一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：圖像采集模塊、圖像處理模塊、人臉檢測模塊、背景對比模塊、人臉識別模塊、人臉注冊模塊、用戶反饋模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、報警管理模塊和用戶自定義模塊。圖像采集模塊獲得靜態(tài)圖像，然后通過圖像處理模塊灰度化等處理后進入人臉檢測模塊進行人臉檢測，若檢測到人臉則通過人臉識別模塊判斷是否為陌生人；若檢測不到人臉則通過背景對比模塊檢測圖片中是否存在物體、背景變化等異常。如果發(fā)現(xiàn)陌生人或檢測到異常，則通過報警模塊將報警信息和圖片信息發(fā)送給預定用戶進行報警。本發(fā)明硬件實現(xiàn)簡單，成本低，可以自動對特定場所進行陌生人員入侵檢測、物體變動監(jiān)控，能有效地提高監(jiān)控場所的安全防護。
【專利說明】—種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，特別是一種對監(jiān)控區(qū)域的圖像進行檢測和監(jiān)控并在出現(xiàn)人員或物體變動時報警的系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]為了更好地保護個人、家庭以及企業(yè)的財產安全、信息安全，很多場所都配備有安全防護措施。傳統(tǒng)的安防主要依靠人力，如設立門衛(wèi)進行登記、組織人員進行巡邏等；由于這種方式不能保證每個區(qū)域在任意時刻都有保衛(wèi)人員，容易出現(xiàn)安全漏洞。近年來，隨著計算機、網絡以及圖像處理、傳輸技術的飛速發(fā)展，視頻監(jiān)控技術被廣泛應用于各種安全保密場合，如家庭視頻監(jiān)控、辦公室區(qū)域監(jiān)控等。通過視頻自動監(jiān)控，能在人無法直接觀察的場合，適時、清晰、真實地反映被監(jiān)控對象的畫面，大大節(jié)省了需要投入的人力物力。
[0003]但是現(xiàn)在的大部分視頻監(jiān)控采用的本質上還是一種人為監(jiān)控方式，即通過對監(jiān)控區(qū)域內的環(huán)境進行錄像，依靠監(jiān)控人員的肉眼來發(fā)現(xiàn)異常，而無法對區(qū)域內的人進行自動檢測，無法自動識別陌生人，然后采取相應的安防措施。這種人為監(jiān)控方式成本較高、靈活性差、局限性大，無法滿足用戶的真正需求。當前計算機技術的迅速發(fā)展極大地帶動了視頻監(jiān)控技術的發(fā)展，模式識別、計算機視覺等領域的相關技術地引入，大大提高了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化，尤其是人臉檢測識別技術，在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中得到了大量應用。
[0004]人臉檢測、識別具有采集方便且隱蔽性好、設備成本低廉、防偽性好等優(yōu)點，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)只需要在原有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎上加入一個人臉檢測識別模塊和一個人臉數(shù)據(jù)庫就能自動檢測識別陌生人員并在發(fā)現(xiàn)陌生人員時進行預警。雖然經過多年研究，人臉檢測識別技術在可控環(huán)境下取得了很好的性能，但在其具體實現(xiàn)過程中還存在著相當多的問題。人臉圖像作為一種較為復雜的模式，在采集過程中很容易受到光照、姿態(tài)、遮擋、外表附屬物以及圖像采集設備等的干擾，極大地影響了人臉圖像的表觀，從而使得識別性能不夠穩(wěn)定。因為進行人臉自動檢測識別往往需要采集到被識別人的正面人臉，即要求被識別人盡量正對攝像頭，但是針對智能監(jiān)控系統(tǒng)中的小偷、恐怖分子等入侵人員，上述采集條件很難滿足，導致系統(tǒng)很難從實時的圖像中檢測到人臉，即使檢測到人臉由于采集條件影響也很難準確識別。所以，智能視頻監(jiān)控中僅簡單地使用人臉檢測識別技術，對于實時的動態(tài)入侵檢測和識別還是不夠的。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明的目的針對上述技術中存在的問題，提供一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，從人和物兩個方面同時著手，通過對監(jiān)控區(qū)域出現(xiàn)的人員或物體變動進行檢測和監(jiān)控，減小圖像采集條件對系統(tǒng)造成的不良影響，提高監(jiān)控區(qū)域的安全防護效率。
