[发明专利]人体存在检测方法、装置及系统

说明书

本发明涉及智能家居技术领域，公开了一种人体存在检测方法、装置及系统。该方法通过获取目标区域的红外数据，红外数据包括多帧温度数据；根据多帧温度数据检测目标区域是否存在热源；若目标区域存在热源，检测热源是否移动；若热源移动，确定目标区域存在人体，否则通过时序卷积神经网络模型判别目标区域中的静态热源是否是人体热源。本发明能够准确检测目标区域是否存在热源并判断热源是否存在移动，且基于时序卷积神经网络模型准确识别出静态的人体热源，从而对类似于阳光、热水、加热物体引起的干扰具有较高的鲁棒性，提高了人体存在检测的准确率，提升了居家应用场景的适用性与便携性。

技术领域

本发明涉及智能家居技术领域，特别涉及一种人体存在检测方法、装置及系统。

背景技术

目前，智能家居中注入的智慧监测服务备受人们的青睐，比如室内人体存在检测技术，其在儿童与独居老人等弱势群体的照护、智能家居的交互等方面发挥着重要作用。

相关技术采用基于毫米波多普勒雷达技术对室内人体存在进行检测，主要依靠目标移动、心跳等波动信号进行人体存在检测，对环境中存在的扰动信息较为敏感，例如动态的窗帘、风扇、掉落物体等易误报为有人，从而易引发长时间滞留预警的误报。另外，毫米波雷达受多径效应影响较大，对于非波束范围内的目标容易丢失，即出现区域内有人存在的漏报。

发明内容

本发明实施方式主要解决的技术问题是如何准确地检测出区域中的人体存在，降低误判、漏判的发生概率。

为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的一个技术方案是：提供一种人体存在检测方法，包括：获取目标区域的红外数据，所述红外数据包括多帧温度数据；根据所述多帧温度数据检测所述目标区域是否存在热源；若所述目标区域存在热源，检测所述热源是否移动；若所述热源移动，确定所述目标区域存在人体。

在一些实施例中，所述根据所述多帧温度数据检测所述目标区域是否存在热源包括：计算每帧温度数据对应的热源分割阈值；根据所述温度数据和所述热源分割阈值，获取大于或等于所述热源分割阈值的温度数据对应的像素区域；计算所述像素区域对应的最大连通域面积；依次比较每一所述最大连通域面积与预设面积；获取大于或等于所述预设面积的最大连通域面积，并确定所述最大连通域面积对应的时序温度数据为热源温度数据帧，并统计所述热源温度数据帧的数量；当所述热源温度数据帧的数量大于或等于第一预设阈值时，确定所述目标区域内存在热源，否则所述目标区域内不存在热源。

在一些实施例中，所述计算每帧温度数据对应的热源分割阈值具体包括：根据下述公式计算每帧温度数据对应的热源分割阈值，所述公式为：

threshold₁＝α₁*percentile(imge,第一百分比)-α₂*percentile(imge,第二百分比)

其中，threshold₁是所述热源分割阈值，α₁、α₂是参数因子，imge是温度数据，percentile是用于计算每帧温度数据对应的分位数值的函数，第一百分比和第二百分比为预设百分比参数。

在一些实施例中，所述检测所述热源是否移动，包括：将所述多帧温度数据中的第一帧数据确定为基础帧数据；根据所述基础帧数据和所述多帧温度数据分别计算每帧温度数据的差值帧；计算所述差值帧对应的热斑分割阈值；根据所述差值帧和所述热斑分割阈值，获取大于或等于所述热斑分割阈值的所述差值帧对应的像素区域，并计算所述像素区域对应的最大连通域面积；依次比较每一所述最大连通域面积与预设面积；当所述最大连通域面积大于或等于所述预设面积时，确定所述最大连通域面积对应的温度数据为热源移动帧，将所述基础帧数据更新为所述最大连通域面积对应的温度数据，并根据更新后的所述基础帧数据执行所述根据所述基础帧数据和所述多帧温度数据分别计算每帧时序温度数据的差值帧的步骤，以获取所述热源移动帧；当累计获得的所述热源移动帧的数量大于或等于第二预设阈值时，确定所述热源移动，否则所述热源静止。