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一种用于社区安防以及巡更监控的智能控制装置 

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申请/专利权人:济南正邦电子科技有限公司

摘要:本发明公开了一种用于社区安防以及巡更监控的智能控制装置,包括安防车,安防车的顶端设置有电池取放机构,电池取放机构的内部设置有电池,电池取放机构的一侧且位于安防车的顶端设置有警示灯;电池取放机构的顶端设置有摄像头转动机构,摄像头转动机构的侧边设置有连接板,连接板的顶端设置有温度探测器;安防车的一端设置有照射灯,照射灯的侧边设置有护杠。本发明实现对社区内人员、车辆、环境等多方面的实时监控和智能分析,提高社区安防监控的效率和准确性,降低了电池的维护成本,实时监测和识别当前的天气状况,方便管理人员根据天气情况调整巡更监控策略,提高社区安防的效果。

主权项:1.一种用于社区安防以及巡更监控的智能控制装置,包括安防车(1),其特征在于,所述安防车(1)的顶端设置有电池取放机构(2),所述电池取放机构(2)的内部设置有电池(3),所述电池取放机构(2)的一侧且位于所述安防车(1)的顶端设置有警示灯(4);所述电池取放机构(2)的顶端设置有摄像头转动机构(5),所述摄像头转动机构(5)的侧边设置有连接板(6),所述连接板(6)的顶端设置有温度探测器(7);所述安防车(1)的一端设置有照射灯(8),所述照射灯(8)的侧边设置有护杠(9);所述电池取放机构(2)包括设置在所述安防车(1)顶端的外壳体(201),所述外壳体(201)的一侧设置有防盗门(202),所述外壳体(201)靠近所述防盗门(202)的一侧设置有压力传感器(203);所述外壳体(201)的内部两端侧壁上均设置有固定条(204),所述固定条(204)内设置有滑槽(205),两个所述固定条(204)之间设置有电池托盘(206),所述电池托盘(206)的两端均设置有两个滑块(207),且所述滑块(207)与所述滑槽(205)滑动配合,同一侧的两个所述滑块(207)之间且位于所述滑槽(205)内设置有挡块(208);所述电池托盘(206)的内部侧壁上设置有第一防滑垫(209),所述电池托盘(206)的内底部设置有第二防滑垫(210),且所述电池(3)位于所述第二防滑垫(210)的顶端中部;所述电池托盘(206)的底端设置有连接框(211),所述连接框(211)的底端设置有第一齿条(212),所述第一齿条(212)的侧边且位于所述安防车(1)的顶端设置有第二齿条(213),所述外壳体(201)的内底部设置有电动推杆(214),所述电动推杆(214)的输出轴上且位于所述第一齿条(212)与所述第二齿条(213)之间设置有齿轮(215),所述齿轮(215)与所述第一齿条(212)与所述第二齿条(213)相啮合;所述压力传感器(203),用于控制所述电动推杆(214)的启动与停止;所述控制所述电动推杆(214)的启动与停止包括以下步骤:若所述防盗门(202)关闭时,所述压力传感器(203)检测到压力,并将信号传输给控制器;控制器根据接收到的信号,驱动所述电动推杆(214)返回初始位置;若所述防盗门(202)打开时,所述压力传感器(203)的压力消失,且控制器检测到信号变化;控制器重新启动所述电动推杆(214),并使所述电动推杆(214)的输出轴达到最大行程;当所述电动推杆(214)达到最大行程时,控制器发出断电指令,使电动推杆停止运动;所述摄像头(508),用于获取社区图像,并根据社区图像识别出天气情况,且完成社区图像内的目标提取,并根据提取的目标识别社区图像内的物体;所述根据社区图像识别出天气情况包括以下步骤:将获取的一系列社区图像转化为灰度图序列,尺寸为M×N;读取一帧灰度图,并根据该帧灰度图的亮度、锐度、对比度和均值邻域占比计算此帧的天气行为指标w0、w1、w2,且w0、w1、w2分别表示该帧灰度图属于晴天、阴天、雾天的概率;根据天气行为指标与相应的阈值进行比较,判断灰度图是否属于晴天,若是,则累加晴天的计数器,并跳过后续的判断,若不是,则继续判断灰度图是否属于阴天;判断灰度图是否属于阴天,若是,则累加阴天的计数器,并跳过后续的判断,若不是,则继续判断灰度图是否属于雾天;判断灰度图是否属于雾天,若是,则累加雾天的计数器,并跳过后续的判断;若灰度图不属于晴天、阴天及雾天,则选择最大的天气行为指标对应的天气类型,并累加该类型的计数器,且若某种天气类型的计数器达到了最大阈值,则将其减半,否则将其清零;根据晴天、阴天及雾天三种天气类型的计数器的大小,选择最大的一个作为当前帧灰度图的天气类型,并输出当前帧的天气类型,同时处理下一帧灰度图;所述天气情况为晴天时,将灰度图的灰度值分为8个区间,并为每个像素点分配对应的初始标记量,并根据最大标记量计算像素点的灰度估计值,同时结合当前帧和前一帧的图像信息,根据阈值判断并确定目标的灰度值;所述天气情况为阴天时,通过线性灰度变换将灰度图恢复为正常光照水平,并通过阈值判断确定目标的灰度值;所述天气情况为雾天时,计算灰度图上部14区域的灰度均值f1和大于f1的像素均值f2;结合前一帧的大气光强值和f2,计算当前帧的大气光强值;设定强度系数,计算大气耗散函数的估计值;根据去雾模型获得去雾图像,并通过阈值判断确定目标的灰度值;所述确定目标的灰度值之后,得到一个二值图像,并将二值图像中的目标区域与背景区域分割,且在分割后的二值图像中,提取目标区域。

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