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CN108407757A - 一种报警及时的汽车防盗系统 - Google Patents

一种报警及时的汽车防盗系统 Download PDF

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CN108407757A
CN108407757A CN201810176244.3A CN201810176244A CN108407757A CN 108407757 A CN108407757 A CN 108407757A CN 201810176244 A CN201810176244 A CN 201810176244A CN 108407757 A CN108407757 A CN 108407757A
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China
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alarm
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Inventor
邱林新
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Shenzhen Kaida Photoelectric Technology Co Ltd
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Shenzhen Kaida Photoelectric Technology Co Ltd
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Abstract

本发明提供了一种报警及时的汽车防盗系统，包括第一盗窃检测单元、第二盗窃检测单元、通信单元、报警器和移动接收终端，所述第一盗窃检测单元用于检测盗窃信息并将检测到的盗窃信息发送给通信单元，所述盗窃信息包括非正常开启车门和车辆被破坏，所述第二盗窃检测单元用于对驾驶人员身份进行识别，并将识别结果发送至通信单元，所述通信单元用于接收到盗窃信息和/或身份识别结果错误时，向报警器发出报警指令，并向所述移动接收终端发出报警信息，所述报警器在接收到报警指令后发出声光警报。有益效果：提供了一种报警及时的汽车防盗系统，通过第一盗窃检测单元和第二盗窃检测单元，保证了车辆安全，通过移动终端，用户能够及时获取报警信息。

