一种智能家居控制系统的制作方法
本发明涉及智能控制领域，具体涉及一种智能家居控制系统。
背景技术：
随着国民生活水平的提高，人们对居住环境的要求也同时提高，人们渴望有舒适安全方便的家居环境，现有技术中也有不少智能家居控制系统，但目前来说大多数的智能家居控制系统布线复杂，成本高昂，十分不利于推广普及，而且现有的家居控制系统通常使用硬件方式来实现智能控制，无形中也加重了家居控制系统的造价成本。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能家居控制系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种智能家居控制系统，包括摄像模块、环境检测模块、模数转换模块、智能异常检测模块、中央控制模块和家居设备，所述摄像模块与所述模数转换模块无线网络连接，用于获取家居环境图像；所述环境检测模块与所述模数转换模块无线网络连接，用于检测家居环境的室内环境信息；所述模数转换模块与所述智能异常检测模块有线连接，用于将家居环境图像和室内环境信息转换成数字信号，得到家居环境数字图像和室内环境数字信息；所述中央控制模块与所述家居设备无线网络连接，用于根据异常信息对家居设备的运行进行控制。
本发明的有益效果为：本发明功能全面，布线简单，可为用户提供优质、舒适、智能的家居生活。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的框架结构图；
图2是本发明的环境检测模块的框架结构图；
图3是本发明的智能异常检测模块的框架结构图；
图4是本发明的家居设备的框架结构图。
附图标记：
摄像模块1、环境检测模块2、模数转换模块3、智能异常检测模块4、中央控制模块5、家居设备6、烟雾探测器201、燃气泄漏探测器202、温度探测器203、湿度探测器204、环境异常检测子模块401、图像分解子模块402、低频合成子模块403、高频合成子模块404、防盗警报器601、自动洒水装置602、燃气泄漏报警器603、中央空调604和加湿器605。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能家居控制系统，包括摄像模块1、环境检测模块2、模数转换模块3、智能异常检测模块4、中央控制模块5和家居设备6，所述摄像模块1与所述模式转换模块3无线网络连接，用于获取家居环境图像；所述环境检测模块2与所述模式转换模块3无线网络连接，用于检测家居环境的室内环境信息；所述模数转换模块3与所述智能异常检测模块4有线连接，用于将家居环境图像和室内环境信息转换成数字信号，得到家居环境数字图像和室内环境数字信息；所述中央控制模块5与所述家居设备6无线网络连接，用于根据异常信息对家居设备6的运行进行控制。
优选地，参见图2，所述环境检测模块包括烟雾探测器、燃气泄漏探测器、温度探测器和湿度探测器，分别用于检测家居环境中的烟雾浓度、燃气浓度、温度和湿度。
优选地，参见图3，所述家居设备包括防盗警报器、自动洒水装置、燃气泄漏报警器、中央空调和加湿器。
本发明上述实施例，功能全面，布线简单，可为用户提供优质、舒适、智能的家居生活。
优选地，所述摄像模块包括低照度coms摄像头和红外摄像头，分别用于采集家居环境的彩色图像与红外图像，并对采集得到的图像进行降噪处理，包括：
首先，将家居环境的彩色图像与红外图像进行小波变换处理，得到相应的小波系数，此时得到的小波系数为带噪声小波系数和无噪声小波系数，利用改进的软阈值函数分别对家居环境的彩色图像与红外图像经过小波变换后得到的小波系数进行处理，将家居环境的彩色图像与红外图像的带噪声小波系数进行滤除，得到彩色图像与红外图像的无噪声小波系数，利用无噪声小波系数对家居环境的彩色图像与红外图像进行重构，其中采用的改进的软阈值函数为：
式中，
然后，根据无噪声小波系数对家居环境的彩色图像与红外图像进行重构，得到将要进行融合的家居环境的彩色源图像与红外源图像。
