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摘 要

智能家居是以用户住宅为主要平台，利用综合布线技术、安全防范技术、音视频技术、网络通信技术，自动控制技术等与家庭生活有关的设备的集成，目的是为了能构建高效的住宅设备与家庭日常事务的管理系统。现在，智能家居已从当初模糊的概念产品转到了快速发展的新阶段。人们对智能家居的需求日益广泛，潜在的市场需求也慢慢显现出来。

在智能家居的使用中，对家庭的实时监控，外人的入侵，信息的反馈都离不开对图像的处理。传统的图像处理经常会发生误报的现象，本文旨在开发一款能够通过分析视频图像来分辨物体、动物、人等不同的生物，并对用户做出提醒的系统。

本软件采用Visual Studio 2010作为开发平台，使用C 语言进行开发。并且，系统通过调用OpenCV类库来处理图像。

关键词：智能家居 计算机图像 OpenCV 模式识别

Smart home:

Design and development of image processing

Abstract

Smart Home is the main platform for residential users, using integration with family life related equipment. These equipments use cabling technology, security technology, audio and video technology, network communication technology, automatic control technology. The purpose for a sustainable home is to construct a more effective residential equipment and household routine management system. Recently, sustainable home is no longer a vague concept. It’s now entering to the new stage of rapid development. Demand for smart home is increasingly widespread. Potential market demand are slowly revealed.

The smart home is a system that combined by various components. Occupants need to monitor the home environment by real-time monitor. We use image processing to process videos in order to capture useful information. The traditional image processing often occurs faulty alarming. This paper focuses on developing a system that has the ability to distinguish objects, animals, human beings or any other creature, and then call attention to occupants.

This software was developed on Visual Studio 2010 by using C language. In addition, the software uses OpenCV to process images.

Keywords: Smart home; Computer Version; OpenCV; Pattern Recognition

目 录

第一章 引言 1

1.1项目背景 1

1.1.1 智能家居概述 1

1.1.2 图像处理的用处 1

1.2 系统开发的意义 2

1.2.1 开发目的 2

1.2.2 智能家居中图像处理系统的用途 2

1.3 论文的结构安排 2

1.4 本章小结 3

第二章 智能家居中图像处理系统开发相关技术的介绍 4

2.1 C 的介绍 4

2.1.1 C 简介 4

2.1.2 C 基本特点 4

2.2 Visual Studio 2010介绍 4

2.3 OpenCV 介绍 5

2.4图像处理方法介绍 5

2.4.1 分水岭分割算法 5

2.4.2 高斯混合模型 5

2.4.3 比较图像差异 5

2.4.4 图像的腐蚀与膨胀 5

2.5本章小结 6

第三章 系统分析 7

3.1可行性分析 7

3.2需求分析 7

3.3系统硬件设备及操作系统 8

3.4 系统开发平台 8

3.5 数据分析 9

3.6 数据流图 9

3.7系统概述 9

3.8 本章小结 10

第四章 系统详细设计 11

4.1 系统运行过程概述 11

4.2 系统整体运作流程图以及分支功能运作流程图 12

4.3 相机初始化模块 16

4.4 背景建模与前景检测模块 17

4.4.1背景建模方法介绍 17

4.4.2 背景建模与更新的详细操作 17

4.5运动前景处理模块 21

4.6 单个图像分割识别方法 26

4.6.1 图像分割算法 26

4.6.2 图像分割灵敏度自适应算法 27

4.7将数据存入数据库 28

4.8系统文件清单 29

4.9开发过程中遇到的问题与解答 31

4.10本章小结 33

第五章 系统测试 34

第六章 总结与展望 36

参考文献 37

致谢 39

第一章 引言

1.1项目背景

1.1.1 智能家居概述

智能家居是能综合管理家里智能家电的一种管理系统。智能家具的范围可大可小，小范围来说就是一个家庭住宅，比如说别墅。而从大范围来看，就可以是一个小区，一个城市构成一个大的智能家居平台，对整个城镇进行信息管理。而图像处理作为其中一部分是非常重要的。家庭的安防措施，实时监控的信息反馈，都涉及到图像处理。

1.1.2 图像处理的用处

图像处理应用广泛，在军事，医学，娱乐，交通等都有所应用。

在交通上，不仅可以监控车流量，还可以监控车辆对交通法规的遵守秩序。例如，传统的监控汽车闯红灯的方法都是在地上埋下压力传感器，通过压线来分辨汽车是否超车。这种方法，灵活度低，施工量大，寿命短，就算发现车辆闯红灯，事后追究也很麻烦。而使用图像处理进行交通监控，则可直接在录像中监控，程序会根据录像自动识别哪一辆汽车超车，自动记录车牌号。而关于硬件设备只有摄像头，安装起来方便快捷，寿命也比较长，大大降低了人力物力财力。

在军事领域，人物都有档案记录，当需要查找某个人时，可以通过人脸匹配，查找出相似度高的人，大大缩短查找时间，提高工作效率。

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