[发明专利]一种基于人工智能的房车夜间安防系统及方法

说明书

本发明公开一种基于人工智能技术的房车安防系统及方法，主要针对夜间驻车时可疑情境监测，同时兼顾节能与安全。该系统采用双设备架构，PIR传感器和设备10用于移动目标的监测和定位，在检测到有移动目标时，唤醒休眠的红外摄像头和设备20，进行视频采集和识别，通过判断预警级别自动触发灯光和音效进行驱离。本发明中的房车夜间安防方法，主要算法流程包括：步骤1，预警区域初始化；步骤2，判断有移动目标进入预警区域，则进行区域定位，并唤醒红外摄像头；步骤3，移动目标识别和分类；步骤4，结合传感器对移动目标进行跟踪和轨迹识别；步骤5，触发控制模块。本发明的有益效果在于，在完成夜间监控的同时，保证了节能和自动排险。

技术领域

本发明涉及房车安防的技术领域，具体涉及一种基于人工智能的房车安防系统。

背景技术

随着我国经济水平不断增加，开着房车旅行成为了一种新兴的生活时尚。房车兼具“房”与“车”两大功能，在旅行过程中可随时停靠在景区，就地扎营。但由于房车扎营地往往处于人烟稀少的偏僻野外或者自然景区，导致在夜间停驻时会存在着一些安全隐患，如野兽靠近、人为偷盗等，而这往往是房车车主的最大安全隐忧。所以，急需要一种针对房车驻车后的安防系统，来有效的预防安全隐患、并在安全隐患发生时及时进行处理。

目前市场上的红外夜视摄像头很多都带有移动检测和入侵区域检测，但无法直接应用在房车领域，原因在于：1）房车有安装空间和电力受限的限制，无法采用多个摄像头整夜监控，但安全需求上要实现以房车为中心的圆形领域全覆盖；2）目前仅有监控机制，没有通过监控结果而自动触发处理机制的系统。为此，本发明提出了一种基于人工智能技术的房车安防系统，结合了传感器和红外摄像头，通过多个低成本传感器进行全方位监控，在发现移动目标时，唤醒摄像头进行视频监控，采用神经网络对可疑情境做出识别，并根据判断结果，触发相应行为进行危险排除或者提前避险。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于人工智能技术的房车安防系统，主要针对夜间驻车时可疑情境监测，同时兼顾节能与安全。

为达到上述目的，本发明中的房车夜间安防系统是这样实现的：包括设备10和设备20、N个热释红外传感器（PIR）30、2个带可旋转云台的红外摄像头40、和控制模块50；所述PIR传感器将收集到的信号回送到设备10，设备10根据PIR传感器的数据进行移动检测，仅在检测到移动目标时，进行定位，并唤醒摄像头40运行；所述摄像头40将收集到的视频信号回送到设备20，设备20运行人工智能算法进行当前情境的判断，并根据判断结果，给所述控制模块50发出控制信号，触发相应机制驱离可疑目标。

所述PIR传感器30，分置于车身，形成覆盖房车5米~10米的监控区域，以房车周边10米视距覆盖范围为预警区域，以5米覆盖范围为识别区域，并将覆盖区域进行分区和标定。一旦某个特定传感器被触发，则给临近摄像头发出启动信号，并驱动云台令摄像头转动至相对应的分区，开始视频采集。

所述红外摄像头40，包括可控制旋转角度的底座41和摄像头42。摄像头42初始化后处于休眠状态，底座41根据设备10输出的指令，唤醒休眠状态的摄像头，并根据指令中包含的运动目标的位置数据，转动至相应角度；摄像头42开始采集可疑区域的视频流，进行实时监控，并将视频发送至设备20。

所述控制模块，包括灯光控制单元、音效控制单元，音效针对动物进行驱离，灯光控制可疑人物进行警慑和驱离。

本发明中的房车夜间安防方法，主要算法流程包括：步骤1，预警区域初始化；步骤2，判断是否有移动目标进入预警区域，如果无，则按固定时间周期，定期进行预警区域的背景更新；如果有移动目标，则进行区域定位，并唤醒红外摄像头，进入步骤3；步骤3，移动目标识别和分类；步骤4，结合传感器对移动目标进行跟踪和轨迹识别；步骤5，触发控制模块。整个过程将按照设定时段周期循环，直至结束，完成夜间安防。

所述步骤1，设定入侵检测的预警区域，并进行初始化，方法步骤如下：