一种基于声音的室内防盗监控系统的制作方法

技术特征：
1.一种基于声音的室内防盗监控系统，其特征在于，包括综合研判子系统、预警子系统、云服务器和信息查询子系统；综合研判子系统与云服务器相连，云服务器分别和预警子系统及信息查询子系统相连接。2.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述综合研判子系统主要负责对声音和视频图像的采集，并判断采集数据是否可疑，包括声音采集器、嵌入式计算机、摄像头和智能检测模块；声音采集器与嵌入式计算机相连，嵌入式计算机和摄像头分别与智能检测子模块相连。3.根据权利要求2所述系统，其特征在于，所述声音采集器完成室内声音采集后，将音频数据传输至嵌入式计算机；所述嵌入式计算机将输入的音频数据压缩成wav格式，并上传至智能检测子模块，其中含有的异常声音检测系统用于判断服务器中音频属于正常或异常，该系统以残差神经网络模型为主要算法模型，检测前，通过大量声音数据形成训练模型，检测时，根据训练模型即可进行判别。4.根据权利要求2所述系统，其特征在于，所述摄像头用于采集室内异常情况发生时的图像及视频，并及时将图像或者视频上传至智能检测子模块进行图片处理。5.根据权利要求2所述系统，其特征在于，所述智能检测子模块用于识别和判断采集的音频数据(包括小偷说话的声音、翻东西的声音，屋内的求救声等)，声音正常时显示0，异常时则显示；所述云服务器用于存储智能检测子模块处理的音频和视频。6.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述预警子系统用于室内监控异常的预警工作，包括自动报警子模块、喇叭和110报警台；自动报警子模块分别与云服务器、喇叭和110报警台相连接；所述自动报警子模块根据服务器传入的图像与原本存储的图像进行比对，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别和判断；并根据下层综合研判子系统上传的0和1信号进行判断，当综合研判子系统上传1时，且图像识别与数据库里原有图像不匹配，则系统自动将家庭详细住址和联系方式发送至就近110报警台；与此同时，自动报警系统连接的喇叭向小偷发出警告声，告知小偷已被监控，并已经报警，放弃盗窃念头，尽可能减小屋主的损失。7.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述信息查询系统，用于查询用户及人员的图片信息、用户家庭住址和联系方式、摄像头采集的图像和视频；当用户更新联系方式或者图片信息时，信息查询子系统会自动将更新的信息同步至云服务器，方便自动报警子模块及时准确的做出判断。

技术总结
本发明公开了一种基于声音的室内防盗监控系统。包括综合研判子系统、预警子系统、云服务器和信息查询子系统；综合研判子系统包括声音采集器、嵌入式计算机、摄像头和智能检测模块；预警子系统包括自动报警子模块、喇叭和110报警台。声音采集器采集声音信号；嵌入式计算机对声音信号进行预处理形成声音样本；声音样本和摄像头采集的图像或者视频上传至智能检测子模块进行综合识别判断，并将结果进行反馈；云服务器用于存储智能检测子模块上传的处理结果，并将结果上传至自动报警子模块进行结果比对。本发明采用深度学习算法结合人工经验对卷积神经网络模型进行训练，具有识别准确性高、安全性好、效率高和智能化等优点。效率高和智能化等优点。效率高和智能化等优点。


技术研发人员：刘亚荣 黄海滨 黄飞扬 于顼顼
受保护的技术使用者：桂林理工大学
技术研发日：2021.05.27
技术公布日：2021/9/2