一种基于红外阵列传感器的室内人体检测方法

摘要

本发明涉及一种基于红外阵列传感器的室内人体检测方法，具体为：检测到某帧有人时，比较由初始帧开始的连续三帧的计数结果，判断是否存在至少两帧的计数结果相同，若是，则将这两帧的计数结果输出，若否，则判断相邻帧之间的计数结果差值是否均为1，若是，则将连续三帧的计数结果的平均值输出；获取下两帧的温度数据，判断第一帧的计数结果是否与上一次的检测结果一致，若是，则输出不变，若否，则判断第二帧计数结果是否与上一次的检测结果一致，若是，则输出不变，若否，则判断第一帧与第二帧的计数结果是否相同，若是，则将该计数结果作为本次检测结果输出，若否，则输出不变。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、有效消除干扰等优点。

说明书

技术领域

本发明涉及一种人体检测方法，尤其是涉及一种基于红外阵列传感器的室内人体检测方法。

背景技术

随着科学技术的不断发展，自动化、智能化的电器产品成为当前的研究热门，例如，能够在检测到室内有人时将室内温度、湿度自行调节到最佳状态，在检测到室内长时间无人时自行关机，实现智能节电的智能空调等。

红外线阵列传感器的原理是将一定区域划分为成阵列，例如采用MLX90621一款4×16红外阵列热电堆传感器，适应于测量热辐射并可非接触式测量物体温度，选用其60°×15°的视场，在3.3米高的办公会议室内，用三个并列放置的红外传感器检测室内温度值，得到12*16个像素的红外阵列，实时检测每个小块区域的平均温度；数字信号输出一般为I2C。这是一种非接触式温度测量技术。现有基于红外传感器的人体目标检测技术往往只对单帧数据作实时的分析处理，还存在检测精度不高、无法有效消除干扰等问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种检测精度高、有效消除干扰的基于红外阵列传感器的室内人体检测方法，是一种静止人体检测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于红外阵列传感器的室内人体检测方法，包括以下步骤：

1)红外阵列传感器按1帧/秒的检测帧率采集温度数据；

2)获取初始帧的温度数据，判断该帧温度数据的最大值与最小值间的差值是否大于设定阈值，若是，则执行步骤3)，若否，则判定为无人，以下一帧作为初 始帧，返回步骤2)；

3)对由初始帧开始的连续三帧进行人体检测并计数；

4)比较所述连续三帧的计数结果，判断是否存在至少两帧的计数结果相同，若是，则将这两帧的计数结果作为第一次检测结果输出，执行步骤6)，若否，则执行步骤5)；

5)判断相邻帧之间的计数结果差值是否均为1，若是，则将所述连续三帧的计数结果的平均值作为第一次检测结果输出，执行步骤6)，若否，则以下一帧作为初始帧，返回步骤3)；

6)获取下两帧的温度数据，对两帧中的第一帧进行人体检测并计数，判断计数结果是否与上一次的检测结果一致，若是，则输出不变，若否，则执行步骤7)；

7)对两帧中的第二帧进行人体检测并计数，判断计数结果是否与上一次的检测结果一致，若是，则输出不变，若否，则执行步骤8)；

8)判断第一帧与第二帧的计数结果是否相同，若是，则将该计数结果作为本次检测结果输出，若否，则输出不变；

9)重复执行步骤6)-8)。

所述人体检测并计数具体为：

101)获取当前帧的温度数据，进行直方图统计；

102)根据直方图设置一阈值，对当前帧的温度数据进行二值化处理，大于阈值的为1，阵列中对应的小块标记为亮点，小于阈值的为0，阵列中对应的小块标记为暗点，1个小块的面积定义为1；

103)统计连接亮点的区域，根据连续亮点的面积计算当前帧的人数，并输出，所述连接亮点为在垂直或水平方向连接的亮点。

所述直方图统计具体为：

根据当前帧温度数据中的最大值和最小值设定直方图的统计范围，每隔0.1设为一个通道，根据当前帧每个小块的温度值，统计落在各个通道的小块数，即直方图通道的高度。

所述步骤102)中，根据直方图设置一阈值具体为：对直方图的各通道按高度由高到低排序，以中间值作为阈值。

所述步骤103)中，计算当前帧的人数具体为：

获取各连续亮点的面积，将连续亮点面积为2～3的计为1人，连续亮点面积 为5～8的计2人，连续亮点面积为8以上的计为3人，将当前帧所有连续亮点所计的人数相加即为当前帧的人数。

