CN213152184U - 基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型涉及一种基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，包括有控制芯片、图像传感器模块、红外感应模块以及集成有卷积神经网络单元的图像处理模块；红外感应模块连接控制芯片，图像处理模块分别连接控制芯片和图像传感器模块，在控制芯片接收到感应信号后，图像传感器模块被唤醒工作；图像处理模块处理图像信息并对图像信息中动物进行识别以及标记；若无检测到有动物进入监控范围，系统则进入休眠模式，降低功耗，避免系统长时间处于高功耗运行模式下，大大减小系统损坏的概率；而且，基于卷积神经网络实现对视频信息中动物进行识别以及标记，提高动物识别准确率，便于管理人快速准确开展动物跟踪。

Description

基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统

技术领域

本实用新型涉及一种野外监控系统领域，尤其是指一种基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统。

背景技术

野生动物作为地球生态系统中的不可或缺的组成部分，其栖息与繁衍维系着生态系统的平衡与发展。随着野生动物监测数据的多元化，野生动物监测数据需要更加便捷、高效的管理。信息技术的发展提高了信息管理的工作效率，使得数据管理更加高效、更加便捷。

野生动物监测有助于全面实时的了解野生动物的栖息状况、种群信息，为野生动物生存状况提供可靠的数据支持。现有的野外监控系统中摄像头一般为全天候的进行监控工作，导致功耗造成浪费，并且，长时间处于高功耗运行模式下容易导致监控设备损坏。还有，现有的野外监控系统对监控内动物识别准确率低，不利于管理人员开展动物追踪。

因此，本实用新型专利申请中，申请人精心研究了一种基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统来解决上述问题。

实用新型内容

本实用新型针对上述现有技术所存在不足，主要目的在于提供一种基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，若无检测到有动物进入监控范围，系统则进入休眠模式，降低功耗，避免系统长时间处于高功耗运行模式下，大大减小系统损坏的概率；而且，基于卷积神经网络实现对视频信息中动物进行识别以及标记，提高动物识别的准确率，便于管理人快速准确开展动物跟踪。

为实现上述之目的，本实用新型采取如下技术方案：

一种基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，包括有低功耗的控制芯片、用于图像采集的图像传感器模块、用于感应监控区域内动物移动的红外感应模块以及集成有卷积神经网络单元的图像处理模块；

所述红外感应模块连接控制芯片，用于当红外感应模块感应到有动物移动时，发送感应信号至控制芯片，所述图像处理模块分别连接控制芯片和图像传感器模块，在控制芯片接收到感应信号后，所述图像传感器模块被唤醒工作以获取监控区域的图像信息，所述图像处理模块处理图像信息并对图像信息中动物进行识别以及标记。

作为一种优选方案，所述红外感应模块包括有用于感应监控区域内动物移动的PIR传感器和用于感应监控区域内环境亮度的光敏传感器，所述PIR传感器和光敏传感器均连接控制芯片。

作为一种优选方案，还包括有用于夜间补光的IR灯，所述IR灯连接图像处理模块。

作为一种优选方案，还包括有用于连接控制终端的无线传输模块，所述无线传输模块连接于图像处理模块。

作为一种优选方案，还包括有连接于图像处理模块的存储器，用于存储基于卷积神经网络训练的可识别所有已知动物的模型，以及用于分类别存储由图像处理模块识别后的图像文件。

作为一种优选方案，还包括有太阳能板和用于存储电能并供电的充电电池，所述太阳能板连接充电电池。

本实用新型与现有技术相比具有明显的优点和有益效果，具体而言：其主要是通过红外感应模块的设置，若无检测到有动物进入监控范围，系统则进入休眠模式，降低功耗，避免系统长时间处于高功耗运行模式下，大大减小系统损坏的概率；尤其是，通过图像处理模块的设置，基于卷积神经网络实现对视频信息中动物进行识别以及标记，提高动物识别的准确率，便于管理人快速准确开展动物跟踪；