Description

一种报警及时的汽车防盗系统
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种报警及时的汽车防盗系统。
背景技术
目前，现有的汽车防盗报警器防盗效果并不理想，且其报警范围有限，当车主远离车辆时无法进行有效的报警提示。
近年来，随着人们对安全要求的逐渐提高以及远程视频会议系统的快速发展，智能环境下基于生物特征的身份识别技术成为模式识别领域的研究热点，其在智能视觉物联网、公共安全、金融服务和视频会议系统等众多领域有着广泛的应用。受到数据噪声和识别系统本身的限制，基于单一生物特征的身份识别系统所能达到的准确率是有限的，为此，研究人员提出利用视听信息融合身份识别来提高识别的准确率，受到了广泛的关注。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种报警及时的汽车防盗系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种报警及时的汽车防盗系统，包括第一盗窃检测单元、第二盗窃检测单元、通信单元、报警器和移动接收终端，所述第一盗窃检测单元用于检测盗窃信息并将检测到的盗窃信息发送给通信单元，所述盗窃信息包括非正常开启车门和车辆被破坏，所述第二盗窃检测单元用于对驾驶人员身份进行识别，并将识别结果发送至通信单元，所述通信单元用于接收到盗窃信息和/或身份识别结果错误时，向报警器发出报警指令，并向所述移动接收终端发出报警信息，所述报警器在接收到报警指令后发出声光警报。
优选的，所述第二盗窃检测单元包括第一人脸识别模块、第二语音识别模块、第三融合识别模块和第四识别评价模块，所述第一人脸识别模块用于根据人脸特征对人员进行识别，获取第一识别结果，所述第二语音识别模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果，所述第三融合识别模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份，所述第四识别评价模块用于对所述第三融合识别模块的识别性能进行评价。
优选的，所述第一人脸识别模块包括第一人脸特征确定子模块、第二人脸图像采集子模块和第三人脸识别子模块，所述第一人脸特征确定子模块用于确定用于人脸识别的特征参数，所述第二人脸图像采集子模块用于采集人脸图像，所述第三人脸识别子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别。
本发明的有益效果为：提供了一种报警及时的汽车防盗系统，通过第一盗窃检测单元和第二盗窃检测单元，保证了车辆安全，通过移动终端，用户能够及时获取报警信息。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
第一盗窃检测单元1、第二盗窃检测单元2、通信单元3、报警器4、移动接收终端5。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种报警及时的汽车防盗系统，包括第一盗窃检测单元1、第二盗窃检测单元2、通信单元3、报警器4和移动接收终端5，所述第一盗窃检测单元1用于检测盗窃信息并将检测到的盗窃信息发送给通信单元3，所述盗窃信息包括非正常开启车门和车辆被破坏，所述第二盗窃检测单元2用于对驾驶人员身份进行识别，并将识别结果发送至通信单元3，所述通信单元3用于接收到盗窃信息和/或身份识别结果错误时，向报警器4发出报警指令，并向所述移动接收终端5发出报警信息，所述报警器4在接收到报警指令后发出声光警报。
本实施例提供了一种报警及时的汽车防盗系统，通过第一盗窃检测单元和第二盗窃检测单元，保证了车辆安全，通过移动终端，用户能够及时获取报警信息。
优选的，所述第二盗窃检测单元2包括第一人脸识别模块、第二语音识别模块、第三融合识别模块和第四识别评价模块，所述第一人脸识别模块用于根据人脸特征对人员进行识别，获取第一识别结果，所述第二语音识别模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果，所述第三融合识别模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份，所述第四识别评价模块用于对所述第三融合识别模块的识别性能进行评价。
本优选实施例第二盗窃检测单元2实现了多信息融合的身份识别和对识别性能的准确评价，保证了驾驶人员的身份。
优选的，所述第一人脸识别模块包括第一人脸特征确定子模块、第二人脸图像采集子模块和第三人脸识别子模块，所述第一人脸特征确定子模块用于确定用于人脸识别的特征参数，所述第二人脸图像采集子模块用于采集人脸图像，所述第三人脸识别子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别；
所述第一人脸特征确定子模块用于确定用于人脸识别的特征参数：
对于大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)，采用下式对其进行变换： 上述式子中EH，u0,1,2,…,M-1，v＝0,1,2,…,N-1，EH(u,v)表示人脸图像(x,y)的变换系数；
则大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)的变换系数矩阵可用LG表示：
假设有C类训练样本，每类样本有Z张人脸图像，则训练样本共有总共有C×Z张图像，确定变换系数矩阵中每个变换系数bij(i＝1,2,…,M；j＝1,2,…,N)的识别能力采用以下方式：a、选择每张图像变换系数矩阵中位置(i,j)的变换系数，构建特征选择矩阵YWij,特征选择矩阵YWij的数量为M×N，特征选择矩阵形式表示为：上述式子中，k＝1,2,…,Z，l＝1,2,…,C，(k,l)表示第l类训练样本的第k张图像；
b、采用下式计算变换系数bij的识别能力：上述式子中，FS(i,j)表示变换系数bij的识别能力值，FS(i,j)越大，表示其在变换系数矩阵中(i,j)位置的变换系数对于人脸进行识别的能力越强；依据变换系数的识别能力值，选取识别能力值大的变换系数作为用于人脸识别的特征参数；