[0006]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是:一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)包括:
圖像采集模塊，用于獲取靜態(tài)圖像，并傳輸給圖像處理模塊。
[0007]圖像處理模塊，用于對靜態(tài)圖像進行預處理，得到灰度圖像；預處理包括灰度化、光照補償?shù)忍幚怼?br> [0008]人臉檢測模塊，用于對灰度圖像進行人臉檢測和定位；若檢測到人臉則獲得固定大小的灰度人臉圖像，并傳輸給人臉識別模塊；若沒有檢測到人臉則直接將灰度圖像傳輸給背景對比模塊；
背景對比模塊，用于將數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的平均背景圖像和人臉檢測模塊傳來的灰度圖像分別劃分為若干個權重不同的子圖像，計算對應子圖像的相似度，并對所有子圖像的相似度進行加權求和，若加權求和結果大于預設的相似度閥值，則作為檢測到異常的灰度圖像存儲到數(shù)據(jù)存儲模塊，并通知報警管理模塊進行報警。
[0009]人臉識別模塊，用于對灰度人臉圖像和數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的已注冊人臉圖像進行特征提取、計算相似度，根據(jù)相似度判斷是否為陌生人，若為陌生人則通知報警管理模塊進行報警。
[0010]人臉注冊模塊，用于實時檢測灰度人臉圖像，并進行標記。
[0011]用戶反饋模塊，用于將誤判為陌生人的灰度人臉圖像調整為已注冊人臉圖像。
[0012]數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲已注冊人臉圖像，被判為陌生人的灰度人臉圖像，檢測到異常的灰度圖像，平均背景圖像和用戶自定義信息。
[0013]報警管理模塊，用于在收到背景對比模塊或人臉識別模塊的報警通知時，將報警信息通過短信發(fā)送給預設定用戶，并將檢測到異常的灰度圖像或被判為陌生人的灰度人臉圖像通過網絡郵件發(fā)送給預設定用戶，還可通過郵箱的手機提醒功能提醒收件人。
[0014]用戶自定義模塊，用于設置背景對比模塊中的子圖像劃分方式、各子圖像所占權重、相似度閥值、接收報警信息的用戶電話和網絡郵箱地址。
[0015]進一步地，所述圖像采集模塊為攝像頭。
[0016]進一步地，所述平均背景圖像是采集若干張不同光照環(huán)境下同一固定背景的圖片，進行平均得到的。當固定背景發(fā)生變化即有物體變動時，用戶需要及時更新。
[0017]進一步地，所述背景對比模塊在計算對應子圖像的相似度時先對圖像進行了局部二值模式變換，用以減小光照等變化帶來的影響，即減小將光照變化導致的圖像差異被誤認為異常的可能性。
[0018]更進一步地，所述背景對比模塊中的子圖像劃分、各個子圖像區(qū)域的權重、圖像之間的相似度閥值等參數(shù)需要用戶預先設定。所述系統(tǒng)先按照用戶的要求將平均背景圖像劃分成若干個大小相等互不重疊的子圖像，用戶可以根據(jù)需要將相互鄰近的幾個子圖像進行合并得到一個新的子圖像，同時用戶可以對進出口位置(包括門窗、過道等)和需要監(jiān)控的物體所占的子圖像區(qū)域賦予較大的權重進行重點監(jiān)控，可以按照各個區(qū)域的重要性設定三個權重等級，取值分別為1、2、3，數(shù)值越大表明所占權重越大；圖像之間的相似度閥值開始應該設定得比較嚴格，以減小把陌生人誤識別為已注冊的可能性，隨著用戶在使用過程中的不斷反饋，所述系統(tǒng)對注冊用戶的描述越來越詳細，再逐步放寬閥值的設定，降低注冊用戶的誤識率，如開始可以假定某幅圖像的L個子圖像塊中有10%以上的被認為和數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的F幅已注冊人臉圖像不相似則該圖像為陌生人或未注冊，在后面這個范圍可以擴大到20%-30%。
