[发明专利]高风制冷下智能识别睡姿的空调系统及图像处理方法

权利要求书

1.高风制冷下智能识别睡姿的空调系统，包括图像处理模块及红外成像模块，其特征在 于，

所述红外成像模块用于采集温度数据，传输给图像处理模块；

所述图像处理模块用于将接收到的温度数据按照一定规律进行排列，并对排列好的数据 进行行与行之间的插值处理，得到插值后的图像，再对该插值后的图像进行中值滤波，再对 中值滤波后的图像进行人体信息识别。

2.如权利要求1所述的高风制冷下智能识别睡姿的空调系统，其特征在于，所述红外成 像模块包括4*16的低分辨率红外传感器及步进电机，所述4*16的低分辨率红外传感器与步 进电机连接。

3.如权利要求2所述的高风制冷下智能识别睡姿的空调系统，其特征在于，所述红外成 像模块在采集温度数据时，是由步进电机带动与其连接的4*16的低分辨率红外传感器按照1 °、-1°、-1°、-13°的旋转顺序逐步进行扫描和数据采集。

4.如权利要求2所述的高风制冷下智能识别睡姿的空调系统，其特征在于，所述对排列 好的数据进行行与行之间的插值处理是指：设两行温度数据分别为A1～An及B1～Bn，则在 两行温度数据之间插入一行数据为C1～Cn，其中，若Am>Bm时，Cm＝(3*Am+Bm)/4，否则Cm＝ (Am+3*Bm)/4，其中，n为红外传感器的列数，m为大于等于1而小于等于n的自然数。

5.如权利要求1或2或3或4所述的高风制冷下智能识别睡姿的空调系统，其特征在于， 所述对插值后的图像进行中值滤波是指：对插值后的图像分别从纵向和横向上的数据进行中 值滤波处理，其计算公式为：g(x)＝med{f(x-k)，(k∈W)}，其中，g(x)为处理后的图 像，f(x)为原始图像，W为一维滑动模板，其纵横方向上的取值范围分别为1*7和1*21的 区域。

6.如权利要求5所述的高风制冷下智能识别睡姿的空调系统，其特征在于，所述一维滑 动模板是不断变化的，能够将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升的一维数 据序列。

7.高风制冷下智能识别睡姿的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、进行温度数据采集；

步骤2、对采集的温度数据按照一定规律进行排列，并对排列好的数据进行行与行之间 的插值处理，得到插值后的图像；

步骤3、对插值后的图像进行中值滤波，再对中值滤波后的图像进行人体信息识别。

8.如权利要求7所述的高风制冷下智能识别睡姿的图像处理方法，其特征在于，步骤1 中，所述温度数据采集的方法为：采用步进电机带动与其连接的4*16的低分辨率红外传感器 按照1°、-1°、-1°、-13°的旋转顺序逐步进行扫描和数据采集。

9.如权利要求8所述的高风制冷下智能识别睡姿的图像处理方法，其特征在于，步骤2 中，所述对排列好的数据进行行与行之间的插值处理的方法为：设两行温度数据分别为A1～ An及B1～Bn，则在两行温度数据之间插入一列数据为C1～Cn，其中，若Am>Bm时，Cm＝(3*Am+Bm) /4，否则Cm＝(Am+3*Bm)/4，其中，n∈[1,112]，m为大于等于1而小于等于n的自然数。

10.如权利要求9所述的高风制冷下智能识别睡姿的图像处理方法，其特征在于，步骤 3中，所述对插值后的图像进行中值滤波是指：对插值后的图像分别从纵向和横向上的数据 进行中值滤波处理，其计算公式为：g(x)＝med{f(x-k)，(k∈W)}，其中，g(x)为处理 后的图像，f(x)为原始图像，W为一维滑动模板，其纵横方向上的取值范围分别为1*7和 1*21的区域。