一种孩子接近危险物品的检测装置和检测方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种孩子接近危险物品的检测装置和检测方法。检测装置包括影像采集模块和图像分析模块，检测方法包括以下步骤：孩子所穿的服装上包括预设的图案，识别危险物品；检测装置的影像采集模块采集孩子所在位置的视频或图像；检测装置的图像分析模块接收影像采集模块的视频或图像，识别视频或图像中是否存在预设的图案，识别视频或图像中是否存在预设的危险物品；如果检测到预设的图案和危险物品的距离小于一定的阈值，则判定孩子处于危险中。本发明专利技术的检测方法检测准确度高，能够明确需要被监控的孩子，防止误报。防止误报。

【技术实现步骤摘要】
一种孩子接近危险物品的检测装置和检测方法


[0001]本专利技术涉及一种孩子接近危险物品的检测装置和检测方法。

技术介绍

[0002]在有小孩的家庭生活中，成人因为家务工作，往往会让小孩肚子处于某个房间中，小孩天性好动，如果不及时对小孩进行监控，往往小孩因为接触危险物品而造成孩子身体的伤害甚至伤及生命。给家庭带来巨大的伤害。
[0003]但是，目前的监控方式的监控预警误报率都很高，很容易造成“狼来了”的效果，尤其不能很好地区分目标对象是大人还是要监控的小孩，从而丧失监控预警应有的效果。
[0004]申请号为202010648087.9的专利技术公开了一种基于姿态的幼儿监控方法及装置。该方法包括：通过摄像头对目标幼儿进行追踪，并获取目标幼儿的图像；对目标幼儿的图像进行识别，确定目标幼儿的姿态、目标幼儿的位置以及危险物品的位置；基于目标幼儿的姿态以及危险物品的位置，确定目标幼儿的相对朝向，并基于相对朝向在预先确定的多个阈值中，选择目标阈值，其中，每个阈值对应一个朝向范围；如果危险物品的位置和目标幼儿的位置的距离小于或等于目标阈值，则执行预警操作。
[0005]该专利技术通过识别人体的关键点来确定幼儿的位置，当人体被大面积遮挡时就无法识别人体关键点也就无法确定幼儿位置，而且该专利技术无法区分识别到的人是大人还是要被监控的小孩。

