一种家庭安防系统技术方案

本发明专利技术涉及安防系统技术领域，具体涉及一种家庭安防系统，包括监控子系统、数据存储子系统、特征提取子系统、人脸对比子系统和报警子系统，首先，监控子系统采集室内监控视频；接着，数据存储子系统存储家庭成员人脸图像和监控视频；随后，特征提取子系统提取监控视频中的人脸特征；然后，人脸对比子系统将人脸特征与家庭成员人脸图像进行对比，当人脸特征与家庭成员人脸图像的相似度低于预设值时，触发报警子系统；最后，报警子系统基于人脸特征和室内模型进行定位并进行报警处理，提高家庭成员发现外来对象的实时性，解决了现有的家庭安防系统发现外来对象的实时性较差的问题。系统发现外来对象的实时性较差的问题。系统发现外来对象的实时性较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种家庭安防系统


[0001]本专利技术涉及安防系统
，尤其涉及一种家庭安防系统。

技术介绍

[0002]家庭安防系统一般具有一个监控子系统，利用各种探测器、传感器对住宅的各个状态进行监控。当进入监控范围的对象并非家庭成员时，监控无法进行报警，只有当家庭成员查看监控数据的时候才能发现，从而降低了发现外来对象的实时性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种家庭安防系统，旨在解决现有的家庭安防系统发现外来对象的实时性较差的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了一种家庭安防系统，包括监控子系统、数据存储子系统、特征提取子系统、人脸对比子系统和报警子系统，所述监控子系统、所述数据存储子系统、所述特征提取子系统、所述人脸对比子系统和所述报警子系统依次连接；
[0005]所述监控子系统，用于采集室内监控视频；
[0006]所述数据存储子系统，用于存储家庭成员人脸图像和所述监控视频；
[0007]所述特征提取子系统，用于提取所述监控视频中的人脸特征；
[0008]所述人脸对比子系统，用于将所述人脸特征与所述家庭成员人脸图像进行对比，当所述人脸特征与所述家庭成员人脸图像的相似度低于预设值时，触发所述报警子系统；
[0009]所述报警子系统，基于所述人脸特征和室内模型进行定位并进行报警处理。
[0010]其中，所述特征提取子系统包括建模模块、训练模块和提取模块，所述建模模块、所述训练模块和所述提取模块依次连接；
[0011]所述建模模块，用于构建神经网络模型；
[0012]所述训练模块，用于使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练，得到特征提取模型；
[0013]所述提取模块，用于将所述监控视频的关键帧提取后输入所述特征提取模型中进行训练，得到人脸特征。
[0014]其中，所述训练模块包括获取子模块、预处理子模块、训练子模块和验证子模块，所述获取子模块、所述预处理子模块、所述训练子模块和所述验证子模块依次连接；
[0015]所述获取子模块，用于获取训练数据集；
[0016]所述预处理子模块，用于对所述训练数据集进行预处理，得到训练集和验证集；
[0017]所述训练子模块，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；
[0018]所述验证子模块，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到特征提取模型。
[0019]其中，所述预处理子模块包括过滤单元、标注单元和划分单元，所述过滤单元、所
述标注单元和所述划分单元依次连接；
[0020]所述过滤单元，用于对所述训练数据集进行过滤，得到过滤数据集；
[0021]所述标注单元，用于对所述过滤数据集进行标注，得到标注数据集；
[0022]所述划分单元，用于将所述标注数据集划分成训练集和验证集。
[0023]其中，所述提取模块包括关键帧提取子模块、格式调整子模块和输入子模块，所述关键帧提取、所述格式调整子模块和所述输入子模块；
[0024]所述关键帧提取子模块，用于提取所述监控数据的关键帧；
[0025]所述格式调整子模块，基于所述特征提取模型的输入格式对所述关键帧进行格式调整，得到输入数据；
[0026]所述输入子模块，用于将所述输入数据输入所述特征提取模型中进行训练，得到人脸特征。
[0027]其中，所述人脸对比子系统包括清晰度调整模块和对比模块，所述清晰度调整模块和所述对比模块连接；
[0028]所述清晰度调整模块，用于调整所述人脸特征的清晰度，得到对比人脸图像；
