家庭农场环境安全预警装置的制作方法

本实用新型涉及安全预警装置结构的改进，具体说是一种家庭农场环境安全预警装置，属安全预警领域。

背景技术：

为了监控较大范围场所（例如：车站广场、公园、林区、农场、学校、建筑工地、司法监管场所等）的人员及其他活动情况，目前常规的做法大都是在场所周围的某些地点设置若干个摄像头，将监测到的图像信息通过有线传输线传送到监控室内，由相关工作人员日夜坚守在监控显示屏前，发现异常情况后再通知其他人员进行处置。工作人员劳动强度大、监控效果差、处置不及时、时常由于工作人员的失误造成漏检等事故。发现有一些远程监控监测报警系统的报道，但是大都存在着集成化程度低、检测精确度不高、自动化程度不强、成本较高、适应性不广等缺陷。

技术实现要素：

本实用新型的目的在于克服现有技术的不足，提供一种结构简单、成本低、自动化程度强、检测精确度高、应用方式灵活、适应性广的家庭农场环境安全预警装置。

实现本实用新型目的的技术方案是：这种家庭农场环境安全预警装置，包括至少一个无线摄像头、无线网络覆盖设施、深度学习应用工作站、四旋翼飞行器、至少一个智能手机，无线摄像头与无线网络覆盖设施，无线网络覆盖设施与深度学习应用工作站、四旋翼飞行器、智能手机之间通过无线网络连接。

所述的无线摄像头，由太阳能供电的控制电路、微型电机、镜头主体、无线通信模块组成，控制电路通过微型电机控制传动机构使镜头主体沿水平和垂直方向运动，镜头主体采集的图像信息经控制电路、无线通信模块与无线网络覆盖设施网络连接，无线摄像头上设有防雨罩。

所述的无线网络覆盖设施，根据不同监控范围的需要，采用独立802.11n协议无线路由器或AC与AP组合配置方案的无线网络覆盖。

所述的深度学习应用工作站，由应用深度学习领域卷积神经网络技术的电脑主机、显示器组成，负责分析识别与控制装置运行，实现深度学习应用工作站对入侵者类型与数量的识别。

所述的四旋翼飞行器，是在带有摄像头的飞行器主体上，设有由主控制器、飞行控制单元、电池监控单元、GPS、磁感应传感器、加速度传感器、陀螺仪组合模块和无线通信模块组成的飞行控制及信号处理系统。

本实用新型结构简单独特，可选用市售通用的高配置电脑及相关外设，以及无线网络覆盖设施、无线摄像头、四旋翼飞行器等部件组装完成，容易实施。

本实用新型有效解决监控较大规模家庭农场种植、养殖区域所面临的安全威胁问题，首先可以在第一时间通过某个无线摄像头发现人、畜、野兽等非法入侵的图像等信息，经无线网络传送到无线网络覆盖设施、深度学习应用工作站，深度学习应用工作站通过主机中的入侵者类型与数量识别软件模块，对图像进行解析，形成入侵人、畜或野兽的基本特征，及时自动识别人、畜、野兽的类型、数量、地理位置，在显示器中显示相应的识别结果，并将这些信息通过无线网络及时传送到家庭农场管理者的智能手机终端，让管理者及时掌握潜在安全风险，尽早采取措施。与此同时，深度学习应用工作站通过无线网络将这些信息传送到四旋翼飞行器，启动四旋翼飞行器飞到人、畜或 野兽的入侵地点，大范围采集入侵者的图像信息，并将采集到的图像信息通过无线网络及时传送到深度学习应用工作站。经深度学习应用工作站对入侵者的基本特征、类型与数量等进行进一步识别后，再传送到家庭农场管理者的智能手机终端，使管理者进一步修正所采取的各项措施，及时有效的解决和处理人、畜或野兽等的入侵，保证家庭农场的绝对安全。

