一種便捷的智能家居監視系統的制作方法

本發明創造涉及智能家居安全領域，具體涉及一種便捷的智能家居監視系統。
背景技術：
：隨著社會經濟的發展以及科技的進步，人們的生活水平得到了極大的提高，智能家居在人們的生活中獲得了極大的普及，逐漸進入到大家的生活中去，給人們帶來了極大的便利。隨著智能家居的普及，如何實現智能家居全面，有效的監控成為一項不得不關注的問題，傳統智能家居監視系統往往存在能耗高，結構復雜以及監視不全面等缺點，針對這些缺點，本發明提供一種便捷的智能家居監視系統，能夠實現對智能家居全面、有效的監視。技術實現要素：針對上述問題，本發明旨在提供一種便捷的智能家居監視系統。本發明創造的目的通過以下技術方案實現：一種便捷的智能家居監視系統，包括信息采集模塊、控制器模塊、信息傳輸模塊和移動終端模塊；信息采集模塊與控制器模塊連接，用于將采集得到的室內信息傳輸給控制器模塊，控制器模塊通過信息傳輸模塊與移動終端模塊連接，用于將接收到的數據通過信息傳輸模塊傳輸到移動終端模塊，用戶即可通過移動終端實時了解室內的情況，并根據需要向控制器模塊下達指令，控制器模塊根據用戶下達的指令控制智能家居的運行狀態。優選地，所述移動終端模塊為安裝有相關應用的智能手機或平板電腦。優選地，所述信息采集模塊包括環境監控單元和視頻監控單元，所述環境監控單元包括煙霧探測器、燃氣探測器、溫度探測器以及濕度探測器，用于對家居環境內的環境狀況進行監控，所述視頻監控單元包括各個房間內的攝像頭，用于對家居環境實現實時的視頻監控。優選地，所述視頻監控單元還包括圖像處理單元，所述圖像處理單元包括圖像剔除部分、圖像裁剪部分、目標檢測部分和圖像加密部分。優選地，所述圖像剔除部分用于對視頻監控單元采集得到的冗余圖像進行剔除，具體包括：a、對于兩幅圖像M(Ir，Ig，Ib)和N(Er，Eg，Eb)，對于圖像上相同位置的像素點，定義相似性公式，式中，A(M，N)表示兩幅圖像的相似性，Ir、Ig、Ib表示M圖像中像素點的紅色、綠色和藍色色彩分量值，Er、Eg、Eb表示N圖像中像素點的紅色、綠色和藍色色彩分量值；b、若圖像中相似性大于0.02的像素點超過8.5％，則隨機選取其中一幅圖像作為冗余圖像剔除。優選地，所述圖像裁剪部分用于對剔除后剩余的圖像進行裁剪，具體包括：設圖像大小為X×Y對圖像的邊緣進行裁剪，保留圖像中心區域，中心區域所占圖像面積比例采用如下公式確定：式中，B表示裁剪后的圖像占原圖像面積比，fmin為傳感器最短焦距，f為傳感器采集圖像時所用的實際焦距。本發明的有益效果為：設置信息采集模塊、控制器模塊、信息傳輸模塊和移動終端模塊，結構簡單，靈活方便；通過各模塊之間的相互配合，能夠及時有效的將采集到的家居信息準確地傳輸給控制器模塊，控制器模塊通過信息傳輸模塊將采集得到的信息發送給移動終端，便于用戶實時了解家居環境狀態，并根據具體情況向控制器模塊下達指令，控制器模塊根據用戶下達的指令操作智能家居的運行狀態。附圖說明利用附圖對發明創造作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發明創造的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發明結構示意圖；圖2是圖像預處理單元的結構示意圖；附圖標記：信息采集模塊1、控制器模塊2、信息傳輸模塊3、移動終端模塊4、環境監控單元11、視頻監控單元12、圖像處理單元13、圖像剔除部分131、圖像裁剪部分132、目標檢測部分133、圖像加密部分134。