一种家庭安全综合管理系统及方法
【专利摘要】本发明提供了一种家庭安全综合管理系统及方法，涉及安全领域。其特征在于，所述系统包括：图像监控系统、火灾监控系统、宜居监测系统、中央处理器、物管端、云端和移动端；所述图像监控系统信号连接于中央处理器；所述火灾监控系统信号连接于中央处理器；所述宜居监测系统信号连接于中央处理器；所述移动端信号连接于中央处理器；所述云端信号连接于中央处理器；所述物管端信号连接于中央处理器。本发明提供了一种家庭安全综合管理系统及方法，该发明具有准确度高、智能化高、具备大数据分析、功能多等优点。
【专利说明】
一种家庭安全综合管理系统及方法
技术领域
[0001 ]本发明涉及安全领域，特别涉及一种家庭安全综合管理系统及方法。
【背景技术】
[0002] 家庭是社会的细胞，家庭的幸福也就预示着社会的和谐。一个良好的居住环境不 但可以给我们一个健康的体魄，更能让我们以一个良好的心情参加到工作、学习当中。然 而，生活在这个喧嚣的城市，整天忙于工作和学习的我们也会常常忽视我们休整的地方一 家庭，导致室内各项生活指数都严重的超过了正常值;我们也会时常看到这样的报道：出门 时忘记关掉正在使用的煤气，结果就引发了一场损失惨重的火灾;还有，由于家里没有防盗 装置，致使猖狂的小偷经常对我们的人身、财产安全构成严重的威胁。
[0003] 现有的家庭安全管理还存在以下的缺陷；
[0004] 1、功能单一:现有的家庭安全管理大都只有单一的功能，或者针对火灾进行预警、 或者仅仅进行防盗；很少有能够一体化管理的家庭安全管理系统。这种功能的单一性不仅 造成人员需要同时操控或者布设多个管理系统，系统更加复杂，更会使得布置起来难度更 高，成本更高。
[0005] 2、缺乏大数据分析：由于安全问题往往不是短期内能够大规模爆发的，对于安全 的管理常常是一个长期的过程。因此科学的安全管理，不仅需要在安全问题发生的时候进 行及时的预警。同时，也需要采用大数据分析的技术，对安全问题进行预防。
[0006] 3、智能化不足:现有的安全管理系统，如火灾管理系统都是比较简单的针对大楼 中出现了火灾进行预警。这种预警虽然能起到一定的功效，但多数时候也会让某些潜在的 火灾因素不能及时的察觉，酿成严重的后果。所以，大多数时候，需要我们有更高精度的预 警方式和更加智能化的处理过程，方能从源头防止火灾的发生。
[0007] 4、可靠性较差:现有的家庭安全管理，缺乏人为的判断，而机器的判断能力通常是 有限的，如果不能再通过人为进行筛选一次的话，很有可能造成误判。从而导致整个系统的 准确性很低，可信度也降低。
【发明内容】
[0008] 鉴于此，本发明提供了一种家庭安全综合管理系统及方法，该发明具有准确度高、 智能化高、具备大数据分析、功能多等优点。
[0009] 本发明采用的技术方案如下：
[0010] -种家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述系统包括：图像监控系统、火灾监 控系统、宜居监测系统、中央处理器、物管端、云端和移动端;所述图像监控系统信号连接于 中央处理器;所述火灾监控系统信号连接于中央处理器;所述宜居监测系统信号连接于中 央处理器;所述移动端信号连接于中央处理器;所述云端信号连接于中央处理器;所述物管 端信号连接于中央处理器；
[0011]所述图像监控系统包括：图像采集设备和图像处理器;所述火灾监控系统包括:烟 雾探测器、煤气探测器和火灾检测装置;所述宜居监测系统包括:温度检测器、湿度检测器、 二氧化碳检测器、光强检测器和宜居检测装置;所述中央处理器包括:存储器、分析判断装 置和数据传输装置;所述物管端包括:报警装置、本地数据库和控制终端;所述移动端包括： 移动数据传输装置、存储装置和操作终端;所述云端包括:大数据分析装置、云端数据库和 云端数据传输装置。
