本發(fā)明涉及智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)及其控制方法。

背景技術(shù)：

1、安防攝像頭是一種半導(dǎo)體成像器件，具有靈敏度高、抗強光、畸變小、體積小、壽命長、抗震動等優(yōu)點。現(xiàn)有的安防攝像頭大多不具有防遮擋功能，易被飄落的雜物或灰塵遮擋，使安防攝像頭無法正常的采集視頻圖像，失去其安全防護監(jiān)控的作用，具有較大的潛在安全隱患，另外，由于現(xiàn)有的安防攝像頭大多安裝位置較高，長時間使用后表面易積聚較多灰塵，不易清潔，為安防攝像頭的清理帶來不便。因此確保安防攝像頭可以正常的采集視頻圖像，起到安全防護監(jiān)控的作用，避免被飄落的雜物或灰塵遮擋影響安防攝像頭的拍攝視線成為了一個重要的問題。

2、中國專利申請公開號：cn115695979a公開了一種物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的防遮擋攝像頭，涉及安防監(jiān)控設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域，其包括包括攝像頭和可拆卸安裝在攝像頭上的安裝座，安裝座包括下抵板、套設(shè)板、矩形側(cè)桿以及可拆卸安裝在矩形側(cè)桿上的u形卡桿組成，u形卡桿上貫穿轉(zhuǎn)動設(shè)有螺紋桿，u形卡桿上螺紋開設(shè)有與螺紋桿適配并供其貫穿轉(zhuǎn)動的螺紋適配孔，螺紋桿靠近套設(shè)板一側(cè)固定安裝有抵緊圓片，安裝座上設(shè)置有對攝像頭進行防遮擋清理的清除裝置；該發(fā)明具有可以對飄落在攝像頭上的雜物進行清除，同時對攝像頭表面進行有效清洗，防止灰塵附著遮擋攝像頭的拍攝視線，并便于拆卸安裝適用于多數(shù)攝像頭的效果。

3、中國專利申請公開號：cn112153258a公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)工程智能制造化防遮擋監(jiān)控攝像頭，包括機殼，所述機殼的內(nèi)壁連接有固定桿，固定筒的內(nèi)側(cè)滑動連接有第一移動桿，第一移動桿的上側(cè)連接有承板，承板的下側(cè)固定連接有連接板，連接板的下側(cè)固定連接有第一軌道，第一軌道的內(nèi)側(cè)滑動連接有第一驅(qū)動塊，驅(qū)動塊的上側(cè)固定連接有連接架。該基于物聯(lián)網(wǎng)工程智能制造化防遮擋監(jiān)控攝像頭，通過驅(qū)動塊運動到第一軌道的斜道時，驅(qū)動塊沿斜道帶動第一軌道向上運動，從而帶動與連接板固定連接的承板向外運動，使得承板運動到攝像頭外，這一結(jié)構(gòu)達到了隱藏式防遮擋裝置攝像頭體積不會增大、內(nèi)置防遮擋裝置使得使用壽命高的效果。

4、但是，上述方法存在以下問題：無法實時對系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)進行智能化調(diào)控，從而導(dǎo)致在監(jiān)控對象受到遮擋時，無法有效對監(jiān)控設(shè)備進行調(diào)整從而導(dǎo)致運作效率降低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為此，本發(fā)明提供一種智能物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)及其控制方法，用以克服現(xiàn)有技術(shù)中無法實時對系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)進行智能化調(diào)控，從而導(dǎo)致在監(jiān)控對象受到遮擋時，無法有效對監(jiān)控設(shè)備進行調(diào)整從而導(dǎo)致運作效率降低的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種智能物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)，所述系統(tǒng)設(shè)有若干成組設(shè)置圖像采集裝置，對于單個圖像采集裝置，包括：

3、拍攝模塊，其用以拍攝若干待監(jiān)測點的實時圖像，并生成對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)；

4、生成模塊，其與所述拍攝模塊相連，用以將所述圖像數(shù)據(jù)進行過濾，并生成對應(yīng)的過濾數(shù)據(jù)和對應(yīng)的遮擋率學(xué)習(xí)模型；

