成影响。例如，当发射功率较低时，在湿度较大的环境中，红外光被削弱的程度较大，从而导致无法得到足够强的反射光线来进行目标探测。然而，若设置较大的发射功率，那么，运行功耗就会比较高，降低了在不方便充电的环境中的续航时间。
发明内容
本发明的目的在于公开一种基于智能化的红外探测器报警系统，解决如何使得红外光的发射功率随着环境条件的变化而变化，从而在保证对探测区域进行正常探测的同时，降低红外探测器报警系统的运行功耗的问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明提供了一种基于智能化的红外探测器报警系统，包括工作条件数据获取模块、计算模块、红外光发射模块、红外成像模块和报警模块；
工作条件数据获取模块用于获取探测区域的工作条件数据；
计算模块用于根据探测区域的工作条件数据计算出红外光线的发射功率；
红外光发射模块用于按照发射功率向探测区域发射红外光；
红外成像模块用于接收探测区域反射回来的红外光，从而生成探测区域的红外图像；
报警模块用于检测红外图像中是否包含预设类型的预警事件，若是，则发出报警信号。
优选地，工作条件数据包括探测距离、湿度和粉尘浓度。
优选地，工作条件数据获取模块包括测距单元、湿度测量单元和粉尘浓度测量单元；
测距单元用于获取探测区域的中心与红外热成像模块之间的探测距离；
湿度测量单元用于获取探测区域的湿度；
粉尘浓度测量单元用于获取探测区域的粉尘浓度。
优选地，根据探测区域的工作条件数据计算出红外光线的发射功率，包括：
采用如下函数计算发射功率：
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其中，
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表示发射功率，/>
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分别表示探测距离、湿度、粉尘浓度的权重，
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表示红外成像模块的最大有效探测距离，/>
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表示湿度，
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表示粉尘浓度，
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表示红外成像模块工作环境的粉尘浓度的上限值，/>
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表示预设的发射功率常数。
优选地，获取探测区域的工作条件数据，包括：
采用自适应的更新周期获取探测区域的工作条件数据。
优选地，自适应的更新周期的计算方法为：
用
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当
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优选地，检测红外图像中是否包含预设类型的预警事件，包括：
对红外图像进行运动检测，获取红外图像中的运动区域；
对运动区域进行图像识别，判断运动区域是否包含预设类型的物体，若是，则表示红外图像中包含预设类型的预警事件。
优选地，预设类型的物体包括预设形状的车辆和/或人员。
优选地，对红外图像进行运动检测，获取红外图像中的运动区域，包括：
根据拍摄时间从早到晚的顺序对红外图像进行编号；
对于编号为d的红外图像
Figure SMS_28
，其运动检测的方式为：
计算
Figure SMS_29
中的每个像素点的检测值；
将检测值大于预设的检测值阈值的像素点作为
Figure SMS_30
中的运动区域的像素点。
优选地，检测值的计算函数为：
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和
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的像素点的灰度值。
与现有技术相比，本发明通过采集探测区域的工作条件数据来对红外光发射模块的发射功率进行调整，从而使得发射功率能够随着环境情况的变化而自适应地变化，从而在红外光的探测环境条件较好时，自动降低红外光的发射功率，而在红外光的探测环境条件较差时，自动提高红外光的发射功率，达到了在保证对探测区域进行正常探测的同时，降低红外探测器报警系统的运行功耗的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于智能化的红外探测器报警系统的一种示意图。
图2为本发明工作条件数据获取模块的一种示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于智能化的红外探测器报警系统，包括
包括工作条件数据获取模块、计算模块、红外光发射模块、红外成像模块和报警模块；
工作条件数据获取模块用于获取探测区域的工作条件数据；
计算模块用于根据探测区域的工作条件数据计算出红外光线的发射功率；
红外光发射模块用于按照发射功率向探测区域发射红外光；
红外成像模块用于接收探测区域反射回来的红外光，从而生成探测区域的红外图像；
报警模块用于检测红外图像中是否包含预设类型的预警事件，若是，则发出报警信号。
与现有技术相比，本发明通过采集探测区域的工作条件数据来对红外光发射模块的发射功率进行调整，从而使得发射功率能够随着环境情况的变化而自适应地变化，从而在红外光的探测环境条件较好时，自动降低红外光的发射功率，而在红外光的探测环境条件较差时，自动提高红外光的发射功率，达到了在保证对探测区域进行正常探测的同时，降低红外探测器报警系统的运行功耗的效果。
具体的，报警信息可以通过语音或文字的方式进行呈现。
优选地，工作条件数据包括探测距离、湿度和粉尘浓度。
需要说明的是，本发明上述列举的工作条件数据仅为其中一些例子，其它的能够对红外光的反射光线的强度造成影响的因素均可以设置在工作条件数据中。
优选地，如图2所示，工作条件数据获取模块包括测距单元、湿度测量单元和粉尘浓度测量单元；
测距单元用于获取探测区域的中心与红外热成像模块之间的探测距离；
湿度测量单元用于获取探测区域的湿度；
粉尘浓度测量单元用于获取探测区域的粉尘浓度。
测距单元可以紧挨着红外成像模块设置，测距单元所发出的测距信号的传输方向与红外成像模块的朝向一致。
测距单元可以包括红外测距传感器、超声波测距传感器等。
湿度测量单元包括设置在探测区域中的湿度传感器。
粉尘浓度测量单元包括设置在探测区域中的粉尘浓度传感器。
优选地，根据探测区域的工作条件数据计算出红外光线的发射功率，包括：
采用如下函数计算发射功率：
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其中，
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表示预设的红外成像模块的工作环境的湿度的上限值，/>
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表示粉尘浓度，
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表示红外成像模块工作环境的粉尘浓度的上限值，/>
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表示预设的发射功率常数。