[0012] 所述图像采集设备信号连接于图像处理器;所述图像处理器信号连接于数据传输 装置;所述火灾检测装置分别信号连接于烟雾探测器、煤气探测器和数据传输装置;所述宜 居检测装置分别信号连接于温度检测器、湿度检测器、二氧化碳检测器、光强检测器和数据 传输装置;所述报警装置信号连接于数据传输装置;所述本地数据库分别信号连接于控制 终端和数据传输装置;所述云端数据传输装置分别信号连接于云端数据库和数据传输装 置;所述大数据分析装置信号连接于云端数据库;所述移动数据传输装置分别信号连接于 数据传输装置和存储装置;所述存储装置信号连接于操作终端;所述数据传输装置信号连 接于存储器;所述存储器信号连接于控制终端;所述分析判断装置信号连接于数据传输装 置。
[0013] 所述图像采集设备用于实时采集屋内人员的面部图像，将采集到的面部推向发送 至图像处理器;所述图像处理器用于对采集到的面部图像和本地存储的面部图像进行对 比，将和本地存储的面部图像对比不一致的面部图像发送至中央处理器;所述烟雾探测器， 用于探测屋内的烟雾数据指标，将探测到的指标发送至火灾检测装置;所述煤气探测器，用 于探测屋内的煤气数据指标，将探测到的指标发送至火灾检测装置;所述火灾检测装置，用 于根据接收到的指标数据，判断屋内是否有火灾发生，如果有，则发送预警信号至中央处理 器。
[0014] 所述温度检测器，用于实时监测屋内的温度数据，将监测到的温度数据发送至宜 居检测装置;所述湿度检测器，用于实时监测屋内的湿度数据，将监测到的湿度数据发送至 宜居检测装置;所述二氧化碳监测器，用于实时监测屋内的二氧化碳数据，将检测到的二氧 化碳数据发送至宜居检测装置;所述光强检测器，用于实时监测屋内的光照强度数据，将监 测到的数据发送至宜居检测装置;所述宜居监测装置，用于根据接收到的数据信息，判断屋 内的宜居水平，将判断结果发送至中央处理器。
[0015] 所述中央处理器，用于将接收到的数据信息临时存储在本地，通过数据传输装置 发送至云端，以及将宜居检测装置发送过来的判断结果直接发送至移动端，将火灾检测装 置发送过来的预警信号同时发送至移动端和物管端，同时，根据接收到的数据信息，分析应 该发送何种等级的报警信息至云端和移动端;所述移动端，用于接收来自中央处理器的数 据信息，进行查看;所述云端，用于根据中央处理器发送过来的数据信息，进行单个家庭、小 区和区域的家庭安全进行大数据分析，得出分析结论;所述物管端，用于根据中央处理器发 送过来的数据信息判断当前住户屋内是否出现紧急情况。
[0016] 一种基于权利要求1至5之一所述的家庭安全综合管理系统的方法，其特征在于， 所述方法包括以下步骤；
[0017] 步骤1:系统初始化，启动;将家庭成员中的面部图像信息录入到图像监控系统中；
[0018] 步骤2:图像监控系统开始实时监测屋内的图像信息，根据监测结果发送至中央处 理器；
[0019] 步骤3:火灾监控系统开始实时监测屋内的烟雾数据和煤气数据，将监测结果发送 至中央处理器；
[0020] 步骤4:宜居监测系统开始监测屋内的温度、湿度、二氧化碳和光强数据信息，将监 测结果发送至中央处理器；
[0021] 步骤5:中央处理器对接收到的数据信息进行临时存储，将临时存储的数据信息发 送至云端、移动端和物管端，根据临时存储的数据信息判断应该发送何种等级的预警信息 至物管端和移动端；
[0022] 步骤6:云端根据接收到的数据信息进行单个家庭、小区和区域的家庭安全进行大 数据分析，得出分析结论；
[0023] 步骤7:物管端根据接收到的数据信息，判断是否出现了紧急状况，结合本地数据 库中存储的家庭信息，可以快速锁定位置和得知业主的相关信息；
[0024] 步骤8:移动端根据接收到的信息，可以实时查看屋内是否有安全隐患或者被不法 分子闯入，进而报警。
[0025]所述图像处理器对图像采集设备采集到的图像信息的处理方法包括以下步骤：
