室内防盗的检测方法、装置及计算机可读存储介质与流程

文档序号：17794778发布日期：2019-05-31 20:40阅读：142来源：国知局

本发明涉及防盗技术领域，尤其涉及一种室内防盗的检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

随着物联网技术的不断进步，人们开始将物联网的概念引入家居生活中，另外由于人们富裕程度越来越高，家中会有贵重物品，比如笔记本电脑、首饰、现金等。如果家中没有防盗装置，一旦小偷进入，将会带来财产损失和人身安全问题，所以人们也越来越重视室内防盗。

目前室内防盗设备大多是通过摄像头、红外线传感器、多普勒传感器、位移传感器等直接检测室内是否有人，从而判断是否被入侵，但是这些检测方法存在检测死角，盗窃者只要知道摄像头和传感器的位置，就能通过遮挡、规避等措施来避开探测。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种室内防盗的检测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决通过摄像头、红外线传感器、多普勒传感器、位移传感器等检测方法容易被规避导致的安全隐患问题。

为实现上述目的，本发明提供一种室内防盗的检测方法，所述室内防盗的检测方法包括：

接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号；

根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征；

根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃。

优选地，所述根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃的步骤，包括：

判断所述震动对象的体态特征与预设的体态特征是否一致；

若所述震动对象的体态特征与预设的体态特征一致，则执行步骤：接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号；

若所述震动对象的体态特征与预设的体态特征不一致，则判定室内发生盗窃，并启动报警。

优选地，所述接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号的步骤，包括：

接收设置在室内地板中的多个震动传感器检测到的震动波；

将所述震动波转化为电压信号，并对所述电压信号进行放大处理；

对经过放大处理后的电压信号进行采样，得到与所述震动波对应的数字信号，并将所述数字信号作为震动信号。

优选地，所述根据所述震动信号的波形特征，获取震动对象的体态特征的步骤，包括：

通过fft算法获取所述震动信号的波形特征，其中所述波形特征包括波形的幅度和周期；

将所述波形特征与预设的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配，获取所述震动对象的体态特征。

优选地，所述将所述波形特征与预设的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配的步骤，包括：

将所述波形的幅度与预设的幅度和重量的对应关系匹配，获取所述震动对象的重量；

将所述波形的周期与预设的周期和步宽的对应关系匹配，获取所述震动对象的步宽，并根据所述步宽，计算出所述震动对象的身高。

优选地，在所述通过fft算法获取所述震动信号的波形特征的步骤之前，包括：

通过滤波算法对所述震动信号进行过滤。

优选地，所述的室内防盗的检测方法还包括：

获取各个震动传感器的震动信号的信号接收时间；

根据所述各个震动传感器的位置信息和信号接收时间，确认震动对象的位置。

优选地，在所述启动报警步骤之后，还包括：

将启动报警时产生的报警信息和所述震动对象的位置发送至用户移动终端，用以提示用户是否发生室内盗窃；

接收用户移动终端发送的控制指令，用于远程控制报警装置继续开启或者关闭。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种室内防盗的检测装置，所述室内防盗的检测装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的室内防盗的检测程序，所述室内防盗的检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的任一项所述的室内防盗的检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被所述处理器执行时实现如上所述的任一项所述的室内防盗的检测方法的步骤。

在本实施例中通过接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号，根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征，在根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃。由于人员走动时产生的震动波是不容易被规避掉，通过检测震动波的方式就能有效避免摄像头或者其他传感器检测时容易被盗窃者规避的问题，更准确的判断室内是否发生盗窃，起到更加安全可靠的防盗效果。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；

图2为本发明室内防盗检测方法第一实施例的流程示意图；

图3为图2中步骤s10的细化流程示意图；

图4为震动传感器安装位置示意图；

图5为图2中步骤s20的细化流程示意图；

图6为本发明室内防盗检测方法第二实施例的流程示意图；

图7为本发明室内防盗检测方法第三实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号；根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征；根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃。

由于现有技术中是通过摄像头、红外线传感器、多普勒传感器、位移传感器等直接检测室内是否有人，从而判断是否发生盗窃，但是这些检测方法存在检测死角，盗窃者只要知道摄像头和传感器的位置，就能通过遮挡、规避等措施来避开探测。

本发明提供一种解决方案，通过检测地板的震动波，人员的活动不可避免会产生震动波，所以杜绝了盗窃者通过遮挡、规避等措施来避开检测装置的安全问题。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。

本发明室内防盗的检测装置可以是pc，平板电脑、便携计算机、服务器等具有存储分析能力的硬件装置。

如图1所示，该装置可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，该装置还包括震动检测模块1006和报警装置1007。震动检测模块1006用于检测室内的震动信号，便于处理器后续对检测信号的分析处理。报警装置1007发出声音、光线、气味或烟雾等用于警示入侵者，驱使其离开现场。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及室内防盗检测程序。