[0019]進一步地，所述人臉識別模塊在進行特征提取、計算相似度時使用了基于隨機子空間的人臉方法，包括如下步驟:a)對待識別的灰度人臉圖像f和數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的F幅已注冊人臉圖像(J = U )進行局部二值模式變換，用以減小光照等變化帶來的影響；
b)將步驟a)變換后的圖像劃分成I個大小相同且互不重疊的子圖像塊；
c)對待識別灰度人臉圖像^?的每個子圖像塊七和所有對應的已注冊人臉圖像的子圖
像塊A./進行隨機采樣，即隨機選擇€/和1^?若干個相同位置的數(shù)值，得到測試特征子集t
和訓練特征子集Pij，其中:=I,...U = I,..., i:；
d)計算測試特征子集和訓練特征子集之間的海明距離(HammingDistance, HD)作為相似度度量，若測試特征子集和最相似的訓練特征子集之間的海明距離超過預先設定的相似度閥值，則認為此次隨機采樣所代表的子圖像塊幻和(1 = 1..,At )不相似；
e)步驟c)和d)重復尤次，即進行I次隨機采樣，統(tǒng)計待識別的灰度人臉圖像的￡個子圖像塊一共得到的不相似次數(shù)，若不相似次數(shù)超過預定閥值則認為待識別的灰度人)L圖像./和數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的幅已注冊人臉圖像都不相似，為陌生人或未注冊，否則為
已注冊。
[0020]更進一步地，所述人臉注冊模塊檢測灰度人臉圖像時，如果未成功檢測到人臉，則重新采集圖像；如果成功檢測到人臉，則由人臉識別模塊進行識別。即與數(shù)據(jù)存儲模塊中存儲的注冊人臉圖像進行對比，防止重復注冊。人臉注冊模塊由于采集同一個人的人臉圖像受光照、姿態(tài)、表情、遮擋等條件的影響而不能正確識別時導致的多次注冊不是重復注冊。
[0021]進一步地，所述報警管理模塊除短信和網絡郵箱報警外，還設置揚聲器進行聲音報警，用于提醒監(jiān)控場所的其他人員。
[0022]綜上所述，本發(fā)明能達到的有益效果是:
1.充分考慮了人臉圖像采集條件給人臉識別帶來的影響，提供了一種反饋機制，不斷完善所述系統(tǒng)對注冊用戶的描述，可有效提高識別效率和準確率。
[0023]2.從使用監(jiān)控系統(tǒng)保證財物和信息安全的本質目的出發(fā)，利用對特定物體和固定背景的監(jiān)控作為人臉檢測識別的輔助手段，當物體的位置或背景發(fā)生變化時則進行報警，提高了發(fā)現(xiàn)陌生人員入侵的機率，增強了監(jiān)控場所的安全防護。
[0024]3.根據(jù)監(jiān)控場所和監(jiān)控條件的不同，用戶可以通過修改子圖像劃分、子圖像所占權重、圖像相似度閥值等參數(shù)自行調整重點監(jiān)控區(qū)域、監(jiān)控等級等，并提供了多種報警方式，給用戶提供一種個性化的解決方案，滿足用戶的實際需求。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0025]圖1為本發(fā)明的入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)的模塊結構圖；
圖2為本發(fā)明的入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)的一次工作流程圖；
圖3為圖1中背景對比模塊的流程圖；
圖4為圖1中人臉注冊模塊的流程圖。
【具體實施方式】[0026]下面將結合附圖對本發(fā)明做進一步說明。以下說明只是為了更好理解本發(fā)明，不是對本發(fā)明的保護范圍進行限定。
[0027]參考圖1，本發(fā)明中所述的入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，包括圖像采集模塊101、圖像處理模塊102、人臉檢測模塊103、背景對比模塊104、人臉識別模塊105、人臉注冊模塊106、用戶反饋模塊107、數(shù)據(jù)存儲模塊108、報警管理模塊109和用戶自定義模塊110。
[0028]所述圖像采集模塊101是攝像頭，從監(jiān)控的視頻流中截取一幀幀靜態(tài)圖像傳輸給所述圖像處理模塊102進行灰度化和光照補償[1]等處理后得到灰度圖像。
[0029]所述人臉檢測模塊103對圖像處理模塊102得到的灰度圖像進行檢測，若檢測出人臉，則從灰度圖像中分割出固定大小的人臉圖像；若檢測失敗，則進行背景對比或者提醒用戶重新采集實時靜態(tài)圖像。
