TWI460686B - 居家安全監控系統及方法 - Google Patents

Description

居家安全監控系統及方法

本發明涉及安全監控技術，尤其涉及一種居家安全監控系統及方法。

居家生活中，體弱的老人和嬰幼兒等特殊人群需要有專人進行看護，以防止危險的發生。然而，透過人為照看的方式需要看護者長時間保持警覺性，容易產生疲勞。此外，對於體弱老人，許多家庭都無專人看護，一旦老人出現不慎摔倒等意外時，若未能及時被發現，可能對老人造成嚴重的傷害。

鑒於以上內容，有必要提供一種居家安全監控系統，應用於監控主機中，該監控主機與安裝在一個監控區域的多個子區域內的多個攝影機裝置電子連接。該系統包括：影像攝取模組，用於控制所述多個攝影機裝置持續對所述監控區域的各子區域進行影像拍攝，以取得各子區域內的即時三維影像；人型偵測模組，用於對攝取的每一張三維影像進行影像分析，偵測三維影像中是否存在三維人型影像，並於偵測到三維人型影像時，持續對該三維人型影像進行分析，偵測監控區域內是否有人員發生危險；及警報模組，用於當偵測到監控區域內有人員發生危險時，發出警報資訊通知相關人員，以便該相關人員對該危險狀況進行及時處理。

還有必要提供一種居家安全監控方法，應用於監控主機中，該監控主機與安裝在一個監控區域的多個子區域內的多個攝影機裝置電子連接。該方法包括：影像攝取步驟，控制所述多個攝影機裝置持續對所述監控區域的各子區域進行影像拍攝，以取得各子區域內的即時三維影像；人型偵測步驟，對攝取的每一張三維影像進行影像分析，偵測三維影像中是否存在三維人型影像，並於偵測到三維人型影像時，持續對該三維人型影像進行分析，偵測監控區域內是否有人員發生危險；及警報步驟，當偵測到監控區域內有人員發生危險時，發出警報資訊通知相關人員，以便該相關人員對該危險狀況進行及時處理。

相較於習知技術，本發明居家安全監控系統及方法，可控制攝影機裝置對監控區域內是否有人員發生危險或存在潛在危險進行即時監控，當監控到危險或潛在危險時及時通知相關人員，有效的提高了居家安全監控的安全性和可靠性。

1‧‧‧監控主機

10‧‧‧居家安全監控系統

11‧‧‧記憶體

12‧‧‧處理器

101‧‧‧影像攝取模組

102‧‧‧人型偵測模組

103‧‧‧警報模組

2‧‧‧攝影機裝置

3‧‧‧警報裝置

M0，M1‧‧‧長方形

圖1係為本發明居家安全監控系統運行環境的硬體示意圖。

圖2係為圖1中的攝影機裝置分別被安裝在監控區域的各子區域的示意圖。

圖3係為使用長方形框標定所偵測到的三維人型影像的示意圖。

圖4係為本發明居家安全監控方法較佳實施例的流程圖。

如圖1所示，係本發明居家安全監控系統運行環境的硬體示意圖。該居家安全監控系統10安裝在一個監控主機1中。監控主機1與 多個攝影機裝置2電子連接，或透過網路通信連接，以使用該多個攝影機裝置2持續拍攝特定家庭生活區域(以下簡稱“監控區域”)的即時影像，從而實現對該生活區域的影像監控。此外，該監控主機1還連接一個警報裝置3。該監控主機1可以是電腦、伺服器等控制設備。

所述多個攝影機裝置2被分別安裝在所述監控區域的多個子區域內。例如圖2所示，假設本實施例使用Cam1、Cam2,…，Cam6等6個攝影機裝置2對圖2所示的監控區域進行影像監控，該Cam1、Cam2,…，Cam6分別被安裝在該監控區域的客廳、房間以及陽台等子區域內，從而對該監控區域進行全景影像監控。此外，若用戶不需要對其中一個或多個子區域進行監控時，用戶可選擇性地關閉相應子區域內的攝影機裝置2，僅對其中部分子區域進行監控。

在本實施例中，所述攝影機裝置2為一種使用深度感測(depth-sensing)技術的深度攝影機裝置，透過主動照明對特定場景發射光束，並透過計算反射光束的時間差或相位差來計算該攝影機裝置2與場景中物體之間的距離(景深資訊)，進而得到一組包括景深資訊的三維影像。例如，該攝影機裝置2可以是一種可攝取三維影像的時間飛行(Time of Flight，TOF)攝影機。

所述居家安全監控系統10包括影像攝取模組101、人型偵測模組102以及警報模組103。該居家安全監控系統10可儲存在記憶體11中，並由處理器12控制該居家安全監控系統10的執行。

所述影像攝取模組101用於控制所述多個攝影機裝置2持續對監控 區域的各子區域進行影像拍攝，以取得各子區域內的即時三維影像。在本實施例中，該影像攝取模組101可控制所述攝影機裝置2的開啟或關閉，使得用戶可根據需要選擇性地開啟或關閉其中一個或多個攝影機裝置2，僅對部分子區域進行影像監控。

