[发明专利]一种智能家居联防系统

权利要求书

1.一种智能家居联防系统，其特征是，包括监测模块、识别模块、无线传输模块和联防用户终端，所述监测模块用于监测家居的异常信息；所述识别模块用于对家居异常信息进行识别判断，得到家居异常信息的识别结果；所述无线传输模块用于将家居异常信息的识别结果发送至所述联防用户终端；

所述监测模块包括传感器子模块和视频监测子模块，所述传感器子模块包括一氧化碳传感器、烟雾传感器、湿度传感器和振动传感器，用于监测家居内是否有燃气泄漏、火灾、漏水渗水和强烈振动的异常信息；所述视频监测子模块包括背景识别单元、刷新单元和动态物检测单元，用于监测家居内是否有陌生人闯入的异常信息；

所述联防用户终端为PC客户端或者手机客户端，用于接收家居异常信息的识别结果，在发生异常情况的用户不能及时解决此异常情况时，其他可能解决此异常情况的联防用户会接收到该用户的家居异常信息；

所述背景识别单元对家居内的静态背景进行识别，首先根据家居视频图像的数据对各高斯背景模型重要参数进行初始化，将N帧家居视频图像中每个像素点位置的平均灰度值和方差作为各单个高斯背景模型的初始均值和初始方差，并设定初始权重，具体为：

式中，T表示高斯背景模型，ψ²(m,n)表示家居视频图像位置(m,n)处的灰度值方差，K(m,n)为家居视频图像位置(m,n)处的灰度值，ω(m,n)表示家居视频图像位置(m,n)处的灰度值均值，η_l,0表示第l个高斯背景模型的初始权重，L为高斯背景模型的个数，ω_l,0(m,n)表示在第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的初始均值，表示在第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的初始方差，N为初始化窗口宽度(单位：帧)；

然后再将家居视频图像的各像素点的灰度值与高斯背景模型进行匹配判断，在τ时刻，将位置(m,n)处家居视频图像的像素点的灰度值与L个高斯背景模型逐一按照自定义匹配判断公式进行判断，其中采用的自定义匹配判断公式为：

式中，K_τ(m,n)为τ时刻家居视频图像位置(m,n)处的灰度值，ω_l,τ-1(m,n)为τ-1时刻第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的均值，ψ_l,τ-1(m,n)为τ-1时刻第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的方差。

2.根据权利要求1所述的一种智能家居联防系统，其特征是，所述刷新单元对家居视频图像τ时刻第l个高斯背景模型的均值、方差、权重进行更新，具体为：

式中，ω_l,τ(m,n)为τ时刻第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的均值，ω_l,τ-1(m,n)为τ-1时刻第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的均值，K_τ(m,n)为τ时刻家居视频图像位置(m,n)处的灰度值，表示τ时刻第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的方差，表示τ-1时刻第l个高斯背景模型中家居视频图像位置(m,n)处的灰度值的方差，为高斯背景模型的均值和方差的更新率；

η_l,τ(m,n)表示τ时刻第l个高斯背景模型的初始权重，ζ为权重更新率，ζ∈[0,1]，L为高斯背景模型的个数。

3.根据权利要求2所述的一种智能家居联防系统，其特征是，所述动态物检测单元用于确定τ时刻的真正家居背景，对所有已经完成参数更新的权重η_l,τ(m,n)进行归一化处理，随后计算归一化处理后的ω_l,τ(m,n)与的比值并按照从大到小的顺序进行排序，选取前X个满足模型表征背景，具体为：

(1)计算X值，采用的计算公式为：

式中，函数表示取满足∑_x＝1η_l,τ(m,n)≥μ时的x最小值，μ为权重判断阈值；

(2)计算家居视频图像中像素点的稳定度指标并筛选出其最大和最小值，采用的稳定度指标计算公式为：

式中，Q(m,n)表示位置(m,n)处的稳定度指标函数，G为向后滑动的帧数，K_τ(m,n)为τ时刻家居视频图像位置(m,n)处的灰度值；

(3)计算稳定度指标阈值，采用的计算公式为：

式中，Q′表示稳定度指标阈值，Q_max为最大稳定度指标值，Q_min为最小稳定度指标值；

若存在家居视频图像τ时刻位置(m,n)连续F帧图像的稳定度指标Q(m,n)>Q′，则判断家居视频图像τ时刻位置(m,n)的像素点为动态物像素点，否则为静态家居背景，当检测家居内出现动态物时，所述识别模块对动态物进行识别，若识别结果为有陌生人闯入时，立即向所述联防用户终端发送警示。