具体的，发射功率与探测距离、湿度、粉尘浓度正相关，探测距离越大、湿度越大、粉尘浓度越大则发射功率越大；探测距离越小、湿度越小、粉尘浓度越小则发射功率越小。上述计算方式能够使得发射功率随着多种环境因素的综合变化结果而自适应地变化，从而有效地节约了整体的运行功耗，有效地提高了本发明在不方便充电的环境，如野外环境中的续航时间。
优选地，获取探测区域的工作条件数据，包括：
采用自适应的更新周期获取探测区域的工作条件数据。
本发明的工作条件数据采用的是自适应的更新周期来进行更新，从而使得发射功率的变化间隔能够更加匹配工作环境条件的变化情况，既能避免过于频繁地更新发射功率，造成对红外图像的识别困难，又能够避免更新发射功率的频率过低，造成发射功率不能密切地随着工作条件数据的变化而变化。
由于本发明需要进行运动检测，当过于频繁地更新发射功率时，运动检测便不能够准确地进行，从而降低了本发明的探测报警的准确率。
优选地，自适应的更新周期的计算方法为：
用
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表示第c个更新周期，则/>
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的计算过程为：
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当
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其中，
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表示预设的发射功率阈值，/>
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表示第c-1个更新周期，
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分别表示第c-1个和第c-2个更新周期中所采用的发射功率，/>
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表示预设的周期常数，/>
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分别表示更新周期的下限值和上限值，
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，/>
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。
在计算更新周期的过程中，本发明通过
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和/>
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之间的关系来选择相应的计算函数来得到更新周期，从而使得更新周期能够随着工作条件数据的变化而变化，使得发射功率的变化间隔能够更加匹配工作环境条件的变化情况。当/>
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和
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之间的差值大于等于/>
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时，表示发射功率在增加，增加的幅度比较大，即变化幅度比较大，此时，本发明会缩短第c个更新周期，以实现更新周期的跟随变化。当
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和/>
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之间的差值小于/>
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时，表示发射功率在减少，减少的幅度比较小，即变化幅度比较小，此时，本发明会延长第c个更新周期，以实现更新周期的跟随变化。即本发明的更新周期是随着发射功率的变化幅度的变化而自适应变化的，变化幅度越大，则更新周期的会越小，从而使得能够及时地对发射功率进行调整。
优选地，当c小于等于2时，更新周期为预先设定的数值。
优选地，检测红外图像中是否包含预设类型的预警事件，包括：
对红外图像进行运动检测，获取红外图像中的运动区域；
对运动区域进行图像识别，判断运动区域是否包含预设类型的物体，若是，则表示红外图像中包含预设类型的预警事件。
红外探测一般是用于检测探测区域中是否出现预设的类型的物体，例如，人、车、动物等。从而实现对探测区域的预警。
优选地，预设类型的物体包括预设形状的车辆和/或人员。
优选地，对红外图像进行运动检测，获取红外图像中的运动区域，包括：
根据拍摄时间从早到晚的顺序对红外图像进行编号；
对于编号为d的红外图像
Figure SMS_74
，其运动检测的方式为：
计算
Figure SMS_75
中的每个像素点的检测值；
将检测值大于预设的检测值阈值的像素点作为
Figure SMS_76
中的运动区域的像素点。
运动检测的原理是通过对比相邻的两张红外图像之间的灰度值变化，当灰度值变化程度比较大时，表示出现运动物体的概率越大，从而得到运动区域。
优选地，检测值的计算函数为：
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其中，
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的像素点的检测值，/>
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和
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的像素点的灰度值。
优选地，对运动区域进行图像识别，判断运动区域是否包含预设类型的物体，包括：
对运动区域中的像素点进行灰度值优化处理，得到优化后的运动区域图像；
对优化后的运动区域图像进行图像识别，判断运动区域是否包含预设类型的物体。
优选地，对运动区域中的像素点进行灰度值优化处理，得到优化后的运动区域图像，包括：
用
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表示运动区域中的像素点，则对/>
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的灰度值优化处理过程为：
计算
Figure SMS_87
的优化概率系数；
优化概率系数的计算函数为：
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其中，
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表示优化概率系数，/>
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表示求和比例，/>
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，/>
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的8邻域的像素点的梯度值的方差，/>
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表示/>
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与运动区域的边缘的最小距离，/>
Figure SMS_94
表示运动区域中的像素点与运动区域的边缘的距离的最大值；
若优化概率系数大于设定的系数阈值，则使用预设的灰度值优化算法对
