[发明专利]一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统在审

专利信息
申请号: 201910318796.8 申请日: 2019-04-19
公开(公告)号: CN110031904A 公开(公告)日: 2019-07-19
发明(设计)人: 江灏;张横舟;陈静;缪希仁 申请(专利权)人: 福州大学
主分类号: G01V3/12 分类号: G01V3/12;G01J5/00;G08C17/02;G08C19/00;H04W4/38;H04W4/33;H04W4/30;H04W84/18
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊
地址: 350108 福建省福州市闽*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 检测模块 红外热成像 低分辨率 收集器 上位机模块 检测系统 通讯模块 传感器 温度分布数据 上位机通信 室内 管理平台 活动状态 继续接收 监测区域 结合软件 控制指令 使用机器 数据传输 温度分布 学习算法 上位机 帧数据 方差 位机 传输 分类 监控 通信
【权利要求书】:

1.一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统,其特征在于,包括基于低分辨率红外热成像传感器的检测模块、通讯模块、红外收集器以及上位机模块;所述检测模块包括低分辨率红外热成像传感器;所述通讯模块与检测模块、红外收集器通信相连,所述红外收集器与上位机通信相连,用以将检测模块的数据传输至上位机,并将上位机的控制指令发送给检测模块;

所述上位机模块在接收到检测模块传输来的一帧温度分布数据后,首先计算温度分布的方差,根据计算结果判别监测区域内是否有人员存在,如果有,则进一步使用机器学习算法对人员具体活动状态进行分类,如果没有则继续接收下一帧数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统,其特征在于,所述使用机器学习算法对人员的具体的活动状态进行分类具体为:所使用的机器学习算法中用到的分类器由LSTM单元和全连接神经网络混合组成;其中第一层由多个结构相同的LSTM单元组成,其中每个LSTM单元只负责处理每一行的温度,这样每个LSTM单元都能够从一行温度中了解到信息;第二层为全连接神经网络,其输入为全部LSTM单元在最新状态时输出的组合,该层的作用是结合从各个LSTM单元中了解到的信息,输出估计的室内人员存在情况。

3.根据权利要求1所述的一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统,其特征在于,所述检测模块包括分布于室内的一个以上位置的红外节点;

其中红外节点是一个独立的探测装置,为三层电路板结构;第一层为主控和探测层,该层电路板上搭载有所述低分辨率红外热成像传感器;第二层为电源层,用以给第一层与第三层上搭载的电子器件供电;第三层为通信层,搭载有所述通讯模块;

其中红外收集器用来与分布在室内各处的红外节点通讯并将收集到的温度数据上传至上位机。

4.根据权利要求3所述的一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统,其特征在于,所述低分辨率红外热成像传感器为红外阵列传感器。

5.根据权利要求3所述的一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统,其特征在于,所述电源层为具有MICRO USB接口的电源层、搭载纽扣电池的电源层、或搭载锂硫电池及充电管理芯片的电源层。

6.根据权利要求3所述的一种基于低分辨率红外热成像的室内人员存在检测系统,其特征在于,所述通信层为基于ZigBee的通信层或基于RS485的通信层;当其为基于ZigBee的通信层时,该层搭载有包括ZigBee射频芯片、ZigBee主控芯片、晶振电路和供电电路;当其为基于RS485的通信层时,该层搭载包括有RS485转TTL芯片、以及用以与外界RS485线路连接的连接端子。

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