本發(fā)明涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能家居聯(lián)防系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

智能家居以住宅為搭建平臺(tái)，通過在室內(nèi)安裝智能家居系統(tǒng)來(lái)為提高人們的住宅提供安全性、便利性，現(xiàn)有技術(shù)中以提高住宅安全性能為目的的智能家居系統(tǒng)通常采取的方法是在住宅內(nèi)安全攝像頭，以監(jiān)控室內(nèi)的情況，一旦室內(nèi)發(fā)生安全事故，用戶可通過查看監(jiān)控錄像來(lái)查找事故原因，但是這種家居系統(tǒng)的最大缺點(diǎn)就是常常無(wú)法阻止事故的發(fā)生，換句話說(shuō)就是無(wú)法避免用戶蒙受損失，如果要做到進(jìn)一步提高要用戶住宅的安全性能，需要用戶通過攝像頭時(shí)刻關(guān)注室內(nèi)的情況，但這很也不現(xiàn)實(shí)，因此需要一種能夠在事故發(fā)生之前就可以達(dá)到阻止事故發(fā)生的更加智能的家居系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述問題，本發(fā)明旨在提供一種智能家居聯(lián)防系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

一種智能家居聯(lián)防系統(tǒng)，包括監(jiān)測(cè)模塊、識(shí)別模塊、無(wú)線傳輸模塊和聯(lián)防用戶終端，所述監(jiān)測(cè)模塊用于監(jiān)測(cè)家居的異常信息；所述識(shí)別模塊用于對(duì)家居異常信息進(jìn)行識(shí)別判斷，得到家居異常信息的識(shí)別結(jié)果；所述無(wú)線傳輸模塊用于將家居異常信息的識(shí)別結(jié)果發(fā)送至所述聯(lián)防用戶終端。

本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明采用聯(lián)防的方式來(lái)解決家居異常情況，可在出現(xiàn)異常情況的家庭無(wú)人在家時(shí)，利用其它聯(lián)防用戶及時(shí)解決該家庭的家居異常情況，保障該用戶的人身財(cái)產(chǎn)安全，并且常常能夠在事故即將發(fā)生之前就可以通知用戶采取措施去阻止安全事故的發(fā)生，有預(yù)防住宅安全事故發(fā)生的功能，大大提高用戶住宅的安全性能。

附圖說(shuō)明

利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的框架結(jié)構(gòu)圖；

圖2是本發(fā)明的監(jiān)測(cè)模塊的框架結(jié)構(gòu)圖。

附圖標(biāo)記：

監(jiān)測(cè)模塊1、識(shí)別模塊2、無(wú)線傳輸模塊3、聯(lián)防用戶終端4、傳感器子模塊11、視頻監(jiān)測(cè)子模塊12、一氧化碳傳感器111、煙霧傳感器112、濕度傳感器113、振動(dòng)傳感器114、背景識(shí)別單元121、刷新單元122和動(dòng)態(tài)物檢測(cè)單元123。

具體實(shí)施方式

結(jié)合以下應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參見圖1，本實(shí)施例的一種智能家居聯(lián)防系統(tǒng)，包括監(jiān)測(cè)模塊1、識(shí)別模塊2、無(wú)線傳輸模塊3和聯(lián)防用戶終端4，所述監(jiān)測(cè)模塊1用于監(jiān)測(cè)家居的異常信息；所述識(shí)別模塊2用于對(duì)家居異常信息進(jìn)行識(shí)別判斷，得到家居異常信息的識(shí)別結(jié)果；所述無(wú)線傳輸模塊3用于將家居異常信息的識(shí)別結(jié)果發(fā)送至所述聯(lián)防用戶終端4。

優(yōu)選地，如圖2所示，所述監(jiān)測(cè)模塊1包括傳感器子模塊11和視頻監(jiān)測(cè)子模塊12，所述傳感器模塊11包括一氧化碳傳感器111、煙霧傳感器112、濕度傳感器113和振動(dòng)傳感器114，用于監(jiān)測(cè)家居內(nèi)是否有燃?xì)庑孤?、火?zāi)、漏水滲水和強(qiáng)烈振動(dòng)的異常信息；所述視頻監(jiān)測(cè)子模塊12包括背景識(shí)別單元121、刷新單元122和動(dòng)態(tài)物檢測(cè)單元123，用于監(jiān)測(cè)家居內(nèi)是否有陌生人闖入的異常信息。