其次是，通过光敏传感器和IR灯的配合，可在野外监控环境光线较暗的情况下，启动IR夜视监控，增加野外监控的夜视效果，提高实用性；

以及，整体结构设计巧妙合理，智能化程度较高；还有，通过太阳能板和充电电池的配合，太阳能板可对充电电池进行充电，达到有效节约用电的目的。

为更清楚地阐述本发明的结构特征和功效，下面结合附图与具体实施例来对其进行详细说明。

附图说明

图1是本实用新型之实施例的大致控制原理框图。

附图标号说明：

11、图像处理模块 12、图像传感器模块

13、红外感应模块

131、PIR传感器 132、光敏传感器

14、无线传输模块 15、IR灯

16、存储器 17、控制芯片。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本实用新型作进一步描述。

如图1所示，一种基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，包括有图像传感器模块12、低功耗的控制芯片17、用于感应监控区域内动物移动的红外感应模块13以及集成有卷积神经网络单元的图像处理模块11；

所述红外感应模块13连接控制芯片17，用于当红外感应模块13感应到有动物移动时，发送感应信号至控制芯片17；在本实施例中，所述红外感应模块13包括有用于感应监控区域内动物移动的PIR传感器131、用于感应监控区域内环境亮度的光敏传感器132以及具备聚焦功能的菲涅尔透镜，所述菲涅尔透镜罩设于PIR传感器131外，所述PIR传感器131和光敏传感器132均连接控制芯片17。当动物体在野外监控区域内横向移动时，菲涅尔透镜聚焦的能量发生变化，使得PIR传感器131产生波动的信号并发送给控制芯片17，所述控制芯片17识别出该波动信号为有效的触发动作时，其发送信号至图像处理模块11来控制图像传感器模块12进行图像获取。需要说明的是，本实施例所描述的图像，是图片和影像的统称。

通过光敏传感器132，所述控制芯片17能够感知野外监控区域的亮度，图像处理模块11根据亮度的不一样而控制图像传感器模块12开启白天或夜间模式进行监控工作，当在野外监控环境光线较暗的情况下，图像处理模块11控制下述IR灯15开启以实现启动IR夜视监控，增加野外监控的夜视效果，提高实用性；

所述图像处理模块11分别连接控制芯片17和图像传感器模块12，在控制芯片17接收到感应信号后，所述图像传感器模块12被唤醒工作以获取监控区域的图像信息，所述图像处理模块11处理图像信息并对图像信息中动物进行识别以及标记；还包括有用于夜间补光的IR灯15，所述IR灯15连接图像处理模块11，用于给图像传感器模块12在夜间拍摄提供补光效果。

优选地，所述图像传感器模块12可通过转动机构的配合实现左、右、上和下转动，使用者可通过无线传输模块对其进行方向控制以调整监控角度，使用方便，有效提高野外监控的范围，减少盲区，提高监控效果。也可实现一旦有动物进入监控范围即可实时追踪；所述图像处理模块11识别出目标动物后，根据画面当中目标动物相对于画面中心的偏离方位及偏离值，实时控制承载图像传感器12的转动机构进行左/右转动，以及上/下转动，使目标动物处于画面中心位置。本实施例的可左、右、上和下转动的图像传感器模块12及其转动机构的外围可以设置防护罩，以其保证在刮风、下雨、下雪等恶劣天气下，仍然能够正常使用。

所述图像处理模块11支持卷积神经网络分析，用于将待识别图像送入到基于卷积神经网络的模型中进行计算得到图像中的类别和目标框并将类别和目标框标记到图像上，即识别出视频和图片里面是何种动物、何种类别，且于视频和图片上用目标框进行标记。优选地，所述图像处理模块为内嵌入了卷积神经网络单元的图像处理芯片。

还包括有连接于图像处理模块11的存储器16，其用于存储基于卷积神经网络训练的可识别所有已知动物的模型，以及，用于分类别存储由图像处理模块识别后的影像文件；所述图像处理模块可以将目标图片作为输入，送入到基于卷积神经网络的模型中进行计算，最后结果的输出就是目标图片的所属类别。具体地，若模型的计算结果为空，则说明目标图片中没有动物出现，若计算结果不为空，可以根据计算结果判断出目标图片的所属类别。另外地，当图像处理模块对视频和图片进行识别后，会分类别存储于相应的文件夹内，便于后续查看。

