[发明专利]一种基于路由器的智能视频监控方法及智能路由器

说明书

技术领域

本发明属于智能视频监控和通信领域，尤其涉及一种基于路由器的智能视频监控方法及智能路由器。

背景技术

生活中，摄像头的使用无处不在，随之引发了隐私泄露问题，尤其是在视屏网站中，借助摄像头进行直播的视频中，存在许多有意或无意泄露主播个人隐私的现象，这些带有负面影响的视频在网络中传播，造成不好的影响。

目前对视频中涉及个人隐私的处理主要是人为监控，存在不及时和成本消耗高的问题，并且处理手段简单粗暴，直接封号，不能从根本上解决问题。

现有技术中，申请号CN201310376849.4提供了一种物理处理方案：摄像头外侧设置可转动的弧形挡板，在摄像头不使用的使用可以方便的将摄像头挡住，避免遭到黑客攻击，非法盗用摄像头，能够非常有效的保护用户的隐私，当摄像头开始工作时，使用者可以非常直观的通过状态指示灯看到摄像头的工作状态，进一步增强了摄像头的安全性能，使用起来也更加方便。

另外，申请号CN201510233321.0中提供了一种图像识别方案：用户首先定义隐私内容并存储到隐私数据库中，在摄像头工作时，对摄像头图像传感器的输出图像信号进行图像预处理，对预处理后的图像与隐私数据库中的隐私内容作对比，当识别到图像中含有与隐私数据库中隐私内容相应的图像信息，采用计算机标准图像处理的方法进行处理，以满足用户保护隐私的需要，处理后的图像数据利用网络传送回服务器或者其它终端设备。

上述处理方案中，物理处理方案人为控制因素太多，不能方便有效地监控视频，在自愿传播视频的情况下，本方案失效。图像识别方案：需要用户手动设置，步骤繁琐，监控粒度完全取决于用户的喜好设定，不具有普遍适用性。同样本方案不能预防用户主动传播视频。

发明内容

本发明提供一种基于路由器的智能视频监控方法及智能路由器，用以解决现有技术中存在的如何有效避免传播的视频中有意或无意泄露隐私的问题。

本发明一种基于路由器的智能视频监控方法，包括：

S100摄像装置采集视频数据并传送给路由器；

S200所述路由器检测接收的所述视频数据，判断所述视频数据中是否存在隐私部分，若是，则进入步骤S300，否则进入步骤S400；

S300所述路由器将所述视频数据中检测到的所述隐私部分进行模糊处理操作，进入步骤S400；

S400所述路由器将所述视频数据传播到网络中。

本发明基于路由器实现视频监控，在视频还未上传到网络之前进行了监测，从根源上把控传播的视频是否泄漏了隐私，从而有效避免传播的视频中有意或无意泄漏隐私的问题。该方案节约人力资源，降低网络视频人的参与度，从根源上控制带有负面影响(例如裸露身体)的视频流入到网络中。方案实施步骤简单，只需要借助本地路由器进行监控和视频处理即可传播到网络中。

进一步地，所述步骤S200包括：

S210所述路由器接收到所述视频数据后将所述视频数据进行存储；

S220所述路由器检测所述视频数据中是否有人的存在；

S230当检测到所述视频数据中有人存在时，则进一步对所述视频数据进行身体裸露检测，

S240判断所述身体裸露部分是否存在隐私部分，若是，则进入步骤S300，否则进入步骤S400。

进一步地，所述步骤S230中，对所述视频数据进行身体裸露检测是采用训练过的卷积神经网络模型来对所述视频数据进行检测，具体包括：

S231将采样的视频数据作为卷积神经网络的输入；

S232通过n个可训练的滤波器对输入的视频数据进行卷积，卷积后在卷积层C1获得n个不同的特征映射图，n为正整数；每个特征映射图中的每一个神经元与标准化输入数据的一个局部感受野相连，用于提取相应的局部特征，每个特征映射图中的所有神经元获得的相应的局部特征综合后获得一个全局信息，将该全局信息作为一个特征映射图中的数据特征；

S233将每个特征映射图中每组m×m个像素进行求和，加权值，加偏置，通过Sigmoid函数得到n个抽样层S2的特征映射图；m为正整数；

S234将所述抽样层的特征映射图进行滤波得到卷积层C3的特征映射图，；

S235再将卷积层C3层的特征映射图中每组m×m个像素进行求和，加权值，加偏置，通过Sigmoid函数得获得抽样层S4层的特征映射图，根据设定的卷积层数，重复多次滤波映射后，将所得的抽样层的特征映射图的像素值通过光栅化处理，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，输出特征结果。