[0029]所述对比模块，用于将所述对比人脸图像与所述家庭成员人脸图像的相似度低于预设值时，触发所述报警子系统。
[0030]其中，所述报警子系统包括现场提醒模块和人脸上报模块，所述现场提醒模块和所述人脸上报模块连接；
[0031]所述现场提醒模块，用于基于所述人脸特征和室内模型进行定位，得到位置信息，并基于所述位置信息在室内进行外来闯入报警提醒；
[0032]所述人脸上报模块，用于将所述对比人脸图像和所述位置信息传输给家庭成员的终端设备，提醒所述家庭成员是否关闭所述现场提醒模块。
[0033]本专利技术的一种家庭安防系统，首先，所述监控子系统采集室内监控视频；接着，所述数据存储子系统存储家庭成员人脸图像和所述监控视频；随后，所述特征提取子系统提取所述监控视频中的人脸特征；然后，所述人脸对比子系统将所述人脸特征与所述家庭成员人脸图像进行对比，当所述人脸特征与所述家庭成员人脸图像的相似度低于预设值时，触发所述报警子系统；最后，所述报警子系统基于所述人脸特征和室内模型进行定位并进行报警处理，提高家庭成员发现外来对象的实时性，解决了现有的家庭安防系统发现外来对象的实时性较差的问题。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1是本专利技术提供的一种家庭安防系统的结构示意图。
[0036]图2是特征提取子系统的结构示意图。
[0037]图3是训练模块的结构示意图。
[0038]图4是预处理子模块的结构示意图。
[0039]图5是提取模块的结构示意图。
[0040]图6是人脸对比子系统的结构示意图。
[0041]图7是报警子系统的结构示意图。
[0042]1‑
监控子系统、2
‑
数据存储子系统、3
‑
特征提取子系统、4
‑
人脸对比子系统、5
‑
报警子系统、6
‑
建模模块、7
‑
训练模块、8
‑
提取模块、9
‑
获取子模块、10
‑
预处理子模块、11
‑
训练子模块、12
‑
验证子模块、13
‑
过滤单元、14
‑
标注单元、15
‑
划分单元、16
‑
关键帧提取子模块、17
‑
格式调整子模块、18
‑
输入子模块、19
‑
清晰度调整模块、20
‑
对比模块、21
‑
现场提醒模块、22
‑
人脸上报模块。
具体实施方式
[0043]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种家庭安防系统，其特征在于，包括监控子系统、数据存储子系统、特征提取子系统、人脸对比子系统和报警子系统，所述监控子系统、所述数据存储子系统、所述特征提取子系统、所述人脸对比子系统和所述报警子系统依次连接；所述监控子系统，用于采集室内监控视频；所述数据存储子系统，用于存储家庭成员人脸图像和所述监控视频；所述特征提取子系统，用于提取所述监控视频中的人脸特征；所述人脸对比子系统，用于将所述人脸特征与所述家庭成员人脸图像进行对比，当所述人脸特征与所述家庭成员人脸图像的相似度低于预设值时，触发所述报警子系统；所述报警子系统，基于所述人脸特征和室内模型进行定位并进行报警处理。2.如权利要求1所述的家庭安防系统，其特征在于，所述特征提取子系统包括建模模块、训练模块和提取模块，所述建模模块、所述训练模块和所述提取模块依次连接；所述建模模块，用于构建神经网络模型；所述训练模块，用于使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练，得到特征提取模型；所述提取模块，用于将所述监控视频的关键帧提取后输入所述特征提取模型中进行训练，得到人脸特征。3.如权利要求2所述的家庭安防系统，其特征在于，所述训练模块包括获取子模块、预处理子模块、训练子模块和验证子模块，所述获取子模块、所述预处理子模块、所述训练子模块和所述验证子模块依次连接；所述获取子模块，用于获取训练数据集；所述预处理子模块，用于对所述训练数据集进行预处理，得到训练集和验证集；所述训练子模块，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；所述验证子模块，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到特征提取模型。4.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘鹏，
申请(专利权)人：苏州宇翼通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：