The invention discloses an oil tank burglar proof monitoring system, which includes an image acquisition device used to collect the image of the front area of the oil tank. The image acquisition device connects with the processing module. The processing module connects the early warning device and the communication module. The communication module is connected with the monitoring terminal and the processing module. A deep learning algorithm is built with a combination of pedestrian recognition and moving target recognition, which is used to identify the captured images and determine whether there are suspicious characters. If a suspicious person is judged by an early-warning device, the suspicious character image information is preserved, and the suspicious character image information is communicated to the monitoring terminal, and the suspicious character image information is sent to the monitoring system. Terminal. The depth learning algorithm combining the pedestrian recognition and the moving target recognition is used to identify and analyze the image, to determine whether someone is active in the vicinity of the tank. When the suspicious target is detected, the system performs the local acousto-optic early warning and sends the suspicious target image to the driver's mobile terminal to remind the driver to view it in time.
【技术实现步骤摘要】
一种油箱防盗监控系统
本专利技术涉及一种油箱防盗系统,具体地涉及一种基于机器视觉的油箱防盗监控系统。
技术介绍
近年来,油价一直居高不下,偷油现象却日益猖獗,给车主带来了巨大的经济损失。在被偷油的目标车辆中,以重型货车为主,因为重型货车的油箱一般安装在外面,且油箱较大,加满一箱油,有的价值高达4000元以上,一旦偷盗得手则收益不菲,而且,许多重型货车经常在夜晚单独停靠在路边休息,也便于盗贼作案。针对偷油现象,目前市面上也有许多防偷油装置,一类是纯机械式的,如加强油箱盖锁,使其不易打开,或者在油箱盖上加装一个类似漏斗的金属装置,使其只能加油进去,而不能插油管吸油,但这些办法只是增加了偷油的难度,无法真正起到防治作用,还有可能使盗贼采取切除整个油箱等极端手段,使车主损失更大;另一类是电子式的,如设置油量检测装置,在车辆熄火时检测到油量减少则发出报警,这种方式存在报警延迟或车主不在车边时无法及时收到报警信息的问题,还有的在油箱上设置红外线扫描器或震动传感器来检测是否偷油,这种方式也存在误报率高,车主接收报警不及时的问题。因此,现有技术与产品并没有起到良好的防偷油效果,偷油现象依旧屡见不鲜。中国专利文献CN105774754公开了一种油箱防盗系统,系统中的信号检测电路采用四个红外传感器模块来实现,其中三个红外传感器模块安装在同一平面上,剩下的一个红外传感器模块垂直于该平面设置,由此实现360度全方位探测,避免探测盲区的出现;通过在控制器中设置安全区阈值和报警区阈值来降低误报率。该系统通过红外传感器来进行探测,虽然可以提高一定的误报率,但是还是存在很大的误报率。专利 ...
【技术保护点】
1.一种油箱防盗监控系统,其特征在于,包括设置于油箱支架上用于采集油箱前方区域图像的图像采集装置,所述图像采集装置连接处理模块,所述处理模块连接预警装置和通讯模块,所述通讯模块连接监控终端,所述处理模块,内置有行人识别与动目标识别结合的深度学习算法,用于对采集到的图像进行识别,判断是否有可疑人物,若判断为可疑人物通过预警装置预警,保存可疑人物图像信息,并与监控终端通讯,将可疑人物图像信息发送至监控终端。
【技术特征摘要】
1.一种油箱防盗监控系统,其特征在于,包括设置于油箱支架上用于采集油箱前方区域图像的图像采集装置,所述图像采集装置连接处理模块,所述处理模块连接预警装置和通讯模块,所述通讯模块连接监控终端,所述处理模块,内置有行人识别与动目标识别结合的深度学习算法,用于对采集到的图像进行识别,判断是否有可疑人物,若判断为可疑人物通过预警装置预警,保存可疑人物图像信息,并与监控终端通讯,将可疑人物图像信息发送至监控终端。2.根据权利要求1所述的油箱防盗监控系统,其特征在于,与监控终端通讯时,监控终端发出提示音。3.根据权利要求1所述的油箱防盗监控系统,其特征在于,所述行人识别与动目标识别结合的深度学习算法,包括以下步骤:1)采用深度学习对图像进行分析,训练得到人体分类检测特征;2)通过卷积神经网络进行大样本训练,得到人体分类器,用于提取图像中的人体;3)对油箱部分进行静态背景建模,得到没有行人的背景模型,在行人经过该区域时,将该区域与背景模型进行比对,得到运动区域;4)将步骤2)得到的结果与步骤3)得到的结果进行比...
【专利技术属性】
技术研发人员:张伟,刘花,朱林,
申请(专利权)人:苏州清研微视电子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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