[0026] 步骤1:采用如下方法对人脸进行检测定位：
[0027] 先确定人人眼的坐标为(xi，yi)和(X2，y2);
[0028]设人脸的左上定点和右下定点的坐标分别为：（ci，di)和(C2，d2);
[0029] 计算双眼间距:Widthl=X2~xi;
[0030] 计算脸宽：·:idth2 =; _ _ >" It (Width2-Widthl) ,,
[0031] 得出C1 = X1----- ;c2 = ci+ffidth2；
[0032] 计算双眼高度平局值:Heightl = ;
[0033] 则，脸部高度平局值:He ight2=Width2;
[0034] 得出dj = Heightl - Heii?ht2 ;d2 = di+Height2; X
[0035] 其中R和X为经验常数。
[0036] 步骤2:采用如下方法，对人脸进行特征提取：
[0037] 采集N个样本作为训练集T，求出样本平均值M:
[0038；
_中1属于样本训练集T= (T1J2,……，TN);
[0039] 龙m散亦钽陈，
[0040]
进而求出散布矩阵的特征值和对应的特征向量， 根据取出的特征值和特征向量，求出在该训练集中每个元素投影到该空自己的点；
[0041 ] 步骤4:使用KNN分类器对这些点进行分类。
[0042]采用以上技术方案，本发明产生了以下有益效果：
[0043] 1、功能集成度高:本发明的家庭安全管理系统除了防盗、防火功能以外，还包含了 对家庭宜居环境进行监测。功能集成度高，使得整个系统的复杂度降低，降低了布设该系统 的时候的复杂度。进一步降低了整个系统的成本。
[0044] 2、具备大数据分析:本发明将采集到的数据信息发送到云端，云端对这些数据进 行大数据分析。通过大数据分析，不仅可以分析出单个家庭的安全系数，还能针对某个小 区、某个区域安全状况生成报告。这些报告能够评判出安全状况，针对这个分析，可以很好 的进行安全预防。
[0045] 3、准确度高:本发明的预警信息都会发送到移动端和物管端。移动端的业主和物 管端的管理人员都会对这些信息进行再次审核。确保预警的正确性。大大提升了整个系统 的准确性。
【附图说明】
[0046] 图1是本发明的一种家庭安全综合管理系统及方法的系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0047] 本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥 的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
[0048] 本说明书(包括任何附加权利要求、摘要）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可 被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列 等效或类似特征中的一个例子而已。
[0049] 本发明实施例1中提供了一种家庭安全综合管理系统，系统结构如图1所示：
[0050] -种家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述系统包括：图像监控系统、火灾监 控系统、宜居监测系统、中央处理器、物管端、云端和移动端;所述图像监控系统信号连接于 中央处理器;所述火灾监控系统信号连接于中央处理器;所述宜居监测系统信号连接于中 央处理器;所述移动端信号连接于中央处理器;所述云端信号连接于中央处理器;所述物管 端信号连接于中央处理器；
