非用户或家庭成员的人形目标则发出相应的警报信息（陌 生人闯入），如果在本次监测中不能判断则等待下一次监测；同时，在智能终端，对定时发 送来的监控场景图像中的各种家居设备（包含电视机、空调、电风扇、灯具等）进行识别分 类，并分别进行运行状态检测，若判定为开启状态则发出相应的警报信息（某个设备未关 闭），如果在本次监测中不能判断或者判定为关闭状态则等待下一次监测；最后，在智能终 端，根据各项警报信息做出相应的处理，通过4G通信网络向用户进行语言报告及等待用户 的指令，或者通过有线通信网联系物业、派出所等有关机构，并且根据权限提供不同的查询 功能以便对方了解住宅内部的情况。整个监测流程采用自顶向下的判断结构，各个判断算 法的融合兼顾计算复杂度和检测精度，实现整个监测系统的高实时性和良好的检出率。 [0042] 本发明的有益效果主要表现在：实时性高、适用范围广、易于安装维护。
【附图说明】
[0043]图1是基于视觉分析的智能家居远程安全控制系统的总体架构图。
[0044] 图2是基于视觉分析的智能家居远程安全控制系统的主流程图。
[0045] 图3是主流程图中摄像机端的子流程图。
[0046] 图4是主流程图中智能终端的子流程图。
[0047] 图5是主流程图中摄像机端与智能终端之间的通信子图。
[0048] 图6是主流程图中智能终端与外界之间的通信子图。
【具体实施方式】
[0049] 下面结合附图对本发明作进一步描述。
[0050] 本发明涉及一种基于视觉分析的智能家居远程安全监控系统，其总体架构图参照 图1。该系统适用于对住宅内部安全情况的实时监测，及时发现潜在危险和电器运行状况， 保障住宅安全。该系统的监测范围包括：住宅内部是否有闯入情况、火灾隐患、电器和灯具 未正常使用情况等。
[0051] 根据对住宅内部的监控需求分析，基于视觉分析的智能家居远程安全监控系统的 主要工作流程参照图2。该监控系统用于室内环境下且背景几乎不变的住宅内部，由摄像头 实时监测现场情况并上传相关数据给智能终端，在智能终端上经过深入地分析判断之后， 将最终结果以相应形式告知用户或其他相关机构，并接受用户指令或进行自主控制。整个 监控过程采用主动方式，同时通过智能终端交互平台受到用户的监控，即允许用户由无线 或有线方式对智能终端下达相关指令，从而远程控制住宅内部的各项设施。
[0052] 参照图1-2,基于视觉分析的智能家居远程安全监控系统，主要包括用于实施无缝 覆盖施工现场的PTZ摄像机和配套的处理器、无线传输设备，以及用于与各个摄像头进行 无线连接的智能终端。PTZ云台摄像机具有全方位视角变化和较大范围光学变焦的能力，并 可以通过网络远程控制摄像头运动。利用其视角、焦距可变的特点在进行常规的场景监控 的同时，依靠直接定位来捕获感兴趣区域的高分辨率图像，以便进一步的处理。智能终端集 成了图像处理、逻辑判断、报警和人机交互功能，并可以通过网络与摄像机、用户及相关机 构远程通信。利用智能终端的自主智能监测和控制的特点，可以实时保障住宅的安全。
[0053] 考虑到住宅内部的无线通信环境、移动设备功耗和计算能力的问题，该方案将视 频的前期处理放在摄像机端，其初步处理的结果和压缩后的原始视频数据经无线发送设备 传输至智能终端进行进一步的处理，以减小所需传输的数据量。同时，智能终端能够通过无 线方式发出指令，控制摄像头的活动和各个家居设备的运行。
[0054] (1)所述摄像机端的主要功能模块包括：
[0055] 视频数据采集模块，用于采集住宅内部需要实时监控的区域（包含电视机、空调、 电风扇、灯具等）的视频数据，作为后续处理的数据来源，；
[0056] 运动物体检测模块，用于检测住宅内部的运动目标，其输入为摄像头采集的视频 信息，输出的检测结果（运动物体）作为目标跟踪模块的输入；
[0057] 目标跟踪模块，用于跟踪由前期处理已确定的运动目标，直至目标到达合适位置 后，通知摄像机捕捉高分辨率图像，作为需要发送给智能终端进行进一步处理分析的数据 内容；
[0058] 摄像头控制模块，用于根据其他模块的需要或移动终端的指令控制摄像头的活 动，如改变摄像头焦距。
[0059] 无线收发模块，用于接收其他模块的输出信息向移动终端传输，并且支持与移动 终端进行交互；
[0060] (2)所述移动终端的主要功能模块包括：
[0061] 运动目标识别模块，用于对识别出的运动目标进行分类，打上各自的类别标签 (人形目标、火焰\烟雾、其他物体），以便后续分别地处理；
[0062] 人脸识别模块，用于识别人形目标是否为用户本人或家庭成员，其输入为识别出 来的人形目标，输出的检测结果为用户或非用户，是判定住宅是否被陌生人闯入的依据； [0063] 家居设备识别模块，用于识别监控现场中的电视机、电风扇、空调、灯具等各种家 居设备，其输入为摄像头采集的视频信息，输出的检测结果为各种家居设备打上类别标签， 以便后续分别地处理；
[0064] 家居设备运行状态判断模块，用于判断监控现场的各种家电和灯具设备是否处于 运行状态，其输入为识别出来的各个设备，输出为该设备处于开启或关闭的状态信息； [0065] 控制模块，用于根据其他模块传来的不同报警信息生成相应的警报提醒，例如火 灾报警、闯入报警等，及相应的应对措施，例如通知用户或物业等相关机构，等待接收处理 指令，在未收到任何回复的情况下进行自主处理，例如关闭电器、开启喷淋设施等；
[0066] 无线收发模块，用于接收来自摄像机端的数据信息，例如目标跟踪模块输出的结 果是后续处理的基础、视频采集模块输出的结果是查询功能的数据来源等，并且支持与摄 像机端进行交互，与摄像机端的此类模块相似；
[0067] 4G通信模块，用于通知用户、物业或者派出所等相关机构，接受控制模块发出的指 令进行自动拨号，提供电话语音提示；
[0068] 有线上网模块（包括家庭网关），用于向外界提供在线的接入方式，并根据权限限 制接入行为；
[0069] 存储模块，用于存储摄像机端采集的原始视频数据和控制模块的输出结果（包括 警报信息和相关控制指令信息），面向用户提供自定义查询的功能。
[0070] (1)参照图3,摄像机端的详细工作流程如下：
[0071] 首先，启动PTZ相机，进行初始化默认的监控场景，并为选择的捕获区域设置预置 点，根据预设时间间隔调整PTZ对每个预置点进行高分辨率图像捕获；在监控开始时，对监 控场景进行背景建模，通过运动目标检测估计感兴趣区域，然后调整PTZ到相应的预置点， 捕获该区域的高分辨率图像；最后发送至智能终端做后续处理；同时将实时采集的监控视 频数据进行压缩后发送至智能终端以备后续查询。
[0072] 其中，运动目标检测检测方法的具体实现如下。对动态背景来说，由于背景运动通 常是多模的，因此混合高斯背景使用多个高斯模型来拟合一个像素点的颜色分布更加符合 实际情况。假设混合高斯模型由K个高斯函数组成，K 一般取值3，\为当前帧上的一个点， 那么\属于这个混合高斯背景模型的概率为：<