潘洋 楊卓宇 王新華 吳亞聯(lián)

摘 要：針對家政服務行業(yè)出現(xiàn)的服務人員虐待幼兒和老人事件，設計了一款監(jiān)控預警系統(tǒng)。基于機器視覺實時監(jiān)測家庭運動對象，對家裝攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)進行實時分析與處理，即對所采集的視頻進行運動對象提取、追蹤，再進行特征提取，將所提取的特征與異常行為特征進行比對，如果服務人員出現(xiàn)異常行為，系統(tǒng)將會給監(jiān)護人發(fā)送預警信息。系統(tǒng)能在服務人員虐待老人、孩子時及時提醒監(jiān)護人對突發(fā)事件進行干預，以免家人受到嚴重傷害或二次虐待。

關鍵詞：行為識別;語音識別;信息傳遞;機器視覺;ARM9;WiFi

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）07-00-04

0 引 言

目前家政服務市場缺乏相關法律對其服務進行規(guī)范和約束，使得該行業(yè)監(jiān)管缺位，導致家政行業(yè)亂象頻生。雇主有可能聘請到品行差的保姆，對老人、孩子缺乏耐心，動輒打罵。新聞報道中不乏保姆虐待照顧對象的事件，而現(xiàn)有監(jiān)測技術只能拍攝圖像內(nèi)容，卻無法對圖像內(nèi)容做進一步分析[1]，當拍攝圖像中監(jiān)測對象出現(xiàn)異常行為時，用戶只能通過觀看視頻才能發(fā)現(xiàn)，若未及時發(fā)現(xiàn)異常行為，則很有可能造成極壞的結(jié)果。

針對上述現(xiàn)象，文中設計并開發(fā)了一款異常行為安全預警系統(tǒng)，以輔助解決上述問題。本文主要闡述了異常行為監(jiān)控預警系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)過程，為改善家政服務提供思路。

1 系統(tǒng)功能分析與總體設計

1.1 系統(tǒng)功能分析

針對家庭生活場景，監(jiān)控預警的安全系統(tǒng)主要設計了以下功能。

（1）異常行為識別預警。如果攝像頭檢測到保姆有推搡、打人等不良行為時，系統(tǒng)將通過短信等方式通知監(jiān)護人。

（2）語音求助。用戶在危急情況下可以通過語音向監(jiān)護人求助。

（3）遠程查看。監(jiān)護人可以遠程在網(wǎng)上查看攝像頭的實時錄像。

1.2 系統(tǒng)功能設計

結(jié)合家政服務的需求分析，異常行為監(jiān)控預警系統(tǒng)將ARM9作為控制器，同時還包含WiFi模塊、GSM模塊、攝像頭模塊、電源模塊、語音識別模塊等。攝像頭模塊獲取圖像數(shù)據(jù)，通過WiFi模塊傳輸給ARM9控制器進行圖像數(shù)據(jù)分析處理，語音識別模塊用于識別求助信息，GSM模塊用于發(fā)送信息給監(jiān)護人[2]。系統(tǒng)設計框圖如圖1所示。

2 硬件模塊設計與實現(xiàn)

2.1 智能控制模塊

智能控制模塊將來自其他模塊的有效信息進行處理，以控制系統(tǒng)的調(diào)度與運行。系統(tǒng)采用基于ARM920T核心，擁有S3C2440A芯片與0.13 ?m CMOS標準宏單元和存儲器單元的ARM9核心開發(fā)板。電路原理如圖2所示。

2.2 WiFi模塊

WiFi模塊又名串口WiFi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，可將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合WiFi無線網(wǎng)絡通信標準的嵌入式模塊，內(nèi)置無線網(wǎng)絡協(xié)議IEEE 802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)硬件設備可利用WiFi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)無線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應用。系統(tǒng)采用ESP8266 WiFi模塊，實現(xiàn)的主要功能包括串口透傳、PWM調(diào)控、GPIO控制。ESP8266電路原理如圖3所示。

2.3 GSM模塊

GSM模塊是將GSM射頻芯片、基帶處理芯片、存儲器、功放器件等集成在一塊線路板上，具有獨立操作系統(tǒng)、GSM射頻處理、基帶處理并提供標準接口的功能模塊，以及發(fā)送SMS短信、語音通話、GPRS數(shù)據(jù)傳輸?shù)裙δ?。開發(fā)人員使用ARM或者單片機通過RS 232串口與GSM模塊通信，使用標準的AT命令控制GSM模塊實現(xiàn)無線通信功能，例如發(fā)送短信、撥打電話、GPRS撥號上網(wǎng)等?；贕SM模塊產(chǎn)品的開發(fā)往往基于ARM平臺，使用嵌入式系統(tǒng)進行開發(fā)。部分GSM模塊具有開放內(nèi)置平臺功能，方便客戶將自己的程序嵌入到模塊內(nèi)的軟件平臺中。本系統(tǒng)采用GPRS-GA6模塊，電路原理如圖4所示。

通過GSM模塊將信息發(fā)送給監(jiān)護人，方便監(jiān)護人及時了解家庭情況。

2.4 語音識別模塊

系統(tǒng)采用LD3320語音控制芯片實現(xiàn)簡單的語音識別。LD3320芯片上集成有高精度的A/D和D/A接口，無需外部轉(zhuǎn)化電路，即可實現(xiàn)簡單的語音識別、聲音控制、人機對講等功能;無需特定人員的語音，只需要將關鍵詞進行動態(tài)編輯即可。語音識別模塊電路原理如圖5所示。

