[发明专利]基于红外信号的人员识别模型的建模方法和人员计数方法

说明书

本发明提供了一种基于红外信号的人员识别模型的建模方法，包括S1：获取信号序列S、标注序列B、模式长度k；S2：根据S和k构造识别序列S3：获得的标注结果y_j；S4：对进行聚类，确定类P_m的教师信号T_m；S5：基于类P_m和T_m进行训练得到识别模型。本发明还提供了基于识别模型的人员计数方法，根据相邻时刻的识别结果判断是否有人通过。本发明提供的基于红外信号的人员识别模型的建模方法和人员计数方法的优点在于：通过对一定长度的红外信号进行识别和聚类分析，借助人类动作规律对应的红外信号获取更为精准的人员识别模型，并借助模型计算前后相邻时间的识别结果，判断是否有人通过探测区域，提高了判断的准确性，防止因误判做出错误的策略。

技术领域

本发明涉及使用红外信号进行进出人员计数统计技术领域，尤其涉及基于红外信号的人员识别模型的建模方法和人员计数方法。

背景技术

随着人口聚集，人们希望能够获知特定区域或建筑物不同区域的人员分布状态，以便在紧急情况下给出较优的疏散方案和救援意见，目前感知人员数量的方法主要依靠外红射频、WIFI、图像处理、视频分析等技术，相较于其他人员数量感知/统计方法，基于使用红外传感技术的室内人员数量统计方法，因无需进行结构性破坏、安装简便、综合成本低等特点被智能建筑相关系统和应用中广泛使用。

无论是主动式红外传感器和被动式红外传感器都可以用于基于红外技术的室内人员计数方法设计：被动式红外传感器(如红外幕帘)本身不发射任何能量，只被动接收、探测来自环境的红外辐射；主动式红外(如红外对射，主动红外入侵探测器)包括发射装置和接收装置，当有物体通过时，光线被遮挡，电信号输出发生变化。对被动式红外传感器而言，一旦环境温度与人体温度相接近或人员的移动速度接近0时，传感器就不能有效探测到人的存在；而对主动式红外而言，其主要判断方式为光线是否被遮挡，对应的红外信号为1时，认为光纤被遮挡，区域内有人，信号为0时，认为没有人，然而在实际工作时有可能会发生树叶或动物遮蔽而误判情况。虽然可以使用多束红外光的方式降低主动红外入侵探测器的误判率，但是考虑到移动速度、电压的波动、非人遮挡等情况都有可能造成红外对射电信号输出的异常发生，因此若仅仅根据接收信号的变化情况判定人员的进出情况，依然会出现统计获得的人员数量与实际的人员数量差异较大的情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于红外信号准确识别是否有人的识别模型，并基于该模型提供了一种人员计数方法，已解决现有技术中的红外识别误判率高的问题。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：

一种基于红外信号的人员识别模型的建模方法，包括以下步骤

S1：获取一定时间段的红外信号序列S＝{x_i|i∈[1,n]}，其中，x_i＝1表示时刻i红外监测区域内有人，x_i＝0表示时刻i红外监测区域内无人；

获取实际观测得到的标注序列B＝{b_i|i∈[1,n]}，b_i＝1表示时刻i红外监测区域内有人，b_i＝0表示时刻i红外监测区域内无人；

输入模式长度k；

S2：根据红外信号序列S和模式长度k构造识别序列集合识别序列为长度为k的红外信号序列

S3：利用标注序列B获得识别序列的标注结果BT＝{y_j|j∈[1,n-k+1]}，y_j＝1表示识别序列为有人序列，y_j＝0表示识别序列为无人序列；