[0051] 所述图像监控系统包括：图像采集设备和图像处理器;所述火灾监控系统包括:烟 雾探测器、煤气探测器和火灾检测装置;所述宜居监测系统包括:温度检测器、湿度检测器、 二氧化碳检测器、光强检测器和宜居检测装置;所述中央处理器包括:存储器、分析判断装 置和数据传输装置;所述物管端包括:报警装置、本地数据库和控制终端;所述移动端包括： 移动数据传输装置、存储装置和操作终端;所述云端包括:大数据分析装置、云端数据库和 云端数据传输装置。
[0052] 所述图像采集设备信号连接于图像处理器;所述图像处理器信号连接于数据传输 装置;所述火灾检测装置分别信号连接于烟雾探测器、煤气探测器和数据传输装置;所述宜 居检测装置分别信号连接于温度检测器、湿度检测器、二氧化碳检测器、光强检测器和数据 传输装置;所述报警装置信号连接于数据传输装置;所述本地数据库分别信号连接于控制 终端和数据传输装置;所述云端数据传输装置分别信号连接于云端数据库和数据传输装 置;所述大数据分析装置信号连接于云端数据库;所述移动数据传输装置分别信号连接于 数据传输装置和存储装置;所述存储装置信号连接于操作终端;所述数据传输装置信号连 接于存储器;所述存储器信号连接于控制终端;所述分析判断装置信号连接于数据传输装 置。
[0053]所述图像采集设备用于实时采集屋内人员的面部图像，将采集到的面部推向发送 至图像处理器;所述图像处理器用于对采集到的面部图像和本地存储的面部图像进行对 比，将和本地存储的面部图像对比不一致的面部图像发送至中央处理器;所述烟雾探测器， 用于探测屋内的烟雾数据指标，将探测到的指标发送至火灾检测装置;所述煤气探测器，用 于探测屋内的煤气数据指标，将探测到的指标发送至火灾检测装置;所述火灾检测装置，用 于根据接收到的指标数据，判断屋内是否有火灾发生，如果有，则发送预警信号至中央处理 器。
[0054]所述温度检测器，用于实时监测屋内的温度数据，将监测到的温度数据发送至宜 居检测装置;所述湿度检测器，用于实时监测屋内的湿度数据，将监测到的湿度数据发送至 宜居检测装置;所述二氧化碳监测器，用于实时监测屋内的二氧化碳数据，将检测到的二氧 化碳数据发送至宜居检测装置;所述光强检测器，用于实时监测屋内的光照强度数据，将监 测到的数据发送至宜居检测装置;所述宜居监测装置，用于根据接收到的数据信息，判断屋 内的宜居水平，将判断结果发送至中央处理器。
[0055]所述中央处理器，用于将接收到的数据信息临时存储在本地，通过数据传输装置 发送至云端，以及将宜居检测装置发送过来的判断结果直接发送至移动端，将火灾检测装 置发送过来的预警信号同时发送至移动端和物管端，同时，根据接收到的数据信息，分析应 该发送何种等级的报警信息至云端和移动端;所述移动端，用于接收来自中央处理器的数 据信息，进行查看;所述云端，用于根据中央处理器发送过来的数据信息，进行单个家庭、小 区和区域的家庭安全进行大数据分析，得出分析结论;所述物管端，用于根据中央处理器发 送过来的数据信息判断当前住户屋内是否出现紧急情况。
[0056]本发明实施例2中提供了一种家庭安全综合管理方法，系统结构如图1所示：
[0057] 一种基于权利要求1至5之一所述的家庭安全综合管理系统的方法，其特征在于， 所述方法包括以下步骤；
[0058] 步骤1:系统初始化，启动;将家庭成员中的面部图像信息录入到图像监控系统中；
[0059] 步骤2:图像监控系统开始实时监测屋内的图像信息，根据监测结果发送至中央处 理器；
[0060] 步骤3:火灾监控系统开始实时监测屋内的烟雾数据和煤气数据，将监测结果发送 至中央处理器；
[0061] 步骤4:宜居监测系统开始监测屋内的温度、湿度、二氧化碳和光强数据信息，将监 测结果发送至中央处理器；
[0062]步骤5:中央处理器对接收到的数据信息进行临时存储，将临时存储的数据信息发 送至云端、移动端和物管端，根据临时存储的数据信息判断应该发送何种等级的预警信息 至物管端和移动端；