所述人型偵測模組102用於使用人型偵測技術對攝取的每一張三維影像進行影像分析，偵測三維影像中是否存在三維人型影像。

在本實施例中，所述人型偵測模組102可使用人型特徵資訊統計法、特徵樣本比對法(Template Matching Method)，以及人型特徵分類法等人型偵測技術偵測所述三維影像中的三維人型影像。以特徵樣本比對法為例，該人型偵測模組102可透過以下步驟偵測三維人型影像。

首先，預先搜集一定數量的人型特徵樣本及一定數量的非人型特徵樣本，例如，搜集大量的正面、側面、以及背面等人型影像。

然後，以類神經網路(Artificial Neural Network)訓練方式對所搜集的人型特徵樣本和非人型特徵樣本進行訓練(Training)，得到一個人型影像樣本資料庫。如果不使用類神經網路訓練方式，亦可改以Ada-Boost分類法對所述人型特徵樣本和非人型特徵樣本進行分類訓練，得到所述人型影像樣本資料庫。

最後，將上述取得的各子區域的三維影像與所述人型影像樣本資料庫中的人型樣本進行比對分析，判斷該三維影像中是否存在三維人型影像。

此外，所述人型偵測模組102還用於當在所述監控區域的三維影像中偵測到三維人型影像時，持續對該三維人型影像進行分析， 以偵測監控區域內是否有人員發生危險，例如摔跤或暈倒等。具體地，該人型偵測模組102透過以下方式對所偵測到的三維人型影像進行分析。

首先，人型偵測模組102使用一個長方形對所偵測到的三維人型影像進行標定，例如圖3所示，使用長方形M0標定所偵測到的三維人型影像，並計算出該三維人型影像的長(H)和寬(W)的比例。

然後，人型偵測模組102持續對該三維人型影像的長和寬的比例進行計算，判斷該三維人型影像的長和寬的比例的變化是否超過一預設的比例且持續了一預定時間，例如長和寬的比例的變化超過60%且持續了30秒。當該三維人型影像的長和寬的比例的變化超過了所述預設的比例且持續了所述預定時間時，則可判定所述監控區域內有人員發生危險，例如有人員摔倒且未自行站起來，例如圖3的長方形M1所示。

所述警報模組103用於當所述監控區域內有人員發生危險時，發出警報資訊通知相關人員，以便該相關人員對該危險狀況進行及時處理。具體地，該警報模組103透過所述警報裝置3發出警報資訊。例如，當所述警報裝置3是一個聲光報警裝置時，該警報模組103可控制該警報裝置3發出聲光警報信號。或當該警報裝置3為具備資訊發送功能的通訊裝置時，該警報模組103可控制該警報裝置3發送簡訊給相關人員的手持裝置，以將所述危險狀況告知該相關人員。

此外，所述人型偵測模組102還用於分析所述監控區域中特定的子區域的三維影像，例如圖2中Cam6所監控的陽台區域的三維影 像，偵測該特定的子區域的三維影像中是否存在特定的被監控人員(如嬰幼兒)的三維人型影像，以判斷該特定的被監控人員是否進入到該特定的子區域內，從而確定該特定的子區域內是否存在潛在危險。此處，該人型偵測模組102同樣可透過人型樣本比對法，將所述特定的子區域的三維影像與預先建立的該特定的被監控人員的三維人型影像樣本(如嬰幼兒的三維人型影像樣本)進行比對分析，從而偵測所述特定的子區域內是否出現所述特定的被監控人員。該特定的被監控人員的人型影像樣本可被預先保存在所述記憶體11中。

所述警報模組103還用於當偵測到所述特定的被監控人員進入所述特定的子區域時，控制警報裝置3發出警報資訊，通知所述相關人員該特定的子區域內有特定的被監控人員進入，可能存在潛在危險。

如圖4所示，係本發明居家安全監控方法較佳實施例的流程圖。

步驟S01，所述影像攝取模組101控制所述多個攝影機裝置2持續對監控區域的各子區域進行影像拍攝，以取得各子區域內的即時三維影像。

步驟S02，所述人型偵測模組102使用人型偵測技術對攝取的每一張三維影像進行影像分析，偵測三維影像中是否存在三維人型影像。該人型偵測模組102可使用人型特徵資訊統計法、特徵樣本比對法(Template Matching Method)，以及人型特徵分類法等人型偵測技術偵測所述三維影像中的三維人型影像。

步驟S03，當在所述監控區域的三維影像中偵測到三維人型影像 時，所述人型偵測模組102持續對該三維人型影像進行分析，偵測監控區域內是否有人員發生危險。

步驟S04，當偵測到所述監控區域內有人員發生危險時，所述警報模組103控制警報裝置3發出警報資訊通知相關人員，以便該相關人員對該危險狀況進行及時處理。

此外，所述人型偵測模組102進一步分析所述監控區域中特定的子區域的三維影像，例如圖2中Cam6所監控的陽台區域的三維影像，偵測該特定的子區域的三維影像中是否存在特定的被監控人員(如嬰幼兒)的三維人型影像，以判斷該特定的被監控人員是否進入到該特定的子區域內，從而確定該特定的子區域內是否存在潛在危險。當偵測到所述特定的被監控人員進入所述特定的子區域時，所述警報模組103發出警報資訊，通知所述相關人員該特定的子區域內有特定的被監控人員進入，可能存在潛在危險。