本实用新型可以缓解家庭农场管理人员少，尤其在临近山区家庭农场安全风险大的实际问题，实现对不同密度程度及不同规模的人、畜、野兽等入侵的个体与群体，进行类型识别、计数统计、群体分布密度等测量，使较少的农场管理者就能够完成对较大范围的监控。实现对家庭农场不同背景环境下入侵群体分析的广泛适用性；对不同规模程度入侵群体分布密度及个体数量统计的灵活适应性；对入侵群体分布密度及个体总数统计的实时反应性；能有效地对家庭农场群体性入侵事件进行分析和预警，具有较高的预警能力。除用于对种植、养殖相关的家庭农场人、畜或野兽等非法入侵的监控外，这种家庭农场环境安全预警装置还可广泛应用在动物园、林区、建筑工地、停车场或司法监管场所等周边环境的安全预警，通过固定位置无线摄像头的小范围监测与四旋翼飞行器对较大范围监测的有机结合，充分发挥各自优点，达到最佳监测非法入侵者并进行及时有效处理的效果。具有结构简单、设计合理、成本低、安装使用方便、应用方式灵活、精确度高、适应性广等特点。

附图说明

图1是本实用新型一种实施例的结构示意图。

图2是本实用新型实施例的工作流程示意图。

图3是实施例中无线摄像头的工作流程示意图。

图4是实施例中四旋翼飞行器的工作流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和给出的实施例对本实用新型作进一步描述。

这种家庭农场环境安全预警装置的结构如图1所示，由若干个无线摄像头1，无线网络覆盖设施2、深度学习应用工作站3、四旋翼飞行器4和若干个智能手机5组成。无线摄像头与无线网络覆盖设施之间，无线网络覆盖设施与深度学习应用工作站、四旋翼飞行器和智能手机之间均通过无线网络实现相互之间的信息连接。无线摄像头，由太阳能供电的控制电路、微型电机、镜头主体、无线通信模块组成，控制电路通过微型电机控制传动机构使镜头主体沿水平和垂直方向运动，镜头主体采集的图像信息经控制电路、无线通信模块与无线网络覆盖设施网络连接，无线摄像头上设有防雨罩。无线网络覆盖设施，根据不同监控范围的需要，采用独立802.11n协议无线路由器或AC与AP组合配置方案的无线网络覆盖。深度学习应用工作站，由应用深度学习领域卷积神经网络技术的电脑主机、显示器组成，负责分析识别与控制装置运行，深度学习应用工作站中包括入侵者类型与数量识别模块。四旋翼飞行器是在带有摄像头的飞行器主体上，设有由主控制器、飞行控制单元、电池监控单元、GPS、磁感应传感器、加速度传感器、陀螺仪组合模块和无线通信模块组成的飞行控制及信号处理系统。

本实用新型申请人按上述实施例实施一套用于监测面积8000平方米家庭农场的环境安全预警装置。这套家庭农场环境安全预警装置选用6个无线摄像头、1套无线网络覆盖设施、1台深度学习应用工作站、1个四旋翼飞行器和4部智能手机组成。无线摄像头与无线网络覆盖设施之间，无线网络覆盖设施与深度学习应用工作站、四旋翼飞行器和智能手机之间均通过无线网络实现相互之间的信息连接。

无线摄像头，选用太阳能供电的Raspberry Pi控制电路、两个lofty ambition 2208-80T微型电机、RPi IR-CUT Camera镜头主体，控制电路通过微型电机控制普天视326传动机构使镜头主体沿水平和垂直方向运动，镜头主体采集的图像信息经控制电路、无线通信模块802.11n协议USB无线网卡与无线网络覆盖设施网络连接，无线摄像头上设有DL-1012防雨罩，以避开雨雪天气对无线摄像头运行和工作的影响。

无线网络覆盖设施，选用艾泰WX100AC+AP组合模式（一个小型独立AC控制器、4个室外型AP）组成无线网络覆盖。

深度学习应用工作站，由应用深度学习领域卷积神经网络技术的联想天逸510pro台式电脑、显示器及相关外设组成，负责分析识别与控制装置运行，深度学习应用工作站中包括入侵者类型与数量识别软件模块。

