CN117692607A - 一种安全监控系统及安全监控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及居家安全技术领域，尤其涉及一种安全监控系统及安全监控方法。本发明通过布置电路传感器组、环境传感器组和摄像头，实现对家居环境数据的多点、分类采集。接着一方面处理电路传感器组和环境传感器组采集的工作数据以及处理红外和雷达技术采集的室内人员活动数据，另一方面处理视频数据，针对不同类型的数据进行深度分析，自动预测、判断居家安全。尤其是在发生陌生人进入、人员摔倒这些突发情况时，能及时发现，远程预警。系统监控范围全面，监控智能，有效保证居家环境和人员的安全。
Description
技术领域
本发明涉及居家安全技术领域，尤其涉及一种安全监控系统及安全监控方法。
背景技术
随着人们安全意识的提高，居家安全备受社会关注。现有的家庭安全监控系统主要依赖监控，通过摄像头对居家环境监控，使得用户端获取室内影像。
现有监控系统一般缺少对用电情况、居家环境等其它影响居家安全因素的全面把控，尤其是家中有老人、孩子的情况。此外监控技术只能在用户需要时，远程查看，不能对一些安全事件进行预测和检查，降低了居家安全的效率和效果。
发明内容
针对背景技术中存在的问题，提出一种安全监控系统及安全监控方法。
本发明提出一种安全监控系统，包括数据采集模块、监控分析模块、安全预测模块、通讯模块以及控制模块。数据采集模块用于采集家居环境数据和人体活动数据。监控分析模块基于监控模型，汇总、处理和分析采集的数据，对家居环境数据和人体活动进行安全判断。安全预测模块对不同等级的安全事件进行预测，并将触发警报的数据信息输出至家庭成员端。通讯模块基于ZigBee与GPRS融合组网技术，实现双层无线通信。控制模块用于控制整个系统的工作流程。
优选的，数据采集模块包括家居环境数据采集单元和人体活动数据采集单元；家居环境数据采集单元通过多点布置电路传感器组采集家电的工作数据，通过多点布置环境传感器组采集室内的火情、燃气、温度、湿度和空气质量数据；人体活动数据采集单元主要通过摄像头获取室内的人像视频，通过红外和雷达技术采集室内人员的活动数据。
优选的，监控分析模块处理电路传感器组和环境传感器组采集的工作数据：首先将其处理为电信号，通过信号处理电路对信号处理；接着通过模数转换电路将模拟信号转换成数字信号，并将其输入到监控模型；监控模型对数字信号解码分析。
优选的，监控分析模块处理红外和雷达技术采集的室内人员活动数据：首先将红外和雷达人体探测信号处理为电信号，通过信号处理电路对信号处理；接着通过模数转换电路将模拟信号转换成数字信号，并将其输入到监控模型；接着监控模型对数字信号解码分析。
优选的，监控模型将数字信号按照监控目标分类，提取其中能表达该监控目标数据信号特征的特征值，分类记录为(λ1a、λ2a、λ3a……λna)、(λ1b、λ2b、λ3b……λnb)……(λ1m、λ2m、λ3m……λnm)；接着将上述符号序列组带入如下公式，通过计算判断不同监控目标是否存在安全隐患：n为监控点的数量，m为监控点的分类，λ为特征值，(A-M)为不同监控目标的权重系数，(X1-Xm)为不同监控目标的安全值；X'为室内安全评分，Y为安全标准阈值。
优选的，安全预测模块在室内安全预警时被激活，获取不同监控目标在t时间内的安全差值ΔX，带入如下公式：得到不同监控目标的特征变化率Xt，并根据特征变化率Xt的大小，预测安全事件的发生时间。
优选的，监控模型处理视频数据的方法：提前建立家庭人员白名单，存储合法人员图像；监控分析模块采用积卷神经网络，建立机器学习模型，处理摄像头获取的室内人像视频，对视频按帧分割；经过情感图像预处理，情感特征提取和情感特征识别分类，提取人像特征数据；通过与合法人员图像的人像特征进行对比，识别室内人员身份；检测到陌生人进入时，启动最高等级警报，向用户端发送信息提醒。
优选的，监控分析模块上设置跌倒监控单元；监控步骤如下：首先通过预筛选器确定是否发生了微多普勒瞬变事件以及其时间位置；检测到微多普勒瞬变事件后，启动分类器以检测事件是否为跌倒；采用特征提取+识别一体的算法验证判断结果的准确性；检测到跌倒发生时，启动最高等级警报，向用户端发送信息提醒。
