【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能监控领域，尤其是涉及一种基于zigbee的智能家居监控方法及系统。
技术介绍
1、现有的智能家居系统往往侧重于单用户的简单自动化控制，而在面对家庭成员多样化的行为模式、个性化需求和同时发生的交互场景时，系统的处理能力显得不足。这种局限性导致了系统在提供个性化服务和响应多人复杂需求时的效率低下和用户体验不佳。因此，需要改进。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供一种基于zigbee的智能家居监控方法及系统。
2、一种基于zigbee的智能家居监控方法，包括步骤：
3、s10:基于zigbee网络和低清分辨率模式的摄像头，实时接收监控视频流；
4、s20:逐帧获取监控视频流，并对监控视频流预处理；
5、s30:基于图像处理算法，将当前帧与预设的背景模型比较，识别当前帧的运动区域，并计算运动区域的大小；
6、s40:当检测到的运动区域大于第一预设阈值时，调整摄像头至高清分辨率模式，并启动多目标跟踪算法对多个运动对象进行持续监控；
7、s50:基于面部识别api提取多个运动对象的面部特征，并将提取的特征与预设的家庭成员库进行比对，判断运动对象是否为家庭成员；
8、s60:当运动对象为家庭成员时，匹配预设的家庭成员库的用户档案，所述用户档案用户包括个性化设置和行为模式；
9、s70:当运动对象为非家庭成员时，记录其存在；
10、s80:当运动对象为家庭成员时，基
11、s90:当智能家居设备接收到调整参数命令时，调整至不同工作模式。
12、在一较佳实施例中，所述逐帧获取监控视频流，并对监控视频流预处理的步骤，包括步骤：
13、以固定的时间间隔读取监控视频流中的每一帧；
14、对每一帧进行预处理，预处理包括调整大小、灰度转换。
15、在一较佳实施例中，所述基于图像处理算法，将当前帧与预设的背景模型比较，识别当前帧的运动区域，并计算运动区域的大小的步骤，包括步骤：
16、在无运动对象时，采集一段时间的监控视频帧，并计算这些帧的平均值，创建一个预设的背景模型；
17、基于绝对差分法，对每一帧与预设的背景模型进行比较；
18、通过比较当前帧和预设的背景模型，识别出运动区域；
19、基于轮廓检测方法，计算运动区域的大小。
20、在一较佳实施例中，所述基于面部识别api提取多个运动对象的面部特征，并将提取的特征与预设的家庭成员库进行比对，判断运动对象是否为家庭成员的步骤，包括步骤：
21、基于面部识别api提取运动对象的面部特征，生成特征向量；
22、对提取的特征向量进行标准化处理；
23、将标准化后的特征向量与预设的家庭成员库的特征向量进行比对；
24、当比对得分大于预设相似度阈值时，判断运动对象是家庭成员；
25、当比对得分小于预设相似度阈值时，判断运动对象不是家庭成员。
26、在一较佳实施例中，所述当运动对象为家庭成员时，匹配预设的家庭成员库中的用户档案，所述用户档案用户包括个性化设置和行为模式的步骤，包括步骤：
27、所述个性化设置包括用户的偏好设置，所述用户的偏好设置包括灯光亮度、空调温度；
28、所述行为模式包括用户的日常活动习惯，所述用户的日常活动习惯包括活动时间、常用设备。
29、在一较佳实施例中，所述当智能家居设备接收到调整参数命令时，调整至不同工作模式的步骤，之后步骤：
30、所述工作模式包括家庭模式，离家模式，睡眠模式，娱乐模式；
31、当工作模式是家庭模式时，调整灯光至70%亮度，设置空调至25℃；
32、当工作模式是离家模式时，关闭所有灯光，锁定门锁，启动监控摄像头；
33、当工作模式是睡眠模式时，调整灯光至10%亮度，设置空调至20℃；
34、当工作模式是娱乐模式时，关闭所有灯光，设置空调至22℃。
35、本申请的上述目的二是通过以下技术方案得以实现的：
36、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于zigbee的智能家居监控方法的步骤。
37、本申请的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：
38、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于zigbee的智能家居监控方法的步骤。
39、综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
40、1.摄像头以低清分辨率模式运行，通过zigbee网络实时传输视频流。这样做是为了在保证监控功能的同时，尽量减少网络带宽的占用和数据处理的需求，因为低分辨率视频流相比高清视频流数据量更小，更适合在无线网络环境中进行实时传输。简而言之，这是系统初始化监控环境的过程，确保能够持续不断地接收到监控场景的实时图像信息，但又不至于消耗过多的网络资源；
