目前国内随着智慧城市和平安城市的建设发展,以及人们自身生活质量的提高,大家对于人身安全和财产安全越来越重视,全民安防理念已经基本形成。如今,安防民用市场巨大、潜力无限,各大安防企业都在迫切希望提高产品的竞争力。本文旨在综合现有的安防民用产品和小型监控系统方案优缺点的基础上,以视频监控、人工智能检测和入侵报警为切入点,设计了一套基于图像处理的多功能远程监控家庭智能安防系统。论文首先比较了国内外家庭安防系统的发展现状,分析国内家庭安防系统存在的不足,然后从功能和性能两个方面对系统进行需求分析和结构设计,明确论文的主要研究内容和设计指标。系统通过视频采集模块得到监控区域的视频数据,并将视频数据解析成一帧帧图像。然后综合运用图像处理、小波分析和人工智能技术,结合检测对象的多种特征,设计了人员检测、区域入侵、烟雾检测和火焰检测四种防火防盗算法。系统实时对采集模块得到的图像数据进行分析,判断是否发生了异常事件。若检测到异常发生,系统会根据用户的配置信息,通过分级报警机制,执行本地声光报警、远程报警、小区和警务联动报警等操作,以便险情得到及时的处理和控制,减少家庭损失。系统设计了家用级存储机制,通过对每帧图像的深度处理和压缩,可以在检测到异常发生时,将异常信息保存为指定格式和大小的图片或视频。论文详细介绍了系统测试环境以及测试方案的设计,并分别从系统功能和性能两个方面对系统模块逐个进行测试。经验证,通过合理的优化算法和程序设计,该智能安防系统能在家用PC机上同时对四路视频进行监控。防火防盗算法检测的精确度均达到90%以上,报警延时低于5s,各项性能均优于国内家庭安防标准和美国安防行业相关标准。测试结果表明本套家用安防系统已经满足系统设计需求,解决了国内产品功能单一、性能低下和系统集成难的问题,具有极高的经济效益和社会效益,非常值得推广和使用。