[0063] 步骤6:云端根据接收到的数据信息进行单个家庭、小区和区域的家庭安全进行大 数据分析，得出分析结论；
[0064] 步骤7:物管端根据接收到的数据信息，判断是否出现了紧急状况，结合本地数据 库中存储的家庭信息，可以快速锁定位置和得知业主的相关信息；
[0065] 步骤8:移动端根据接收到的信息，可以实时查看屋内是否有安全隐患或者被不法 分子闯入，进而报警。
[0066] 所述图像处理器对图像采集设备采集到的图像信息的处理方法包括以下步骤：
[0067] 步骤1:采用如下方法对人脸进行检测定位：
[0068]先确定人人眼的坐标为(Xi，yi)和(X2，y2);
[0069] 设人脸的左上定点和右下定点的坐标分别为：（ci，di)和(C2，d2);
[0070] 计算双眼间距：Widthl =Χ2~χι;
[0074] 则，脸部高度平局值:He ight2=Width2;
[0071] 1
[0072] ^
[0073] i
[0075] 得出屯=Helghtl - HL1^htl;d2 = di+Height2； Λ
[0076] 其中R和X为经验常数。
[0077] 步骤2:采用如下方法，对人脸进行特征提取：
[0078] 采集N个样本作为训练集Τ，求出样本平均值Μ:
[0079：
其中Ti属于样本训练集T= (T1J2,……，TN);
[0080] 步m撕右祐_.
[0081 ]
,进而求出散布矩阵的特征值和对应的特征向量， 根据取出的特征值和特征向量，求出在该训练集中每个元素投影到该空自己的点；
[0082] 步骤4:使用KNN分类器对这些点进行分类。
[0083]本发明实施例3中提供了一种家庭安全综合管理系统及方法，系统结构如图1所 示：
[0084] 一种家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述系统包括：图像监控系统、火灾监 控系统、宜居监测系统、中央处理器、物管端、云端和移动端;所述图像监控系统信号连接于 中央处理器;所述火灾监控系统信号连接于中央处理器;所述宜居监测系统信号连接于中 央处理器;所述移动端信号连接于中央处理器;所述云端信号连接于中央处理器;所述物管 端信号连接于中央处理器；
[0085]所述图像监控系统包括：图像采集设备和图像处理器;所述火灾监控系统包括:烟 雾探测器、煤气探测器和火灾检测装置;所述宜居监测系统包括:温度检测器、湿度检测器、 二氧化碳检测器、光强检测器和宜居检测装置;所述中央处理器包括:存储器、分析判断装 置和数据传输装置;所述物管端包括:报警装置、本地数据库和控制终端;所述移动端包括： 移动数据传输装置、存储装置和操作终端;所述云端包括:大数据分析装置、云端数据库和 云端数据传输装置。
[0086]所述图像采集设备信号连接于图像处理器;所述图像处理器信号连接于数据传输 装置;所述火灾检测装置分别信号连接于烟雾探测器、煤气探测器和数据传输装置;所述宜 居检测装置分别信号连接于温度检测器、湿度检测器、二氧化碳检测器、光强检测器和数据 传输装置;所述报警装置信号连接于数据传输装置;所述本地数据库分别信号连接于控制 终端和数据传输装置;所述云端数据传输装置分别信号连接于云端数据库和数据传输装 置;所述大数据分析装置信号连接于云端数据库;所述移动数据传输装置分别信号连接于 数据传输装置和存储装置;所述存储装置信号连接于操作终端;所述数据传输装置信号连 接于存储器;所述存储器信号连接于控制终端;所述分析判断装置信号连接于数据传输装 置。
[0087] 所述图像采集设备用于实时采集屋内人员的面部图像，将采集到的面部推向发送 至图像处理器;所述图像处理器用于对采集到的面部图像和本地存储的面部图像进行对 比，将和本地存储的面部图像对比不一致的面部图像发送至中央处理器;所述烟雾探测器， 用于探测屋内的烟雾数据指标，将探测到的指标发送至火灾检测装置;所述煤气探测器，用 于探测屋内的煤气数据指标，将探测到的指标发送至火灾检测装置;所述火灾检测装置，用 于根据接收到的指标数据，判断屋内是否有火灾发生，如果有，则发送预警信号至中央处理 器。
