基于微动目标检测的人员感知方法以及传感器模组与流程

1.本发明涉及毫米波雷达领域，尤其涉及一种基于微动目标检测的人员感知 方法、传感器模组和传感设备。


背景技术：

2.随着国家对碳达峰、碳中和的高度重视以及智能酒店的快速发展，如何在 不侵犯人员隐私的情况下，实现有人供电、无人断电的“自动供电/断电”的操 作成为行业痛点。传统的红外检测方法存在客人静止不动、睡眠状态下无法准 确判断室内是否有人的问题。门磁方法存在多人情况下容易误判室内是否有人 的问题。目前的酒店、养老院等行业急需高可靠、低成本、不涉及隐私的人员 智能感知技术解决方案。
3.毫米波雷达是一种新型的有效感知手段，在近几年取得了飞速的发展。芯 片集成技术的快速发展，特别是毫米波雷达soc芯片的出现有效降低了雷达的 成本，为毫米波雷达的大规模应用提供了保障。毫米波雷达具有全天候全天时 工作、不涉及个人隐私的优点，并能获得人员高精度的距离、速度、角度信息， 是室内人员感知的最佳手段之一。但是目前毫米波雷达主要检测具有大动作的 人员，对于静止不动、睡眠状态下的人员很难连续稳定检测，缺少快速、稳定 的检测方法。此外，对于酒店、养老院等室内场景来说，还可能会存在空调吹 动的窗帘、绿植、衣服等微动干扰源，干扰毫米波雷达对于室内人员的识别。
4.因此，提供一种高可靠、低成本、不涉及隐私的人员智能感知技术是亟需 解决的问题。


技术实现要素：

5.本发明提供一种基于微动目标检测的人员感知方法、传感器模组和传感设 备，实现了高可靠、低成本、不涉及隐私的人员智能感知效果。
6.第一方面，本发明实施例提供一种基于微动目标检测的人员感知方法，该 基于微动目标检测的人员感知方法包括：
7.获取雷达的回波信号；
8.去除雷达的回波信号中的静止信号得到动作信号，静止信号为静态物体反 射回来的回波信号，动作信号为动态物体反射回来的回波信号；
9.检测动作信号中是否存在人体的微动作和大动作；
10.当动作信号中存在人体的微动作或大动作时，执行通电操作；或者
11.当动作信号中不存在人体的微动作和大动作时，执行断电操作。
12.第二方面，本发明实施例提供一种传感器模组，该传感器模组包括：
13.射频单元，用于发射和接收雷达信号；
14.存储器，用于存储基于微动目标检测的人员感知方法的程序指令；以及
15.处理器，用于执行程序指令以使传感器模组实现基于微动目标检测的人员 感知方法。
16.第三方面，本发明实施例提供一种传感设备，该传感设备包括壳体、设置 于所述壳体的传感器模组以及雷达，所述雷达用于发射雷达信号和接收所述雷 达信号的回波信号,传感器模组为上述的传感器模组。
17.上述，基于微动目标检测的人员感知方法的目的在于提供一种利用毫米波 雷达的微动作信号和大动作信号来检测与识别室内人员的方案。本方案通过毫 米波雷达对室内人员的回波信号进行检测和识别，并进一步根据识别结果进行 自动供电/断电等智能控制操作。具体的，回波信号的处理步骤包括基带信号处 理和动静目标联合检测。通过动静目标联合检测，消除完全静止不动目标的干 扰，并在短周期下可同时实现检测人员呼吸级别的微动和行走等大动作，对室 内是否存在人员进行准确检测，满足实时性要求，保证人员检测的稳定性，实 现在实际的应用场景中准确的进行通电或者断电操作，达到节能减排的目的。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述 中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付 出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
19.图1为本发明第一实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法的流程 图。
20.图2为本发明第二实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法的子流 程图。
21.图3为本发明第一实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法的第一 子流程图。
22.图4为本发明第一实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法的第二 子流程图。
23.图5为本发明实施例提供的传感器模组的内部结构示意图。
24.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说 明。
具体实施方式
25.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实 施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅 用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通 技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发 明保护的范围。
