本發(fā)明專利技術(shù)公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)系統(tǒng)及方法，屬于物聯(lián)網(wǎng)信息傳輸及管理領(lǐng)域，所述方法包括：根據(jù)待測(cè)目標(biāo)樣本，離線訓(xùn)練SVM分類器；實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量；利用所述SVM分類器檢測(cè)所述特征向量，由判別函數(shù)判斷視頻幀是否有行人；如有，則通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位并判斷定位后行人的身份。該方法能夠保證智能安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)在原有穩(wěn)定、實(shí)用的基礎(chǔ)上，具有更準(zhǔn)確的行人檢測(cè)與識(shí)別的能力，降低了安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)的虛警率，提高了系統(tǒng)的檢測(cè)率，增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及物聯(lián)網(wǎng)信息傳輸及管理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)系統(tǒng)及方法。
技術(shù)介紹
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，帶動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的多樣化、使其功能更加完善。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能家庭安防的需求不斷擴(kuò)大，盡管硬件設(shè)備與軟件系統(tǒng)不斷得到完善，但仍然存在監(jiān)測(cè)行人的誤報(bào)率較高的問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷和不足，提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)系統(tǒng)及方法，解決了當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能家庭安防系統(tǒng)中行人檢測(cè)誤報(bào)率高的問(wèn)題。為達(dá)到上述目的，本專利技術(shù)是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法，所述方法包括如下步驟根據(jù)待測(cè)目標(biāo)樣本，離線訓(xùn)練SVM分類器；實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量；利用所述SVM分類器檢測(cè)所述特征向量，由判別函數(shù)判斷視頻幀是否有行人；如有，則通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位并判斷定位后行人的身份。所述通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位的步驟進(jìn)一步包括，當(dāng)檢測(cè)到行人的定位框超出設(shè)定的閾值時(shí)，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)人臉進(jìn)行定位，并通過(guò)與預(yù)先建立的家庭人臉數(shù)據(jù)庫(kù)匹配，判斷定位后的行人的身份。所述預(yù)先建立的家庭人臉數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)隱馬爾科夫模型(HMM)訓(xùn)練得到或者通過(guò)特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬得到。所述實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量的步驟包括，利用Harr特征及其擴(kuò)展特征提取行人的灰度特征，并利用HOG算子提取行人輪廓特征。本專利技術(shù)還公開(kāi)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元、擴(kuò)展單元和終端信號(hào)采集單元，所述終端信號(hào)采集單元用于對(duì)安防區(qū)域的視頻圖像進(jìn)行采集并將所述視頻圖像傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元；所述物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元用于實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)系統(tǒng)關(guān)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量，利用訓(xùn)練好的SVM分類器檢測(cè)所述特征向量，由判別函數(shù)判斷視頻幀是否有行人；如有，則通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位并判斷定位后行人的身份；所述擴(kuò)展單元用于對(duì)物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元的各功能接口進(jìn)行擴(kuò)展，通過(guò)所述擴(kuò)展后的各功能接口與遠(yuǎn)程無(wú)線節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互，并將物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元處理后的信息反饋給終端信號(hào)采集單元。所述物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元包括核心處理器、內(nèi)存模塊、外部存儲(chǔ)模塊和時(shí)鐘模塊，所述核心處理器與內(nèi)存模塊和外部存儲(chǔ)模塊連接，通過(guò)SVM分類器和隱馬爾科夫模型對(duì)安防區(qū)域的行人進(jìn)行檢測(cè)。所述終端信號(hào)采集單元包括前端傳感器。所述擴(kuò)展單元包括攝像頭模塊、音頻模塊、GSM/GPRS模塊、WIFI模塊、SD卡接口、OTG接口、USB接口、RS-232接口、以太網(wǎng)接口、顯示器、按鍵接口、ZIGBEE模塊、藍(lán)牙模塊、紅外模塊、報(bào)警模塊和射頻模塊。