5、學(xué)習(xí)模塊，其與所述生成模塊相連，用以預(yù)處理所述過濾數(shù)據(jù)，并生成對應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，并選取預(yù)處理數(shù)據(jù)的若干指標(biāo)特征，根據(jù)指標(biāo)特征對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，生成所述實時圖像的遮擋率分布圖；

6、報警模塊，其與所述學(xué)習(xí)模塊相連，用以接收所述遮擋率分布圖，并將所述遮擋率分布圖與遮擋率閾值比較，并生成對應(yīng)的比較結(jié)果；

7、驅(qū)物模塊，其與所述報警模塊相連，用以根據(jù)所述比較結(jié)果對所述待監(jiān)測點的遮擋物做調(diào)整；

8、其中，所述實時圖像為待監(jiān)測點的實時監(jiān)控圖像；

9、所述遮擋率學(xué)習(xí)模型根據(jù)過濾數(shù)據(jù)集對所述過濾數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練生成；

10、所述過濾數(shù)據(jù)集包括所述待監(jiān)測點不同時期的所述圖像數(shù)據(jù)生成的對應(yīng)的過濾數(shù)據(jù)；

11、所述預(yù)處理數(shù)據(jù)為根據(jù)所述過濾數(shù)據(jù)將對應(yīng)的圖像進行擬合，并生成采樣率為標(biāo)準(zhǔn)采樣率的若干預(yù)處理數(shù)據(jù)，所述學(xué)習(xí)模塊根據(jù)各預(yù)處理數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的指標(biāo)特征；

12、所述標(biāo)準(zhǔn)采樣率為所述學(xué)習(xí)模塊能夠識別的采樣率，且對于單次采樣，其對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)采樣率為單個采樣率。

13、進一步地，所述拍攝模塊，包括：

14、若干圖像傳感器組，其設(shè)置在對應(yīng)的待監(jiān)測點，用以分別拍攝若干所述待監(jiān)測點的實時圖像；

15、轉(zhuǎn)換器，其與所述圖像傳感器組相連，用以將所述實時圖像轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)；

16、傳輸器，其與所述轉(zhuǎn)換器相連，用以收集所述圖像數(shù)據(jù)并傳輸至所述生成模塊。

17、進一步地，所述生成模塊接收所述圖像數(shù)據(jù)，過濾器將所述圖像數(shù)據(jù)進行過濾，并生成對應(yīng)的過濾數(shù)據(jù)，

18、其中，所述過濾器中設(shè)有像素閾值，用以采集所述圖像數(shù)據(jù)的像素，并將超出所述像素閾值的圖像數(shù)據(jù)過濾。

19、進一步地，所述生成模塊對所述過濾數(shù)據(jù)進行存儲，并根據(jù)所述過濾數(shù)據(jù)集對所述過濾數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，生成對應(yīng)的遮擋率學(xué)習(xí)模型。

20、進一步地，所述學(xué)習(xí)模塊接收所述遮擋率學(xué)習(xí)模型，并通過預(yù)處理器對所述過濾數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，生成對應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)器選取所述預(yù)處理數(shù)據(jù)的若干指標(biāo)特征，根據(jù)所述遮擋率學(xué)習(xí)模型對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，并生成對應(yīng)的遮擋率分布圖；

21、其中，所述指標(biāo)特征包括所述實時圖像中遮擋物占比、時間和/或待監(jiān)測點位置；

22、對預(yù)處理數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)為將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所述遮擋率分布圖，并提取所述遮擋率分布圖中的所述指標(biāo)特征，并且基于該指標(biāo)特征對所述遮擋率分布圖進行標(biāo)注。

23、進一步地，所述預(yù)處理器對所述過濾數(shù)據(jù)進行預(yù)處理生成對應(yīng)的所述預(yù)處理數(shù)據(jù)，對過濾數(shù)據(jù)進行預(yù)處理還包括：

24、基于所述過濾數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)采集特征，進行數(shù)據(jù)清洗，得到所述過濾數(shù)據(jù)集的清洗數(shù)據(jù)，對所述清洗數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