優(yōu)選地，所述聯(lián)防用戶終端4為pc客戶端或者手機(jī)客戶端，用于接收家居異常信息的識(shí)別結(jié)果，在發(fā)生異常情況的用戶不能及時(shí)解決此異常情況時(shí)，其他可能解決此異常情況的聯(lián)防用戶會(huì)接收到該用戶的家居異常信息。

本發(fā)明上述實(shí)施例，采用聯(lián)防的方式來(lái)解決家居異常情況，可在出現(xiàn)異常情況的家庭無(wú)人在家時(shí)，利用其它聯(lián)防用戶及時(shí)解決該家庭的家居異常情況，保障該用戶的人身財(cái)產(chǎn)安全，并且常常能夠在事故即將發(fā)生之前就可以通知用戶采取措施去阻止安全事故的發(fā)生，有預(yù)防住宅安全事故發(fā)生的功能，大大提高用戶住宅的安全性能。

優(yōu)選地，所述背景識(shí)別單元對(duì)家居內(nèi)的靜態(tài)背景進(jìn)行識(shí)別，首先根據(jù)家居視頻圖像的數(shù)據(jù)對(duì)各高斯背景模型重要參數(shù)進(jìn)行初始化，將n幀家居視頻圖像中每個(gè)像素點(diǎn)位置的平均灰度值和方差作為各單個(gè)高斯背景模型的初始均值和初始方差，并設(shè)定初始權(quán)重，具體為：

式中，t表示高斯背景模型，ψ²(m,n)表示家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值方差，k(m,n)為家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值，ω(m,n)表示家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值均值，ηl,0表示第l個(gè)高斯背景模型的初始權(quán)重，l為高斯背景模型的個(gè)數(shù)，ωl,0(m,n)表示在第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值的初始均值，表示在第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值的初始方差，n為初始化窗口寬度(單位：幀)；

然后再將家居視頻圖像的各像素灰度值與高斯背景模型進(jìn)行匹配判斷，在τ時(shí)刻，將位置(m,n)處家居視頻圖像的像素灰度值與l個(gè)高斯背景模型逐一按照自定義匹配判斷公式進(jìn)行判斷，其中采用的自定義匹配公式為：

式中，kτ(m,n)為τ時(shí)刻家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值，ωl,τ-1(m,n)為τ-1時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的均值，ψl,τ-1(m,n)為τ-1時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的方差。

本發(fā)明上述實(shí)施例，根據(jù)家居視頻圖像的數(shù)據(jù)對(duì)高斯背景模型進(jìn)行初始化后，通過自定義匹配判斷公式，將家居視頻圖像位置(m,n)處的像素灰度值與高斯背景模型進(jìn)行匹配，將用戶住宅的室內(nèi)靜態(tài)背景與動(dòng)態(tài)物圖像進(jìn)行區(qū)分，有利于本智能家居聯(lián)防系統(tǒng)對(duì)動(dòng)態(tài)物的精確檢測(cè)，有助于所述識(shí)別模塊對(duì)動(dòng)態(tài)物的識(shí)別，提高對(duì)動(dòng)態(tài)物的關(guān)注度，當(dāng)有陌生人闖入用戶住宅時(shí)及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

優(yōu)選地，所述刷新單元對(duì)家居視頻圖像τ時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型的均值、方差、權(quán)重進(jìn)行更新，具體為：

式中，ωl,τ(m,n)為τ時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的均值，ωl,τ-1(m,n)為τ-1時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的均值，kτ(m,n)為τ時(shí)刻家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值，表示τ時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的方差，表示τ-1時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型中家居視頻圖像位置(m,n)處的方差，為高斯背景模型的均值和方差的更新率，設(shè)定為0.01；