在所述步骤9)中，当存在连续两次的检测结果为无人时，以下一帧作为初始帧，重新返回步骤1)。

与现有只依靠单帧检测技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明在进行人体检测时，利用了帧间温度数据的关联信息，尽可能减少对环境温度瞬间变化(如开关门瞬间)的干扰，提高了人体检测精度；

2、本发明利用红外阵列传感器获取的温度数据进行单帧人体目标检测，检测方法方便可靠，能快速获取检测结果；

3、在单帧的数据处理中，采用环境实际的温度值作为直方图统计，没有做归一化、均衡化等技术处理；在数据二值化的处理中没有做膨胀、腐蚀等技术处理，这样的设计考虑了这类传感器的检测特征，很大程度上保护了原始数据的真实性；

4、本发明可适用于室内空调的智能温控系统、照明系统等相关智能楼宇技术，例如，通过该系统实时检测室内的人数，可以自动调整室内的温度和照明。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为本发明的直方图统计示意图；

图3为本发明二值化后的阵列示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例提供一种基于红外阵列传感器的室内人体检测方法，该方法主要分为两个部分，一个是主函数，用于分析帧间的数据信息；一个是子函数，用于检测单帧的人体目标数目。

如图1所示，主函数流程包括以下步骤：

1)红外阵列传感器按1帧/秒的检测帧率采集温度数据；

2)获取初始帧的温度数据，判断该帧温度数据的最大值与最小值间的差值是 否大于设定阈值，若是，则执行步骤3)，若否，则判定为无人，以下一帧作为初始帧，返回步骤2)；

3)对由初始帧开始的连续三帧进行人体检测并计数；

4)比较所述连续三帧的计数结果，判断是否存在至少两帧的计数结果相同，若是，则将这两帧的计数结果作为第一次检测结果输出，执行步骤6)，若否，则执行步骤5)；

5)判断相邻帧之间的计数结果差值是否均为1，若是，则将所述连续三帧的计数结果的平均值作为第一次检测结果输出，执行步骤6)，若否，则以下一帧作为初始帧，返回步骤3)；

6)获取下两帧的温度数据，对两帧中的第一帧进行人体检测并计数，判断计数结果是否与上一次的检测结果一致，若是，则输出不变，若否，则执行步骤7)；

7)对两帧中的第二帧进行人体检测并计数，判断计数结果是否与上一次的检测结果一致，若是，则输出不变，若否(即上一次的检测与后面两帧的检测都不同)，则执行步骤8)；

8)判断第一帧与第二帧的计数结果是否相同，若是，则将该计数结果作为本次检测结果输出，若否(即上一次检测与本次的两帧计数结果都不同)，则输出不变；

9)重复执行步骤6)～8)，当存在连续两次的检测结果为无人时，以下一帧作为初始帧，重新返回步骤1)。

子函数进行人体检测并计数，具体为：

101)获取当前帧的温度数据，进行直方图统计，如图2所示，根据当前帧温度数据中的最大值和最小值设定直方图的统计范围，每隔0.1设为一个通道，根据当前帧每个小块的温度值，统计落在各个通道的小块数，即直方图通道的高度或直方图的方柱(bin)；

102)对直方图的各通道按高度由高到低排序(直方图统计值为0的bin不算)，以中间值作为阈值，对当前帧的温度数据进行二值化处理，大于阈值的为1，阵列中对应的小块标记为亮点，小于阈值的为0，阵列中对应的小块标记为暗点，如图3所示，1个小块的面积定义为1；

103)去掉单个的亮点，统计连接亮点的区域，根据连续亮点的面积计算当前帧的人数，并输出，所述连接亮点为在垂直或水平方向连接的亮点。其中，计算当 前帧的人数具体为：

获取各连续亮点的面积，将连续亮点面积为2～3的计为1人，连续亮点面积为5～8的计2人，连续亮点面积为8以上的计为3人，将当前帧所有连续亮点所计的人数相加即为当前帧的人数。

上述室内人体检测方法的硬件平台包括嵌入式系统和红外阵列传感器，其中，红外线阵列传感器的检测帧率为1帧/秒，温度检测的精度0.1℃。