CN119396070B 基于远程监控的智能家居安全防护系统 （北京邮电大学）

(19)国家知识产权局(12)发明专利所(普通合伙)37304GO6V20/52(2022.01)GO6V20/68(2022.01)G16Y20/40(2020.01)G16Y40/50(2G16Y40/35(2020.01)G16Y40/20(2020.01)G16Y40/10(2020.01)审查员张瑞芳本发明公开了基于远程监控的智能家居安及根据老人的动作对后续拿取和投放食物的位21.基于远程监控的智能家居安全防护系统，其特征在于：包括信息收集模块、智能防护模块、反馈修正模块，所述信息收集模块用于对老人的身份进行确定，以及对老人的动作信息进行收集，所述智能防护模块用于分析老人的动作行为，并且对动作异常的现象进行报警，所述反馈修正模块用于根据老人动作的符合度来设定食物拿取和投放的位置关系，以及根据老人的动作对后续拿取和投放食物的位置关系进行实时调整；该系统的工作方法为：S1、对所有老人的人脸进行扫描，并确认老人身份信息，在养老社区的家中不同位置放置食物存放抽屉，并且在食物存放柜的周边设定多个食物投放位置，并且在食物投放位置附近安装摄像单元；S2、先后解锁不同的食物存放抽屉并让工作人员将存放的食物依次放置在不同的食物投放位置，用摄像单元拍摄标准的食物拿取和投放动作，并且建立标准人体动作三维模型；S3、通知各个老人进行食物的拿取和投放的测试，对老人拿取和存放食物的动作进行拍摄和分析，建立老人的人体动作三维模型，针对与标准人体动作三维模型的动作符合度，来设定当前老人的食物拿取和投放的位置关系，再进行基于此位置关系下的测试；S4、日常监测时，在规定时间播放语音提示老人进行食物的拿取和投放，同时呼唤宠物到达喂食地点，评估老人当前动作与S3中测试时的符合度，当判定动作存在小幅度异常时，对下一次食物拿取和投放的位置进行临时调整，再次进行符合度判断，当判定动作存在大幅度异常时，报警模块立即向看护人员发出警报；所述S2中，建立标准人体动作三维模型的具体方法为：建立空间三维坐标系，计算每个摄像单元相对于空间三维坐标系的位置，得到相机的投影矩阵，并将多个不同角度拍摄到的工作人员对食物拿取和投放动作图像进行三维点云数据的重建，在工作人员的肩膀、肘骨骼动画系统建立关节，并通过插值建立自然运动轨迹，创建标准人体动作三维模型。2.根据权利要求1所述的基于远程监控的智能家居安全防护系统，其特征在于：所述S3中，与标准人体动作三维模型的动作符合度的具体得出方法为：S3-1、在老人拿取食物并放置到指定投放位置时，调用相同的拿取和投放位置的标准人体动作三维模型，间隔时间t对老人的身体关节关键点之间的夹角进行记录，与标准人体均夹角误差,其中k为身体关节关键点之间的夹角的种类数量，i为在一次拿取和放置食物的行为中间隔时间t记录的次数；S3-2、在身体关节关键点中选取需要记录距离的若干个点，记为距离测量点，间隔时间T对老人的距离测量点之间的距离进行记录，与标准人体动作三维模型的距离测量点之间的距离相减，计算两者距离的误差3均距离误差,其中j,其中α为动作夹角权重系数，计算动作符合度为H,H越高代表老人的身体状况越接近正常人，设定食物拿取和投放准为Ha<H≤Hb,判定动作存在大幅度异常的标准为H≤Ha,当判定动作存在小作三维模型与标准人体动作三维模型的符合度H,并重新进行符合度判断。,其中n为拿取和投放测试次数，μ为符合度降低趋势的权重系数，δ为符合度本身的权重系数，μ+δ为恒定值且连续降低的次数越多越大。4所述智能防护模块包括存放解锁模块、动作分析模块、符合度判定模块、报警模块，所述动作分析模块与动作储存库和符合度判定模块电连接，所述符合度判定模块与报警模块电连接，所述存放解锁模块用于解锁当前需要拿取食物的食物存放抽屉，所述动作分析模块用于对老人拿取和存放食物的动作进行分析，所述符合度判定模块用于根据动作分析结果对老人的动作与标准动作的符合度进行分析，所述报警模块用于在判定当前动作存在异常时向看护人员报警；所述反馈修正模块包括实时位置调整模块、取放位置设定模块，所述取放位置设定模块与动作分析模块电连接，所述实时位置调整模块与符合度判定模块电连接，所述实时位置调整模块用于在老人当前的动作与测试时的动作不符合时对下一次食物拿取和存放位置进行临时调整，所述取放位置设定模块用于根据老人的身体状况和初期数据收集的结果对食物拿取和投放的位置进行初步设定。