天台安全监控系统的制作方法

本发明涉及监控领域，具体涉及天台安全监控系统。
背景技术：
：相关技术中，多数大楼未在顶楼天台安装安全监控系统，即使有些大楼的顶楼天台安装了安全监控系统，该安全监控系统只具备传统监控系统的功能。传统监控系统的缺点包括：安控人员察觉影像中出现可疑人物时，只能手动调整摄像装置的控制器进行镜头视角及焦距调整操作，以取得较为清晰的人物影像；长期观察影像使得安控人员警觉性降低，难以持续对监控区域影像的状况进行确认，从而导致没有及时察觉天台状况而错失坠楼意外发生前的最佳防堵时机。技术实现要素：为解决上述问题，本发明旨在提供天台安全监控系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：天台安全监控系统，包括摄像子系统、人型影像监测子系统和报警子系统，所述摄像子系统用于采用摄像装置对天台的监控区域进行拍摄，得到监控区域的场景影像，并在该场景影像中设置危险区域；所述人型影像监测子系统用于侦测所述危险区域是否含有人型影像；所述报警子系统用于在侦测到人型影像在危险区域内时，向预定的移动终端发送报警信息。本发明的有益效果为：可以监控可疑人物是否在监控区域的危险区域内，当可疑人物在监控区域的危险区域内时，实现第一时间通知相关人员进行相应的处理。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是本发明的结构连接示意图；图2是本发明影像处理装置的结构连接示意图。附图标记：摄像子系统1、人型影像监测子系统2、报警子系统3、位置获取装置4、影像处理装置5、影像获取单元11、影像预处理单元12、影像融合单元13、影像评价单元14。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1、图2，本实施例的天台安全监控系统，包括摄像子系统、人型影像监测子系统和报警子系统，所述摄像子系统用于采用摄像装置对天台的监控区域进行拍摄，得到监控区域的场景影像，并在该场景影像中设置危险区域；所述人型影像监测子系统用于侦测所述危险区域是否含有人型影像；所述报警子系统用于在侦测到人型影像在危险区域内时，向预定的移动终端发送报警信息。优选的，所述人型影像监测子系统包括位置获取装置4，所述位置获取装置4用于侦测人型影像的具体位置。优选的，所述人型影像监测子系统还包括影像处理装置5，所述影像处理装置5用于对包含人型影像的场景影像进行融合处理。本发明上述实施例可以监控可疑人物是否在监控区域的危险区域内，当可疑人物在监控区域的危险区域内时，实现第一时间通知相关人员进行相应的处理。优选的，所述影像处理装置5包括影像获取单元11、影像预处理单元12、影像融合单元13和影像评价单元14；所述影像获取单元11用于获取包含人型影像的场景影像的源可见光影像和源红外影像；所述影像预处理单元12对聚焦不同的源可见光影像和源红外影像进行影像配准；所述影像融合单元13用于对配准后的影像进行融合处理；所述影像评价单元14用于对融合后的影像进行评价，选择评价合格的影像作为最终的影像。本优选实施例设计了影像处理装置5的单元架构，从而实现对包含人型影像的场景影像进行影像处理的功能。优选的，所述影像获取单元11在采集时淘汰低质量的影像，其建立影像质量评价函数采用了主观评价和客观评价相结合的方式：式中，e1、e2、e3为各种评价因素所占比重，e1<e2<e3且e1+e2+e3＝1，Fi为第i次通过主观评价而给予影像的分数，Zi为第i次通过客观评价而给予影像的分数，χ表示影像的峰值信噪比，N为进行主观评价的次数，H为进行客观评价的次数。本优选实施例引入影像质量评价函数，能够剔除质量差的影像，提高影像的后期处理效率。优选的，所述影像预处理单元12包括线段特征子模块、投影变换子模块、度量子模块和遗传计算子模块；所述线段特征子模块以源红外影像作为参考影像，源可见光影像作为待配准影像，检测源可见光影像的线段特征作为配准的依据；所述投影变换子模块：采用投影变换对源可见光影像中的线段特征实施变换，变换参数构成的矢量为所述度量子模块：采用基于方向一致性的度量准则构建度量函数，度量源红外影像线段特征和变换后的源可见光影像线段特征的相似性，如果满足预设要求，则返回参数若不满足要求，则转入参数更新模块；所述遗传计算子模块采用遗传算法对进行更新。