[0030]所述用戶反饋模塊107可以將數(shù)據(jù)存儲模塊108中被誤認為陌生人的灰度人臉圖像調整為注冊的人臉圖像，使得注冊用戶又增加了一個不同的人臉圖像描述。
[0031]所述數(shù)據(jù)存儲模塊108存儲人臉注冊模塊106中的灰度人臉圖像、平均背景圖像和背景對比模塊104中檢測到的異常的灰度圖像、人臉識別模塊105中檢測到的陌生人的灰度人臉圖像和用戶自定義模塊110中的信息。
[0032]所述報警管理模塊109提供了多種報警方式，當人臉識別模塊105檢測到陌生人或背景對比模塊104檢測到物體、背景變化時，報警管理模塊109可以提供本地聲音預警、電話短信報警和網絡郵箱報警，其中可以利用網絡郵箱的手機提醒功能，將用戶手機和網絡郵箱進行綁定，通過網絡郵件可以將報警信息和圖片信息發(fā)送給預定用戶而不再需要借助電話短信通知用戶。
[0033]所述用戶自定義模塊110提供了背景對比模塊104中的子圖像劃分、子圖像所占權重、相似度閥值、人臉識別模塊105中的注冊人臉圖像和報警管理模塊109中的用戶電話、網絡郵箱地址等參數(shù)信息。
[0034]參考圖2，其給出了本發(fā)明所述的入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)的主要流程。首先，每隔一定時間從圖像采集模塊101獲得一幅實時圖像，然后通過圖像處理模塊102灰度化等處理后進入人臉檢測模塊103進行人臉檢測和定位，若檢測到人臉則通過人臉識別模塊105訪問數(shù)據(jù)存儲模塊108進行識別，判斷是否為陌生人；若檢測不到人臉則通過背景對比模塊104檢測圖片中是否存在物體、背景變化等異常。如果發(fā)現(xiàn)陌生人或檢測到異常，則生成報警信息，并通過報警模塊109將報警信息和圖片信息發(fā)送給預定用戶進行報警。
[0035]參考圖3，其給出了圖1中所述的背景對比模塊104的流程圖。所述背景對比模塊104是在人臉檢測模塊檢測人臉失敗時，先將檢測失敗的圖像和平均背景圖像進行了局部二值模式變換[2]，盡量減小由于光照等采集條件變化時出現(xiàn)的圖像差異，再按照用戶自定義模塊中的設定將二者劃分成若干個互不重疊的子圖像并賦予相應的權重，一般的子圖像權重可設為1，門窗、過道等進出口位置和需要監(jiān)控的物體對應的子圖像權重按重要性可設為2或3，然后計算二者對應位置子圖像之間的相似度并進行加權求和，若所得的加權相似度超過預先設定的相似度閥值，則認為被監(jiān)控的物體或固定背景發(fā)生了變化，即有陌生人入侵，然后產生報警信息，并將報警信息和檢測失敗存在異常的圖像傳給報警管理模塊。
[0036]參考圖4，其給出了圖1中所述的人臉注冊模塊106的流程圖。首先，圖像采集模塊采集一幅實時靜態(tài)圖像，通過圖像處理模塊處理后進行人臉檢測，若未能檢測到人臉，則提醒用戶使用圖像釆集模塊重新釆集一幅圖像，并重新進行檢測；若檢測到人臉，則通過人臉注冊模塊訪問數(shù)據(jù)存儲模塊進行識別，識別成功說明用戶已經注冊，不能重復注冊，識別失敗說明還未注冊，并進行注冊。
[0037]參考文獻
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[0038][2] Huang Dij Shan Caifengj Ardabilian Μ.Local Binary Patterns andits application to facial image analysis: a survey[J].1EEE Transactions onSystems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 2011，41(6):765-781o
【權利要求】