3 系統(tǒng)軟件設計與實現(xiàn)

3.1 軟件功能介紹

基于機器視覺的家人安全監(jiān)控預警系統(tǒng)的軟件需要在以ARM9為微處理器的控制設備上運行，主要包括行為識別、語音識別及發(fā)送。

（1）行為識別完成運動檢測、目標跟蹤、分析識別等任務。

（2）語音識別具有結(jié)果確認、ASR識別、復位識別等功能。

（3）發(fā)送具有建立通信連接、發(fā)送指令等功能。

3.1.1 行為識別端軟件功能

（1）運動檢測：通過攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)識別家庭內(nèi)的運動物體，從序列圖像中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來[3]。

（2）跟蹤質(zhì)心檢測：在序列圖像中實時找到感興趣的運動目標，并跟蹤質(zhì)心[4-7]。

（3）分析識別：進行幀間目標特征的匹配，匹配成功則發(fā)送預警信息[8-9]。

3.1.2 語音識別端軟件功能

（1）ASR識別：將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀的二進制編碼。

（2）結(jié)果確認：識別流程結(jié)束后，查看是否有識別結(jié)果。

（3）復位識別：當LD模塊接收到音頻信號時，判斷是否獲得識別結(jié)果，如果沒有則重新配置寄存器，準備下一次識別。

3.1.3 發(fā)送端軟件功能

（1）建立通信連接：檢查模塊通信是否正常，配置SIM卡是否就緒，被叫號碼是否顯示，設置短消息為文本模式。

（2）發(fā)送指令：發(fā)送串口數(shù)據(jù)。

3.2 系統(tǒng)軟件設計

3.2.1 軟件總流程設計

系統(tǒng)由行為識別端、語音識別端、發(fā)送端構(gòu)成，攝像頭捕捉視頻圖像傳送至行為識別端后開始工作。語音識別模塊捕捉聲音信息，一旦發(fā)現(xiàn)異常行為或求助語音，則發(fā)送端開始工作，并將預警信息發(fā)送至監(jiān)護人手機。系統(tǒng)軟件流程如圖6所示。

3.2.2 行為識別端軟件流程設計

行為識別主要完成對視頻圖像的分析，及時分析出異常行為，預警監(jiān)護人[10-11]，行為識別端軟件流程如圖7所示。

3.2.3 語音識別端軟件流程設計

語音識別端用于判斷是否存在求助語言，其軟件流程如圖8所示。

3.2.4 發(fā)送端軟件流程設計

發(fā)送端用于預警短信的發(fā)送，發(fā)送端軟件流程設計如圖9所示。

4 創(chuàng)新點分析

4.1 系統(tǒng)技術先進

系統(tǒng)采用基于計算機視覺的人體行為識別技術，是計算機視覺與模式識別領域內(nèi)一個新興的研究方向。

4.2 智能化應用

本系統(tǒng)解決了視頻監(jiān)控網(wǎng)絡圖像內(nèi)容分析依靠人工實時觀看、手動調(diào)閱的問題，節(jié)省了人力勞動。

4.3 成本低廉、實用性高

以ARM系列嵌入式平臺作為核心處理器，充分利用了ARM體積小、功耗低、成本低、性能優(yōu)越等特點。

5 結(jié) 語

本文完成了異常行為監(jiān)控預警系統(tǒng)的設計，以ARM9微處理器為核心，將硬件傳感器模塊和系統(tǒng)軟件設計相結(jié)合，突破了當前家政服務市場的監(jiān)控盲區(qū)。根據(jù)識別算法對視頻圖像進行實時分析處理，整合監(jiān)控、行為識別及報警功能，在保姆虐待老人孩子時及時警告監(jiān)護人，提醒監(jiān)護人對突發(fā)事件進行干預，以免對其家人造成嚴重傷害或二次虐待。隨著家庭監(jiān)控市場的發(fā)展與普及，相信異常行為監(jiān)控預警系統(tǒng)能夠有效改善家政服務市場的氣象，為家庭成員提供安全

保障。

參 考 文 獻

[1]楊清永.智能分析技術原理及現(xiàn)狀[J].中國公共安全，2015（5）：142-145.

[2]周真，苑惠娟.傳感器原理與應用[M].北京：清華大學出版社，2011.

[3]謝敏.視頻序列圖像中運動目標的分割和識別的研究[D].蘇州：蘇州大學，2002.

[4]王金洋，余紅英，樊永生.基于混合高斯模型的運動目標跟蹤算法[J].中國科技信息，2015（2）：77.

[5]余聰.基于塊匹配的光流計算方法研究[D].南昌：南昌航空大學，2014.

[6]羅德超.改進均值漂移算法在智能視頻監(jiān)控中的應用[D].重慶：重慶大學，2010.

[7]黃超群.基于混合高斯模型和Kalman濾波器的運動目標檢測與跟蹤[D].昆明：云南大學，2010.

[8]李秀秀.基于目標運動特征學習的行為分析[D].西安：西北工業(yè)大學，2007.

[9]李志娜.智能視頻監(jiān)控中人體異常行為識別研究[D].武漢：武漢理工大學，2014.

[10]徐羊元.基于多層特征融合的人體行為識別[D].重慶：西南大學，2016.

[11]張廣拓.嵌入式網(wǎng)絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設計[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2007.