25、其中，所述標(biāo)準(zhǔn)化處理為將所述過濾數(shù)據(jù)按標(biāo)準(zhǔn)采樣率進行分割。

26、進一步地，所述報警模塊接收所述遮擋率分布圖，并計算所述遮擋率分布圖中各待監(jiān)測點的遮擋率，將所述遮擋率與所述遮擋率閾值比較，所述遮擋率小于所述遮擋率閾值時，所述報警模塊不對所述驅(qū)物模塊下達調(diào)整指令。

27、進一步地，所述遮擋率大于所述遮擋率閾值時，所述報警模塊中的調(diào)節(jié)器對所述驅(qū)物模塊下達調(diào)整指令，驅(qū)物器接收所述調(diào)整指令，并對所述圖像傳感器組的角度做調(diào)整。

28、進一步地，所述圖像傳感器組再次對所述待監(jiān)測點的實時圖像進行拍攝，并對所述實時圖像的所述遮擋率進行學(xué)習(xí)，直至所述遮擋率小于所述遮擋率閾值。

29、另一方面，本發(fā)明提供一種智能物聯(lián)網(wǎng)控制方法，包括：

30、所述生成模塊根據(jù)所述過濾數(shù)據(jù)集對所述遮擋率學(xué)習(xí)模型進行迭代優(yōu)化，直至損失值收斂至預(yù)設(shè)值；

31、通過所述過濾數(shù)據(jù)集對當(dāng)前遮擋率學(xué)習(xí)模型進行測試；

32、當(dāng)測試結(jié)果滿足預(yù)設(shè)測試結(jié)果，保存所述遮擋率學(xué)習(xí)模型的參數(shù)。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過設(shè)有若干成組設(shè)置圖像采集裝置，包括：拍攝模塊，用以拍攝若干待監(jiān)測點的實時圖像，并生成對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)，生成模塊，用以將圖像數(shù)據(jù)進行過濾，并生成對應(yīng)的過濾數(shù)據(jù)和遮擋率學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)模塊，用以預(yù)處理過濾數(shù)據(jù)，并選取若干指標(biāo)特征進行學(xué)習(xí)，生成實時圖像的遮擋率分布圖，報警模塊，用以接收遮擋率分布圖，并與遮擋率閾值比較，生成對應(yīng)的比較結(jié)果，驅(qū)物模塊，用以根據(jù)比較結(jié)果對待監(jiān)測點的遮擋物做調(diào)整，在一定程度上解決了待監(jiān)測點攝像頭的遮擋問題，減少了因霧氣等因素而導(dǎo)致的圖像不清晰的問題，提高了物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)識別的準(zhǔn)確率，改善了用戶的實際體驗。

34、進一步地，通過在拍攝模塊中設(shè)置圖像傳感器組將實時圖像轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)，便于遮擋率學(xué)習(xí)模型對預(yù)處理數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，提高了系統(tǒng)對圖像遮擋率識別的準(zhǔn)確度。

35、進一步地，通過在生成模塊中對圖像數(shù)據(jù)進行過濾，并監(jiān)圖像數(shù)據(jù)的像素與像素閾值比較，得到對應(yīng)的過濾數(shù)據(jù)，消除了學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)結(jié)果因過濾數(shù)據(jù)處理錯誤而產(chǎn)生的誤差，使學(xué)習(xí)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

36、進一步地，通過利用過濾數(shù)據(jù)集對過濾數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，生成對應(yīng)的遮擋率學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)了對遮擋率的學(xué)習(xí)，便于對拍攝模塊進行實時調(diào)整，在一定程度上解決了待監(jiān)測點攝像頭的遮擋問題。

37、進一步地，通過對過濾數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到對應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，以提升噪音的識別效率，從而能夠快速地選取預(yù)處理數(shù)據(jù)的有效特征，從而進一步提高了物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)識別的準(zhǔn)確率。

38、進一步地，通過設(shè)置遮擋率閾值，對圖像傳感器組進行調(diào)整，減少了因霧氣等因素而導(dǎo)致的圖像不清晰的問題，改善了用戶的實際體驗。