基于深度学习模型的增强型智能家居控制与安防系统,Wireless Communications and Mobile Computing

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生命和财产的安全对于提高生活质量非常重要。智能家居自动化及其应用在便利、舒适、安全和家庭安全方面取得了很大进展。随着技术和物联网 (IoT) 的进步，家庭环境见证了通过互联网对设备、监控和家庭安全的远程控制的改进。已经开发了几种家庭自动化系统来监控家中的运动并向用户报告。现有的家庭自动化系统可以检测运动并监控家庭安全。然而，避免不必要或虚假通知的逻辑方面仍然是一个主要的挑战领域。智能响应和监控使智能家居自动化高效。这项工作提出了一种智能家庭自动化系统，用于控制家用电器、监测环境因素以及检测家庭及其周围环境的运动。基于检测到的运动模式，提出了一种用于运动识别和分类的深度学习模型。使用深度学习模型，开发了一种算法来增强智能家居自动化系统以检测入侵者并防止误报的发生。监控摄像头检测到的人根据他的步行模式被分类为入侵者或家庭居住者。该方法的原型是使用用于监控的 ESP32 摄像头、PIR 运动传感器、ESP8266 开发板、5 V 四通道继电器模块和 DHT11 温湿度传感器实现的。使用响应时间的数学模型评估测量的环境条件，以有效显示 DHT 传感器在天气监测和未来预测方面的准确性。使用 CNN 模型对人体运动模式进行实验分析，以评估用于检测人体的分类。CNN 分类模型给出了 99.8% 的准确率。

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