1.一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括: 圖像采集模塊，用于獲取靜態(tài)圖像，并傳輸給圖像處理模塊； 圖像處理模塊，用于對靜態(tài)圖像進行預處理，得到灰度圖像； 人臉檢測模塊，用于對灰度圖像進行人臉檢測和定位；若檢測到人臉則獲得固定大小的灰度人臉圖像，并傳輸給人臉識別模塊；若沒有檢測到人臉則直接將灰度圖像傳輸給背景對比模塊； 背景對比模塊，用于將數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的平均背景圖像和人臉檢測模塊傳來的灰度圖像分別劃分為若干個權重不同的子圖像，計算對應子圖像的相似度，并對所有子圖像的相似度進行加權求和，若加權求和結果大于預設的相似度閥值，則作為檢測到異常的灰度圖像存儲到數(shù)據(jù)存儲模塊，并通知報警管理模塊進行報警； 人臉識別模塊，用于對灰度人臉圖像和數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的已注冊人臉圖像進行特征提取、計算相似度，根據(jù)相似度判斷是否為陌生人，若為陌生人則通知報警管理模塊進行報m.1=I ， 人臉注冊模塊，用于實時檢測灰度人臉圖像，并進行標記； 用戶反饋模塊，用于將誤判為陌生人的灰度人臉圖像調整為已注冊人臉圖像； 數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲已注冊人臉圖像、被判為陌生人的灰度人臉圖像、檢測到異常的灰度圖像、平均背景圖像和用戶自定義信息； 報警管理模塊，用于在收到背景對比模塊或人臉識別模塊的報警通知時，將報警信息通過短信發(fā)送給預設定用戶，并將檢測到異常的灰度圖像或被判為陌生人的灰度人臉圖像通過網絡郵件發(fā)送給預設定用戶。
2.根據(jù)權利要求1所述一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:還包括用戶自定義模塊，用于設置背景對比模塊中的子圖像劃分方式、各子圖像所占權重、相似度閥值、接收報警信息的用戶電話和網絡郵箱地址。
3.根據(jù)權利要求1或2所述一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述圖像采集模塊為攝像頭。
4.根據(jù)權利要求1所述一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述平均背景圖像是采集若干張不同光照環(huán)境下同一固定背景的圖片，進行平均得到的。
5.根據(jù)權利要求1所述一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述背景對比模塊在計算對應子圖像的相似度時先對圖像進行了局部二值模式變換。
6.根據(jù)權利要求1所述一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述人臉識別模塊在進行特征提取、計算相似度時使用了基于隨機子空間的人臉方法，包括如下步驟:a)對待識別的灰度人臉圖像和數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的F幅已注冊人臉圖像巧，? = 1...,iV進行局部二值模式變換； b)將步驟a)變換后的圖像劃分成￡個大小相同且互不重疊的子圖像塊； c)對待識別灰度人臉圖像^/的每個子圖像塊^?和所有對應的已注冊人臉圖像的子圖像塊凡/進行隨機采樣得到測試特征子集和訓練特征子集，其中J = 〗，...，￡ ; d)計算測試特征子集和訓練特征子集之間的海明距離作為相似度度量，若測試特征子集和最相似的訓練特征子集之間的海明距離超過預先設定的相似度閥值，則認為此次隨機采樣所代表的子圖像塊七和~不相似，其中:=I,..N ; e)步驟c)和d)重復f次，即進行K次隨機采樣，統(tǒng)計待識別的灰度人臉圖像？的個子圖像塊一共得到的不相似次數(shù)，若不相似次數(shù)超過預定閥值則認為待識別的灰度人臉圖像f和數(shù)據(jù)存儲模塊存儲的N幅已注冊人臉圖像都不相似，為陌生人或未注冊，否則為已注冊。
7.根據(jù)權利要求1所述一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述人臉注冊模塊檢測灰度人臉圖像時，如果未成功檢測到人臉，則重新采集圖像；如果成功檢測到人臉，則由人臉識別模塊進行識別。
8.根據(jù)權利要求1所述一種入侵檢測監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述報警管理模塊還設置揚聲器進行聲音報警。
【文檔編號】G06K9/00GK103514694SQ201310405947
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2013年9月9日 優(yōu)先權日:2013年9月9日
【發(fā)明者】王進, 胡明星, 曹寶林, 張軍, 蔡通 申請人:重慶郵電大學