四旋翼飞行器选用的飞行器主体为碳纤维材料450机架，机架上设有朗宇2212 1000KV无刷电机4个、1045正反浆4个、2200mAh 11.1V 30C 充电锂电池1个，飞行器主体的自平衡云台上带有美嘉欣C4015摄像头。飞行器主体上搭载有由STM32F103ZE主控制器（同时负责电池监控）、BZ-8223R飞行控制单元、NEO-M8N u-blox NEO-M8N-0-01GPS模块、磁感应传感器、加速度传感器、MPU-9250陀螺仪组合模块和NRF24L01无线通信模块组成的飞行控制及信号处理系统。

这种家庭农场环境安全预警装置的工作流程如图2所示。

安装在家庭农场周边重要位置的6个基于太阳能供电的无线摄像头在控制电路Raspberry Pi作用下，通过微型电机lofty ambition 2208-80T控制传动机构普天视326使镜头主体RPi IR-CUT Camera沿水平和垂直方向回转适当角度，实时采集不同位置的现场图像信息。镜头主体将收集到的图像信息投射在镜头主体中的感光元件上，感光元件把光信号转换为电信号，电信号转换成数字信号并经压缩后在控制电路作用下经无线通讯模块802.11n协议USB无线网卡以无线方式传输到无线网络覆盖设施，参照图3。

如果遇到有人、畜、野兽等非法入侵者时，某个无线摄像头可以在第一时间将发现的非法入侵者的图像等信息经无线网络传送到无线网络覆盖设施，无线网络覆盖设施传送到深度学习应用工作站，深度学习应用工作站通过主机中运行的入侵者类型与数量识别软件模块，对图像进行解析，形成入侵者人、畜或野兽的基本特征，及时自动识别人、畜或野兽的类型、数量、地理位置等，在显示器中显示相应的识别结果，并将这些信息通过无线网络及时传送到每个家庭农场管理者的智能手机终端，使管理者及时了解掌握出现的安全风险，尽早到该无线摄像头所控制的地区采取措施。

与此同时，深度学习应用工作站通过无线网络将这一信息传送到四旋翼飞行器启动四旋翼飞行器起飞。四旋翼飞行器中的STM32F103ZE主控制器负责实现BZ-8223R飞行控制单元和NRF24L01无线通信模块的协调工作。飞行控制单元控制调节飞行器主体机架上的四个无刷电机的转速改变正反浆旋翼转速，控制飞行的升力；并在GPS模块、磁感应传感器（确定四旋翼飞行器的朝向）、加速度传感器（确定飞行器加速度）、陀螺仪组合模块（判断飞行器位姿）的配合下，控制和调整飞行器的姿态和位置。使四旋翼飞行器飞行到某个无线摄像头所监控覆盖的区域，通过美嘉欣C4015摄像头及其中的图像采集处理模块大范围采集现场的图像信息，并将采集的图像信息经无线通信模块NRF24L01通过无线网络及时回传给深度学习应用工作站，参照图4。深度学习应用工作站对入侵者的基本特征、类型与数量等作进一步识别后，再发送到家庭农场管理者的智能手机终端，使管理者进一步了解入侵者更准确的情况，修正最初所采取的各项措施，从而更准确的处理人、畜或野兽等的入侵，保证家庭农场的绝对安全。

经内部试用显示这种环境安全预警装置结构简单、设计合理，本专业技术人员都可以按本实用新型技术方案选用市售通用部件组装完成，安装使用方便，容易实施；可用极少的管理人员在不影响正常工作的情况下，实时监控较大范围的非法入侵者，省时省力，再不用安排固定的安保人员日夜坚守在监控显示屏前；可通过固定位置无线摄像头的小范围监测与四旋翼飞行器对较大范围监测有机结合，充分发挥各自优点，报警及时、精确度高、适应性广，受到试用者的好评。