所述第三人脸识别子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别：提取人员的人脸特征参数，根据人脸特征参数对人员进行识别，获取第一识别结果。
本优选实施例第一人脸特征确定子模块实现了人脸特征参数的确定，为后续人脸识别奠定了基础，通过对图像进行变换，确定图像的变换系数矩阵，进一步地，通过建立特征选择矩阵并确定每个变化系数的识别能力，实现了最有效的特征参数的提取，提升了后续人脸识别的准确性和计算效率，提高了人脸识别速度；有助于得到准确的第一识别结果。
优选的，所述第二语音识别模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果：确定Gammatone滤波倒谱系数作为语音识别的特征参数，采集人员的语音信号，根据语音识别的特征参数对人员进行识别，获取第二识别结果；
所述第三融合识别模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份：若第一识别结果和第二识别结果相同，则直接依据第一识别结果确定人员身份，若第一识别结果和第二识别结果不同，则将人脸识别特征参数和语音识别的特征参数作为一个整体，对人员进行识别，根据识别结果确定人员身份。
本优选实施例第三融合识别模块通过将人脸识别和语音识别有机结合，实现了人员身份的准确识别。
优选的，所述第四识别评价模块用于对所述第三融合识别模块的识别性能进行评价：
识别因子采用下式确定：上述式子中，ZC表示对人员进行识别的总次数，ZC1表示对人员正确识别的次数，CS表示识别因子；所述识别因子越大，说明第三融合识别模块的识别性能越好；
本优选实施例第四识别评价模块通过确定识别因子，实现了对识别性能的评价，保证了对人员身份的有效识别，提升了车辆的防盗性能。
采用本发明报警及时的汽车防盗系统，选取5个车辆进行模拟实验，分别为车辆1、车辆2、车辆3、车辆4、车辆5，对车辆预警准确性和车辆预警速度进行统计，同现有汽车防盗系统相比，产生的有益效果如下表所示：
车辆预警准确性提高 车辆预警速度提高
车辆1 29％ 27％
车辆2 27％ 26％
车辆3 26％ 26％
车辆4 25％ 24％
车辆5 24％ 22％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.一种报警及时的汽车防盗系统，其特征在于，包括第一盗窃检测单元、第二盗窃检测单元、通信单元、报警器和移动接收终端，所述第一盗窃检测单元用于检测盗窃信息并将检测到的盗窃信息发送给通信单元，所述盗窃信息包括非正常开启车门和车辆被破坏，所述第二盗窃检测单元用于对驾驶人员身份进行识别，并将识别结果发送至通信单元，所述通信单元用于接收到盗窃信息和/或身份识别结果错误时，向报警器发出报警指令，并向所述移动接收终端发出报警信息，所述报警器在接收到报警指令后发出声光警报。
2.根据权利要求1所述的报警及时的汽车防盗系统，其特征在于，所述第二盗窃检测单元包括第一人脸识别模块、第二语音识别模块、第三融合识别模块和第四识别评价模块，所述第一人脸识别模块用于根据人脸特征对人员进行识别，获取第一识别结果，所述第二语音识别模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果，所述第三融合识别模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份，所述第四识别评价模块用于对所述第三融合识别模块的识别性能进行评价。
3.根据权利要求2所述的报警及时的汽车防盗系统，其特征在于，所述第一人脸识别模块包括第一人脸特征确定子模块、第二人脸图像采集子模块和第三人脸识别子模块，所述第一人脸特征确定子模块用于确定用于人脸识别的特征参数，所述第二人脸图像采集子模块用于采集人脸图像，所述第三人脸识别子模块用于根据人脸特征参数对人员进行识别。
4.根据权利要求3所述的报警及时的汽车防盗系统，其特征在于，所述第一人脸特征确定子模块用于确定用于人脸识别的特征参数：
对于大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)，采用下式对其进行变换：EH(u,v)＝上述式子中EH，u＝0,1,2,…,M-1，v＝0,1,2,…,N-1，EH(u,v)表示人脸图像f(x,y)的变换系数；
则大小为M×N的人脸灰度图像f(x,y)的变换系数矩阵可用LG表示：
假设有C类训练样本，每类样本有Z张人脸图像，则训练样本共有总共有C×Z张图像，确定变换系数矩阵中每个变换系数bij(i＝1,2,…,M；j＝1,2,…,N)的识别能力采用以下方式：a、选择每张图像变换系数矩阵中位置(i,j)的变换系数，构建特征选择矩阵YWij,特征选择矩阵YWij的数量为M×N，特征选择矩阵形式表示为：上述式子中，k＝1,2,…,Z，l＝1,2,…,C，(k,l)表示第l类训练样本的第k张图像。
b、采用下式计算变换系数bij的识别能力：上述式子中，FS(i,j)表示变换系数bij的识别能力值，FS(i,j)越大，表示其在变换系数矩阵中(i,j)位置的变换系数对于人脸进行识别的能力越强；依据变换系数的识别能力值，选取识别能力值大的变换系数作为用于人脸识别的特征参数。
5.根据权利要求4所述的报警及时的汽车防盗系统，其特征在于，所述第二语音识别模块用于根据语音特征对人员进行识别，获取第二识别结果：确定Gammatone滤波倒谱系数作为语音识别的特征参数，采集人员的语音信号，根据语音识别的特征参数对人员进行识别，获取第二识别结果。
6.根据权利要求5所述的报警及时的汽车防盗系统，其特征在于，所述第三融合识别模块对第一识别结果和第二识别结果进行融合处理，确定人员身份：若第一识别结果和第二识别结果相同，则直接依据第一识别结果确定人员身份，若第一识别结果和第二识别结果不同，则将人脸识别特征参数和语音识别的特征参数作为一个整体，对人员进行识别，根据识别结果确定人员身份。
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