26.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、
ꢀ“
第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特 定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便 这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外， 术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含， 例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清 楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、 方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
27.需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述 目的，而不
能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征 的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至 少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是 以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无 法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围 之内。
28.请结合参看图1，其为本发明第一实施例提供的基于微动目标检测的人员感 知方法的流程图。其中，第一实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法 具体包括下面步骤。
29.步骤s101，获取雷达的回波信号。本实施例中，雷达为77ghz的毫米波雷 达。具体地，将回波信号与发射信号进行正交混频，即回波信号分别与发射信 号本身cos(φ
t
(t))和发射信号移相90
°
的正交信号sin(φ
t
(t))相乘得到混频信号。对 混频信号进行滤波得到中频信号，中频信号为模拟信号。利用正交采样的方式 将中频信号的模拟信号转化为数字信号。
30.步骤s102，去除雷达的回波信号中的静止信号得到动作信号。静止信号为 静态物体反射回来的回波信号，动作信号为动态物体反射回来的回波信号。静 止物体包括桌子椅子等室内的家具；动态物体为人类。动作信号包括微动作信 号和大动作信号，微动作信号包括呼吸、转头等动作产生的回波信号，大动作 信号包括走动、挥手等动作产生的回波信号。在本实施例中，利用去除静止杂 波算法去除数字信号中的静止信号得到动作信号。进一步地，预设的消除算法 可以是平均相消法、滤波器，也可以是任意一种可以实现静止杂波消除的算法， 本实施例中提到的具体算法仅做示例不做限定。
31.步骤s103，检测动作信号中是否存在人体的微动作和大动作。具体的，对 微动作信号和大动作信号同时进行检测得到检测结果。在本实施例中，采用动 静目标联合检测的方法对微动作目标进行检测，使得检测周期变短并保证了微 动目标检测稳定性。具体方法为在距离多普勒方法(range-doppler,rd)处理 动作信号的基础上，采用消除静止杂波的方式去除完全静止不动的目标干扰， 此时呼吸级别微动目标回波能量仍有剩余，而其他大动作分布与常规检测相同。 具体的，预设的用于处理大动作分析算法包括动目标显示(mti)、动目标检测 (mtd)，处理微动作的方法见图3的步骤及下文关于图3的详细描述。本技术 提供的基于微动目标检测的人员感知方法可以通过对微动作和大动作的同时检 测，保证帧处理周期小于50ms，从而提高了人员识别的效率。
32.当信号中存在人体的微动作或大动作时，执行步骤s104，执行通电操作。 具体地，在通电控制部分，采用了比较宽松的判定规则，以提高识别的灵敏度， 具体规则为若在一个检测周期内，在门口位置识别到了人的微动作或大动作， 则判定为有人员进入，执行供电操作。
33.当信号中不存在人体的微动作和大动作时，执行步骤s105，执行断电操作。 具体地，在断电控制部分，采用了较为严格的判定规则，以及延迟执行断电的 方法，来防止漏检导致的错误断电以及误报导致无人后一直不断电的情况，具 体规则为，若在1分钟内未检测到室内人员，则进行计时，若未在5分钟内识 别到10次以上室内人员，则执行断电，否则不执行断电，继续对人员进行检测 识别。