技术实现思路

[0006]本专利技术要解决的技术问题是提供一种即使当人体被大面积遮挡时也能定位到人的位置，而且只识别监控的小孩的位置的孩子接近危险物品的检测装置，用以解决现有技术中预警进度低的问题。
[0007]本专利技术采用的技术方案是，一种孩子接近危险物品的检测装置，包括影像采集模块和图像分析模块，图像分析模块接收影像采集模块的视频或图像，识别视频或图像中是否存在预设的图案和存在危险物品，如果检测到预设的图案且图案与危险物品距离小于阈值，则判定孩子接近危险物品。
[0008]以上所述的孩子接近危险物品的检测装置，包括无线通信模块，图像分析模块检测到预设的图案和危险物品距离小于阈值时，通过无线通信模块向外发送孩子接近危险物品的信息。
[0009]以上所述的孩子接近危险物品的检测装置，图像分析模块部署在边缘计算盒子中，图像分析模块使用所述的边缘计算盒子进行运算。
[0010]以上所述的孩子接近危险物品的检测装置，包括孩子所穿的服装，包括至少一种所述预设的图案。
[0011]以上所述的孩子接近危险物品的检测装置，预设的图案与服装分体设置，图案与服装通过镶嵌或缝合或粘连或卡口固定链接。
[0012]一种孩子接近危险物品的检测方法，包括上述的孩子接近危险物品的检测装置，检测过程包括以下步骤：601）孩子所穿服装上包括至少一种预设的图案；602）检测装置的影像采集模块采集孩子所在位置的视频或图像；603）检测装置的图像分析模块接收影像采集模块的视频或图像，识别视频或图像中是否存在预设的图案；604）检测装置的图像分析模块接收影像采集模块的视频或图像，识别视频或图像中是否存在危险物品;605）如果图像分析模块检测到预设的图案位置和危险物品距离小于阈值，则判定孩子处于危险中。
[0013]以上所述的孩子接近危险物品的检测方法，检测装置包括无线通信模块，在步骤605中，如果判定孩子处于危险中，则图像分析模块通过无线通信模块向家长的手机和/或手环发送孩子危险的信息，手机和/或手环收到孩子危险的信息后报警。
[0014]以上所述的孩子接近危险物品的检测方法，在步骤601中，孩子所穿的服装上包括多种预设的图案；图像分析模块的识别算法采用目标检测神经网络和/或分类神经网络；对目标检测神经网络和/或分类神经网络进行训练，使神经网络能够识别多种预设的图案；在步骤605中，如果判定孩子处于危险中，则图像分析模块通过无线通信模块向家长的手机和/或手环发送孩子危险的信息，手机和/或手环收到孩子危险的信息后报警。
[0015]以上所述的孩子接近危险物品的检测方法，影像采集模块为网络摄像头，图像分析模块布置在云端服务器，摄像头将捕获的视频或图像传送到云端服务器；云端服务器的图像分析模块通过GRPS无线通信网络向家长的手机和/或手环发送孩子危险的信息。
[0016]本专利技术的检测方法在人员被大面积遮挡时，也可通过摄像头画面检测到被监控人员的位置。并且通过预设的图案明确要监控的对象，而不会将大人也列入被监控对象，减少了误报。
附图说明
[0017]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0018]图1是本专利技术接近危险物品检测装置的原理框图。
[0019]图2是本专利技术实施例孩子接近危险物品检测方法的流程图。
[0020]图3是本专利技术实施例1和2孩子接近危险物品检测装置的原理框图。
[0021]图4是本专利技术实施例1深度神经网络的示意图。
[0022]图5是本专利技术实施例1和2孩子接近危险物品检测方法的流程图。
[0023]图6是本专利技术实施例2深度神经网络的示意图。
[0024]图7是本专利技术实施例2特定图案的示意图。
[0025]图8是本专利技术实施例3和4孩子接近危险物品检测装置的原理框图。
[0026]图9是本专利技术实施例3和4孩子接近危险物品检测方法的流程图。
[0027]图10是本专利技术实施例5和6孩子接近危险物品的检测装置的原理框图。
[0028]图11是本专利技术实施例5和6孩子接近危险物品检测方法的流程图。
[0029]图12是本专利技术实施例孩子接近危险物品检测方法服装的示意图。
具体实施方式
[0030]本专利技术孩子接近危险物品的检测装置和检测方法如图1和图2所示，检测装置包括影像采集模块和图像分析模块，图像分析模块接收影像采集模块的视频或图像，识别视频或图像中是否存在预设的图案，如果检测到预设的图案且检测到有危险物体且两者距离小于阈值，则判定孩子接近危险物品，如果没有检测到危险物品或者检测到预设的图案和危险物品距离大于阈值，则判定孩子处于正常活动状态。
[0031]预设的图案，既可以直接印刷在孩子的衣服上，也可以与衣服分体设置，两者通过镶嵌或缝合或粘结或卡口或拉链固定链接。
[0032]本专利技术图像分析模块使用的算法可以是基于深度神经网络技术的R
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CNN、FastR
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CNN、FasterR
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CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet、DenseBox、RRCdetection、DeformableCNN、CNN、RNN、Inception、Xception、MobileNet、ResNeXt、DenseNet、SqueezeNet、ShuffleNet、SKNet和SENet中的一种，也可以是基于Cascade、HOG/DPM和Haar/SVM目标检测算法中的一种。
[0033]实施例1：如图3所示，影像采集模块硬件采用摄像头，该摄像头内部使用海思H本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种孩子接近危险物品的检测装置，包括影像采集模块和图像分析模块，其特征在于，图像分析模块接收影像采集模块的视频或图像，识别视频或图像中是否存在预设的图案和危险物品，如果检测到预设的图案和危险物品距离小于阈值，则判定孩子被危险物品威胁。2.根据权利要求1所述的孩子接近危险物品的检测装置，其特征在于，包括无线通信模块，图像分析模块检测到预设的图案和危险物品距离小于阈值，通过无线通信模块向外发送孩子接近危险物品的信息。3.根据权利要求1所述的孩子接近危险物品的检测装置，其特征在于，图像分析模块为部署在边缘计算盒子中，图像分析模块使用所述的边缘计算盒子进行运算。4.根据权利要求1所述的孩子接近危险物品的检测装置，其特征在于，包括孩子所穿的服装，服装上包括至少一种所述预设的图案。5.据权利要求4所述的孩子接近危险物品的检测装置，其特征在于，预设的图案与服装分体设置，图案与服装通过镶嵌或缝合或粘连或卡口固定链接。6.一种孩子接近危险物品的检测方法，其特征在于，包括权利要求1所述的孩子踢被的检测装置，检测过程包括以下步骤：601）孩子所穿服装上包括至少一种预设的图案；602）检测装置的影像采集模块采集孩子所在位置的视频或图像；603）检测装置的图像分析模块接收影像采集模块的视频或图像，识别视频或图像中是否存...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜鹏，胡庆，付春明，
申请(专利权)人：深圳市起点人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：