一种基于物联网的小区智能安防监控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于物联网的小区智能安防监控方法，包括：人脸比对步骤，获取监控视频并进行人脸图像提取，基于常访问人员人脸库进行人脸图像比对，判定为常访问人员或陌生人员，并执行空间识别步骤；空间识别步骤，判断是否有常访问人员与该陌生人员处于同一空间，若是则将陌生人员的人脸图像添加至常访问人员人脸库并结束，否则执行异常事件判断步骤；异常事件判断步骤，计算陌生人员的面部特征遮掩度，若面部特征遮掩度大于预设阈值，则发出告警信息，否则将人脸图像添加至常访问人员人脸库并结束。无需安装门禁系统便可实现智能安防；通过面部遮掩度并结合异常行为进一步保证异常事件的准确率。异常事件的准确率。异常事件的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的小区智能安防监控方法


[0001]本专利技术属于物联网
，具体来说涉及一种基于物联网的小区智能安防监控方法。

技术介绍

[0002]国内大多数的居民家中都没有安装门禁系统，而居民家中使用普通机械锁打开对小偷来说也不是很困难。
[0003]目前安防系统产品中的缺陷限制了国内的安防企业在民用安防市场上发展，要解决这些问题安防产品还需要进行很多的改变。而物联网技术的出现为就安防系统的产品的发展提供了一个新的契机，随着物联网技术在安防领域的应用的发展，现有安防系统中的缺陷就会迎刃而解。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于物联网的小区智能安防监控方法，以解决
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供技术方案如下：一种基于物联网的小区智能安防监控方法，基于室内监控子系统和报警子系统，所述方法包括：人脸比对步骤 ，获取监控视频并进行人脸图像提取，基于常访问人员人脸库进行人脸图像比对，判定为常访问人员或陌生人员，并执行空间识别步骤；空间识别步骤，判断是否有常访问人员与该陌生人员处于同一空间，若是则将陌生人员的人脸图像添加至常访问人员人脸库并结束，否则执行异常事件判断步骤；异常事件判断步骤，计算陌生人员的面部特征遮掩度，若面部特征遮掩度大于预设阈值，则发出告警信息，否则将人脸图像添加至常访问人员人脸库并结束。
[0006]优选地，所述常访问人员人脸库包括若干常访问人员的人脸图像样本，每一人脸图像样本包括人脸图像和对应的人脸特征集合。
[0007]优选地，所述人脸图像提取包括以下步骤：步骤1.1，获取监控视频并将监控视频拆分成若干监控图像，初始化监控图像索引i=1；步骤1.2，对第i帧监控图像进行人脸检测，判断i=1，若是，对人脸检测框进行标记并提取人脸图像，并执行步骤1.5，否则执行步骤1.3；步骤1.3，对第i帧监控图像进行人脸跟踪，基于跟踪的人脸图像判断是否存在未标记的人脸检测框，若是则标记，并执行步骤1.4，否则直接执行步骤1.4；步骤1.4，获取当前时刻同一标记下的最优人脸图像；步骤1.5，i=i+1，并返回步骤1.2。
[0008]优选地，所述步骤1.3包括以下步骤：
步骤1.3.1，基于标记的人脸检测框，通过目标跟踪算法对第i帧监控图像进行人脸跟踪，得到人脸跟踪框，人脸跟踪框的标记与人脸检测框的标记一致；步骤1.3.2，判断人脸检测框的数量是否大于人脸跟踪框的数量，若是，通过iou算法判断未标记的人脸检测框，并标记，否则通过人脸检测框面积获取当前时刻同一标记下的最优人脸图像。
[0009]优选地，所述基于常访问人员人脸库进行人脸图像比对包括：步骤1.6，对识别的各人脸图像分别进行多特征提取，包括脸部轮廓、五官；步骤1.7，对每一人脸图像的多个特征分别与访问人员人脸库中任一人脸特征集合进行相似度比对，若相似度大于预设值，则该人脸图像为常访问人员的人脸，否则为陌生人员的人脸。
[0010]优选地，所述空间识别步骤包括：步骤2.1，判断监控图像中的人脸图像数量是否不小于1，若是，执行步骤2.2，否则结束；步骤2.2，判断监控图像中是否存在至少一常访问人员，若是，则将陌生人脸对应的人脸图像添加至常访问人员人脸库，结束，否则执行异常事件判断步骤。
[0011]优选地，所述异常事件判断包括以下步骤：对各特征设置权值，且权值之和为1；若无法提取任一特征，则该特征的遮掩度为100，否则该特征的遮掩度为0，通过特征的遮掩度加权和计算面部特征遮掩度值。
[0012]优选地，所述异常事件判断步骤中，还包括异常行为判定步骤，当面部特征遮掩度大于预设阈值时，判断是否存在异常行为，若是，通过报警子系统向安保人员和警局发出警报，否则通过报警子系统向用户的移动端发出警报，由用户确定是否报警。