34.上述发明实施例在保证室内人员检测结果稳定的情况下，缩短了检测时间， 保证
了人员感知的实时性，以便及时对室内场景进行“自动供电/断电”，提升 用户对智能供电设施的体验感。其中，智能供电设施安装的场景包括酒店、写 字楼、养老院、学校等。
35.请结合参看图2，其为本发明第二实施例提供基于微动目标检测的人员感知 方法流程图。第二实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法与第一实施 例提供的基于微动目标检测的人员感知方法的差异在于在检测所述动作信号中 是否存在人体的微动作和大动作之前，第二实施例提供的基于微动目标检测的 人员感知方法还包括下面步骤。
36.步骤s201，采用数据驱动的学习方法学习室内人员的活动轨迹和活动特征。
37.步骤s202，根据活动轨迹和活动特征得到室内的环境布局。例如，室内床、 桌子和椅子等室内家具的分布。
38.步骤s203，根据环境布局去除动作信号中的干扰信号以在去除干扰信号后 的动作信号中检测是否存在人体的微动作和大动作。例如，桌子上不可能存在 人员走路的回波信号。在桌子上发现的相关信号就可以直接当做干扰信号进行 去除。
39.上述实施例举例了一些特定场景中的应用，例如，酒店室内中杂波的去除， 该方法进一步保证了人员感知的准确性，使得微动目标检测的人员感知方法可 便捷地应用于多种场景的人员定位、跟踪和识别，为毫米波雷达在酒店、写字 楼、养老院、学校等有人员智能感知广泛需求场所中的应用提供保障。
40.请结合参看图3，其为本发明第一实施例提供的步骤s103的子步骤流程图。 步骤s103，检测动作信号中是否存在人体的微动作和大动作，具体包括下面步 骤。
41.步骤s301，分析出动作信号的动作特征。
42.步骤s302，根据动作特征判断是否存在人体的大动作。
43.步骤s303，采用时频分析法分对动作信号进行微多普勒分析得到微多普勒 信号。即利用经验模态分解法来提取微动作对应的微多普勒信号。
44.步骤s304，根据微多普勒信号判断是否存在人体的微动作。
45.对于酒店等场景中毫米波微动作目标识别应用中，酒店里众多干扰源容易 引起虚警的问题，还有微动作目标回波在频谱上具有时变且多分量交叠分布特 点，使得提取微多普勒信号的难度增大。本实施例采用经验模态分解方法对微 动作信号进行微多普勒分析，提高了微多普勒特征的提取精度，提高识别率， 降低了虚警率。
46.第三实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法与第一实施例提供的 基于微动目标检测的人员感知方法的差异在于在对动作信号进行检测得到检测 结果之前，第三实施例提供的基于微动目标检测的人员感知方法还包括，利用 boulic模型对人员身体不同部位的回波信号进行分析得到大动作的信号特征， 其中，用于分析大动作的信号特征的参数包括步态周期、单足接触周期、双足 接触周期、步幅。在此基础上可确定人员大动作的特征信号中回波的构成。进 一步地，通过确定人员回波信号中的大动作信号特征，就可以排除动物，例如 宠物狗或者宠物猫等动物的运动回波带来的杂波，减少了误判情况。
47.请结合参看图4，其为本发明第一实施例提供的步骤s102的子步骤流程图。 步骤s102，去除雷达的回波信号中的静止信号得到动作信号，具体包括下面步 骤。
48.步骤s601，利用距离多普勒算法处理回波信号，得到距离-多普勒矩阵。
49.步骤s602，利用预设的杂波消除算法消除距离-多普勒矩阵中的静止信号得 到动作信号。
50.在一些可行的实施例中，为实现国产化方案，在轻量的国产mcu上实时处 理本方案中的数据。本发明实施例为了降低其计算量采用了以下三个方式。(1) 对快速傅里叶变换等计算方式采用16位定点运算，在保证精度的同时降低存储 空间要求。(2)在计算过程中对内存空间进行复用，降低存储空间要求。(3) 采用单通道数据进行目标检测，对于其他通道数据只保留8位ad采样数据，进 一步降低存储空间要求。
51.请结合参看图5，本发明还提供一种传感器模组900，传感器模组900至少 包括，射频单元901、存储器902和处理器903。其中，射频单元901用于发射 和接收雷达信号，进一步地，射频单元901用于回波信号复数基带的调节。存 储器902用于存储基于微动目标检测的人员感知方法的程序指令。处理器903， 用于执行程序指令以使传感器模组900实现基于微动目标检测的人员感知方法。
52.具体地，射频单元901包括77ghz射频收发集成芯片和板载pcb微带天线。 射频单元901用于实现本振信号生成、发射信号控制和复数基带解调等步骤。 射频单元包括微带天线，微带天线包括2组发射天线和2组接收天线(图未示)， 其间距均为λ/2，两组发射天线排布方向和两组接收天线排布方向垂直，可对目 标进行方位和俯仰二维角度测量。射频收发集成芯片经串行外设接口(serialperipheral interface，spi)与微控制单元(microcontroller unit，mcu)芯 片相连，生成77ghz～81ghz线性调频发射信号，经由功率放大器放大后用于天 线发射和接收机本振。2组接收天线接收目标反射的毫米波信号，接收信号和本 振电路混频后，生成2路独立的中频信号。
