车载监控装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术涉及车载监控装置，其为左右对称结构，包括装置本体、左摄像臂、右摄像臂、前摄像装置和后视镜，装置本体左、右端分别开设有与对应摄像臂相匹配的腔体，左摄像臂和右摄像臂可伸缩地安装在装置本体中，装置本体内中间位置安装有用于驱动两摄像臂伸缩的驱动机构。前摄像装置固定在装置本体前端面中间位置，后视镜固定在装置本体后端面上。本实用新型专利技术的车载监控装置隐蔽性好，监控视野大，监控效果好。

【技术实现步骤摘要】
车载监控装置
本技术属于安防领域，具体涉及车载监控装置。
技术介绍
传统的车载监控装置安装后易遮挡视线，且拍摄视野小，无法全方位监控车、内外情况。此外，还存在外形突兀、隐蔽性差，容易被不法分子发现并破坏的问题。随着我国汽车保有量的提高，有关车辆破坏、盗窃的犯罪案例日益增多，严重威胁人们的财产安全。基于此，人们迫切地需要一种隐蔽性及监控效果更好的车载监控装置。
技术实现思路
本技术提出一种隐蔽性及监控效果更好的车载监控装置。本技术还提出一种可实时监控并智能预警侵害行为的基于表情识别的监控系统及监控方法。本技术所采用的技术方案为：车载监控装置，为左右对称结构，包括装置本体、左摄像臂、右摄像臂、前摄像装置和后视镜，所述装置本体左、右端分别开设有与对应摄像臂相匹配的腔体，所述左摄像臂和所述右摄像臂可伸缩地安装在所述装置本体中，所述装置本体内中间位置安装有用于驱动两摄像臂伸缩的驱动机构；所述前摄像装置固定在所述装置本体前端面中间位置，所述后视镜固定在所述装置本体后端面上。进一步地，所述左摄像臂和所述右摄像臂均包括步进电机、电机座、第一转轴、套筒和摄像模组，所述套筒可滑动地设置在所述装置本体内、对应端腔体中，所述电机座固定在所述套筒内侧端部，所述步进电机固定在所述电机座上，所述步进电机的输出轴穿过所述电机座，并与所述套筒内的所述第一转轴固定连接；所述摄像模组包括摄像头固定盒、第一旋钮、第二旋钮、第一摄像头、第一LED补光灯、第二感光传感器和挡块，所述第一LED补光灯包括多个第一LED灯珠，所述挡块、所述第一旋钮、所述摄像头固定盒和所述第二旋钮依次固定连接，所述挡块与所述装置本体对应端端面相匹配，所述第一摄像头固定在所述摄像头固定盒前端面中间位置，所述第二感光传感器和多个第一LED灯珠围绕着所述第一摄像头周向均匀地固定在所述摄像头固定盒前端面上，所述第二旋钮与所述第一转轴外侧端部转动连接；所述驱动机构包括舵机、齿轮、第一齿条和第二齿条，所述舵机固定在所述装置本体内中间位置，所述齿轮固定在所述舵机的输出轴上，两齿条水平设置在所述装置本体内，且所述两齿条分别与所述齿轮啮合，所述第一齿条左端与所述左摄像臂的套筒一体连接，所述第二齿条与所述右摄像臂的套筒一体连接，两套筒上分别开设有用于容纳相对的齿条的凹槽。进一步地，所述左摄像臂和所述右摄像臂还均包括第二转轴，所述第二转轴设置在所述套筒内，并与所述第一转轴通过销轴转动连接，构成一个可前后转动的关节体，所述装置本体前端面左、右侧均开设有供对应关节体向前转动的半圆形引导槽，所述两套筒对应开孔；所述第二旋钮与所述第二转轴外侧端部转动连接。进一步地，所述前摄像装置包括前壳体、第二摄像头、第二LED补光灯和第三感光传感器，所述第二LED补光灯包括多个第二LED灯珠，所述前壳体一体固定在所述装置本体前端面中间位置，所述第二摄像头固定在所述前壳体前端面中间位置，所述第三感光传感器和多个第二LED灯珠围绕着所述第二摄像头周向均匀地固定在所述前壳体前端面上；所述后视镜采用防炫目后视镜，所述后视镜上部中间位置固定有第一感光传感器，所述后视镜上部左侧固定有左隐藏式摄像头，所述后视镜上部右侧固定有右隐藏式摄像头。基于表情识别的监控系统，包括云服务器、树莓派、北斗GPS模块、装有监控APP的移动终端和上述的车载监控装置，所述舵机和两步进电机均配套有驱动模块，各驱动模块分别与所述树莓派串口通信，各感光传感器分别与所述树莓派串口通信，所述北斗GPS模块与所述树莓派串口通信，各摄像头和各LED补光灯分别与所述树莓派串口通信；所述树莓派与所述云服务器通过5G/4G双频无线网卡，以TCP/IP协议和HTTP协议经过5G/4G双频无线路由器，实现与所述云服务器实时通信，实时上传监控视频和GPS数据；所述移动终端通过5G/4G移动网络与所述云服务器实时通信；所述云服务器包括：通信模块，用于实现与所述移动终端和所述树莓派的双向通信；可疑表情识别模块，用于对监控视频进行人脸表情可疑度判断；风险预警模块，用于当所述可疑表情识别模块判断出高置信度可疑表情时，向所述移动终端发出预警，预警方式包括短信提示和APP弹窗、推送提示；云端数据管理模块，用于存储和管理历史监控视频、可疑人脸出现的视频片段、GPS数据；移动终端监控APP，用于管理和缓存云端监控视频、可疑人脸出现的视频片段，向树莓派发送控制指令，以及监控画面、可疑人物出现的视频段、历史车辆GPS轨迹和当前位置的可视化展示。基于表情识别的监控方法，包括如下步骤：步骤1)、采集监控视频；步骤2)、预先训练表情识别模型；步骤3)、应用所述表情识别模型对监控视频进行表情识别，当可疑表情识别置信度为高时，发出预警。进一步地，步骤2)中，表情识别模型的训练方法包括：步骤a、输入AFEW数据集，将AFEW数据集中设定比例的图像作为训练集，AFEW数据集中其余图像作为验证集；步骤b、VGG16网络训练；在VGG16网络训练前，采用迁移学习法，载入VGGFace的模型参数作为预训练权重；利用训练集开始VGG16网络的训练，经特征提取后生成特征值数组、图片标签和各帧视频标签，再在VGG16网络后加上Softmax层进行分类操作，分类参照的是每一幅图片的标签与每一帧视频的标签相同；VGG16网络使用3×3的卷积核进行卷积运算，卷积采样尺度为1×1，池化间隔2×2；网络依次是两层卷积Conv3-64，一层池化pool1/2；两层卷积Conv3-128，一层池化pool1/2；三层卷积Conv3-256，一层池化pool1/2；三层卷积Conv3-512，一层池化pool1/2；三层卷积Conv3-512，一层池化pool1/2；两层全连接层FC-4096；池化层pool1/2为窗口大小是2×2，步长为2的最大池化层；使用Softmax损失函数对线性输出进行处理，设分类器总类别个数为c，则当前元素的指数与所有元素指数和的比即为当前元素的Softmax值Si，其中，Vi为分类器前一级输出单元的输出，i为类别索引，e表示常数；Si所对应的Softmax损失函数为Li，Li越趋近于0，说明分类结果越准确；sj表示当前元素的Softmax值；步骤c、LSTM网络训练；步骤b训练完成的VGG16，去掉加上的Softmax层和第2层全连接层，连接在LSTM网络的前方；采用传统CNN模型从各帧视频中提取的视频微表情序列经过VGG16计算得到视频微表情图像特征值后，作为LSTM的输入，在LSTM网络中进行训练；训练LSTM模型时，每12帧视频图像选取为一个片段进行迭代；LSMT网络结构为，每一个VGG16连接单层有128个隐层单元的LSTM网络；该网络由LSTM循环单元构成，循环单元包括遗忘门、输入门和输出门；遗忘门函数ft用于决定网络要丢失哪些信息，其输出值介于0-1之间；ft＝σ(W本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.车载监控装置，其特征在于，为左右对称结构，包括装置本体(1)、左摄像臂(2)、右摄像臂(3)、前摄像装置(4)和后视镜(5)，装置本体(1)左、右端分别开设有与对应摄像臂相匹配的腔体，左摄像臂(2)和右摄像臂(3)可伸缩地安装在装置本体(1)中，装置本体(1)内中间位置安装有用于驱动两摄像臂伸缩的驱动机构；前摄像装置(4)固定在装置本体(1)前端面中间位置，后视镜(5)固定在装置本体(1)后端面上。/n