优选的，通讯模块基于ZigBee无线传感器汇节点数据，通过GPRS网络传输，采用星型网络拓扑和需求时唤醒ZigBee模块的通信方式，通过远程无线通信与短距离无线通信融合，组成的远程监控系统。
本发明又提供一种包括上述的安全监控系统的安全监控方法，步骤如下：
S1、多点布置电路传感器组、环境传感器组和摄像头；
S2、设置安全事件等级以及预警联系方式；
S4、系统联网后，采集家电工作数据、家庭环境数据和人员活动数据；
S5、对上述数据进行深度分析，自动预测、判断居家安全；
S6、对于预测和突发的安全事件，按照安全等级排序处理。
与现有技术相比，本发明具有如下有益的技术效果：本发明通过布置电路传感器组、环境传感器组和摄像头，实现对家居环境数据的多点、分类采集。接着一方面处理电路传感器组和环境传感器组采集的工作数据以及处理红外和雷达技术采集的室内人员活动数据，另一方面处理视频数据，针对不同类型的数据进行深度分析，自动预测、判断居家安全。尤其是在发生陌生人进入、人员摔倒这些突发情况时，能及时发现，远程预警。系统监控范围全面，监控智能，有效保证居家环境和人员的安全。
附图说明
图1为本发明中安全监控系统的结构框图；
图2为本发明中监控分析模块处理电信号数据的方法图；
图3为本发明中监控分析模块处理视频数据的方法图；
图4为本发明中跌倒监控单元的工作方法图；
图5为本发明中安全监控方法图。
具体实施方式
实施例一
如图1所示，本发明提出的一种安全监控系统，包括数据采集模块、监控分析模块、安全预测模块、通讯模块以及控制模块。数据采集模块用于采集家居环境数据和人体活动数据；例如家电的工作相关数据，室内人员的移动情况、身体状态情况等，采集数据方式多样，覆盖面广。监控分析模块基于监控模型，汇总、处理和分析采集的数据，对家居环境数据和人体活动进行安全判断；通过监控模型深度分析安全数据，自动判断居家环境的安全。安全预测模块对不同等级的安全事件进行预测，并将触发警报的数据信息输出至家庭成员端；优先处理安全等级高的安全事件，例如监控到有陌生人进入室内，家电运行异常，家人摔倒等紧急事件发生，立即出发警报，并做出相关的决策。通讯模块基于ZigBee与GPRS融合组网技术，实现双层无线通信，保证了用户对系统的远程控制。控制模块用于控制整个系统的工作流程。
实施例二
在上述实施例的基础上，本实施例公开了进一步公开安全监控系统的组成模块。
如图1所示，数据采集模块包括家居环境数据采集单元和人体活动数据采集单元；家居环境数据采集单元通过多点布置电路传感器组采集家电的工作数据(主要通过电压传感器、电流传感器等，对家电的电路安全进行监控)，通过多点布置环境传感器组采集室内的火情、燃气、温度、湿度和空气质量数据(主要通过烟雾传感器、火焰传感器、燃气泄漏传感器、温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器对室内的环境安全进行监控)；人体活动数据采集单元主要通过摄像头获取室内的人像视频(主要通过影像记录人员活动，实现远程通话、互动，通过人脸识别进行身份验证，及时发现陌生人的入侵)，通过红外和雷达技术采集室内人员的活动数据(主要通过通过体温、动作以及语音信息分析，判断室内人员是否存在身体不适的突发情况，对室内的人身安全进行监控)。
如图2所示，监控分析模块处理电路传感器组和环境传感器组采集的工作数据以及处理红外和雷达技术采集的室内人员活动数据方法如下：首先将其处理为电信号，通过信号处理电路对信号进行滤波、放大、隔离等处理，以确保信号的可靠性和稳定性；接着通过模数转换电路将模拟信号转换成数字信号，并将其输入到监控模型；监控模型对数字信号解码分析。
需要进一步说明的是，监控模型将数字信号按照监控目标(电压传感器、电流传感器、烟雾传感器、火焰传感器、燃气泄漏传感器、温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器、红外人体探测和雷达人体探测等)分类，提取其中能表达该监控目标数据信号特征的特征值，分类记录为(λ1a、λ2a、λ3a……λna)、(λ1b、λ2b、λ3b……λnb)……(λ1m、λ2m、λ3m……λnm)；接着将上述符号序列组带入如下公式，通过计算判断不同监控目标是否存在安全隐患：n为监控点的数量，m为监控点的分类，λ为特征值，(A-M)为不同监控目标的权重系数，(X1-Xm)为不同监控目标的安全值；X'为室内安全评分，Y为安全标准阈值。