[0013]优选地，所述异常行为以下步骤：对对应的陌生人员进行行为监测，若陌生人员的手部与室内物品的直线距离小于预设距离，且持续预设时长，则认定为异常行为。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：通过人脸比对步骤实现陌生人员的判定，通过空间识别步骤判断陌生人员是否存在偷窃的可能性，并结合异常事件判定步骤确定陌生人员的异常事件，无需安装门禁系统便可实现智能安防。通过面部遮掩度并结合异常行为进一步保证异常事件的准确率。
附图说明
[0015]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0016]下面将结合附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。
[0017]一种基于物联网的小区智能安防监控方法，基于室内监控子系统和报警子系统所
述方法包括人脸比对步骤、空间识别步骤、异常事件判断步骤。
[0018]本专利技术中，每户都有一室内监控子系统，室内监控子系统包括监控模块和控制模块，监控模块设置在室内、且面向大门；每一室内监控子系统都录入有自己的常访问人员人脸库；报警子系统设置与室内监控子系统连接，用于接收监控子系统的告警信息；报警子系统包括物业报警子系统和警局报警子系统，控制模块会向物业报警子系统和/或警局子系统发出告警信息。
[0019]步骤1，获取监控画面并进行人脸图像提取，基于常访问人员人脸库进行人脸图像比对，判定为常访问人员或陌生人员，并执行空间识别步骤。
[0020]本专利技术步骤1中，需要对提取的各个人脸图像都做人脸比对，从而区分陌生人员和常访问人员。
[0021]本专利技术步骤1中，将人脸图像与常访问人员人脸库中的人脸图像进行比对，若常访问人员人脸库中存在一人脸图像与提取的人脸图像一致，则说明通过监控画面获取的人脸图像所对应的人员是常访问人员，系统默认常访问人员不会存在盗窃行为，否则认为该通过监控画面获取的人脸图像所对应的人员是陌生人员，系统默认陌生人员存在盗窃的可能，通过步骤1实现人员认定后需要执行步骤2，也即空间识别步骤。
[0022]所述常访问人员人脸库包括若干常访问人员的人脸图像样本，每一人脸图像样本包括人脸图像和对应的人脸特征集合。
[0023]本专利技术步骤1具体包括以下7个分步骤。
[0024]步骤1.1，获取监控视频并将监控视频拆分成若干监控图像，初始化监控图像索引i=1。
[0025]步骤1.2，对第i帧监控图像进行人脸检测，判断i=1，若是，对人脸检测框进行标记并提取人脸图像，并执行步骤1.5，否则执行步骤1.3。
[0026]本专利技术步骤1.2中，通过目标检测算法对第i阵监控图像进行人脸检测，该目标检测算法可以为fastRcnn算法或者yolo算法等，本领域技术人员可根据实际情况执行设置。通过目标检测算法可实现在监控图像中对人脸的框选，也即使用矩形框框选人脸，该矩形框即为人脸检测框；这里所指的“标记”是用于将不同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的小区智能安防监控方法，其特征在于，基于室内监控子系统和报警子系统，所述方法包括：人脸比对步骤，获取监控视频并进行人脸图像提取，基于常访问人员人脸库进行人脸图像比对，判定为常访问人员或陌生人员，并执行空间识别步骤；空间识别步骤，判断是否有常访问人员与该陌生人员处于同一空间，若是则将陌生人员的人脸图像添加至常访问人员人脸库并结束，否则执行异常事件判断步骤；异常事件判断步骤，计算陌生人员的面部特征遮掩度，若面部特征遮掩度大于预设阈值，则发出告警信息，否则将人脸图像添加至常访问人员人脸库并结束。2.如权利要求1所述的一种基于物联网的小区智能安防监控方法，其特征在于，所述常访问人员人脸库包括若干常访问人员的人脸图像样本，每一人脸图像样本包括人脸图像和对应的人脸特征集合。3.如权利要求2所述的一种基于物联网的小区智能安防监控方法，其特征在于，所述人脸图像提取包括以下步骤：步骤1.1，获取监控视频并将监控视频拆分成若干监控图像，初始化监控图像索引i=1；步骤1.2，对第i帧监控图像进行人脸检测，判断i=1，若是，对人脸检测框进行标记并提取人脸图像，并执行步骤1.5，否则执行步骤1.3；步骤1.3，对第i帧监控图像进行人脸跟踪，基于跟踪的人脸图像判断是否存在未标记的人脸检测框，若是则标记，并执行步骤1.4，否则直接执行步骤1.4；步骤1.4，获取当前时刻同一标记下的最优人脸图像；步骤1.5，i=i+1，并返回步骤1.2。4.如权利要求3所述的一种基于物联网的小区智能安防监控方法，其特征在于，所述步骤1.3包括以下步骤：步骤1.3.1，基于标记的人脸检测框，通过目标跟踪算法对第i帧监控图像进行人脸跟踪，得到人脸跟踪框，人脸跟踪框的标记与人脸检测框的标记一致；步骤1.3.2，判断人脸检测框的数量是否大于人脸跟踪框的数量，若是，通过iou算法判...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆昕，鲍碧波，丁立，
申请(专利权)人：绿漫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：