5基于远程监控的智能家居安全防护系统技术领域[0001]本发明涉及家居安全技术领域，具体为基于远程监控的智能家居安全防护系统。背景技术[0002]随着居家式养老社区的流行，远程监控技术在养老社区安全防护方面的应用越来越广泛。通过安装在家中各个位置的监控摄像头可以实时传输图像，通过智能算法来分析老人的动作是否存在异常，以保护老人的生命安全，有效节省看护人员的时间成本。[0003]现有技术中，只是通过老人做一套固定动作并对动作进行分析的方式，或者仅仅识别老人的一些日常行为动作，前者虽然针对性强，但容易引起老人的厌倦心理，时间长了老人故意做不标准，导致判断结果不准确，后者因为涉及到的场景过于宽泛，导致判断缺乏针对性。因此，设计判断准确且针对性强的基于远程监控的智能家居安全防护系统是很有必要的。发明内容[0004]本发明的目的在于提供基于远程监控的智能家居安全防护系统，以解决上述背景技术中提出的问题。[0005]为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于远程监控的智能家居安全防护系统，包括信息收集模块、智能防护模块、反馈修正模块，所述信息收集模块用于对老人的身份进行确定，以及对老人的动作信息进行收集，所述智能防护模块用于分析老人的动作行为，并且对动作异常的现象进行报警，所述反馈修正模块用于根据老人动作的符合度来设定食物拿取和投放的位置关系，以及根据老人的动作对后续拿取和投放食物的位置关系进行实时调整。[0006]根据上述技术方案，所述信息收集模块包括人脸识别模块、身份标注模块、摄像单述摄像单元与动作储存库电连接，所述人脸识别模块用于识别居家养老社区的老人，所述身份标注模块用于标注和确认老人的身份，所述摄像单元用于对拿取和投放食物的地方进行拍摄，所述语音提醒模块用于播放语音提示当前需要监测的老人拿取和投放食物，以及呼唤动物到达喂食地点，所述动作储存库用于储存各个老人拿取和投放食物的动作，以及拿取和投放食物的标准动作，所述食物存放柜包含若干个食物存放抽屉，用于存放食物；[0007]所述智能防护模块包括存放解锁模块、动作分析模块、符合度判定模块、报警模块，所述动作分析模块与动作储存库和符合度判定模块电连接，所述符合度判定模块与报警模块电连接，所述存放解锁模块用于解锁当前需要拿取食物的食物存放抽屉，所述动作分析模块用于对老人拿取和存放食物的动作进行分析，所述符合度判定模块用于根据动作分析结果对老人的动作与标准动作的符合度进行分析，所述报警模块用于在判定当前动作存在异常时向看护人员报警；[0008]所述反馈修正模块包括实时位置调整模块、取放位置设定模块，所述取放位置设6时位置调整模块用于在老人当前的动作与测试时的动作不符合时对下一次食物拿取和存放位置进行临时调整，所述取放位置设定模块用于根据老人的身将多个不同角度拍摄到的工作人员对食物拿取和投放动作图像进行三维点云数据的重建，人体动作三维模型的身体关节关键点之间的夹角相减，计算两者夹角的误差均夹角误差,其中k为身体关节关键点之间的夹角的种类数量，i为在一次拿取和7均距离误差,其中j为距离测量点之间的距离数量；跨度最大的动作，老人做出此动作后计算动作符合度为H,H越高代表老人的身体状况越合度，判定动作存在小幅度异常的标准为Ha<H≤Hp,判定动作存在大幅度异常的标准为H≤Ha,当判定动作存且再次进行监测，判断老人的人体动作三维模型与标准人体动作三维模型的符合度H,并位老人的下次拿取和投放测试时间间隔Tn以提高监测老人身体状况的频率，具体为：,其中n为拿取和投放测试次数，μ为符合度降低趋势的权重系数，δ为符合度本身的权重系数，μ+δ为恒定值且连续降低的次数越多附图说明8[0024]图1是本发明的整体模块结构示意图。