需要进一步说明的是，安全预测模块在室内安全预警时被激活，获取不同监控目标在t时间内的安全差值ΔX，带入如下公式：得到不同监控目标的特征变化率Xt，并根据特征变化率Xt的大小，预测安全事件的发生时间。通过安全预测，提前向用户端预警，减小安全事件的不良影响；安全差值|Xt-X0|＝ΔX。
如图3所示，监控模型处理视频数据的方法：提前建立家庭人员白名单，存储合法人员图像；监控分析模块采用积卷神经网络，建立机器学习模型，处理摄像头获取的室内人像视频，对视频按帧分割；积卷神经网络包括卷积层和池层，每一层均可检测不同的成像特征；模型建立后向其输入训练集和检验集反复训练，直至识别精度达到设定阈值；经过情感图像预处理，例如几何归一化、灰度归一化，情感特征提取和情感特征识别分类，提取人像特征数据；通过与合法人员图像的人像特征进行对比，识别室内人员身份；检测到陌生人进入时，启动最高等级警报，向用户端发送信息提醒，便于用户及时查看在家人员的安全。
如图4所示，监控分析模块上设置跌倒监控单元；由于人的跌倒是一瞬间发生的，具有较大的加速度和速度，雷达检测到跌到瞬间会发生多普勒频偏。基于上述原理，通过雷达技术可以实现对室内人员跌倒的监控。监控步骤如下：首先通过预筛选器确定是否发生了微多普勒瞬变事件以及其时间位置，预筛选器的目的是定位可能发生跌倒活动的时间点。通过设置小波分解，可以使得预筛选器在跌倒位置上具有约0.125秒的误差，以减少虚报率；检测到微多普勒瞬变事件后，启动分类器(二分类器或者多分类器)以检测事件是否为跌倒；采用特征提取+识别一体的算法验证判断结果的准确性，特征提取内容为极限频率幅度。极限频率幅度的计算如下：F＝max(f+max,-f-min)；f+max代表正频率范围内的最大频率，f-min和负频率范围内的最小频率。通过提取该特征F，再对F的数值施加一个较大的阈值检测即可判断该事件是否是人体跌倒；检测到跌倒发生时，启动最高等级警报，向用户端发送信息提醒，便于用户及时查看在家人员的安全。
需要进一步说明的是，通讯模块基于ZigBee无线传感器汇节点数据，通过GPRS网络传输，采用星型网络拓扑和需求时唤醒ZigBee模块的通信方式，通过远程无线通信与短距离无线通信融合，组成的远程监控系统，有效降低了每个ZigBee传感器节点的功耗，并利用GPRS网络传输汇节点的数据，改变了传统无线传感器网络需要依托有线公共网络进行数据传输的限制，使网络具有非常显著的优点。
实施例三
如图5所示，本发明又提出一种上述的安全监控系统的安全监控方法，步骤如下：
S1、多点布置电路传感器组、环境传感器组和摄像头：
S2、设置安全事件等级以及预警联系方式：例如陌生人进入、人员跌倒、火情等均为高级安全事件；例如电路异常、空气环境不佳等均为低级安全事件；
S4、系统联网后，采集家电工作数据、家庭环境数据和人员活动数据；通过电压传感器、电流传感器等，对家电的电路安全进行监控；通过烟雾传感器、火焰传感器、燃气泄漏传感器、温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器对室内的环境安全进行监控；通过影像记录人员活动，实现远程通话、互动，通过人脸识别进行身份验证，及时发现陌生人的入侵；通过通过体温、动作以及语音信息分析，判断室内人员是否存在身体不适的突发情况，对室内的人身安全进行监控；
S5、对上述数据进行深度分析，自动预测、判断居家安全：通过监控模型，一方面处理、分析电路传感器组和环境传感器组采集的工作数据以及处理红外和雷达技术采集的室内人员活动数据，另一方面处理、分析视频数据，达到对家居环境安全预测和判断的目的；
S6、对于预测和突发的安全事件，按照安全等级排序处理。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于此，在所属技术领域的技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本发明宗旨的前提下还可以作出各种变化。
Claims (10)