最後應說明的是，以上實施方式僅用以說明本發明的技術方案而非限制，儘管參照較佳實施方式對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或等同替換，而不脫離本發明技術方案的精神和範圍。

1‧‧‧監控主機

10‧‧‧居家安全監控系統

11‧‧‧記憶體

12‧‧‧處理器

101‧‧‧影像攝取模組

102‧‧‧人型偵測模組

103‧‧‧警報模組

2‧‧‧攝影機裝置

3‧‧‧警報裝置

Claims (8)

1. 一種居家安全監控方法，應用於監控主機中，該監控主機與安裝在一個監控區域的多個子區域內的多個攝影機裝置電子連接，該方法包括：影像攝取步驟，控制所述多個攝影機裝置持續對所述監控區域的各子區域進行影像拍攝，以取得各子區域內的即時三維影像；人型偵測步驟，對攝取的每一張三維影像進行影像分析，偵測三維影像中是否存在三維人型影像，並於偵測到三維人型影像時，持續對該三維人型影像進行分析，偵測監控區域內是否有人員發生危險，並分析所述監控區域中特定的子區域的三維影像，偵測該特定子區域的三維影像中是否存在特定的被監控人員的三維人型影像；及警報步驟，當偵測到監控區域內有人員發生危險時，發出警報資訊通知相關人員，以便該相關人員對該危險狀況進行及時處理，當偵測到所述特定的子區域的三維影像中存在特定的被監控人員的三維人型影像時，發出警報資訊，通知所述相關人員該特定的子區域內存在潛在危險。
2. 如申請專利範圍第1項所述的居家安全監控方法，所述人型偵測步驟透過將所述特定的子區域的三維影像與預先建立的所述特定的被監控人員的三維人型影像樣本進行比對分析，從而偵測所述特定的子區域內是否出現該特定的被監控人員。
3. 如申請專利範圍第1項所述的居家安全監控方法，所述人型偵測步驟使用人型特徵資訊統計法、特徵樣本比對法，或人型特徵分類法偵測所述三維影像中的三維人型影像。
4. 如申請專利範圍第1項所述的居家安全監控方法，所述人型偵測步驟透過以下方式判定所述監控區域內是否有人員發生危險： 使用一個長方形對所偵測到的三維人型影像進行標定，並計算出該三維人型影像的長和寬的比例；及持續對該三維人型影像的長和寬的比例進行計算，判斷該三維人型影像的長和寬的比例的變化是否超過一預設的比例且持續了一預定時間，當該三維人型影像的長和寬的比例的變化超過所述預設的比例且持續了所述預定時間時，則判定所述監控區域內有人員發生危險。
5. 一種居家安全監控系統，應用於監控主機中，該監控主機與安裝在一個監控區域的多個子區域內的多個攝影機裝置電子連接，該系統包括：影像攝取模組，用於控制所述多個攝影機裝置持續對所述監控區域的各子區域進行影像拍攝，以取得各子區域內的即時三維影像；人型偵測模組，用於對攝取的每一張三維影像進行影像分析，偵測三維影像中是否存在三維人型影像，並於偵測到三維人型影像時，持續對該三維人型影像進行分析，偵測監控區域內是否有人員發生危險；警報模組，用於當偵測到監控區域內有人員發生危險時，發出警報資訊通知相關人員，以便該相關人員對該危險狀況進行及時處理；所述人型偵測模組還用於分析所述監控區域中特定的子區域的三維影像，偵測該特定子區域的三維影像中是否存在特定的被監控人員的三維人型影像；及所述警報模組還用於當偵測到所述特定的子區域的三維影像中存在特定的被監控人員的三維人型影像時，發出警報資訊，通知所述相關人員該特定的子區域內存在潛在危險。
6. 如申請專利範圍第5項所述的居家安全監控系統，所述人型偵測模組透過將所述特定的子區域的三維影像與預先建立的所述特定的被監控人員的三維人型影像樣本進行比對分析，從而偵測所述特定的子區域內是否出現該特定的被監控人員。
7. 如申請專利範圍第5項所述的居家安全監控系統，所述人型偵測模組使用人型特徵資訊統計法、特徵樣本比對法，或人型特徵分類法偵測所述三維影像中的三維人型影像。
8. 如申請專利範圍第5項所述的居家安全監控系統，所述人型偵測步驟透過以下方式判定所述監控區域內是否有人員發生危險：使用一個長方形對所偵測到的三維人型影像進行標定，並計算出該三維人型影像的長和寬的比例；及持續對該三維人型影像的長和寬的比例進行計算，判斷該三維人型影像的長和寬的比例的變化是否超過一預設的比例且持續了一預定時間，當該三維人型影像的長和寬的比例的變化超過所述預設的比例且持續了所述預定時間時，則判定所述監控區域內有人員發生危險。