在图1所示的装置中，网络接口1004主要用于通过有线或者无线方式连接震动传感器、报警装置和用户移动终端；用户接口1003主要用于通过无线方式连接用户移动终端，与用户移动终端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，并执行以下操作：

接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号；

根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征；

根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，还执行以下操作：

判断所述震动对象的体态特征与预设的体态特征是否一致；

若所述震动对象的体态特征与预设的体态特征一致，则执行步骤：接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号；

若所述震动对象的体态特征与预设的体态特征不一致，则判定室内发生盗窃，并启动报警。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，还执行以下操作：

接收设置在室内地板中的多个震动传感器检测到的震动波；

将所述震动波转化为电压信号，并对所述电压信号进行放大处理；

对经过放大处理后的电压信号进行采样，得到与所述震动波对应的数字信号，并将所述数字信号作为震动信号。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，还执行以下操作：

通过fft算法获取所述震动信号的波形特征，其中所述波形特征包括波形的幅度和周期；

将所述波形特征与预设的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配，获取所述震动对象的体态特征。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，还执行以下操作：

将所述波形的幅度与预设的幅度和重量的对应关系匹配，获取所述震动对象的重量；

将所述波形的周期与预设的周期和步宽的对应关系匹配，获取所述震动对象的步宽，并根据所述步宽，计算出所述震动对象的身高。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，还执行以下操作：

通过滤波算法对所述震动信号进行过滤。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，还执行以下操作：

获取各个震动传感器的震动信号的信号接收时间；

根据所述各个震动传感器的位置信息和信号接收时间，确认震动对象的位置。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的室内防盗检测程序，还执行以下操作：

将启动报警时产生的报警信息和所述震动对象的位置发送至用户移动终端，用以提示用户是否发生室内盗窃；

接收用户移动终端发送的控制指令，用于远程控制报警装置继续开启或者关闭。

本发明室内防盗装置的具体实施例与下述室内防盗方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

参照图2，本发明第一实施例提供一种室内防盗检测方法，所述室内防盗检测方法包括：

步骤s10，接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号。

本发明的硬件装置可以是pc，平板电脑、便携计算机、服务器等，本发明以下实施例均以pc为例进行说明。pc通过有线或者无线方式与安装在室内地板中的多个震动波检测模块连接，接收所述震动波检测模块检测到的预设范围内的震动信号。所述震动波检测模块可以是震动传感器或者激光多普勒效应地震波检测装置等，本实施例以震动传感器为例。震动传感器包括震动探头、信号放大电路、信号采样电路和数据传送电路。当室内地板有震动时，震动探头检测到地板上的震动波，并将所述震动波转换为电压信号，微弱的电压信号通过信号放大电路放大处理后提供到采样电路，信号采样电路将电压信号的模拟信号转换为数字信号，再将震动波的数字信号通过网络传送给pc，pc对接收到的震动信号进行存储及分析。

步骤s20，根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征。

接收到震动传感器检测到的震动信号后，通过fft算法提取所述震动信号中的波形特征如波形的幅度、周期和相位等，根据所述波形特征，确定震动对象的体态特征。具体地，pc提取震动信号中的震动波的幅值、频率和相位等信息，并根据震动波的幅值、频率和相位等信息与pc中预先训练学习的海量的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配，由此得到所述震动对象的体态特征。

步骤s30，根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃。

将合法对象的体态特征预先存储在pc中，其中合法对象包括用户家中所有能产生震动波的对象，如家人、朋友和宠物等。再将合法对象的体态特征与检测到的震动对象的体态特征进行匹配，判断所述震动对象是否为合法对象。当检测到的震动对象的体态特征与预设的合法对象的体态特征不一致时，则可以判定室内发生盗窃，并启动报警。pc与报警装置通过网络连接，当pc判断震动对象是非法入侵人员时，会启动报警装置进行报警，报警装置发出声音和光线，使入侵人员因害怕而离开现场，放弃偷盗。

进一步的，所述步骤s30根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃，包括：

步骤s40，判断所述震动对象的体态特征与预设的体态特征是否一致。

根据步骤s20得到的震动对象的体态特征与pc中预先的合法对象的体态特征进行比较，判断所述震动对象的体态特征与预设的体态特征是否一致，进而判断室内是否发生盗窃。

若所述震动对象的体态特征与预设的体态特征一致，则执行步骤s10：接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号。

若所述震动对象的体态特征与预设的体态特征不一致，则执行步骤s50：判定室内发生盗窃，并启动报警。

pc与报警装置通过有线或无线方式连接，当pc检测到所述震动对象的体态特征与预设的体态特征不一致时，则判定发生了室内盗窃，进而启动报警装置进行报警。所述报警装置包括声光报警装置，可以发出报警声或警告语音或者光线等，使得盗窃者因为害怕而离开现场。

