[实用新型]一种融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统

说明书

技术领域

本实用新型涉及一种融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统，属模式识别和智能监控设备技术领域。

背景技术

传统的入侵检测系统一般采用人脸检测识别、红外探测检测识别单一数据源进行检测。人脸检测识别技术在可控、相对干扰很少的环境下具有不错的性能，但受光照环境、人脸表情、姿态、遮挡物、外表附属物以及图像采集设备的影响，采用人脸检测识别单一数据源的检测表现很差，致使检测效率低下。红外探测检测识别则通常容易受到移动热源（例如动物）的干扰而造成检测效率低下。因此采用单一数据源的入侵检测系统在实际应用中有着抗干扰能力差，检测率低，误判率高，且需要大量标签样本进行学习，耗费人工量大，难以满足对实时动态入侵准确快速检测识别的要求。

发明内容

本实用新型的目的在于，针对上述现有技术的不足，提供一种抗干扰能力强、误判率低、检测率高，且仅需利用少量标签样本和大量无标签样本自动学习权值的融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统。

本实用新型是通过如下的技术方案来实现上述目的的：

该融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统由数据采集单元、数据处理单元构成，其特征在于：数据采集单元由图像数据采集模块和红外传感数据采集模块组成；数据处理单元由数据预处理模块、权值学习更新模块和入侵检测模块组成；

图像数据采集模块的输出端与数据预处理模块的一个输入端连接，红外传感数据采集模块的输出端与数据预处理模块的另一个输入端连接，数据预处理模块的一个输出端与权值学习更新模块的输入端连接，数据预处理模块的另一个输出端与入侵检测模块的一个输入端连接，权值学习更新模块的输出端与入侵检测模块的另一个输入端连接，入侵检测模块的输出端与显示终端连接。

所述的图像数据采集模块由摄像头组成，摄像头拍摄监控环境中的视频图像，将图像数据传递给数据处理单元的数据预处理模块。

所述的红外传感数据采集模块由红外传感器组成，采集监控环境中的红外传感数据，将红外传感数据传递给数据处理单元的数据预处理模块。

所述的数据预处理模块由主板的软件编码实现，对图像数据预处理后利用adaboost人脸检测算法进行人脸检测，对红外传感数据进行归一化处理，将处理结果同时传递给权值学习更新模块和入侵检测模块。

所述的权值学习更新模块由主板的软件编码实现，利用标签样本中的标签信息学习图像数据人脸检测的权值和红外传感数据归一化后融合的权值，利用无标签样本和设定阈值来迭代更新权值，将学习更新得到的权值传递给入侵检测模块。

所述的入侵检测模块由主板的软件编码实现，将数据预处理的结果进行学习更新得到的权值进行带权融合，再与阈值进行判定，将检测结果输出给显示终端。

本实用新型与现有技术相比的有益效果在于：

该融合处理图像数据和传感器数据的入侵检测系统融合了图像数据和红外传感数据，降低了图像中光照环境、人脸表情以及遮挡造成的人脸检测准确率低对入侵检测的影响，同时降低了红外传感中移动热源的干扰，提高了入侵检测的准确率。该系统能够利用大量无标签样本自动更新学习，需要的标签样本少，节省了人力物力，提高了经济效益。解决了现有采用单一数据源的入侵检测系统在实际应用中存在着抗干扰能力差，检测率低，误判率高，且需要大量标签样本进行学习，耗费人工量大，难以满足对实时动态入侵准确快速检测识别要求的问题。

附图说明

图1为一种融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统的整体结构示意图；

图2为一种融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统的学习更新过程的流程示意图；

图3为一种融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统的实时入侵检测过程的流程示意图。

图中：1、数据采集单元，2、数据处理单元，101、图像数据采集模块，102、红外传感数据采集模块，201、数据预处理模块，202、权值学习更新模块，203、入侵检测模块。

具体实施方式

下面结合附图对本实用新型的实施方式做进一步详细说明：

该融合图像数据和传感器数据处理的入侵检测系统由数据采集单元1、数据处理单元2构成；数据采集单元1由图像数据采集模块101和红外传感数据采集模块102组成；数据处理单元2由数据预处理模块201、权值学习更新模块202和入侵检测模块203组成；