[0088] 所述温度检测器，用于实时监测屋内的温度数据，将监测到的温度数据发送至宜 居检测装置;所述湿度检测器，用于实时监测屋内的湿度数据，将监测到的湿度数据发送至 宜居检测装置;所述二氧化碳监测器，用于实时监测屋内的二氧化碳数据，将检测到的二氧 化碳数据发送至宜居检测装置;所述光强检测器，用于实时监测屋内的光照强度数据，将监 测到的数据发送至宜居检测装置;所述宜居监测装置，用于根据接收到的数据信息，判断屋 内的宜居水平，将判断结果发送至中央处理器。
[0089] 所述中央处理器，用于将接收到的数据信息临时存储在本地，通过数据传输装置 发送至云端，以及将宜居检测装置发送过来的判断结果直接发送至移动端，将火灾检测装 置发送过来的预警信号同时发送至移动端和物管端，同时，根据接收到的数据信息，分析应 该发送何种等级的报警信息至云端和移动端;所述移动端，用于接收来自中央处理器的数 据信息，进行查看;所述云端，用于根据中央处理器发送过来的数据信息，进行单个家庭、小 区和区域的家庭安全进行大数据分析，得出分析结论;所述物管端，用于根据中央处理器发 送过来的数据信息判断当前住户屋内是否出现紧急情况。
[0090] 一种基于权利要求1至5之一所述的家庭安全综合管理系统的方法，其特征在于， 所述方法包括以下步骤；
[0091] 步骤1:系统初始化，启动;将家庭成员中的面部图像信息录入到图像监控系统中；
[0092] 步骤2:图像监控系统开始实时监测屋内的图像信息，根据监测结果发送至中央处 理器；
[0093] 步骤3:火灾监控系统开始实时监测屋内的烟雾数据和煤气数据，将监测结果发送 至中央处理器；
[0094] 步骤4:宜居监测系统开始监测屋内的温度、湿度、二氧化碳和光强数据信息，将监 测结果发送至中央处理器；
[0095]步骤5:中央处理器对接收到的数据信息进行临时存储，将临时存储的数据信息发 送至云端、移动端和物管端，根据临时存储的数据信息判断应该发送何种等级的预警信息 至物管端和移动端；
[0096]步骤6:云端根据接收到的数据信息进行单个家庭、小区和区域的家庭安全进行大 数据分析，得出分析结论；
[0097] 步骤7:物管端根据接收到的数据信息，判断是否出现了紧急状况，结合本地数据 库中存储的家庭信息，可以快速锁定位置和得知业主的相关信息；
[0098] 步骤8:移动端根据接收到的信息，可以实时查看屋内是否有安全隐患或者被不法 分子闯入，进而报警。
[0099]所述图像处理器对图像采集设备采集到的图像信息的处理方法包括以下步骤：
[0100]步骤1:采用如下方法对人脸进行检测定位：
[0101]先确定人人眼的坐标为(Xi，yi)和(X2，y2);
[0102] 设人脸的左上定点和右下定点的坐标分别为：（ci，di)和(C2，d2);
[0103] 计算双眼间距:Widthl=X2~xi;
[0104] 计算脸宽：Width2 = ;
[0105] 得出C1 = JC1 - (Wldth2~Wldthl) ；c2 = ci+ffidth2；
[0106] 计算双眼高度平局值:Heightl. =
[0107] 则，脸部高度平局值:Height2=Width2;
[0108] 得出Ii1 =. iieighttl. - Hei^ht·2 ；d2 = di+Height2；
[0109] 其中R和X为经验常数。
[0110] 步骤2:采用如下方法，对人脸进行特征提取：
[0111] 采集N个样本作为训练集T，求出样本平均值M:
[011;
，其中Ti属于样本训练集T= (T1J2,……，TN);
[0113] 求出散布矩阵：
[0114] ?
