(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210349603.7 (22)申请日 2022.04.02 (71)申请人 江西吉为科技有限公司 地址 343100 江西省吉安市井冈山经济技 术开发区六星工业园7号厂房 (72)发明人 肖建安　 (74)专利代理 机构 深圳倚智知识产权代理事务 所(普通合伙) 44632 专利代理师 钟火军 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 20/40(2022.01) (54)发明名称 一种基于图像识别的智能家庭监护系统及 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像识别的智能家 庭监护系统， 其包括有一云平台、 多个边缘计算 盒子和多个IPC设备， 多个边缘计算盒子均与所 述云平台建立通信， 每个边缘计算盒子分别与全 部的IPC设备建立通信， 其中： 多个IPC设备分别 布设于多个不同位置， 且分别获取不同监控区域 内的图像数据； 所述边缘计算盒子用于对所述 IPC设备采集的 图像数据进行识别并得到相应的 事件； 所述 云平台用于获取所述边缘计算盒子识 别的事件， 并对所述事件进行处置和存储。 本发 明不仅具有场景内事件识别功能， 还 可通过节点 算力共享的模式来提高事件识别功能的实时性、 可靠性， 进而满足智能化 综合治理与智能监护要 求。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 114612865 A 2022.06.10 CN 114612865 A 1.一种基于图像识别的智能家庭监护系统， 其特征在于， 包括有一云平台(1)、 多个边 缘计算盒子(2)和多个IPC设备(3)， 多个边缘计算 盒子(2)均与所述云平台(1)建立通信， 每 个边缘计算盒子(2)分别与全部的IPC设备(3)建立 通信， 其中： 多个IPC设备(3)分别布设于多个不同位置， 且分别获取不同监控区域内的图像数据； 所述边缘计算盒子(2)用于对所述IPC设备(3)采集的图像数据进行识别并得到相应的 事件； 所述云平台(1)用于获取所述边缘计算盒子(2)识别的事件， 并对所述事件进行处置和 存储。 2.如权利要求1所述的基于图像识别的智能家庭监护系统， 其特征在于， 所述IPC设备 (3)包括有网络连接单 元、 智能语音单 元和高清视频拍摄单 元。 3.如权利要求1所述的基于图像识别的智能家庭监护系统， 其特征在于， 所述边缘计算 盒子(2)内置有图像识别算法， 借由所述图像识别算法对所述IPC设备(3)采集的图像数据 进行识别。 4.如权利要求1所述的基于图像识别的智能家庭监护系统， 其特征在于， 所述云平台 (1)通过集群容器获取 所述边缘计算盒子(2)识别的事 件。 5.一种基于图像识别的智能家庭监护方法， 其特征在于， 该方法基于一系统实现， 所述 系统包括有一云平台(1)、 多个边缘计算 盒子(2)和多个IPC设备(3)， 多个边缘计算 盒子(2) 均与所述云平台(1)建立通信， 多个IP C设备(3)分别布设于多个不同位置， 且每个边缘计算 盒子(2)分别与全部的IPC设备(3)建立 通信， 所述方法包括如下步骤： 步骤S1， 多个IPC设备(3)分别获取不同监控区域内的图像数据， 并将图像数据上传至 相应节点上的所述 边缘计算盒子(2)； 步骤S2， 所述边缘计算盒子(2)对所述IPC设备(3)采集的图像数据进行识别并得到相 应的事件； 步骤S3， 所述云平台(1)获取所述边缘计算盒子(2)识别的事件， 并对所述事件进行处 置和存储。 6.如权利要求5所述的基于图像识别的智能家庭监护方法， 其特征在于， 所述步骤S2 中， 所述云平台(1)通过云端程序对接入的所述边缘计算盒子(2)节点进行运行控制， 监听 所述边缘计算盒子(2)的运行状态以及调度所述 边缘计算盒子(2)的算力。 7.如权利要求6所述的基于图像识别的智能家庭监护方法， 其特征在于， 所述步骤S2 中， 所述云平台(1)调度算力的过程包括： 当一个节点上的所述边缘计算盒子(2)计算负载 低时， 将该边缘计算 盒子(2)的算力调 度到其他需要增加算力的所述边缘计算盒子(2)节 点 上。 8.如权利要求5所述的基于图像识别的智能家庭监护方法， 其特征在于， 所述步骤S2 中， 所述边缘计算盒子(2)通过其内置的图像识别算法对所述IPC设备(3)采集的图像数据 进行识别， 进 而得到相应的事 件。 9.如权利要求8所述的基于图像识别的智能家庭监护方法， 其特征在于， 所述图像识别 算法通过如下 过程训练得 出： 步骤S20， 输入所述IPC设备(3)获取的预处理图像数据， 并将图像数据分割为若干超像 素；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114612865 A 2步骤S21， 进行背景种子标记； 步骤S22， 构建传播所需要的图模型； 步骤S23， 完成基于背景种子的显著特 征标记， 得到图像数据集； 步骤S24， 对标记完成的图像数据集进行归类训练和学习； 步骤S25， 对特 征标记进行 更新优化和再使用。 10.如权利要求5所述的基于 图像识别的智能家庭监护方法， 其特征在于， 所述步骤S2 中， 所述边缘计算盒子(2)的识别算法包括但不限于跌倒识别、 危险品识别、 刀具识别、 火灾 识别、 陌生人识别和不良行为识别算法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114612865 A 3