本实施例中通过接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号，根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征，再根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃。这样能有效避免摄像头或者其他传感器检测时容易被入侵人员规避的问题，起到更加安全可靠的防盗效果。

进一步的，参照图3，基于上述图2所示的实施例，所述步骤s10接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号，包括：

步骤s101，接收设置在室内地板中的多个震动传感器检测到的震动波。

通过安装在室内地板中的震动传感器实时检测室内的震动波的变化，所述震动传感器为多个，震动传感器的数量和位置对检测的精度有很大影响，故震动传感器的数量越多越好。本实施例在室内与室外的交界位置进行设置，如图4所示，4个1009震动传感器分别设置在室内1008隔墙的4个角落，依次相连能形成整个房间轮廓，然后将每个检测模块的位置与房间整体分布根据比例关系在pc上模拟出来，这样一旦有震动波就可以清楚的界定是否在室内的范围。

另一种实施例，如果房间面积较大或为复式楼结构，为了检测的准确性，可以设置更多的震动传感器，比如在每个房间的所有角度均设置震动传感器，或者选取较为重要的房间进行设置，也可以在每个房间的所有地板中均设置一个震动传感器。本领越的技术人员可以认为，本发明对震动传感器的数量和位置不做限制，可以根据用户的实际需求和成本考虑，灵活设置。

步骤s102，将所述震动波转化为电压信号，并对所述电压信号进行放大处理。

震动传感器将检测到的震动波转化为电压信号，这样便于接收和处理。由于震动波很微弱，故需要经过放大电路对震动波的电压信号进行放大，便于震动信号的识别和后期采样处理。

步骤s103，对经过放大处理后的电压信号进行采样，得到与所述震动波对应的数字信号，并将所述数字信号作为震动信号。

震动传感器再对放大后的电压信号进行采样，将连续的电压信号发送至采样电路后，输出离散的数字信号，这样便于震动信号的传输和保存。将所述数字信号作为震动信号发送至pc，通过pc对震动信号进行分析处理。

本实施例通过在室内地板中设置多个震动传感器，用来接收地板上的震动信号，一旦室内有人入侵，就能被检测到，不容易被发现而规避，因而提高的室内防盗检测的准确性。

进一步，参照图5，基于上述图2所示的实施例，所述步骤s20根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征，包括：

步骤s201，通过fft算法获取所述震动信号的波形特征，其中所述波形特征包括波形的幅度和周期。

在获取到震动信号后，提取震动信号中的波形特征。本实施例中利用快速傅氏变换(fft)分析方法对震动信号进行提取，对检测到的震动信号进行傅里叶变换处理后,提取出震动信号在时域或频域上所有的特征信息，如主波和高次谐波的幅度、周期和相位等。当然还可以利用高阶过零分析算法对震动信号在时域内进行检测，其原理是设计动态区间窗口，对每个窗口的一阶过零数进行计算，然后与设定的阈值比较，得出震动信号中的波形特征。本领域技术人员可以认为，列举的实施方式不构成对本发明的限定，获取波形特征的实施方式不一一赘述。

步骤s202，将所述波形特征与预设的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配，获取所述震动对象的体态特征。

对不同的人和动物走动时地板上产生的震动波进行训练学习，并将学习所得的波形特征与对应的人或动物的体态特征保存至pc中，使得pc中预先保存有各种震动对象的波形特征与体态特征的对应关系，这样就可以根据任一震动对象的波形特征，准确地识别出震动对象的体态特征。通过步骤s201获取震动信号的波性特征后，将其与pc中预设的海量的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配，从而判断震动对象是否为人，若为人，进而获取其身高、体重、性别、年龄和胖瘦程度等体态特征。

具体地，将所述波形特征与预设的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配，包括：

步骤s203，将所述波形的幅度与预设的幅度和重量的对应关系匹配，获取所述震动对象的重量。

由于震动源的重量越重，其产生的震动信号越强，换句话说，震动对象越重，对应的震动信号的波形幅度越大。根据这个原理，可以从pc中预设的幅度与重量的对应关系中找到与所述震动波形幅度对应的重量，当然，pc中预设的幅度与重量的对应关系可以根据训练学习获得，也可根据经验判断。

步骤s204，将所述波形的周期与预设的周期和步宽的对应关系匹配，获取所述震动对象的步宽，并根据所述步宽，计算出所述震动对象的身高。

由于人或动物在室内走动时，每次走动都会产生震动波，进行根据震动信号的周期，可以知道震动对象的移动快慢和步宽，再根据步宽与身高的对应关系，计算得到震动对象的高度，其中步宽与身高的对应关系为经验所得，也可以通过训练学习获得。进一步，可以根据震动对象的重量和高度，得到震动对象的胖瘦程度。这样有利于对震动对象进行识别，确认震动对象是否为预设的合法人员，从而起到防盗报警的作用。

