一种基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统，所述系统包括：摄像模块，用于将所采集的元视频信号通过传输模块传输到智能分析模块和记录登记模块；传输模块，用于连接和传输各种视频信号和控制信号，具有高带宽抗干扰等基本的功能；控制模块，包括云台和主控制中心；显示模块，用于显示智能分析模块处理之后的各种信息；记录登记模块，包括嵌入式NVR，各种高清储存产品，持久地记录储存采集的视频信号和分析信息；智能分析模块，分析处理由摄像模块提供的高清元视频信号。实施本发明实施例，可以通过人的运动轨迹的分析比对，来提高分析的准确性。
【专利说明】一种基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及居家养老【技术领域】，具体涉及一种基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统。
【背景技术】
[0002]无论哪个时代，入室盗窃一直是居家安防中一个十分重要的问题。如何能有效防止深夜，或无人居住时的入室盗窃，成为了安防的重中之重。随着如今社会安全问题的日益严重，安防问题成为了一个迫切需要解决的问题。如今的居家安防系统，除了防盗网，防盗门等大多数都是以小区为单位，通过以视频监控为辅助手段，以人力监控为主要手段的安防系统。即在小区的出入口和重要地区安装摄像头，然后通过安保人员进行监控的手段。我们通过现场调研，采访商家了解到，如今的摄像头安保系统，主打的优势是高清，通过高清的摄像头来提高系统的效率。但是，这种方法需要安保人员长期集中注意力，而且效率低下。
【发明内容】
[0003]针对现有的视频监控系统的信息过剩的问题，解决现有视频监控系统支持行为分析、提取更直接有效的数据信息。本发明通过在视频监控系统中，提供智能行为分析系统以及相应的方法，来实现更好的居家安全的防护。
[0004]本发明实施例提供了一种基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统，所述系统包括:
[0005]摄像模块，用于将所采集的元视频信号通过传输模块传输到智能分析模块和记录登记模块；
[0006]传输模块，用于连接和传输各种视频信号和控制信号，具有高带宽抗干扰等基本的功能；
[0007]控制模块，包括云台和主控制中心，包括接收智能分析模块产生的控制信号和人工控制信号，并且通过传输模块，对摄像模块中的设备进行实时控制；
[0008]显示模块，用于显示智能分析模块处理之后的各种信息；
[0009]记录登记模块，包括嵌入式NVR，各种高清储存产品，持久地记录储存采集的视频信号和分析信息；
[0010]智能分析模块，分析处理由摄像模块提供的高清元视频信号，对于视频内的异常运动轨迹进行预警和提醒，并产生的控制信号和分析数据分别传输给控制模块和显示模块。
[0011]所述智能分析模块利用背景减除、时间差分对视频中的居家老人进行提取，在连续的图像帧之间基于纹理、色彩、形状、位置、速度等进行对应匹配，可以提取出出各个居家老人在一定时间内的连续图像，对各个居家老人的连续图像进行处理，利用基于模型的跟踪，可以得出在连续图像中，居家老人的运动轨迹序列。[0012]所述智能分析模块对运动序列中的起始坐标、在敏感地区所占时间的百分比和与原有常见轨迹的相似程度进行综合评估，得出综合可疑程度，从而达到对运动轨迹的分析。
[0013]本发明具有如下有益效果，可以通过人的运动轨迹的分析比对，来提高分析的准确性。运动轨迹的捕捉和记录技术已经十分成熟并广泛运用到数码相机，摄像头等电子器械当中。即通过记录出现在家中环境所有人的运动轨迹等信息，再通过与一些存储数据的比对，来分析此人是否异常，进而发出警报。
【专利附图】
【附图说明】
[0014]为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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它的附图。
[0015]图1是本发明实施例中的基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0016]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0017]本发明提供了一种基于人体运动轨迹分析的居家安防系统，与以往的安防监控系统不同的是，该方法针对视频信号中的人体的运动轨迹进行分析，对轨迹中可能出现的异常行为和异常动作进行预警。这可以在原有视频信息的基础上，处理并产生更多有效、有价值的信息。
[0018]本发明的重点在于:对一个已知的室内的人体运动轨迹，进行分析并辨别出该运动轨迹是否为异常的运动轨迹，即是否可能存在异常行为和异常动作。
[0019]根据调查研究，犯罪嫌疑人多采取溜门撬锁和爬楼钻窗等手段入室盗窃，目标定在现金、首饰、存折、银行卡等便于拿走的物品，并且在室内停留的时间一般不会超过30分钟。因此，对于起始点为阳台、窗户等非正常出入口的运动轨迹，极有可能是小偷入室盗窃的运动轨迹；对于入室后，短时间内在多个衣柜或者抽屉前面停留的运动轨迹，则很可能是小偷在翻箱倒柜、需找财物时留下的运动轨迹；对于与以往记录有极大差异的运动轨迹，也有可能是小偷或者陌生人留下的运动轨迹。对此，我们定义异常的运动轨迹如下。
[0020]一个异常的运动轨迹包括如下特征:
[0021]1.运动轨迹的起始点为阳台或者窗户等非正常出入口 ；
[0022]2.运动轨迹在多个敏感地区停留。
[0023]3.运动轨迹与以往记录有极大的差异；
[0024]因为入室盗窃的时长通常不会超过30分钟，所以在系统检测到有人进入室内的时候，对其前30分钟的运动轨迹进行分析，即可辨别出是否为异常的运动轨迹。
