[發明專利]基于振動檢測的智能家居監控方法及系統

有效

• 申請號: 201710526791.5
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107422643B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 伍楷舜;王璐;陳文強
• 申請（專利權）人: 深圳大學;深圳奇跡智慧網絡有限公司
• 主分類號: G05B15/02
• 分類號: G05B15/02;G05B19/418
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 李冉

1.一種基于振動檢測的智能家居監控方法，其特征在于：包括如下步驟：采集人的行為活動產生的結構振動信息，通過分析處理該信息來智能監控家里人的行為活動并對異常做出警報；所述分析處理具體為：

A)通過振動傳感器采集房屋內的人的行動導致的房屋結構的振動信息，得到振動信號；所述振動信號包括人的行為導致的房屋地板的接觸振動而由地震檢波器取得的信號；

B)對得到的所述振動信號進行處理，得到所述振動信號中表示活動的人身份的特征參量；所述特征參量是一個包括多個元素的集合；

C)將得到的特征參量與至少一個事先存儲的合法人員的特征參量逐個進行比較，判斷當前得到特征參量是否與事先存儲的合法人員的特征參量中的一個匹配，如是，判斷當前活動人員是合法人員；否則，判斷有非法人員進入房屋，發出告警信號；

D)將已判斷為合法人員行動得到的特征參量加入所述事先存儲的合法人員的特征參量中，并與所屬合法人員對應；

其中，所述事先存儲的合法人員的特征參量是事先對合法人員在房屋中的行動進行采集而得到的，其與當前得到的特征參量具有相同的結構；

所述步驟B)中進一步包括：

B1)在所述振動信號中取得一段包括第一設定數量的、由所述房屋內的人的行動導致的振動的信號，作為特征參量提取信號；

B2)分別取得所述特征參量提取信號中每次振動的振幅；取得所述特征參量提取信號中相鄰兩次振動的間隔時間；

B3)將上述步驟中得到的振幅和間隔時間作為一個集合的元素，按照設定的順序排列在一起，得到當前振動信號的特征參量；

還包括對采集到的振動信號進行振動分類，以便對室內人員進行行為檢測；所述行為包括人員摔倒；所述分類包括利用梅爾倒譜系數作為特征，通過高斯混合模型對每個振動信號的特征集合中的每個個體建立對應的概率模型，把每個振動信號的個體特征在特征空間的分布抽象為該概率模型隨機產生的結果，得出對數似然值，通過對數似然值的范圍將各種振動信號分類；

根據采集到的振動信號的方向角度，利用不同的角度，確定不同的腳步聲振動信號，確定人數并做到多人同時定位，通過選擇算法，獨立地計算人的位置信息，實現多人定位獲得單人定位的效果；結合位置信息和行走軌跡進行分類，識別更多的行為類別；還包括設置意外警報事件并發送給遠程用戶。

2.根據權利要求1所述的基于振動檢測的智能家居監控方法，其特征在于:所述步驟C)中進一步包括如下步驟：

C1)選擇一個事先存儲的合法人員的特征參量，將其元素逐個與所述當前得到的特征參量中的相應的元素對比，判斷二者是否相同，并記錄相同的元素；

C2)判斷相同的元素的數量是否超過設定閾值，如是停止比較，判斷當前人員為所述事先存儲的合法人員的特征參量所對應的人員；如否，執行下一步驟；

C3)返回步驟C1)取得另一個未進行比較的事先存儲的合法人員的特征參量重復上述步驟；如所有事先存儲的合法人員的特征參量均已比較，則判斷當前人員為非法人員。

3.根據權利要求1所述的基于振動檢測的智能家居監控方法，其特征在于:還包括如下步驟：

E)通過安裝在所述房屋內多個不同位置的振動傳感器接收到的當前特征參量，確定當前人員在所述房屋內的位置。