进而求出散布矩阵的特征值和对应的特征向量， 根据取出的特征值和特征向量，求出在该训练集中每个元素投影到该空自己的点；
[0115] 步骤4:使用KNN分类器对这些点进行分类。
[0116] 本发明的家庭安全管理系统除了防盗、防火功能以外，还包含了对家庭宜居环境 进行监测。功能集成度高，使得整个系统的复杂度降低，降低了布设该系统的时候的复杂 度。进一步降低了整个系统的成本。
[0117]本发明将采集到的数据信息发送到云端，云端对这些数据进行大数据分析。通过 大数据分析，不仅可以分析出单个家庭的安全系数，还能针对某个小区、某个区域安全状况 生成报告。这些报告能够评判出安全状况，针对这个分析，可以很好的进行安全预防。
[0118] 本发明的预警信息都会发送到移动端和物管端。移动端的业主和物管端的管理人 员都会对这些信息进行再次审核。确保预警的正确性。大大提升了整个系统的准确性。
[0119] 本发明并不局限于前述的【具体实施方式】。本发明扩展到任何在本说明书中披露的 新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
【主权项】
1. 一种家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述系统包括：图像监控系统、火灾监控 系统、宜居监测系统、中央处理器、物管端、云端和移动端;所述图像监控系统信号连接于中 央处理器;所述火灾监控系统信号连接于中央处理器;所述宜居监测系统信号连接于中央 处理器;所述移动端信号连接于中央处理器;所述云端信号连接于中央处理器;所述物管端 信号连接于中央处理器； 所述图像监控系统包括：图像采集设备和图像处理器;所述火灾监控系统包括:烟雾探 测器、煤气探测器和火灾检测装置;所述宜居监测系统包括:溫度检测器、湿度检测器、二氧 化碳检测器、光强检测器和宜居检测装置;所述中央处理器包括:存储器、分析判断装置和 数据传输装置;所述物管端包括:报警装置、本地数据库和控制终端;所述移动端包括:移动 数据传输装置、存储装置和操作终端;所述云端包括:大数据分析装置、云端数据库和云端 数据传输装置。2. 如权利要求1所述的家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述图像采集设备信号连 接于图像处理器;所述图像处理器信号连接于数据传输装置;所述火灾检测装置分别信号 连接于烟雾探测器、煤气探测器和数据传输装置;所述宜居检测装置分别信号连接于溫度 检测器、湿度检测器、二氧化碳检测器、光强检测器和数据传输装置;所述报警装置信号连 接于数据传输装置;所述本地数据库分别信号连接于控制终端和数据传输装置;所述云端 数据传输装置分别信号连接于云端数据库和数据传输装置;所述大数据分析装置信号连接 于云端数据库;所述移动数据传输装置分别信号连接于数据传输装置和存储装置;所述存 储装置信号连接于操作终端;所述数据传输装置信号连接于存储器;所述存储器信号连接 于控制终端;所述分析判断装置信号连接于数据传输装置。3. 如权利要求2所述的家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述图像采集设备用于实 时采集屋内人员的面部图像，将采集到的面部推向发送至图像处理器;所述图像处理器用 于对采集到的面部图像和本地存储的面部图像进行对比，将和本地存储的面部图像对比不 一致的面部图像发送至中央处理器;所述烟雾探测器，用于探测屋内的烟雾数据指标，将探 测到的指标发送至火灾检测装置;所述煤气探测器，用于探测屋内的煤气数据指标，将探测 到的指标发送至火灾检测装置;所述火灾检测装置，用于根据接收到的指标数据，判断屋内 是否有火灾发生，如果有，则发送预警信号至中央处理器。