一种基于物联网多模感知的安防监测数据融合算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于物联网多模感知的安防监测数据融合算法。本发明专利技术通过烟雾传感器、微波传感器、红外探测器、视频传感器等多模感知手段，获得不同类型数据。红外传感器检测到异常，检测值α赋值为1；烟雾传感器检测值β超过警戒值，β值赋值为1；视频传感器检测到异常，检测值Ψ赋值为1；微波传感器检测到目标范围内出现物体移动，检测值δ赋值为1。若α&β&Ψ＝1，即三种传感器都检测到异常，则启动火灾报警系统。若α&β&δ＝1，则启动人员入室报警系统。此算法实现对火灾和人员入室的监测、报警、视频记录等功能，提高监控报警的准确率，具有一定的实际应用需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于安防物联网监测系统的应用
，涉及一种物联网多模感知的安防监测数据融合算法。
技术介绍
据相关数据统计显示，近两年来全球家庭网络视频监控市场每年以40％的速度增长，市场需求潜力巨大，但多数家庭的安防监控只是单一的，包括美国、英国、韩国、日本等国家的家庭。为了安防，很多人装了网络摄像机或者防盗、防火的报警系统，这在一定程度上提高了家庭的安全性，但是也反映了感知探测手段单一性的问题。市场上有很多安防产品，如由无线发射传感器、金属制磁体及金属制钢簧管组成的卷闸门磁，当金属制磁体与金属制钢簧管分离达到3厘米时，钢簧管闭合造成短路，报警指示灯亮的同时报警信号响起。还有烟雾传感器，红外传感器等，根据它们的工作原理设计安防监控系统，实现对火灾或者入侵者的检测。以上的安防监控系统，虽在一定程度上进行安防监测，但是单一的监测系统很可能造成误报。本系统将人体检测、火灾检测、视频记录和远程报警灯等几个模块融合为一体，实现了检测人员入室、火灾、视频记录异常情况的功能，同时多种感知技术的融合提高了报警准确率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于物联网多模感知的安防监测数据融合算法本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于物联网多模感知的安防监测数据融合算法，包括以下步骤：(1)通过烟雾传感器、微波传感器、红外探测器、视频传感器等多模感知手段，来获得不同类型的数据信息；(2)红外传感器检测到异常，检测值α赋值为1；烟雾传感器检测值β超过警戒值，β值赋值为1；视频传感器检测到异常，检测值Ψ赋值为1；微波传感器检测到目标范围内出现物体移动，检测值δ赋值为1；(3)红外传感器检测值α，烟雾传感器检测值β，视频传感器检测值Ψ进行相与操作后值为1，即三种传感器都检测到异常，则启动火灾报警系统；红外传感器检测值α，微波传感器检测值Ψ，视频传感器检测值Ψ进行相与操作后值为1，即三种传感器都检测到异常，则启动人员入室报警系统。本专利技术的有益效果是，本专利技术可以通过多模感知数据融合来解决当前安防监控领域手段单一的缺陷，提高了安防监控的效率和准确度，具有一定的实际应用需求和巨大的市场潜力。附图说明图1为一种基于多模感知的安防物联网监测系统的数据融合算法示意图图2为基于多模感知的安防物联网监测系统的示意图具体实施方法一种基于多模感知的安防物联网监测系统的数据融合算法示意图，如图1所示，本系统通过烟雾传感器、微波传感器、红外探测器、视频传感器等多模感知手段，来获得不同类型的数据信息。视频传感器是通过镜头将被摄像物体结成影像投在摄像管或者固体摄像器件的成像面上。再将图像通过网络发送给服务器，并且进行一系列处理和分析，以此来判断是否有人体的存在或者是否发生火灾。当出现异常情况时将视频传感器的检测值Ψ赋值为1。红外传感器透过滤光片能够有效的感应人体辐射的波长，将感应人体产生的信号，在信号检测电路中进行处理和分析，将得出的检测结果通过网络发送到服务器。同时，红外传感器受热时，温度发生变化，导致电荷发生变化，产生电信号。红外传感器检测值α有两种可能，一般情况下是低电平，当检测到异常情况时，其电平由低电平转换成高电平，即此时α＝1。烟雾传感器、红外传感器和视频传感器用于对火灾的监测。