1.一种安全监控系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集家居环境数据和人体活动数据；
监控分析模块，基于监控模型，汇总、处理和分析采集的数据，对家居环境数据和人体活动进行安全判断；
安全预测模块，对不同等级的安全事件进行预测，并将触发警报的数据信息输出至家庭成员端；
通讯模块，基于ZigBee与GPRS融合组网技术，实现双层无线通信；
以及控制模块，用于控制整个系统的工作流程。
2.根据权利要求1所述的一种安全监控系统，其特征在于，数据采集模块包括家居环境数据采集单元和人体活动数据采集单元；家居环境数据采集单元通过多点布置电路传感器组采集家电的工作数据，通过多点布置环境传感器组采集室内的火情、燃气、温度、湿度和空气质量数据；人体活动数据采集单元主要通过摄像头获取室内的人像视频，通过红外和雷达技术采集室内人员的活动数据。
3.根据权利要求2所述的一种安全监控系统，其特征在于，监控分析模块处理电路传感器组和环境传感器组采集的工作数据：首先将其处理为电信号，通过信号处理电路对信号处理；接着通过模数转换电路将模拟信号转换成数字信号，并将其输入到监控模型；监控模型对数字信号解码分析。
4.根据权利要求3所述的一种安全监控系统，其特征在于，监控分析模块处理红外和雷达技术采集的室内人员活动数据：首先将红外和雷达人体探测信号处理为电信号，通过信号处理电路对信号处理；接着通过模数转换电路将模拟信号转换成数字信号，并将其输入到监控模型；接着监控模型对数字信号解码分析。
5.根据权利要求4所述的一种安全监控系统，其特征在于，监控模型将数字信号按照监控目标分类，提取其中能表达该监控目标数据信号特征的特征值，分类记录为(λ1a、λ2a、λ3a……λna)、(λ1b、λ2b、λ3b……λnb)……(λ1m、λ2m、λ3m……λnm)；接着将上述符号序列组带入如下公式，通过计算判断不同监控目标是否存在安全隐患：n为监控点的数量，m为监控点的分类，λ为特征值，(A-M)为不同监控目标的权重系数，(X1-Xm)为不同监控目标的安全值；/>X'为室内安全评分，Y为安全标准阈值。
6.根据权利要求5所述的一种安全监控系统，其特征在于，安全预测模块在室内安全预警时被激活，获取不同监控目标在t时间内的安全差值ΔX，带入如下公式：得到不同监控目标的特征变化率Xt，并根据特征变化率Xt的大小，预测安全事件的发生时间。
7.根据权利要求2所述的一种安全监控系统，其特征在于，监控模型处理视频数据的方法：提前建立家庭人员白名单，存储合法人员图像；监控分析模块采用积卷神经网络，建立机器学习模型，处理摄像头获取的室内人像视频，对视频按帧分割；经过情感图像预处理，情感特征提取和情感特征识别分类，提取人像特征数据；通过与合法人员图像的人像特征进行对比，识别室内人员身份；检测到陌生人进入时，启动最高等级警报，向用户端发送信息提醒。
8.根据权利要求2所述的一种安全监控系统，其特征在于，监控分析模块上设置跌倒监控单元；监控步骤如下：首先通过预筛选器确定是否发生了微多普勒瞬变事件以及其时间位置；检测到微多普勒瞬变事件后，启动分类器以检测事件是否为跌倒；采用特征提取+识别一体的算法验证判断结果的准确性；检测到跌倒发生时，启动最高等级警报，向用户端发送信息提醒。
9.根据权利要求1所述的一种安全监控系统，其特征在于，通讯模块基于ZigBee无线传感器汇节点数据，通过GPRS网络传输，采用星型网络拓扑和需求时唤醒ZigBee模块的通信方式，通过远程无线通信与短距离无线通信融合，组成的远程监控系统。
10.一种根据权利要求1-9任一项所述的安全监控系统的安全监控方法，其特征在于，步骤如下：
S1、多点布置电路传感器组、环境传感器组和摄像头；
S2、设置安全事件等级以及预警联系方式；
S4、系统联网后，采集家电工作数据、家庭环境数据和人员活动数据；
S5、对上述数据进行深度分析，自动预测、判断居家安全；
S6、对于预测和突发的安全事件，按照安全等级排序处理。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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