还包括有太阳能板、用于存储电能并供电的充电电池以及用于连接控制终端的无线传输模块14，所述太阳能板连接充电电池。通过充电电池，可以为整个系统不间断供电；所述充电电池采用可工作于低温环境的电池。在白天有阳光的情况下，太阳能板能够对充电电池进行充电。

所述无线传输模块14连接于图像处理模块11。无线传输模块14可以是4G移动数据模块或WiFi无线传输模块，还可以为其他无线传输模块，在此不作限定。通过无线传输模块14，可以通过移动终端或者电脑端实现对本实施例进行控制和实时获取监控区域内图像信息。

需要说明的是，所述图像处理模块的识别处理过程可在本地完成，也可在云端侧完成。在本地完成的识别处理过程如下：在图像传感器模块12获取图像后，由布置在本地的图像传感器模块12、图像处理模块11和存储器16的配合，对图像进行识别，然后将识别结果通过无线传输模块14输出至移动终端或者电脑端，当然，本实施例也可配置显示屏，识别结果也可输出至显示屏上。

在云端侧完成的识别处理过程如下：在图像传感器模块12获取图像后，图像处理模块11通过无线传输模块14将图像上传至云端，由布置在云端侧的图像处理模块对图片进行识别，然后将识别结果输出移动终端、电脑端或者前述显示屏。优选地，当移动网络速度不大于预设阈值时，则本地侧的图像传感器模块12、图像处理模块11和存储器16三者配合完成对监控区域动物的识别处理；当移动网络速度大于预设阈值时，则位于云端侧的图像处理模块完成对监控区域动物的识别处理。

本实用新型设计要点在于，其主要是通过红外感应模块的设置，若无检测到有动物进入监控范围，系统则休眠模式，降低功耗，避免系统长时间处于高功耗运行模式下，大大减小系统损坏的概率；尤其是，通过图像处理模块的设置，基于卷积神经网络实现对视频信息中动物进行识别以及标记，提高动物识别的准确率，便于管理人快速准确开展动物跟踪；

其次是，通过光敏传感器和IR灯的配合，可在野外监控环境光线较暗的情况下，启动IR夜视监控，增加野外监控的夜视效果，提高实用性；

以及，整体结构设计巧妙合理，智能化程度较高；还有，通过太阳能板和充电电池的配合，太阳能板可对充电电池进行充电，达到有效节约用电的目的。

以上所述，仅是本实用新型较佳实施例而已，并非对本实用新型的技术范围作任何限制，故凡是依据本实用新型的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本实用新型技术方案的范围内。

Claims (6)

1.一种基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，其特征在于：包括有低功耗的控制芯片、用于图像采集的图像传感器模块、用于感应监控区域内动物移动的红外感应模块以及集成有卷积神经网络单元的图像处理模块；

所述红外感应模块连接控制芯片，用于当红外感应模块感应到有动物移动时，发送感应信号至控制芯片，所述图像处理模块分别连接控制芯片和图像传感器模块，在控制芯片接收到感应信号后，所述图像传感器模块被唤醒工作以获取监控区域的图像信息，所述图像处理模块处理图像信息并对图像信息中动物进行识别以及标记。

2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，其特征在于：所述红外感应模块包括有用于感应监控区域内动物移动的PIR传感器和用于感应监控区域内环境亮度的光敏传感器，所述PIR传感器和光敏传感器均连接控制芯片。

3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，其特征在于：还包括有用于夜间补光的IR灯，所述IR灯连接图像处理模块。

4.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，其特征在于：还包括有用于连接控制终端的无线传输模块，所述无线传输模块连接于图像处理模块。

5.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，其特征在于：还包括有连接于图像处理模块的存储器，用于存储基于卷积神经网络训练的可识别所有已知动物的模型，以及用于分类别存储由图像处理模块识别后的图像文件。

6.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的动物识别型野外监控系统，其特征在于：还包括有太阳能板和用于存储电能并供电的充电电池，所述太阳能板连接充电电池。

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