烟雾传感器采集的数据，经过AD转换后为十进制小数data，即为烟雾传感器的检测值β，β＝(5.0*data*100)/255；当一定浓度的烟雾进入到烟雾传感器外电离室，会引起电流和电压的变化，破坏内外电离室之间的平衡，即当检测值β超过警戒范围，β赋值为1；此时将视频传感器的检测值Ψ、烟雾传感器检测值β和红外传感器检测值α进行相与操作；若α&β&Ψ＝1，即三种传感器都检测到异常，则启动火灾报警系统，声光报警和短信报警。视频传感器、微波传感器和红外传感器在本系统中用于对人体的检测。微波传感器由发射天线发出的微波，遇到人体时被吸收和反射，功率发生变化。利用接收天线接收人体反射回来的微波，并将其转换成电信号，再由检测电路处理，实现微波人体检测。微波传感器的检测值在示波器显示，检测值δ非常小，要经过放大器将值的变化进行放大，检测值δ的频率与物体移动速度ν存在某种函数关系，δ＝F(ν)；当检测的目标范围内出现物体移动，将可变的δ赋值为高电平。此时将视频传感器的检测值Ψ、微波传感器检测值δ和红外传感器检测值α进行相与操作；若α&δ&Ψ＝1，即三种传感器都检测到异常，则启动人员入室报警系统，声光报警和短信报警。本系统中实现了对火灾和人员入室的监测、报警和视频记录等多功能，多模感知的信息融合提高了安防监控系统的效率和准确率。基于多模感知的安防物联网监测系统的示意图，如图2所示，本专利技术利用烟雾传感器、微波传感器、红外传感器、视屏摄像机等多模感知手段，实现人体接近感知、运动目标检测、火灾监测，并通过实时声光报警、手机远程报警、远程Web视频查看等手段防范入侵和火灾。一有异常情况，红外、微波传感器、烟雾传感器会把记录的信息传给处理电路并通过微处理器直接进行声光报警，同时把处理好的信息通过GPRS发到用户手机。并且视频传感器可直接将视频上传到Internet网络，用户可通过Web视频查看来查看家中情况。图2中红外传感器可以感知热敏辐射目标，用于发现人体接近或火灾火焰。微波传感器用于发现近距离接近目标，用于防范入侵。烟雾传感器用于发现发生火灾时的烟雾。视频传感器的视频内容一方面通过网络传输至服务器进行视频分析，进而发现运动目标、火焰和烟雾，并结合红外、微波、烟雾等传感器的数据进行数据融合，发出告警信息；另一方面，远程用户可随时通过Web浏览器查看当前及以往视频内容，当有告警时，可辅助用户确认安全威胁。后台服务器通过网络不仅接收安防物联网终端获取的传感数据，还接收了视频传感器的视频数据，进行运动目标、火焰及烟雾分析，以发现危险。服务器把通过多种感知手段获取的数据进行如图1的数据融合，以提高安防的报警准确性。本系统中多模感知的安防监测系统既实现了对火灾的监测也实现了对人员入室的监测、声光报警、短信报警、视频记录等多功能，解决了当前安防监控领域手段单一的缺陷。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于物联网多模感知的安防监测数据融合算法,其特征在于它包括如下步骤：(1)通过烟雾传感器、微波传感器、红外探测器、视频传感器等多模感知手段，来获得不同类型的数据信息；(2)红外传感器检测到异常，检测值α赋值为1；烟雾传感器检测值β超过警戒值，β值赋值为1；视频传感器检测到异常，检测值Ψ赋值为1；微波传感器检测到目标范围内出现物体移动，检测值δ赋值为1；(3)红外传感器检测值α，烟雾传感器检测值β，视频传感器检测值Ψ进行相与操作后值为1，即三种传感器都检测到异常，则启动火灾报警系统；红外传感器检测值α，微波传感器检测值Ψ，视频传感器检测值Ψ进行相与操作后值为1，即三种传感器都检测到异常，则启动人员入室报警系统。

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网多模感知的安防监测数据融合算法,其特征在于它包括如下步骤：(1)通过烟雾传感器、微波传感器、红外探测器、视频传感器等多模感知手段，来获得不同类型的数据信息；(2)红外传感器检测到异常，检测值α赋值为1；烟雾传感器检测值β超过警戒值，β值赋值为1；视频传感器检测到异常，检测值Ψ赋值为1；微波传感...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡荣林，邵鹤帅，邹云，王漫漫，魏桂华，谢慧慧，仲梦洁，陆冰鉴，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32