检测与定位摄像头的方法、系统及装置与流程

本发明涉及检测与定位摄像头领域，尤其是涉及一种检测与定位摄像头的方法、系统及装置。

背景技术：

1、随着物联网技术的成熟，无线网络摄像头技术得到大量应用。物联网技术不断发展，大量基于物联网技术的新兴产品涌现而出，形成一套新的物联网生态体系。网络摄像头是物联网技术的典型产品之一，网络摄像头是一种数字视频摄像头，它能够通过网络接收控制指令，发送图像、视频数据。网络摄像头能够通过tcp/ip协议传输数据，可以便捷地接入到网络之中，方便管理者调用和查看视频数据。但传统的有线网络摄像头需要进行网络布线，而且必须安放在固定位置，在家庭等场景下使用繁琐耗时，也缺乏经济性。随着无线局域网技术的发展，无线摄像头也在逐渐发展。相对于传统的有线网络摄像头，无线网络摄像头使用wi-fi协议或蜂窝移动网络传输网络数据，使用者可以在无线网络范围内自由部署无线网络摄像头，使用更加方便。无线网络摄像头在城市交通监控，企业内部监控，医院患者监测，银行安保，家庭防盗等各个生产生活的角落都有广泛应用。

2、但是网络摄像头的普及也给攻击者带来了便利。隐私窃取摄像头是专门用于在未授权情况下进行非正常拍摄的摄像头。隐私窃取摄像头可安装于企业内部、宾馆房间、汽车内部、家庭空间之中，用于商业机密窃取、个人隐私视频釆集、法庭证据收集、个人位置追踪、考试作弊等用途。为了便于隐藏或携带，隐私窃取摄像头多制成较小的形状，俗称“针孔摄像头”。针孔摄像头具有较强的隐蔽性，在未授权的情况下将网络摄像头安装在企业内部、宾馆房间等场所，对国家机密安全、企业机密安全和个人隐私安全造成严重威胁。

3、由于当前基于光学属性、电磁属性、射频波段、wlan流量嗅探等方法的缺陷，对于这种摄像头的大规模发现与识别有着诸多难点。如何在高速流量的局域网络中探测摄像头的存在、检测摄像头的安全性尚未存在成熟的解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种检测与定位摄像头的系统，旨在解决检测与定位摄像头。

2、本发明提供一种检测与定位摄像头的系统，包括：

3、网络流量采集模块、传感器信息采集模块、检测算法模块和定位算法模块；

4、网络流量采集模块,用于检测环境中的无线流量数据并将信息发送到检测算法模块和定位算法模块；

5、传感器信息采集模块，用于采集传感器的信息并将信息发送到检测算法模块和定位算法模块；

6、检测算法模块，用于接收无线流量数据和传感器的信息检测摄像头；

7、定位算法模块，用于根据无线流量数据和传感器的信息定位摄像头；

8、ui界面模块，用于展示检测和定位结果并与用户交互。

9、本发明还提供一种检测与定位摄像头的方法，包括：

10、通过网络流量采集模块检测环境中的无线流量数据并将信息发送到检测算法模块和定位算法模块；

11、通过传感器信息采集模块采集传感器的信息并将信息发送到检测算法模块和定位算法模块；

12、通过检测算法模块接收无线流量数据和传感器的信息检测摄像头；

13、定位算法模块根据无线流量数据和传感器的信息定位摄像头；

14、通过ui界面模块展示检测和定位结果并与用户交互。

15、采用本发明实施例，可以实检测与定位摄像头的方法。

16、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

技术特征：

1.一种检测与定位摄像头的系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述传感器信息采集模块用于采集光照传感器中的光照变化参数和重力加速度传感器与磁传感器计算出的罗盘指针数据，将光照变化参数和罗盘指针数据发送到检测算法模块和定位算法模块。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述检测算法模块具体用于：基于无线流量数据中的时间、数据包长度字段信息和光照传感器获取的光度信息，使用svm和随机森林机器学习算法进行特征训练，通过训练出的机器学习模型推断是否为网络摄像头。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述定位算法模块具体用于：检测到无线摄像头后，定位算法根据无线流量数据中的rssi强度和罗盘数据对网络摄像头进行定位。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述定位算法具体包括：

6.一种检测与定位摄像头的方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过传感器信息采集模块采集传感器的信息并将信息发送到检测算法模块和定位算法模块具体用于：采集光照传感器中的光照变化参数和重力加速度传感器与磁传感器计算出的罗盘指针数据，将光照变化参数和罗盘指针数据发送到检测算法模块和定位算法模块。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过检测算法模块接收无线流量数据和传感器的信息检测摄像头具体包括：基于无线流量数据中的时间、数据包长度字段信息和光照传感器获取的光度信息，使用svm和随机森林机器学习算法进行特征训练，通过训练出的机器学习模型推断是否为网络摄像头。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述定位算法模块根据无线流量数据和传感器的信息定位摄像头具体用于：检测到无线摄像头后，定位算法根据无线流量数据中的rssi强度和罗盘数据对网络摄像头进行定位。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述定位算法根据无线流量数据中的rssi强度和罗盘数据对网络摄像头进行定位具体包括：以1秒作为周期，统计出周期内rssi最大时的时刻t，根据无线流量数据中的时间和罗盘数据拟合出时间t时的罗盘方向，当rssi最大时的罗盘方向即为摄像头方向。

技术总结
本发明公开了一种检测与定位摄像头的系统及方法，包括：网络流量采集模块、传感器信息采集模块、检测算法模块和定位算法模块；网络流量采集模块,用于检测环境中的无线流量数据并将信息发送到检测算法模块和定位算法模块；传感器信息采集模块，用于采集传感器的信息并将信息发送到检测算法模块和定位算法模块；检测算法模块，用于接收无线流量数据和传感器的信息检测摄像头；定位算法模块，用于根据无线流量数据和传感器的信息定位摄像头；UI界面模块，用于展示检测和定位结果并与用户交互。本发明可以实现检测与定位摄像头。

技术研发人员：徐文渊,冀晓宇,程雨诗,王建安
受保护的技术使用者：杭州模拟态科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15