基于卷积神经网络的智能家庭安防监控系统

摘要

传统家庭安防监控系统接受率低,无法实时通知用户家庭异常,不能满足用户需求.针对这一问题,文中设计一种基于卷积神经网络的智能家庭安防监控系统.该系统采用卷积神经网络算法对摄像头采集到的图像进行检测识别,可对人和动物等多目标进行快速识别区分,避免传统检测方法中使用人体红外感应传感器造成的误判.当系统检测到有人闯入时,单片机控制蜂鸣器报警,且通过GSM模块将识别结果和视频链接以短信方式发送到手机端,使用者可通过点击视频链接及时查看现场情况.通过将卷积神经网络和单片机结合,该系统可完成实时目标检测并发送短信给用户,用户可以实时调用视频查看异常,从而减少用户生命财产受损,该系统成本低,用户接受度高.实验结果表明,该智能安防系统工作稳定可靠,误报率低,可对居家环境智能化实时监控和报警.