[发明专利]一种基于人体步态分析的安全门系统及其控制方法

摘要

本申请提供的一种基于人体步态分析的安全门系统及其控制方法。本申请提出的步态安全门是采集和识别人体的步态特征，并根据该步态特征来控制门扇打开和关闭的设备。该安全门系统一方面采用多维度人体步态识别技术来进行步态特征的辨识，解决现有技术中视频或雷达回波等单一维度步态识别存在的辨识结果准确率低、鲁棒性差、实现难度大等的技术问题，另一方面基于多维度人体步态特征实现通行者步态类型的归集，进而针对不同步态类型设置适合的打开时长，提升了安全门自动开关门的智能化与人性化。

主权项

1.一种基于多维人体步态识别的安全门控制方法，其特征在于，包括：获取人体步态信息，所述人体步态信息包括步态视频和电磁波回波步态信号；为每一帧视频画面记录其采集时刻，并对每帧视频画面附加时间戳来表示该采集时刻；并且，针对收到的电磁波回波步态信号，将视频帧采集时刻T到下一个视频帧采集时刻T+1这一时间区间内收到的电磁波回波步态信号也附加该采集时刻T对应时间戳，从而将所述步态视频和所述电磁波回波步态信号在时间维度上进行同步，建立同一采集时刻的步态视频与电磁波回波步态信号的映射；提取所述步态视频中的视频关键帧，具体包括：从所述步态视频的每帧视频画面中提取运动区域，判断所述运动区域是否为人体区域；当所述运动区域为人体区域时，对所述人体区域进行归一化缩放；根据归一化缩放后的人体区域的外接矩形的宽度变化，选取宽度最大的帧和宽度最小的帧作为关键帧；提取所述视频关键帧的频域特征分量，以及，与所述视频关键帧同一采集时刻的电磁波回波步态信号的时频特征的主成分分量，将所述频域特征分量和所述主成分分量组合为多维频域特征分量；其中，提取所述视频关键帧的频域特征分量，包括：提取所述视频关键帧中的运动人体区域的边界轮廓，利用傅里叶变换将所述边界轮廓转换为频域特征，提取转换后的频域特征的特征分量；提取电磁波回波步态信号的时频特征的主成分分量包括：对于单频率f₀的电磁波，则所得电磁波回波的时域信号表示为如下形式其中k表示回波强度系数，L表示人体的散射部位总数，μ_i表示每个散射部位的雷达截面积，τ_i(t)表示每个散射部位的回波延迟；对每个视频关键帧对应的回波时域信号进行N点采样，获得数组将数组进行离散傅里叶变换，即所得频谱S＝[S(1)、S(2)...S(K)]包括K个特征分量，作为与所述视频关键帧时间同步采集的电磁波回波步态信号时频特征的主成分分量；将所述多维频域特征分量与数据库中预先存储的预定数量的多维人体步态特征模板进行匹配，确定所述多维频域特征分量所属的步态类型；具体包括：所述多维频域特征分量表示为{S(i)},i＝1,2…N+K，数据库中预先存储的多维人体步态特征模板为{S’(i)},i＝1,2…N+K，求如果Dis值小于预先设定的匹配阈值，则表示当前的人体步态与数据库中预先存储的多维人体步态特征模板匹配；根据所述多维频域特征分量所属的步态类型，控制电动门的开关时间；其中，所述多维人体步态特征模板是通过如下方式获得的：提取样本通行者的所述多维频域特征分量，建立由一定数量的样本通行者的所述多维频域特征分量组成的学习样本集；根据学习样本集中多维频域特征分量彼此的相似度和差异度，将学习样本集中的多维频域特征分量划分为预定数量的分集，并且从每个分集中选取一个多维频域特征分量，作为该分集对应的所述多维人体步态特征模板；并且，为不同的人体步态特征模板配置有对应的电动门的开关时间。