[发明专利]一种人体检测和定位的方法、装置及系统

说明书

技术领域

本发明涉及无线定位技术，尤其涉及一种人体检测和定位的方法、装置及系统。

背景技术

随着物联网的快速发展，人类已经逐渐步入了智能世界。大量的智能设备被开发和应用，并涌现了各种智能系统，比如智能家居系统、智能看护系统、智能建筑系统。这些智能系统需要对人体位置与活动保持敏感性，因此对人体的检测和定位成为智能系统应用的基础。例如：医院使用智能看护系统监测病人的活动，尤其是对老年人的看护；智能建筑系统检测并定位用户，为其提供准确的位置服务。

早期对人体的检测和定位主要是通过摄像头来进行，但是摄像头价格昂贵，部署代价比较高，并且在黑夜里经常失效。近些年来，各种无线设备被开发和广泛应用，大量廉价的无线接入设备被部署在建筑物内以及附近。无线监测系统如雨后春笋般大量出现，目前无线监测系统包括主动监测和被动监测两种。主动监测要求用户随身携带无线电子设备，这些电子设备能够主动与监测器（例如常见的wifi设备）进行通信，监测器根据无线信号强度来对用户进行定位。但这些电子设备往往比较昂贵，并且容易因携带者的日常活动遭受破坏而失效，或者被携带者丢失而无法完成监测任务等。被动监测则无需用户携带任何电子设备。监测系统被部署在目标区域，当用户进入了该区域时，监测系统检测到区域内的信号变化，利用机器学习和模式识别等方法实现对人体的检测和定位。被动监测系统一旦部署即可长期对目标区域进行监测，并不受用户状态的影响。理想的被动监测系统应该具有较低的误报率、较高的定位精度、易扩展性、可以实现多体检测和定位。

在现有技术中，许多被动人体监测系统采用的主要技术是将无线设备接收的信号强度信息（Received Signal Strength Indication，RSSI）用作位置指纹信息，通过检测信号强度变化来实现人体检测和定位。尽管RSSI信息很容易获取，但是RSSI被认为是不稳定的，很容易被外界干扰，导致较大的误报率、较低的检测率和定位精度，并且很难进行多体检测和定位。因此大部分基于RSSI的被动人体监测系统仅仅是能检测出用户的出现，无法对用户的位置进行精确定位，或是需要部署大量的通信链路才能完成对人体的粗略定位，而大量接收器的部署一定程度上限制了智能设备应用能力，比如在家居环境中通常仅存在少量的通信链路。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种人体检测和定位的方法、装置及系统，以提高人体检测率和定位精度。

一方面，本发明实施例提供了一种人体检测和定位的方法，所述方法包括：

接收检测信号特征信息，所述信号特征为正交频分复用系统中的每个子载波的信道状态信息振幅；

读取信号指纹数据库中的位置相关信号指纹特征信息，所述信号指纹数据库用于存储位置相关信号指纹特征信息，所述位置相关信号指纹特征信息包括位置、信号特征及位置与信号特征的对应关系；

计算所述检测信号特征与所述位置相关信号指纹特征的相似度；

根据所述检测信号特征与所述位置相关信号指纹特征的相似度，查找所述相似度最大的位置相关信号指纹特征，确定有无人体及人体位置。

进一步地，在所述接收检测信号特征信息之前还包括：

在单视距通信链路下，通过对人体位于指定位置时的信号特征进行训练，构建信号指纹数据库。

进一步地，在所述读取信号指纹数据库中的位置相关信号指纹特征信息之前还包括：

将所述检测信号特征信息存入缓冲区中；

依次读取存入缓冲区中的所述检测信号特征信息。

进一步地，所述计算所述检测信号特征与所述位置相关信号指纹特征的相似度包括：

计算所述检测信号特征与所述位置相关信号指纹特征的欧几里得距离；

根据所述检测信号特征中的所有子载波的信号特征计算检测信号序列矩阵，根据所述位置相关信号指纹特征计算位置相关信号序列矩阵，计算所述检测信号序列矩阵和所述位置相关信号序列矩阵的余弦相似度；

根据所述欧几里得距离和所述余弦相似度，计算所述余弦相似度与所述欧几里得距离的比值最大的值，所述余弦相似度与所述欧几里得距离的比值最大的值为所述检测信号特征与所述位置相关信号指纹特征的相似度。

另一方面，本发明实施例还提供了一种人体检测和定位的装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收检测信号特征信息，所述信号特征为正交频分复用系统中的每个子载波的信道状态信息振幅；