[发明专利]智能家居设备及基于音频的报警方法在审

专利信息
申请号: 202010537436.X 申请日: 2020-06-12
公开(公告)号: CN111653067A 公开(公告)日: 2020-09-11
发明(设计)人: 范娜娜 申请(专利权)人: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
主分类号: G08B21/24 分类号: G08B21/24;G08B3/10;G10L25/51;G05B15/02;G05B19/418;G06K9/00;G06N20/00
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 丁芸;马敬
地址: 310051 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 智能家居 设备 基于 音频 报警 方法
【说明书】:

本申请实施例提供了智能家居设备及基于音频的报警方法,音频数据监听单元监听应用场景中的声音,当监听到的声音的强度大于预设强度阈值时,激活音频事件检测单元,并将监听到的声音发送给音频事件检测单元;音频事件检测单元在被激活后,基于预先训练的深度学习模型对接收到的声音进行分析,确定发生的目标音频事件,并将目标音频事件发送给音频事件报警单元;音频事件报警单元在接收到目标音频事件时,执行目标音频事件对应的报警操作。利用声音进行事件检测,相比与利用图像进行事件检测,能够大大减少计算量当检测到目标音频事件时,才进行报警操作,因此可以过滤掉无关声音事件的报警,既可以减轻功耗,也可以提高用户体验。

技术领域

本申请涉及智能家居技术领域,特别是涉及智能家居设备及基于音频的报警方法。

背景技术

随着人们安全意识的提高,智能家居技术迅速发展,并给人们提供了更加安全便捷的生活环境。相关的智能家居设备中,一般通过摄像装置对布控环境进行图像采集,并通过计算机视觉技术对采集的图像进行分析,检测是否发生了需要报警的事件,并根据事件检测结果进行报警。但是基于计算机视觉技术的图像分析技术的计算量较大,对智能家居设备的计算能力要求很高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种智能家居设备及基于音频的报警方法,以实现降低针对智能家居设备的计算能力的要求。具体技术方案如下:

第一方面,本申请实施例提供了一种智能家居设备,包括:

音频模块,所述音频模块包括音频数据监听单元、音频事件检测单元及音频事件报警单元;

所述音频数据监听单元,用于监听应用场景中的声音,当监听到的声音的强度大于预设强度阈值时,激活所述音频事件检测单元,并将监听到的声音发送给所述音频事件检测单元;

所述音频事件检测单元,用于在被激活后,基于预先训练的深度学习模型对接收到的声音进行分析,确定发生的目标音频事件,并将所述目标音频事件发送给所述音频事件报警单元;

所述音频事件报警单元,用于在接收到所述目标音频事件时,执行所述目标音频事件对应的报警操作。

在一种可能的实施方式中,所述音频事件检测单元还用于:在被激活后,若在连续的预设时段内未检测到目标音频事件,进入休眠状态。

在一种可能的实施方式中,所述智能家居设备还包括:图像采集模块;

所述音频事件报警单元,具体用于接收到所述目标音频事件时,向所述图像采集模块发送录制指令;

所述图像采集模块,用于在接收到所述录制指令后,录制监控区域中的图像数据。

在一种可能的实施方式中,所述智能家居设备还包括:通信模块;

所述音频数据监听单元,具体用于监听应用场景中的声音;当监听到的声音的强度大于预设强度阈值、且所述通信模块无法接入网络的情况下,激活所述音频事件检测单元,并将监听到的声音发送给所述音频事件检测单元;当监听到的声音的强度大于预设强度阈值、且所述通信模块能够接入网络的情况下,将接收到的声音通过所述通信模块发送给服务器端,以使所述服务器端基于第二深度学习模型对接收到的声音进行分析,确定发生的目标音频事件;

所述音频事件检测单元,用于在被激活后,基于本地的第一深度学习模型对接收到的声音进行分析,确定发生的目标音频事件,并将所述目标音频事件发送给所述音频事件报警单元,其中,所述第二深度学习模型的准确率高于第一深度学习模型的准确率。

在一种可能的实施方式中,所述通信模块,用于在接收到服务器端发送的所述目标音频事件时,将所述目标音频事件发送给所述音频事件报警单元。

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