具體實施方式結合以下實施例對本發明作進一步描述。參見圖1，本實施例的一種便捷的智能家居監視系統，包括信息采集模塊1、控制器模塊2、信息傳輸模塊3和移動終端模塊4；信息采集模塊1與控制器模塊2連接，用于將采集得到的室內信息傳輸給控制器模塊2，控制器模塊2通過信息傳輸模塊3與移動終端模塊4連接，用于將接收到的數據通過信息傳輸模塊3傳輸到移動終端模塊4，用戶即可通過移動終端實時了解室內的情況，并根據需要向控制器模塊2下達指令，控制器模塊2根據用戶下達的指令操作智能家居的運行狀態。優選地，所述移動終端模塊為安裝有相關應用的智能手機或平板電腦。優選地，所述信息采集模塊包括環境監控單元和視頻監控單元，所述環境監控單元包括煙霧探測器、燃氣探測器、溫度探測器以及濕度探測器，用于對家居環境內的環境狀況進行監控，所述視頻監控單元包括各個房間內的攝像頭，用于對家居環境實現實時的視頻監控。本發明上述實施例設置信息采集模塊、控制器模塊、信息傳輸模塊和移動終端模塊，結構簡單，靈活方便；通過各模塊之間的相互配合，能夠及時有效的將采集到的家居信息準確地傳輸給控制器模塊，控制器模塊通過信息傳輸模塊將采集得到的信息發送給移動終端，便于用戶實時了解家居環境狀態，并根據具體情況向控制器模塊下達指令，控制器模塊根據用戶下達的指令控制智能家居的運行狀態。優選地，所述視頻監控單元12還包括圖像處理單元13，所述圖像處理單元包括圖像剔除部分131、圖像裁剪部分132、目標檢測部分133和圖像加密部分134。優選地，所述圖像剔除部分131用于對視頻監控單元采集得到的冗余圖像進行剔除，具體包括：a、對于兩幅圖像M(Ir，Ig，Ib)和N(Er，Eg，Eb)，對于圖像上相同位置的像素點，定義相似性公式，式中，A(M，N)表示兩幅圖像的相似性，Ir、Ig、Ib表示M圖像中的紅色、綠色和藍色色彩分量值，Er、Eg、Eb表示N圖像中的紅色、綠色和藍色色彩分量值；b、若圖像中相似性大于0.02的像素點超過8.5％，則隨機選取其中一幅圖像作為冗余圖像剔除。本優選實施例剔除了冗余圖像，大大縮減了計算量，提高了圖像處理效率。優選地，所述圖像裁剪部分132用于對剔除后剩余的圖像進行裁剪，具體包括：設圖像大小為X×Y對圖像的邊緣進行裁剪，保留圖像中心區域，中心區域所占圖像面積比例采用如下公式確定：式中，B表示裁剪后的圖像占原圖像面積比，fmin為傳感器最短焦距，f為傳感器采集圖像時所用的實際焦距；本優選實施例解決了傳感器鏡頭所帶來的圖像畸變問題。優選地，所述目標檢測部分133用于對裁剪后的圖像進行陰影去除以及目標的識別，具體包括：(1)從接收到的圖像中提取目標區間的直方圖并去除其中的陰影，具體步驟為：a.獲取每個像素i所對應的Ri、Gi、Bi分量，建立色彩空間b.定義矩陣Y用于將三維向量進行降維處理，具體包括：式中，M為圖像中像素點總數。c.將得到的二維向量進行投影處理，獲得投影后的灰度值Ai，具體為：d.將獲得的本證灰度值Ai按照下列公式進行處理，具體為：e.建立灰度值A′i的直方圖，取一個固定的分組數k以獲得固定的組距，分組數k滿足最小分組數；f.計算直方圖概率pj，以求得本征圖在角度的熵，其計算公式為：式中，hj為灰度級為j的像素點總數，k為直方圖分組數，為直方圖信息熵。g.采用從0到180度進行投影，獲取每個角度投影得到的本征圖，按照上述方法計算本征圖在每個角度的熵，從而求得最小熵具體為：h.