[發明專利]一種基于物聯網的環境安全預警系統

有效

• 申請號: 201910368855.2
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN110012114B
• 公開（公告）日: 2020-01-21
• 發明（設計）人: 周明;周偉;丁薇
• 申請（專利權）人: 北京市眾誠恒祥能源投資管理有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G01D21/02;G08C17/02;G06K9/00
• 代理公司: 11530 北京華識知識產權代理有限公司
• 代理人: 李浩

1.一種基于物聯網的環境安全預警系統，特別是室內環境，其特征是，包括：環境數據采集模塊、無線網絡傳輸模塊、物聯網服務器和分析預警模塊；

所述環境數據采集模塊，被配置為：對室內的環境數據進行采集，并將采集的環境數據通過無線網絡傳輸模塊傳輸至所述物聯網服務器；

所述物聯網服務器，被配置為：接收來自所述環境數據采集模塊的環境數據并處理，然后將處理后的環境數據傳輸至所述分析預警模塊；

所述分析預警模塊，被配置為：對處理后的環境數據進行分析，判斷所述處理后的環境數據是否超出預設的安全范圍，并在超出所述預設的安全范圍時進行報警；

其中，所述環境數據采集模塊包括由匯聚節點和多個傳感器節點構成的無線傳感器網絡，傳感器節點主要用于采集所監測位置的環境數據，匯聚節點主要用于匯聚各傳感器節點采集的環境數據，并將匯聚的環境數據通過無線網絡傳輸模塊傳輸至所述物聯網服務器；

還包括：與所述分析預警模塊通信連接的身份識別模塊，所述身份識別模塊，被配置為：對試圖進入室內的目標人員身份進行識別，確定該目標人員是否有權限進入室內，若無權限進入室內，則發送報警指令至所述分析預警模塊，驅動所述分析預警模塊進行報警；

所述身份識別模塊包括：視頻采集單元、活體檢測單元、身份驗證單元和控制單元；

所述視頻采集單元，設置在進門處，被配置為：獲取包括目標人員正臉的連續R幀視頻圖像，并將獲取的R幀視頻圖像傳輸至所述活體檢測單元；

所述活體檢測單元，被配置為：根據接收到的R幀視頻圖像，檢測視頻圖像中的目標人員是否為活體，若檢測結果顯示所述目標人員是活體，則將接收到的視頻圖像傳輸至所述身份驗證單元；反之，所述活體檢測單元將該檢測結果發送至所述控制單元，所述控制單元根據所述檢測結果驅動所述分析預警模塊進行報警；

所述身份驗證單元，被配置為：當所述活體檢測單元的檢測結果顯示所述目標人員是活體時，根據接收到的R幀視頻圖像對所述目標人員的身份進行驗證，確定所述目標人員是否有權限進入室內，若驗證成功，則確定所述目標人員有權限進入所述室內，若驗證不成功，則所述身份驗證單元將驗證結果發送至所述控制單元，所述控制單元根據所述驗證結果生成報警指令，并發送所述報警指令至所述分析預警模塊，驅動所述分析預警模塊進行報警；

其中，所述活體檢測單元，被具體配置為：

(1)依次對所述的R幀視頻圖像進行邊緣檢測，獲取只包含目標人員正臉信息的R個圖像塊；

(2)將得到的各圖像塊在HSL空間表示，并利用下式確定任意兩個圖像塊之間的相似度系數：

式中，Sim(a，b)為圖像塊a和圖像塊b之間的相似度系數，Area(a)、Area(b)分別為圖像塊a、b的面積，H_a、H_b分別為圖像塊a和圖像塊b的像素點的個數，為圖像塊a中各像素點的亮度值之和，為圖像塊b中各像素點的亮度值之和，分別為圖像塊a中亮度值的最大值和最小值，分別為圖像塊b中亮度值的最大值和最小值；

(3)將計算得到的相似度系數分別和預設的相似度閾值進行比較，若均滿足：Sim(a，b)≥Sim_th，則判定所述目標人員不是活體，并將該檢測結果發送至所述控制單元；反之，則判定所述目標人員是活體，并將所述的R幀視頻圖像傳輸至所述身份驗證單元；

所述身份驗證單元包括：圖像降噪子單元、圖像質量評價子單元、特征提取子單元和身份驗證子單元；

所述圖像降噪子單元，被配置為：對接收到的R幀視頻圖像依次進行降噪處理，并將降噪后的R幀視頻圖像發送至所述圖像質量評價子單元；

所述圖像質量評價子單元，被配置為：對接收到的降噪后的R幀視頻圖像進行圖像質量評價，并選取圖像質量評分最高的視頻圖像發送至所述特征提取子單元；

所述特征提取子單元，被配置為：對接收到的視頻圖像進行特征提取，獲取描述所述目標人員的臉部特征數據；

所述身份驗證子單元，被配置為：計算所述目標人員的臉部特征數據和所述云服務器中存儲的各個人員的臉部特征數據的相似度值，若計算得到的某一個相似度值大于預設的相似度閾值時，則驗證成功，反之，則驗證失敗；

所述的對接收到的R幀視頻圖像依次進行降噪處理，具體地，

(1)將視頻圖像P進行灰度化處理，然后利用NSCT對視頻圖像P進行W層分解，得到一系列低頻信息系數和高頻信息系數{C_u0，C_u，v}，C_u0為第u尺度上的低頻信息系數，C_u，v是第u尺度v方向上的高頻信息系數；

(2)根據預設定的修正條件對高頻信息系數進行修正，得到修正后的高頻信息系數；其中，預設定的修正條件為：

若高頻信息系數C_u，v≥Th_u，v，利用下式確定修正后的高頻信息系數C′_u，v；

若高頻信息系數C_u，v＜Th_u，v，利用下式確定修正后的高頻信息系數C′_u，v：

若高頻信息系數C_u，v均不滿足上述兩個條件，則C′_u，v置為零；

其中，u表示分解的尺度，v表示分解的方向，C_u，v表示第u尺度v方向上的高頻信息系數，Th_u，v為預設的第u尺度v方向子帶的閾值；

(3)將修訂后的高頻信息系數和低頻信息系數通過NSCT反變換，即可得到降噪后的人臉圖像P′。