41、2.从摄像头捕捉到的视频中一帧一帧地提取图像，并且对这些图像进行初步的处理，以便为后续的分析工作做准备。这个过程确保了视频数据在进一步使用前是清晰且格式统一的；
42、3.系统利用图像处理算法对摄像头捕获的当前视频帧进行分析，将其与预先设定的背景模型进行对比。这一过程旨在找出帧中与静态背景不同的部分，即运动区域。通过这种比较，系统能够识别出运动的物体，并计算出这些运动区域在画面中所占的面积大小。这一步骤是监测活动的重要环节，它帮助系统区分背景和前景中的动态元素；
43、4.当监控系统中识别出的运动区域大于一个设定的大小阈值时，会被触发，此时摄像头会从低清模式切换到高清模式，以提供更清晰的图像细节，并且系统会启动跟踪算法来对运动对象进行连续的监视，确保能够实时跟踪并记录该对象的活动情况；
44、5.系统利用面部识别api来分析运动对象的面部特征，并将这些特征与系统中已存储的家庭成员面部特征库进行对比。通过这种比对，系统可以判断运动对象是否是家庭成员，从而实现对家庭内部人员的识别和区分；
45、6.当系统确认运动对象是家庭成员，则会进一步匹配该成员在预设的家庭成员库中的用户档案。这个用户档案包含了该家庭成员的个性化设置和行为模式，以便系统可以根据这些信息来定制智能家居设备的响应，提供更加个性化的服务和自动化控制；
46、7.系统会根据匹配到的家庭成员的用户档案以及当前的日期和时间信息，自动生成适合该成员的控制命令。这些控制命令旨在根据用户的个性化偏好和行为习惯来调整智能家居设备的状态，然后系统会将这些命令发送至相应的智能家居设备本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于ZigBee的智能家居监控方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ZigBee的智能家居监控方法，其特征在于，所述逐帧获取监控视频流，并对监控视频流预处理的步骤，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于ZigBee的智能家居监控方法，其特征在于，所述基于图像处理算法，将当前帧与预设的背景模型比较，识别当前帧的运动区域，并计算运动区域的大小的步骤，包括步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于ZigBee的智能家居监控方法，其特征在于，所述基于面部识别API提取多个运动对象的面部特征，并将提取的特征与预设的家庭成员库进行比对，判断运动对象是否为家庭成员的步骤，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于ZigBee的智能家居监控方法，其特征在于，所述当运动对象为家庭成员时，匹配预设的家庭成员库中的用户档案，所述用户档案用户包括个性化设置和行为模式的步骤，包括步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于ZigBee的智能家居监控方法，其特征在于，所述当智能家居设备接收到调整参数命令时，调整至不
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任一项所述一种基于ZigBee的智能家居监控方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述一种基于ZigBee的智能家居监控方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于zigbee的智能家居监控方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于zigbee的智能家居监控方法，其特征在于，所述逐帧获取监控视频流，并对监控视频流预处理的步骤，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于zigbee的智能家居监控方法，其特征在于，所述基于图像处理算法，将当前帧与预设的背景模型比较，识别当前帧的运动区域，并计算运动区域的大小的步骤，包括步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于zigbee的智能家居监控方法，其特征在于，所述基于面部识别api提取多个运动对象的面部特征，并将提取的特征与预设的家庭成员库进行比对，判断运动对象是否为家庭成员的步骤，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于zigbee的智能家...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖福保，张文梅，李蓉，邓会敏，黄锵，宣依娜，
申请(专利权)人：广东农工商职业技术学院农业部华南农垦干部培训中心，
类型：发明
国别省市：
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