本优选实施例在融合前对影像进行配准，极大的提高了融合效率。优选的，所述影像融合单元13包括：(1)HSV变换子模块：用于对预处理后的源可见光影像进行HSV变换并提取色调分量H、饱和度分量S和明度分量V；(2)分量获取子模块：用于将预处理后的源红外影像和明度分量V分别作二代Curvelet变换，以得到各自在(x,y)位置的低频分量和高频分量，在此设源红外影像对应的低频分量为Fy(x,y)、高频分量为Hy(x,y)；明度分量V对应的低频分量为FV(x,y)，高频分量为HV(x,y)；(3)融合子模块，包括低频分量融合单元和高频分量融合单元：A、低频分量融合单元，用于对所述低频分量Fy(x,y)、FV(x,y)进行融合，融合后的低频分量FyV(x,y)为：a、若Fy(x,y)＝0或FV(x,y)＝0时：b、若Fy(x,y)≠0或FV(x,y)≠0时：B、高频分量融合单元，用于对高频分量Hy(x,y)、HV(x,y)进行融合，引入匹配测度因子：其中，F＝1,...ψ，F表示二代Curvelet变换的分解级数，ψ为二代Curvelet变换的最大分解级；F＝1,...ψ-1时，为计算的源可见光影像的像素点信息质量均值，为源红外影像的像素点信息质量均值；F＝ψ时，为源可见光影像中高频子带与低频子带的方向对比度，为源红外影像中高频子带与低频子带的方向对比度；表示源可见光影像在最高分辨率λ下、α方向上、3×3窗口内的区域信号强度；表示源红外影像在最高分辨率λ下、α方向上、3×3窗口内的区域信号强度；若Pj(x,y)≤T，则融合后的高频分量HyV(x,y)的选取公式为：若Pj(x,y)>T，则融合后的高频分量HyV(x,y)的选取公式为：a、时：b、时：其中，T为设定的阈值；(4)二代Curvelet逆变换子模块，用于对融合后的低频分量FyV(x,y)和融合后的高频分量HyV(x,y)进行二代Curvelet逆变换，以获得新的明度分量VΩ；(5)HSV逆变换子模块，用于对H、S、VΩ三个分量做HSV逆变换，最终得到融合影像Ω。发明人采用本实施例进行了一系列测试，以下是进行测试得到的实验数据：包含人型影像的场景影像情况识别时间识别率固定人体目标5s100％活动人体目标6s100％固定人体目标的人脸信息10s96％活动人体目标的人脸信息15s94％本优选实施例结合低频分量融合单元和高频分量融合单元，对高频分量和低频分量采用不同的融合公式进行融合，更具有针对性，能够较好地描述包含人型影像的场景影像中的目标特征信息；引入加权因子来计算融合后的高频分量，能够较好地保留源影像中的有用信息；引入匹配测度因子来计算融合后的高频分量，充分提取了源红外影像的热目标特征信息与源可见光影像丰富的背景特征信息，融合影像细节清晰、边缘平滑，具有更佳的融合性能和视觉效果。优选的，所述影像评价单元14包括：(1)第一评价单元：采用第一评估因子P1对融合效果进行评估：P1＝(R12-I02)(R12-V02)其中，R1为融合后影像的辨识率，I0为融合前源红外影像的辨识率，V0为融合前源可见光影像的辨识率；当P1>0，判定融合效果合格；(2)第二评价单元：采用第二评估因子P2对融合速度进行评估：P2＝(B12-I12)(B12-V12)其中，B1为融合后影像的辨识时间，I1为融合前源红外影像的辨识时间，V1为融合前源可见光影像的辨识时间；若P2<0，则融合速度合格。本优选实施例能够切实提高对包含人型影像的场景影像进行影像处理的实用性。结合上述实施例，对包含人型影像的场景影像进行影像融合处理的效果相对提高了12％，融合速度相对提高了10％，对天台安全监控的效果相对提高了5％。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。当前第1页1 2 3