[0025]本发明中，运动轨迹用居家老人位置坐标的时间序列来表示。对于特征一，定义自变量XI，如果序列起始点为窗户阳台等非正常入口，则Xl为1，否则为O;对于特征二，则定义自变量X2为所观察对象在敏感区域停留的时间所占序列总时间的百分比；对于特征三，定义自变量X3为根据以往记录得到的概率模型所算出的该序列符合合法序列的概率。通过对这三个自变量X1，X2，X3的加权和，可以算出该序列的可疑程度的总分。如果该分数超过一定阈值，则执行警报流程。
[0026]图1示出了本发明实施例中的基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统结构示意图，这种安防监控系统主要由摄像、传输、控制、显示、记录登记和智能分析6大模块组成。各部分功能如下:
[0027]摄像模块主要包括各种类型的高清摄像头，提供全方位全天候24小时无间断的实时监控，将所采集的元视频信号通过传输模块传输到智能分析模块和记录登记模块。
[0028]传输模块用于连接和传输各种视频信号和控制信号。具有高带宽抗干扰等基本的功能。
[0029]控制模块，主要包括云台和主控制中心。包括接收智能分析模块产生的控制信号和人工控制信号，并且通过传输模块，对摄像模块中的设备进行实时控制。
[0030]显示模块，用于显示智能分析模块处理之后的各种信息。
[0031]记录登记模块，包括嵌入式NVR，各种高清储存产品。持久地记录储存采集的视频信号和分析信息。
[0032]智能分析模块。分析处理由摄像模块提供的高清元视频信号，对于视频内的异常运动轨迹进行预警和提醒，并产生的控制信号和分析数据分别传输给控制模块和显示模块。
[0033]这里的智能分析模块利用背景减除、时间差分对视频中的居家老人进行提取，在连续的图像帧之间基于纹理、色彩、形状、位置、速度等进行对应匹配，可以提取出出各个居家老人在一定时间内的连续图像，对各个居家老人的连续图像进行处理，利用基于模型的跟踪，可以得出在连续图像中，居家老人的运动轨迹序列。
[0034]这里的智能分析模块对运动序列中的起始坐标、在敏感地区所占时间的百分比和与原有常见轨迹的相似程度进行综合评估，得出综合可疑程度，从而达到对运动轨迹的分析。
[0035]下面将进一步说明基于人体运动轨迹分析的居家安防系统的工作流程:
[0036]第一步，摄像模块采集视频信息，通过传输模块传输给智能分析模块和存储模块；
[0037]第二步，智能分析模块接收到传输模块传来的原始信号后首先对视频信号预处理，包括滤波，增强等。
[0038]第三步，智能分析模块运用背景减除、时间差分对视频中的居家老人进行提取。在连续的图像帧之间基于纹理、色彩、形状、位置、速度等进行对应匹配，可以提取出出各个居家老人在一定时间内的连续图像。
[0039]第四步，智能分析模块对各个居家老人的连续图像进行处理，利用基于模型的跟踪，可以得出在连续图像中，居家老人的运动轨迹序列。
[0040]第五步，智能分析模块得到运动轨迹序列之后，对各个特征分别计算自变量XI，X2，X3的值，从而得出可疑程度的得分。[0041]第六步，智能分析模块得出异常行为的概率与设置的警报阈值比较。如果超过阈值，则执行警报流程，否则，将此行为视为正常行为，不进行反应。
[0042]本发明具有如下有益效果，可以通过人的运动轨迹的分析比对，来提高分析的准确性。运动轨迹的捕捉和记录技术已经十分成熟并广泛运用到数码相机，摄像头等电子器械当中。即通过记录出现在家中环境所有人的运动轨迹等信息，再通过与一些存储数据的比对，来分析此人是否异常，进而发出警报。通过老年人摔倒的运动轨迹，当老年人摔倒时，通过对老年人运动轨迹的分析及判断，安防系统可以自动向社区物业自动报警，或者有报警信息传达的家人的手机上。
[0043]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括:只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
[0044]以上对本发明实施例所提供的一种基于语音识别的andriod智能电视的方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【权利要求】
1.一种基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统，其特征在于，所述系统包括: 摄像模块，用于将所采集的元视频信号通过传输模块传输到智能分析模块和记录登记模块； 传输模块，用于连接和传输各种视频信号和控制信号，具有高带宽抗干扰等基本的功倉泛; 控制模块，包括云台和主控制中心，包括接收智能分析模块产生的控制信号和人工控制信号，并且通过传输模块，对摄像模块中的设备进行实时控制； 显示模块，用于显示智能分析模块处理之后的各种信息； 记录登记模块，包括嵌入式NVR，各种高清储存产品，持久地记录储存采集的视频信号和分析信息； 智能分析模块，分析处理由摄像模块提供的高清元视频信号，对于视频内的异常运动轨迹进行预警和提醒，并产生的控制信号和分析数据分别传输给控制模块和显示模块。
2.如权利要求1所述的基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统，其特征在于，所述智能分析模块利用背景减除、时间差分对视频中的居家老人进行提取，在连续的图像帧之间基于纹理、色彩、形状、位置、速度等进行对应匹配，可以提取出出各个居家老人在一定时间内的连续图像，对各个居家老人的连续图像进行处理，利用基于模型的跟踪，可以得出在连续图像中，居家老人的运动轨迹序列。
3.如权利要求1所述的基于人体运动轨迹分析的居家养老安防系统，其特征在于，所述智能分析模块对运动序列中的起始坐标、在敏感地区所占时间的百分比和与原有常见轨迹的相似程度进行综合评估，得出综合可疑程度，从而达到对运动轨迹的分析。
【文档编号】G08B21/04GK103632479SQ201310632136
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年11月28日 优先权日:2013年11月28日
【发明者】周凡, 林格, 刘晓亮, 陈正梁, 李睿宇, 李熹, 李清洋 申请人:中山大学, 广州中大数字家庭工程技术研究中心有限公司, 广州中大电讯科技有限公司