[发明专利]一种幼儿高空防坠落系统及方法

说明书

本发明涉及一种幼儿高空防坠落系统及方法，所述系统包括数据采集子系统、ARM控制子系统、手机终端三个部分。本发明采用数据采集子系统捕捉人脸、采集人脸信息、人体身高和位置信息，并将采集到的信息发送给ARM控制子系统处理，如果检测到幼儿人脸，进一步利用卡尔曼滤波的运动状态预测算法来预测其的运动趋势，如有预测幼儿有危险，触发警报和紧急措施装置，并将警报信息发送到手机终端。本发明相较于传统的高空防坠楼系统和方法，减少了检测盲区、提高幼童识别率、降低误警率，有较高的应用价值。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体是指一种幼儿高空防坠落系统及方法。

背景技术

现今，随着城市化进程的不断发展，城市人口越来越多，为保证城市对人口容纳能力，在城市中建造了大量的高层住宅，但从而引起的高空坠楼事故越来越多，尤其是幼儿攀爬窗户从高楼坠落的事故，在媒体、社交平台的报道中层出不穷，对社会和家庭造成了巨大的损失和创伤。目前，由于高空的建筑限制，在外立面不允许搭建额外的高空防护设施，因此迫切需要一种应用于室内的幼儿高空防坠楼系统防护幼儿避免高空坠楼，降低幼儿高空坠楼事故率。

目前，应用于室内的高空幼儿防坠落系统在应用上并不成熟，在市场上尚未见相关商品。主要研究成果还集中于理论和设计阶段，其中，大都用单个传感器进行幼儿检测，存在有检测盲区、幼儿识别错误、误警率高的缺点，并且，目前的设计缺少对幼儿运动趋势识别的功能，无法提前对幼儿是否会接近窗户做出预测，会造成系统响应的时间不够以及不必要的误警。因此需要一种可以准确识别幼儿、提前预测幼儿运动趋势、并采取有效紧急措施的幼儿高空防坠楼系统。

发明内容

为克服传统检测方法存在有检测盲区、幼儿识别错误、误警率高的问题，本发明提供一种基于摄像头、红外、超声波数据融合的幼儿高空防坠楼系统，增加广角摄像头捕捉人脸，缩小检测盲区，再通过人脸识别技术对幼儿身份进行识别，降低幼儿识别错误率，提出卡尔曼滤波的运动状态预测算法对当前幼儿的运动轨迹进行估计，降低误警率，如检测到幼儿可能发生意外，则通过WiFi和4G无线通信，将警示信息发送给幼儿监护人，同时发出警报声并关闭窗户，防止意外发生。

为了实现上述目的，本发明具有如下构成：

该幼儿高空防坠落系统，包括数据采集子系统、ARM控制子系统和手机终端，所述数据采集子系统包括：

摄像头模块，用于采集目标对象的人脸图像；

红外人体感应模块，用于测量目标对象的身高；

超声波模块，用于对目标对象进行定位；

所述ARM控制子系统包括：

GPIO模块，用于读取所述红外人体感应模块的数据和所述超声波模块的数据；

摄像头接口模块，用于读取所述摄像头模块采集到的人脸图像数据；

WIFI模块，用于与所述手机终端进行通信；

ARM模块，与所述GPIO模块、摄像头接口模块和WIFI模块相连接；

其中，所述ARM模块分析所述人脸图像数据和目标对象的身高数据判断是否检测到幼儿；

如果检测到幼儿，则所述ARM模块根据所述目标对象的定位数据判断目标对象是否进入危险区域，且当目标对象进入危险区域时通过所述WIFI模块将报警信息发送至所述手机终端。

可选地，所述ARM控制子系统还包括关窗制动器，所述关窗制动器安装于窗户下沿中间位置，当所述ARM模块判断幼儿进入危险区域时，通过所述关窗控制器控制窗户关闭。

可选地，所述ARM控制子系统还包括报警器模块，当所述ARM模块判断幼儿进入危险区域时，控制所述报警器模块进行声音报警和/或发光报警。