Figure SMS_98
进行优化处理，
若优化概率系数小于等于设定的系数阈值，则不对
Figure SMS_99
进行优化处理。
在本发明中，并不是直接对所有的像素点进行优化处理，因为越靠近运动区域的边缘，则出现边缘像素点的概率越大，因此，为了降低对边缘像素点进行优化处理，造成边缘信息丢失的概率，本发明通过计算优化概率系数来判断像素点是否需要进行优化处理，具体为，当
Figure SMS_100
周围的像素点的梯度值的方差越小，/>
Figure SMS_101
与运动区域的边缘之间的距离越远，则优化处理的概率越大，从而在不对原有的边缘信息进行干扰的情况下，优化/>
Figure SMS_102
周围的像素点的灰度值，提高运动区域的细节信息的含量，有利于提高本发明的探测报警的准确程度。
优选地，使用预设的灰度值优化算法对
Figure SMS_103
进行优化处理，包括：
使用伽马矫正算法或对数变换对
Figure SMS_104
和/>
Figure SMS_105
的8邻域组成的区域进行优化处理。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，包括工作条件数据获取模块、计算模块、红外光发射模块、红外成像模块和报警模块；
工作条件数据获取模块用于获取探测区域的工作条件数据；
计算模块用于根据探测区域的工作条件数据计算出红外光线的发射功率；
红外光发射模块用于按照发射功率向探测区域发射红外光；
红外成像模块用于接收探测区域反射回来的红外光，从而生成探测区域的红外图像；
报警模块用于检测红外图像中是否包含预设类型的预警事件，若是，则发出报警信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，工作条件数据包括探测距离、湿度和粉尘浓度。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，工作条件数据获取模块包括测距单元、湿度测量单元和粉尘浓度测量单元；
测距单元用于获取探测区域的中心与红外热成像模块之间的探测距离；
湿度测量单元用于获取探测区域的湿度；
粉尘浓度测量单元用于获取探测区域的粉尘浓度。
4.根据权利要求2所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，根据探测区域的工作条件数据计算出红外光线的发射功率，包括：
采用如下函数计算发射功率：
Figure QLYQS_4
其中，/>
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表示发射功率，/>
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分别表示探测距离、湿度、粉尘浓度的权重，/>
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表示探测距离，
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表示红外成像模块的最大有效探测距离，/>
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表示预设的红外成像模块的工作环境的湿度的上限值，/>
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表示粉尘浓度，/>
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表示红外成像模块工作环境的粉尘浓度的上限值，/>
Figure QLYQS_3
表示预设的发射功率常数。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，获取探测区域的工作条件数据，包括：
采用自适应的更新周期获取探测区域的工作条件数据。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，自适应的更新周期的计算方法为：
用
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表示第c个更新周期，则/>
Figure QLYQS_14
的计算过程为：
当
Figure QLYQS_16
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Figure QLYQS_24
当/>
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时，/>
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表示预设的发射功率阈值，/>
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表示第c-1个更新周期，/>
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分别表示第c-1个和第c-2个更新周期中所采用的发射功率，/>
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表示预设的周期常数，/>
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和
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分别表示更新周期的下限值和上限值，/>
Figure QLYQS_20
，
Figure QLYQS_21
。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，检测红外图像中是否包含预设类型的预警事件，包括：
对红外图像进行运动检测，获取红外图像中的运动区域；
对运动区域进行图像识别，判断运动区域是否包含预设类型的物体，若是，则表示红外图像中包含预设类型的预警事件。
8.根据权利要求7所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，预设类型的物体包括预设形状的车辆和/或人员。
9.根据权利要求7所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，对红外图像进行运动检测，获取红外图像中的运动区域，包括：
根据拍摄时间从早到晚的顺序对红外图像进行编号；
对于编号为d的红外图像
Figure QLYQS_28
，其运动检测的方式为：
计算
Figure QLYQS_29
中的每个像素点的检测值；
将检测值大于预设的检测值阈值的像素点作为
Figure QLYQS_30
中的运动区域的像素点。
10.根据权利要求9所述的一种基于智能化的红外探测器报警系统，其特征在于，检测值的计算函数为：
Figure QLYQS_33
其中，/>
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表示坐标为/>
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的像素点的检测值，/>
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中，坐标为/>
Figure QLYQS_32
的像素点的灰度值。
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Citations (13)

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