ηl,τ(m,n)表示τ時(shí)刻第l個(gè)高斯背景模型的初始權(quán)重，ζ為權(quán)重更新率，ζ設(shè)定為0.02，l為高斯背景模型的個(gè)數(shù)。

本發(fā)明上述實(shí)施例，對(duì)家居視頻圖像中的參數(shù)進(jìn)行快速更新，有利于對(duì)家居視頻圖像中變化的像素點(diǎn)進(jìn)行快速的檢測(cè)，保證移動(dòng)緩慢和移動(dòng)十分迅速的動(dòng)態(tài)物都不會(huì)被檢測(cè)遺漏，有利于對(duì)室內(nèi)動(dòng)態(tài)物的及時(shí)發(fā)現(xiàn)，大大提高本智能家居聯(lián)防系統(tǒng)的防盜安全性能。

優(yōu)選地，所述動(dòng)態(tài)物檢測(cè)單元首先對(duì)所有已經(jīng)完成參數(shù)更新的權(quán)重ηl,τ(m,n)進(jìn)行歸一化處理，隨后計(jì)算歸一化處理后的ωl,τ(m,n)與的比值并按照從大到小的順序進(jìn)行排序，選取前x個(gè)滿足模型表征背景，然后計(jì)算家居視頻圖像中的穩(wěn)定度指標(biāo)，最后計(jì)算穩(wěn)定度指標(biāo)閾值并判斷動(dòng)態(tài)物圖像，具體為：

(1)計(jì)算x值，采用的計(jì)算公式為：

式中，函數(shù)表示取滿足∑x＝1ηl,τ(m,n)≥μ時(shí)的x最小值，μ為權(quán)重判斷閾值；

(2)計(jì)算家居視頻圖像中像素點(diǎn)的穩(wěn)定度指標(biāo)并篩選出其最大和最小值，采用的穩(wěn)定度指標(biāo)計(jì)算公式為：

式中，q(m,n)表示位置(m,n)處的穩(wěn)定度指標(biāo)函數(shù)，g為向后滑動(dòng)的幀數(shù)，kτ(m,n)為τ時(shí)刻家居視頻圖像位置(m,n)處的灰度值；

(3)計(jì)算穩(wěn)定度指標(biāo)閾值，采用的計(jì)算公式為：

式中，q′表示穩(wěn)定度指標(biāo)閾值，qmax為最大穩(wěn)定度指標(biāo)值，qmin為最小穩(wěn)定度指標(biāo)值；

若存在家居視頻圖像τ時(shí)刻位置(m,n)連續(xù)f幀圖像的穩(wěn)定度指標(biāo)q(m,n)＞q′，則判斷家居視頻圖像τ時(shí)刻位置(m,n)的像素點(diǎn)為動(dòng)態(tài)物像素點(diǎn)，否則為靜態(tài)家居背景，當(dāng)檢測(cè)家居內(nèi)出現(xiàn)動(dòng)態(tài)物時(shí)，所述識(shí)別模塊對(duì)動(dòng)態(tài)物進(jìn)行識(shí)別，若識(shí)別結(jié)果為有陌生人闖入時(shí)，立即向所述聯(lián)防用戶終端發(fā)送警示。

本發(fā)明上述實(shí)施例，通過對(duì)穩(wěn)定度指標(biāo)的計(jì)算來(lái)精確區(qū)分家居視頻圖像中動(dòng)態(tài)物與室內(nèi)靜態(tài)背景，有利于減少動(dòng)態(tài)物圖像像素點(diǎn)被背景模型錯(cuò)誤匹配的概率，增大了動(dòng)態(tài)物與室內(nèi)靜態(tài)背景的區(qū)分度，增強(qiáng)算法魯棒性，同時(shí)提高對(duì)動(dòng)態(tài)物的檢測(cè)與追蹤的準(zhǔn)確度，準(zhǔn)確判斷出動(dòng)態(tài)物圖像，以便識(shí)別模塊確定此動(dòng)態(tài)物是否對(duì)用戶家居安全構(gòu)成威脅。

最后應(yīng)當(dāng)說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。