4. 如权利要求2所述的家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述溫度检测器，用于实 时监测屋内的溫度数据，将监测到的溫度数据发送至宜居检测装置;所述湿度检测器，用于 实时监测屋内的湿度数据，将监测到的湿度数据发送至宜居检测装置;所述二氧化碳监测 器，用于实时监测屋内的二氧化碳数据，将检测到的二氧化碳数据发送至宜居检测装置;所 述光强检测器，用于实时监测屋内的光照强度数据，将监测到的数据发送至宜居检测装置； 所述宜居监测装置，用于根据接收到的数据信息，判断屋内的宜居水平，将判断结果发送至 中央处理器。5. 如权利要求2所述的家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述中央处理器，用于将 接收到的数据信息临时存储在本地，通过数据传输装置发送至云端，W及将宜居检测装置 发送过来的判断结果直接发送至移动端，将火灾检测装置发送过来的预警信号同时发送至 移动端和物管端，同时，根据接收到的数据信息，分析应该发送何种等级的报警信息至云端 和移动端;所述移动端，用于接收来自中央处理器的数据信息，进行查看;所述云端，用于根 据中央处理器发送过来的数据信息，进行单个家庭、小区和区域的家庭安全进行大数据分 析，得出分析结论;所述物管端，用于根据中央处理器发送过来的数据信息判断当前住户屋 内是否出现紧急情况。6. -种基于权利要求1至5之一所述的家庭安全综合管理系统的方法，其特征在于，所 述方法包括W下步骤； 步骤1:系统初始化，启动;将家庭成员中的面部图像信息录入到图像监控系统中； 步骤2:图像监控系统开始实时监测屋内的图像信息，根据监测结果发送至中央处理 器； 步骤3:火灾监控系统开始实时监测屋内的烟雾数据和煤气数据，将监测结果发送至中 央处理器； 步骤4:宜居监测系统开始监测屋内的溫度、湿度、二氧化碳和光强数据信息，将监测结 果发送至中央处理器； 步骤5:中央处理器对接收到的数据信息进行临时存储，将临时存储的数据信息发送至 云端、移动端和物管端，根据临时存储的数据信息判断应该发送何种等级的预警信息至物 管端和移动端； 步骤6:云端根据接收到的数据信息进行单个家庭、小区和区域的家庭安全进行大数据 分析，得出分析结论； 步骤7:物管端根据接收到的数据信息，判断是否出现了紧急状况，结合本地数据库中 存储的家庭信息，可W快速锁定位置和得知业主的相关信息； 步骤8:移动端根据接收到的信息，可W实时查看屋内是否有安全隐患或者被不法分子 闯入，进而报警。7. 如权利要求6所述的家庭安全综合管理系统，其特征在于，所述图像处理器对图像采 集设备采集到的图像信息的处理方法包括W下步骤： 步骤1:采用如下方法对人脸进行检测定位： 先确定人人眼的坐标为(xi，yi)和(X2，y2); 设人脸的左上定点和右下定点的坐标分别为：（Cl，dl)和(C2，d2 ); 计算双眼间距:Wi化hl = X2-xi;其中R和X为经验常数。 步骤2:采用如下方法，对人脸进行特征提取： 采集N个样本作为训练集T，求出样本平均值Μ:姜中Ti属于样本训练集Τ=(Τι，Τ2,……，Tn); 求出散布矩阵：进而求出散布矩阵的特征值和对应的特征向量，根据 取出的特征值和特征向量，求出在该训练集中每个元素投影到该空自己的点； 步骤4:使用ΚΓ^Ν分类器对运些点进行分类。
【文档编号】G08B19/00GK105938648SQ201610425005
【公开日】2016年9月14日
【申请日】2016年6月14日
【发明人】夏烬楚
【申请人】夏烬楚