进一步，为了提高检测信号准确信，在步骤s201之前，还包括步骤s205，通过滤波算法对所述震动信号进行过滤。

检测到的震动信号中包含大量的噪声，需要降低噪声对原有震动信号的影响,保持目标信号较好的频率特性，为后续特征提取、识别提供较好的信息，因而通过滤波算法对震动信号进行滤波。本实施例以卡尔曼滤波算法为例，卡尔曼滤波算法采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。卡尔曼滤波的实质是由量测值重构系统的状态向量。它以“预测—实测—修正”的顺序递推，根据系统的量测值来消除随机干扰，再现系统的状态，或根据系统的量测值从被污染的系统中恢复系统的本来面目。

本实施例通过获取震动波的波形特征，将所述波形特征与预设的波形特征与体态特征的对应关系进行匹配后，获取当前产生震动信号的震动对象的体态特征，如震动对象是人，进而计算该人的身高、体重和胖瘦程度等，为后续室内震动对象的身份识别做好基础。

参照图6，本发明第二实施例提供一种室内防盗检测方法，基于上述图2所示的实施例，所述的室内防盗的检测方法还包括：

步骤s60，获取各个震动传感器的震动信号的信号接收时间。

由于设置的多个震动传感器在同一网络中，可以使用高精度的网络时间同步设备或软件，使各个震动传感器的同步时间戳误差不超过100ns，避免因各个检测模块和pc的网络时间不一致导致的检测时间不精准问题。在震动对象产生震动波时，每个震动传感器均会接收到该震动波的信并传送给pc，由pc记录每个震动传感器的信号接收时间。

步骤s70，根据所述各个震动传感器的位置信息和信号接收时间，确认震动对象的位置。

pc里预先存储有所有震动传感器的位置信息，当pc接收到每个震动传感器的震动信号时，提取震动信号中的信号接收时间。由于震动波在地板上的传输速度是固定的，接收时间越长，表示震动对象与该震动传感器的距离越长；接收时间越短，表示震动对象与该震动传感器的距离越短，其中震动波在地板上的传输速度可以根据经验所得，也可以经过多次试验测得。获取到每个震动传感器的信号接收时间后，再根据所述各个震动传感器的位置信息计算出震动对象与每个震动传感器的距离，即可测得震动对象的实际位置。

当然，如果地板中设置的震动传感器足够多时，由于离震动对象位置越近震动信号强度最强，所以可以根据震动传感器检测的震动信号的强弱程度直接判断震动对象的位置。

作为不同的实施方式，步骤s60和s70可以在步骤s10之后s20之前执行，根据震动对象位置进一步判断震动对象是否在预设范围内，提高判断的精准度，有效去除掉震动对象在室外或者墙壁上的情况，如人在门外走道上走动，球打到外墙壁上，有人敲门等情况；也可以在步骤s30之后执行，便于用户在移动终端上实时查看入侵人员的移动轨迹；当然也可在两种情况下都执行步骤s60和s70，本发明不做限制。

本实施例通过分析信号接收时间，计算出震动对象的位置，从而提高了判断震动对象是否在预设范围的准确性，也有利于用户通过移动终端监控到震动对象的移动轨迹。

参照图7，本发明第三实施例提供一种室内防盗检测方法，基于上述图2所示的实施例，在所述步骤s50之后，还包括：

步骤s80，将启动报警时产生的报警信息和所述震动对象的位置发送至用户移动终端，用以提示用户是否发生室内盗窃。

当判定室内发生盗窃时，将报警信息和位置信息发送至用户移动终端，让用户能实时了解震动对象的轨迹，也有利于用户可根据实际情况判断是否要报警。比如如果用户知道此时进入室内的是人是自己的朋友，只是自己未将其纳入合法人员的范畴录入pc中，则用户可以通过移动终端远程控制pc，关闭室内的报警装置；如果此时进入室内的人是非法入侵人员，用户可以实时查看震动对象的位置信息，必要时可以选择报警。

步骤s90，接收用户移动终端发送的控制指令，用于远程控制报警装置继续开启或者关闭。

当用户终端发送关闭报警装置的控制指令时，pc可以实时接收，并对报警装置进行控制。以免报警装置在不必要时一直进行报警，对周围人造成干扰。

本实施例将检测装置与移动终端相连，使用户可以通过移动终端实时了解室内入侵情况，也可以对报警装置进行灵活控制，增加了报警防盗的灵活性。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有室内防盗的检测程序，所述室内防盗的检测程序被处理器执行时实现如下操作：

接收室内地板中震动传感器检测到的震动信号；

根据所述震动信号的波形特征，确定与所述震动信号对应的震动对象的体态特征；

根据所述震动对象的体态特征与预设的体态特征判断是否发生盗窃。