所述終端信號(hào)采集單元通過(guò)433M hz的射頻模塊或者ZIGBEE模塊與物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元進(jìn)行信息交互。所述物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元通過(guò)GSM/GPRS模塊或WIFI模塊或以太網(wǎng)接口將所有從終端信號(hào)采集單元發(fā)送來(lái)的處理后的數(shù)據(jù)信號(hào)集合成信息包與遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)和管理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互。本專利技術(shù)的技術(shù)方案，提供了帶有行人檢測(cè)與人臉識(shí)別功能的物聯(lián)網(wǎng)智能安防網(wǎng)關(guān)，能夠保證智能安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)在原有穩(wěn)定、實(shí)用的基礎(chǔ)上，具有更準(zhǔn)確的行人檢測(cè)與識(shí)別的能力，降低了安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)的虛警率，提高了系統(tǒng)的檢測(cè)率，增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性。附圖說(shuō)明圖I為本專利技術(shù)具體實(shí)施方式提供的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；圖2為本專利技術(shù)具體實(shí)施方式提供的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法流程圖；圖3為本專利技術(shù)具體實(shí)施例提供的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法的效果圖。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步說(shuō)明。圖I為本專利技術(shù)具體實(shí)施方式提供的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。如圖I所示，所述系統(tǒng)采用分層星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，該系統(tǒng)包括物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元101、擴(kuò)展單元102和終端信號(hào)采集單元103，所述終端信號(hào)采集單元103用于對(duì)安防區(qū)域的視頻圖像進(jìn)行采集并將所述視頻圖像傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元101 ;所述物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元101用于實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量，利用訓(xùn)練好的SVM分類器檢測(cè)所述特征向量，由判別函數(shù)判斷視頻幀是否有行人；如有，則通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位并判斷定位后行人的身份；所述擴(kuò)展單元102用于對(duì)物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元的各功能接口進(jìn)行擴(kuò)展，通過(guò)所述擴(kuò)展后的各功能接口與遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)和管理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互，并將物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元處理后的信息反饋給終端信號(hào)采集單元。所述物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元101包括核心處理器1011、內(nèi)存模塊1012、外部存儲(chǔ)模塊1013和時(shí)鐘模塊1014，所述核心處理器與內(nèi)存模塊和外部存儲(chǔ)模塊連接，通過(guò)SVM分類器及隱馬爾科夫模型(HMM)對(duì)安防區(qū)域的行人進(jìn)行檢測(cè)。所述終端信號(hào)采集單元103包括前端傳感器1031 ;所述擴(kuò)展單元包括攝像頭模塊、音頻模塊、GSM/GPRS模塊、WIFI模塊、顯示器模塊、按鍵接口、ZIGBEE模塊、藍(lán)牙模塊、紅外模塊、射頻模塊、SD卡接口、OTG接口、USB接口、RS-232接口和以太網(wǎng)接口等。其中，攝像頭模塊可以采集門防區(qū)的行人和進(jìn)入屋內(nèi)的異常人員；音頻模塊實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)喊話；GSM/GPRS模塊實(shí)現(xiàn)前端節(jié)點(diǎn)異常信息告知用戶及彩信的收發(fā)；SD卡接口可以接入大容量的SD卡(如4G、8G的SD卡等)，用于存儲(chǔ)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；USB接口可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)存；WIFI模塊與以太網(wǎng)模塊可以實(shí)現(xiàn)信息的遠(yuǎn)程傳輸?shù)取８鱾€(gè)模塊的驅(qū)動(dòng)程序都在嵌入式操作系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用程序只需調(diào)用接口就可以實(shí)現(xiàn)模塊的正常工作。系統(tǒng)工作原理如下控制主機(jī)通過(guò)核心處理器擴(kuò)展的射頻模塊與Zigbee模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)從各終端信號(hào)采集單元發(fā)送來(lái)的無(wú)線節(jié)點(diǎn)的信息匯總和處理，并通過(guò)GSM模塊或GPRS模塊利用短信和彩信的方式通知用戶手機(jī)并接收短信命令進(jìn)行后續(xù)處理，從而實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制。終端信號(hào)采集單元包括前端傳感器，前端傳感器具有433M射頻與ZigBee模塊。