【技术特征摘要】
1.车载监控装置，其特征在于，为左右对称结构，包括装置本体(1)、左摄像臂(2)、右摄像臂(3)、前摄像装置(4)和后视镜(5)，装置本体(1)左、右端分别开设有与对应摄像臂相匹配的腔体，左摄像臂(2)和右摄像臂(3)可伸缩地安装在装置本体(1)中，装置本体(1)内中间位置安装有用于驱动两摄像臂伸缩的驱动机构；前摄像装置(4)固定在装置本体(1)前端面中间位置，后视镜(5)固定在装置本体(1)后端面上。


2.根据权利要求1所述的车载监控装置，其特征在于，左摄像臂(2)和右摄像臂(3)均包括步进电机(18)、电机座(19)、第一转轴(20)、套筒(21)和摄像模组，套筒(21)可滑动地设置在装置本体(1)内、对应端腔体中，电机座(19)固定在套筒(21)内侧端部，步进电机(18)固定在电机座(19)上，步进电机(18)的输出轴穿过电机座(19)，并与套筒(21)内的第一转轴(20)固定连接；
所述摄像模组包括摄像头固定盒(11)、第一旋钮(12)、第二旋钮(13)、第一摄像头(14)、第一LED补光灯(15)、第二感光传感器(16)和挡块(17)，第一LED补光灯(15)包括多个第一LED灯珠，挡块(17)、第一旋钮(12)、摄像头固定盒(11)和第二旋钮(13)依次固定连接，挡块(17)与装置本体(1)对应端端面相匹配，第一摄像头(14)固定在摄像头固定盒(11)前端面中间位置，第二感光传感器(16)和多个第一LED灯珠围绕着第一摄像头(14)周向均匀地固定在摄像头固定盒(11)前端面上，第二旋钮(13)与第一转轴(20)外侧端部转动连接；
所述驱动机构...

【专利技术属性】
技术研发人员：张乃欣，杨雪，马培立，张天程，曹哲奇，刘家乐，汪晟，卢欣，杨承斌，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：新型
国别省市：江苏;32