具体实施方式[0025]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他[0026]请参阅图1,本发明提供技术方案：基于远程监控的智能家居安全防护系统，包括信息收集模块、智能防护模块、反馈修正模块，信息收集模块用于对老人的身份进行确定，以及对老人的动作信息进行收集，智能防护模块用于分析老人的动作行为，并且对动作异常的现象进行报警，反馈修正模块用于根据老人动作的符合度来设定食物拿取和投放的位置关系，以及根据老人的动作对后续拿取和投放食物的位置关系进行实时调整；[0027]信息收集模块包括人脸识别模块、身份标注模块、摄像单元、语音提醒模块、动作储存库、食物存放柜，人脸识别模块与身份标注模块电连接，摄像单元与动作储存库电连接，人脸识别模块用于识别居家养老社区的老人，身份标注模块用于标注和确认老人的身份，摄像单元用于对拿取和投放食物的地方进行拍摄，语音提醒模块用于播放语音提示当前需要监测的老人拿取和投放食物，以及呼唤动物到达喂食地点，动作储存库用于储存各个老人拿取和投放食物的动作，以及拿取和投放食物的标准动作，食物存放柜包含若干个[0028]智能防护模块包括存放解锁模块、动作分析模块、符合度判定模块、报警模块，动作分析模块与动作储存库和符合度判定模块电连接，符合度判定模块与报警模块电连接，存放解锁模块用于解锁当前需要拿取食物的食物存放抽屉，动作分析模块用于对老人拿取和存放食物的动作进行分析，符合度判定模块用于根据动作分析结果对老人的动作与标准动作的符合度进行分析，报警模块用于在判定当前动作存在异常时向看护人员报警；[0029]反馈修正模块包括实时位置调整模块、取放位置设定模块，取放位置设定模块与动作分析模块电连接，实时位置调整模块与符合度判定模块电连接，实时位置调整模块用于在老人当前的动作与测试时的动作不符合时对下一次食物拿取和存放位置进行临时调整，取放位置设定模块用于根据老人的身体状况和初期数据收集的结果对食物拿取和投放的位置进行初步设定；[0030]该系统的工作方法为：[0031]S1、对所有老人的人脸进行扫描，并确认老人身份信息，在养老社区的家中不同位置放置食物存放抽屉，并且在食物存放柜的周边设定多个食物投放位置，并且在食物投放位置附近安装摄像单元；[0032]S2、先后解锁不同的食物存放抽屉并让工作人员将存放的食物依次放置在不同的食物投放位置，用摄像单元拍摄标准的食物拿取和投放动作，并且建立标准人体动作三维模型；[0033]S3、通知各个老人进行食物的拿取和投放的测试，对老人拿取和存放食物的动作进行拍摄和分析，建立老人的人体动作三维模型，针对与标准人体动作三维模型的动作符合度，来设定当前老人的食物拿取和投放的位置关系，再进行基于此位置关系下的测试；9人体动作三维模型的身体关节关键点之间的夹角相减，计算两者夹角的误差均夹角误差,其中k为身体关节关键点之间的夹角的种类数量，i为在一次拿取和均距离误差,其中j为距离测量点之间的距离数量；[0039]S3-3、动作符合度为,其中α为动作夹角权重系数，β为出此动作后计算动作符合度为H,H越高代表老人的身体状况越接近正常人，设定食物度异常的标准为Ha<H≤Hb,判定动作存在大幅度异常的标准为H≤Ha,当判定人的人体动作三维模型与标准人体动作三维模型的符合度H,并重新进行符合度判断；[0042]S4中，当Ha<H≤H₃,且H存在连续降低时，减小此位老人的下次拿取和投放测试时间间隔Tn以提高监测老人身体状况的频率，具体为：,其中n为拿取和投放测试次数，μ为符合度降低趋势的权重系数，δ为符合度本身的权重系数，μ+δ为恒定值且连续降低的次数越多越大。连续降低次数越多，老人身体失能的概率越大，需要更频繁检测，Hn自身会越来越小，因此其权重会相应减小，而符合度降低趋势[