前端傳感器，也稱探測(cè)器(無(wú)線節(jié)點(diǎn))，通過(guò)選擇一種無(wú)線通信方式(如433Mhz射頻模塊或ZigBee模塊)將采集數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元，由物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理、作出決策判斷，將處理結(jié)果也通過(guò)相同的無(wú)線傳輸方式反饋給前端傳感器，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無(wú)線監(jiān)控，同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元將所有傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分析處理、加權(quán)融合組成信息，通過(guò)基于WIFI的internet互聯(lián)網(wǎng)和GSM移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)與管理節(jié)點(diǎn)的信息交互。管理節(jié)點(diǎn)，通常指用戶的PC機(jī)或者是小區(qū)管理中心，負(fù)責(zé)將用戶與網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)。用戶只需在Internet瀏覽器上輸入管理節(jié)點(diǎn)的IP地址就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)管理節(jié)點(diǎn)的控制，實(shí)現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的配置，設(shè)定相關(guān)的監(jiān)測(cè)任務(wù)或者查看所有傳感器的監(jiān)控信息。本實(shí)施例中，物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元采用三星的S3C2440A或者ARM9嵌入式芯片作為核心處理器，使用64M字節(jié)的SDRAM作為系統(tǒng)運(yùn)行的內(nèi)存條，128M字節(jié)的NAND FALSH作為系統(tǒng)軟件的存儲(chǔ)介質(zhì)，系統(tǒng)運(yùn)行主頻倍頻后最高可達(dá)400MHz ;擴(kuò)展單元包括0TG接口、USB接口、GSM/GPRS接口、RS_232接口、以太網(wǎng)接口、SD卡接口、顯示接口、總線擴(kuò)展接本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法，所述方法包括如下步驟：根據(jù)待測(cè)目標(biāo)樣本，離線訓(xùn)練SVM分類器；實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量；利用所述SVM分類器檢測(cè)所述特征向量，由判別函數(shù)判斷視頻幀是否有行人；如有，則通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位并判斷定位后行人的身份。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法，所述方法包括如下步驟 根據(jù)待測(cè)目標(biāo)樣本，離線訓(xùn)練SVM分類器； 實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量； 利用所述SVM分類器檢測(cè)所述特征向量，由判別函數(shù)判斷視頻幀是否有行人； 如有，則通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位并判斷定位后行人的身份。2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法，其特征在于，所述通過(guò)定位框進(jìn)行行人定位的步驟進(jìn)一步包括，當(dāng)檢測(cè)到行人的定位框超出設(shè)定的閾值時(shí)，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)人臉進(jìn)行定位，并通過(guò)與預(yù)先建立的家庭人臉數(shù)據(jù)庫(kù)匹配，判斷定位后的行人的身份。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)先建立的家庭人臉數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)隱馬爾科夫模型(HMM)訓(xùn)練得到或者通過(guò)特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬得到。4.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)方法，其特征在于，所述實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量的步驟包括，利用Harr特征及其擴(kuò)展特征提取行人的灰度特征，并利用HOG算子提取行人輪廓特征。5.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居安防網(wǎng)關(guān)的行人檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元、擴(kuò)展單元和終端信號(hào)采集單元， 所述終端信號(hào)采集單元用于對(duì)安防區(qū)域的視頻圖像進(jìn)行采集并將所述視頻圖像傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元； 所述物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線控制單元用于實(shí)時(shí)對(duì)安防網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采集的視頻幀進(jìn)行特征提取獲得特征向量，利用訓(xùn)練好的SVM分類器檢測(cè)所述特征向量，由判別...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊恒，李偉，王翊，林曉，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：無(wú)錫泛太科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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