最小熵所對應的角度就是本征角其對應灰度圖像即為目標的光照無關圖So。(2)在利用背景減除獲取的含有陰影的目標S的基礎上分割出目標區間的直方圖和陰影區間的直方圖，具體步驟為：a.根據下列公式計算每個像素對應的灰度值Dj；Dj＝βRj+δGj+θBj(j＝1，2......K)式中，Rj、Gj、Bj分別為像素點j所對應的紅色、綠色和藍色分量值，β、δ、θ分別為Rf、Gj、Bj分量在灰度值計算中的權值，且滿足β、δ、θ≥0、β+δ+θ＝1，K為圖像中像素點總數。b.將獲得的本征灰度值Dj按照下列公式進行處理；c.利用灰度值Dj′建立灰度直方圖，確定其分組數為M，其分割點即為M個；d.每個分割點設為初始閾值，對每個閾值左右兩邊的直方圖進行計算，計算公示如下：其中，n為初始閾值，n＝1，2......M，M為分組數，Xi為組i中的像素點數。e.上述計算得到的Vn′所對應的初始閾值n即為最終閾值y；f.根據獲得的閾值y即可將目標S的直方圖分割得到目標區間的直方圖和陰影區間的直方圖，分別利用直方圖統計目標區間和陰影區間中物體的面積：其中，Xi為組i中的像素數，gi為圖像灰度級為i的像素的概率，S1、S2分別為直方圖中物體的面積；(3)檢驗目標區間的直方圖，從而得到目標區間，具體步驟為：a.計算光照無關圖So的直方圖中物體的面積，計算公式為：其中，hj為直方圖組j中像素點總數，pj為圖像灰度級為j的像素的概率，S0為直方圖中物體的面積。b.定義目標區間Si的檢驗公式如下：Si＝|Si-S0|-τ(i＝1、2)Si＜0時，Si即為目標區間，Si＞0時，Si即為陰影區間，τ為檢測閾值，這里定為0.065。本優選實施例設置的目標檢測單元，直方圖建立時采用固定的組距，克服了直方圖組距和數量變化給信息熵計算帶來的不穩定問題；根據光照無關圖進行目標檢測，保證了目標的檢測率；在陰影和目標之間過渡不明顯時，較好的分割出目標區間的直方圖和陰影區間的直方圖，提高了目標區間的檢測率。優選地，所述圖像加密部分134用于對裁剪后的圖像進行加密，包括：a、設裁剪后彩色圖像的大小為H×K，提取RGB色彩分量；b、將彩色圖像分成多個大小相同的格子，然后利用離散余弦變化對每一個格子進行變換，得到各色彩分量系數矩陣；c、對各個色彩分量系數采用DES加密算法加密后進行傳輸。本優選實施例保證了圖像在傳輸過程中的可靠性和安全性，克服了傳統加密算法傳輸負載大等不足。本發明利用不同狀態下拍攝得到的圖像對本系統的圖像剔除部分和目標檢測部分進行了一系列測試，測試結果如下所示：測試目標重復圖像剔除率目標檢出率移動物體100％99％靜止物體100％100％移動人體99％99％靜止人體100％100％通過上述測試數據可以看出，本系統的圖像剔除部分對于相似性大于0.02的像素點超過8.5％的兩幅圖像，能夠對其中一幅進行有效的刪除，從而提高了系統后期的處理效率；此外可以看出目標檢測部分對于圖像中的目標能夠進行有效的檢測，完全可以達到智能家居監視系統的需求。最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對本發明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發明作了詳細地說明，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者等同替換，而不脫離本發明技術方案的實質和范圍。當前第1頁1 2 3