本发明上述实施例，利用改进的软阈值函数对家居环境的彩色图像与红外图像进行小波变换处理后得到的带噪声小波系数进行滤除，有利于提高需要融合的家居环境的彩色源图像与红外源图像的质量，使得其清晰度更高，同时改进后的软阈值函数不存在恒定偏差，去噪能力更强，克服了传统软阈值函数在去噪时存在偏差的问题，使处理后的家居环境的彩色源图像与红外源图像能够较多保留细节特征。
优选地，参考图4，所述智能异常检测模块包括对家居环境中的烟雾浓度、燃气浓度、温度和湿度进行异常检测的环境异常检测子模块、对家居环境的彩色源图像与红外源图像进行分解的图像分解子模块、对分解后的家居环境的彩色源图像与红外源图像进行低频段合成的低频合成子模块和对分解后的家居环境的彩色源图像与红外源图像进行高频段合成的高频合成子模块，所述图像分解子模块、低频合成子模块和高频合成子模块依次连接；
所述图像分解子模块根据设定好分解的尺度和方向数，采用nsst(non-subsampledshearlettransform，非下采用剪切波变换)对家居环境的彩色源图像与红外源图像进行多尺度分解，得到家居环境的彩色源图像与红外源图像的nsst变换系数，分别为
优选地，所述低频合成子模块根据低频段聚焦评价函数，分别对家居环境的彩色源图像与红外源图像的低频系数进行评价，得到家居环境的彩色源图像与红外源图像的低频段聚焦评价值，采用的低频段聚焦评价函数为：
gm＝[-1,2,-1]
gn＝gmt＝[-1,2,-1]t
式中，h(j,k)为像素点(j,k)的低频段聚焦评价值，h(j,k)包括家居环境的彩色源图像的低频段聚焦评价值h(j,k)1和家居环境的红外源图像的低频段聚焦评价值h(j,k)2，x和y分别为横坐标和纵坐标，gm和gn为横向和纵向的二阶差分算子；
根据家居环境的彩色源图像与红外源图像低频段聚焦评价值的大小，选取低频段聚焦评价值较大的低频系数作为合成的家居环境图像的低频系数，当低频段聚焦评价值相等时，取家居环境的彩色源图像和家居环境的红外源图像的低频系数值的平均数作为合成的家居环境图像的低频系数：
式中，yl为合成的家居环境图像的低频系数，
本发明上述实施例，利用低频段聚焦评价函数来计算家居环境的彩色源图像红外源图像的低频段聚焦评价值，并根据家居环境的彩色源图像红外源图像的低频段聚焦评价值的比较结果来选取合成的家居环境图像的低频系数，通过选取出来的低频系数作为合成的家居环境图像的低频系数，更能呈现家居环境的彩色源图像红外源图像中的灰度信息和细节信息，且该自定义低频段聚焦评价函数计算得到的低频段聚焦评价值更能反映家居环境的彩色源图像红外源图像在低频段的清晰度关系。
优选地，所述高频合成子模块根据家居环境的彩色源图像和家居环境的红外源图像各个子区域的能量值大小来选取合成的家居环境图像的高频系数，包括：
首先将窗函数θ设置为只有4邻域内非0、中心位置数值较大的3×3矩阵，具体为：
然后根据自定义能量计算公式计算家居环境的彩色源图像和红外源图像各个子区域的能量：
式中，
选择能量较大的区域的高频p系数作为合成的家居环境图像中对应区域的高频系数：
式中，yh(p,q)表示合成的家居环境图像的第p个尺度第q个方向的高频系数，
将得到的合成的家居环境图像的低频系数yl和高频系数yh(p,q)进行nsst的逆变换，重构得到合成的家居环境图像。
本发明上述实施例，通过自定义能量计算公式计算出家居环境的彩色源图像和红外源图像各个子区域的能量，并选取能量较大的的源图像的高频系数作为合成的家居环境图像的高频系数，有利于在对合成的家居环境图像进行nsst的逆变换重构时，克服伪吉布斯效应，提高合成的家居环境图像的清晰度，凸显图像的细节特征，当有陌生人闯入家居环境时，进行快速识别，及时响应。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
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