[发明专利]一种便于婴幼儿护理的云自动摄像监控系统及方法在审
申请号: | 201910269240.4 | 申请日: | 2019-04-04 |
公开(公告)号: | CN109982046A | 公开(公告)日: | 2019-07-05 |
发明(设计)人: | 郝胜钧;王红刚 | 申请(专利权)人: | 成都易通酷物联网科技有限公司 |
主分类号: | H04N7/18 | 分类号: | H04N7/18;H04L29/08;G10L25/51;G10L25/45;G10L25/24;G10L25/63 |
代理公司: | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人: | 李蕊 |
地址: | 611730 四川省成都市*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 婴幼儿护理 云服务器 无线摄像头 监控系统 无线终端 自动摄像 婴幼儿 自动监控系统 视频流媒体 视频直播 数据分析 睡眠状况 用户数据 有效检测 捕获 存储 分析 发送 检测 保证 安全 | ||
1.一种便于婴幼儿护理的云自动摄像监控系统,其特征在于,包括云服务器、无线摄像头和无线终端;
所述无线摄像头和无线终端均与云服务器连接;
所述无线摄像头安装于婴幼儿所处的环境中,用于监测婴幼儿的状态数据并上传至云服务器;
所述云服务器用于处理无线摄像头上传的状态数据,对其进行处理后发送至无线终端;
所述无线终端用于查看云服务器处理后的状态数据,并根据其进行婴幼儿护理。
2.根据权利要求1所述的便于婴幼儿护理的云自动摄像监控系统,其特征在于,所述无线摄像头包括信息处理器及均与信息处理器连接的麦克风、相机传感器和电源模块;
所述信息处理器内的操作系统为Linux嵌入式操作系统OpenWrt,所述信息处理器内还包括流媒体处理应用软件ffmpeg。
3.根据权利要求1所述的便于婴幼儿护理的云自动摄像监控系统,其特征在于,所述云服务器为Linux服务器;
所述云服务器包括顺次连接的信号接收端、信号处理端和信号显示端;
所述信号接收端为RTMP端口,所述RTMP端口与流媒体处理应用软件ffmpeg连接;
所述信号处理端包括视频处理单元和音频处理单元,所述视频处理单元和音频处理单元均与RTMP端口连接;
所述信号显示端为云服务器中的WordPress Webset显示接口。
4.根据权利要求2所述的便于婴幼儿护理的云自动监控摄像系统,其特征在于,所述信息处理器的型号为MT7688;
所述相机传感器为CCD元件或CMOS元件。
5.根据权利要求3所述的便于婴幼儿护理的云自动摄像监控系统,其特征在于,所述视频处理单元包括顺次连接的训练好的人体特征分类器、Lucas Kanade光流跟踪器和图像分析器;
所述音频处理单元包括顺次连接的音频MFCC提取器和训练好的哭声判别SVM子单元。
6.根据权利要求3所述的便于婴幼儿护理的云自动摄像监控系统,其特征在于,所述无线终端为可登陆云服务器WordPress Webset显示接口的智能设备;
所述无线终端包括智能手机、平板和计算机。
7.一种便于婴幼儿护理的云自动摄像监控方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、将无线摄像头安装至婴幼儿所处的环境中,并为其供电使之工作;
S2、通过无线摄像头实时监测婴幼儿的状态数据,并将其上传至云服务器;
S3、通过云服务器对上传的状态数据进行处理,检测并分析婴幼儿状态,并将分析结果存储在云服务器的信号显示端;
S4、通过无线终端登陆云服务器的信号显示端,查看婴幼儿状态,进而对婴幼儿进行护理。
8.根据权利要求7所述的便于婴幼儿护理的云自动摄像监控方法,其特征在于,所述步骤S3中婴幼儿状态包括啼哭状态和睡眠状态;
检测并分析所述啼哭状态的方法具体为:
A1、通过信号接收端将上传的婴幼儿状态数据中的音频数据发送至音频处理单元;
A2、提取音频数据中的MFCC,并将其中的Mel频率倒谱系数发送至训练好的哭声判别SVM子单元,根据哭声判别SVM子单元的输出确定婴幼儿是否处于啼哭状态,实现啼哭状态的检测与分析;
检测并分析所述睡眠状态的方法具体为:
B1、通过信号接收端将上传的婴幼儿状态数据中的视频数据发送至视频处理单元;
B2、将视频数据输入到训练好的人体特征分类器中,对婴幼儿的身体特征进行识别;
B3、在识别的身体特征中设定目标点,并通过Lucas Kanade光流跟踪器跟踪连续帧图像中设定的同一目标点;
B4、通过图像分析器确定Lucas Kanade光流跟踪器跟踪的目标点的位置变化,根据目标点的位置变化确定婴幼儿是否处于睡眠状态,实现睡眠状态的检测与分析。
9.根据权利要求8所述的便于婴幼儿护理的云自动摄像监控方法,其特征在于,所述步骤A2中提取音频数据中的MFCC的方法具体为:
C1、对音频数据进行分帧加窗处理,将其分为若干个语音帧;
C2、采用快速傅里叶变换将语音帧从时域转换到频域,得到对应的频谱;
C3、将频谱通过Mel滤波器得到Mel频谱,并对其进行对数能量处理得到对应的Mel频率倒谱系数;
C4、将Mel频谱通过离散余弦变换到时域得到MFCC。
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