应用计算机视觉技术的家庭智能监控系统

尹成宇 朱式博 王鹏杰

摘要：近几年来，应用到电气工程中的电气设备数量明显增加。由此而导致的电气安全事故发生频率也明显提高。尤其是一旦出现电气火灾事故，会对电气系统的正常运行产生十分严重的影响。在这种情况下，为了保证电气系统运行的安全性，降低电气安全事故的发生概率，就需要研发出一种电气安全智能监控系统。而嵌入式电气安全智能监控系统的设计与应用，不仅可以实现远程监控，还可以为电气火灾报警的准确性與稳定性提供保证。

关键词：视频监控;计算机视觉技术;家庭智能监控系统

引言

家庭安防系统主要功能包含防盗、防火、煤气泄漏监测、用电用水安全等，并能够实现紧急求助、自动报警等功能。随着智能化时代的到来，以及计算机视觉技术的不断发展，利用摄像机和计算机代替传统的传感器来实现家庭的智能安防监控，已经有了很好的技术基础与应用前景。目前视频监控摄像机已经成为家庭安防的标配，借助图像检测识别、视频分析、人工神经网络等技术，通过已有的视频监控设备可以识别分析家庭盗窃、人员跌倒、火灾和其它异常事件是否发生。与传统的安防系统相比，该方案省去了安装玻璃探测器、门磁传感器、烟雾与火焰传感器等设备，灵活性高，能适应用户多变的需求。

1嵌入式电气安全智能监控系统的设计研发必要性

电气系统可能会因为电击等因素而出现无法正常运行的情况，并产生一定的经济损失和生命财产安全威胁。为了避免电击等因素的影响，保证电气系统的正常运行，就需要采取一定的防范技术和保护措施。而这些防范技术和保护措施，就是所谓的电气安全技术。电气安全技术的关键在于保障电气设备与人身安全。在《电气设备的安全规范》中，针对电气安全与电气装置等的规定都已经非常明确。分析近几年来频繁发生的电气安全事故，主要涉及到以下几种类型：电气火灾事故、电器爆炸事故、触电事故、静电危害事故等。其中，电气火灾事故的发生率最高，产生的负面影响最大。造成电气火灾事故的原因主要与以下两方面因素有关：首先是电气设备过载过热。而造成电气设备过载过热的原因主要是电流短路、线路接触不良、电流火灾和绝缘电阻降低。其次，是存在易燃可燃物质。这是一种可以避免的一种电气火灾事故因素。要想降低这些电气安全事故的发生率，就要引入嵌入式电气安全监控系统，加强电气故障的监控与管理。因为嵌入式电气安全监控系统的应用，可以直接让工作人员对现场的用电情况进行远程监控，即便是无人值守，也可完成配电回路的安全监控工作，并在出现电气安全事故的第一时间发出报警提示，采取相应的应急救援措施。

2总体设计方案

基于图像识别系统的双轮自平衡监控机器人主要的设计环节包基于计算机视觉的家居安防监控机器人的设计括五部分，控制电路部分、运动算法部分、视觉分析部分、通讯协议部分、上位机监控部分。机器人开机后，首先会对自身设备进行初始化，如相关传感器的启动、图像传输系统的初始化、机器人的姿态由不稳定趋向稳定等。初始化完毕后，机器人按照具体设定的路线进行运动，在运动过程中机器人的图像传输系统会实时捕获周围环境的数据，与此同时，机器人所携带的陀螺仪传感器也会实时对机器人姿态进行纠正，使得机器人能不断直立稳定地前进。当图像传输系统获取到图像数据后，便将原始图像数据发送至PC端对图像进行深度处理。经过PC端的图像识别后，PC端会在图像中框出出现火情的位置并将相关灾害信息发送至上位机监控部分，同时也会发送机器人的有关传感器数据，用户得以查看室内安全隐患情况。

3家庭智能监控系统 关键技术

3.1监控系统结构网格信息化

现阶段远程监控系统建立在相应的计算机技术上，在一定程度上造成远程监控系统在运行的过程中存在较为明显的网络特点。远程监控系统在运行的过程中需要依靠相应设备获取信息，而在进行信息传递时主要利用计算机技术，首先通过计算机技术将相应的信息内容转换成可以被计算机识别的信息，并利用计算机技术将信息进行快速且准确的传递。以及为保证信息传递过程中的安全性需要提升相关技术人员监控系统的识别能力，以及保证工作人员在系统运行的过程中更好达到对信息进行分类与分级，提升系统信息处理的能力与质量。

3.2应用和显示层

应用和显示层建立处理功能，实现监控管理。在应用层，主要涉及数据存储、处理及分析等功能的实现，这是实现智能监控管理的基本要素。在应用层建立以MYSQL为数据存储中心的数据库，用于满足机房环境智能监控所需的数据信息资源。此外，在数据处理中，不仅需要强化机房降耗的设计目标，而且需要智能预警报告中，建立智能化信息监控体系。为此，在数据处理中，建立BP神经网络算法，能够基于大数据信息库，实现对机房环境监控的精准预警分析，做出不同等级的预警报告，这是智能化监控管理的显著特点，更是实现精准化监控管理的关键所在。

3.3操作界面友好化

随着时代的不断发展，计算机技术的应用更加广泛，其涉及的内容更加丰富多样。技术人员在进行监控系统管理与维护的过程中的工作量以及工作难度也在不断增多，为提升技术人员的工作质量网络监控部门对相应的界面进行优化与改进，保证维护人员对系统进行维护的过程中能快速分块维护，以及快速找出系统中的潜在风险，提升系统的稳定性，保证远程监控系统为人们提供更加优质的服务。

3.4 BP神经网络算法的应用

在智能监控管理的实现中，算法的有效选择及应用，是确保智能化程度的关键所在。为此，在电力机房环境智能监控管理中，选择采用BP神经网络算法。该算法能够在较好的收敛性中，满足对电力机房环境状况的预警分析。电力机房环境BP神经网络算法模型。在整个BP神经网络算法模型中，通过“温度”“湿度”和“烟雾浓度”的输入层建立，在对机房环境状况的整体指标分析中，能够通过对比相关指标阈值，进而对当前的机房环境现状进行预警分析，并做出预警等级，这是实现精准预警的关键。因此，BP网络神经算法模型的建立及应用，是实现电力机房环境智能监控管理的重要基础，也需要注重算法模型优化。

结束语

本文利用OpenCV开源计算机视觉库设计家庭智能视频监控系统，代替传统基于传感器的智能安防监控。对视频监控中的运动目标进行提取与分析，检测定位人体，实现对家庭内部的人员入侵、跌倒等异常行为进行检测识别，及时效地对家庭中的突发事件进行报警。下一步将研究其他家庭智能视频监控的应用场景：如火焰、烟雾报警等。另外，为了提高检测的准确度，识别家庭成员的人脸，使用卷积神经网络检测识别技术也是将来研究的方向。

参考文献

[1]汤路，廖嘉.云视频监控系统的能耗优化研究[J].科技风，2019（36）：77.

[2]陈剑.计算机视频监控系统设计及应用研究[J].中国新技术新产品，2019（24）：14-15.

[3]鞠飞，王波.计算机网络技术在电子信息工程中的应用探寻[J].软件，2019，40（12）：222-225.

[4]施洋.浅谈嵌入式计算机技术及应用探究[J].中国信息化，2019（12）：48-49.

[5边旭.基于计算机技术的冶金企业网络视频监控系统[J].冶金管理，2019（23）：165+167.