53.存储器902至少包括一种类型的可读存储介质，该可读存储介质包括闪存、 硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、 光盘等。存储器902在一些实施例中可以是传感器模组900的内部存储单元， 例如传感器模组900的硬盘。存储器902在另一些实施例中也可以是传感器模 组900的外部存储设备，例如传感器模组900上配备的插接式硬盘，智能存储 卡(smart media card,smc)，安全数字卡(secure digital,sd)，闪存卡 (flash card)等。进一步地，存储器902还可以既包括传感器模组900的内 部存储单元也包括外部存储设备。存储器902不仅可以用于存储安装于传感器 模组900的各种程序指令以及各类数据，例如基于微动目标检测的人员感知方 法的程序指令等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据，例如 动作信号、微多普勒信号等。
54.处理器903在一些实施例中可以是中央处理器(central processing unit, cpu)、控制器、微控制器、单片机、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行 存储器902中存储的程序指令或处理数据。具体地，处理器903执行基于微动 目标检测的人员感知方法的程序指令以控制传感器模组900实现基于微动目标 检测的人员感知方法。在本实施例中，处理器为单片机，该单片机用于实现毫 米波雷达的信号处理、微多普勒分析、微动目标的检测和识别以及高级应用逻 辑等步骤。此外单片机通过通用异步收发传输器(universal asynchronousreceiver/transmitter，uart)与外围接口电路相连。
55.单片机电路根据射频天线模块反馈的同步信号接收上述2路中频信号，进 行信号和数据处理，获取目标距离、方位角、俯仰角和微多普勒信息，随后进 行目标识别。处理器903执行基于微动目标检测的人员感知方法的程序指令以 控制传感器模组900实现基于微动目标检测的人员感知方法。
56.进一步地，传感器模组900还可以包括通信组件，可选的，通信组件可以 包括有线
通信组件和/或无线通信组件(如wi-fi通信组件、蓝牙通信组件、 nb-iot等)，通常用于在传感器模组900与其他传感器模组或中控机之间建立 通信连接。
57.图5仅示出了具有组件901、902、903以及实现基于微动目标检测的人员 感知方法的程序指令的传感器模组900，本领域技术人员可以理解的是，图5示 出的结构并不构成对传感器模组900的限定，可以包括比图示更少或者更多的 部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。由于传感器模组900采用了 上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来 的所有有益效果，在此不再赘述。
58.本发明还提供了一种传感设备。传感设备包括壳体以及设置于壳体的传感 器模组900，上述的传感器模组900用于发射雷达信号和接收目标回波,并对信 号进行处理，给出目标检测和识别结果。由于传感设备采用了上述所有实施例 的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果， 在此不再赘述。
59.该基于微动目标检测的人员感知方法包括一个或多个程序指令。在传感器 模组900上加载和执行该程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的 流程或功能。本发明实施例的基于毫米波微动目标检测和识别的人员感知算法 和相应的硬件系统，具备国产化、低成本、低功耗、实时性、不涉及用户隐私 的特点，为酒店、写字楼、养老院、学校等多种室内场景提供人员感知和智能 通电断电服务。能够快速实现技术落地，快速达到应用的标准，有效解决酒店 等场所“自动供电/断电”的行业痛点。
60.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述系统、 装置和单元的具体工作过程，可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不 再赘述。
61.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方 法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的基于微动目标检测的人员 感知方法实施例仅仅是示意性的，例如，该单元的划分，仅仅为一种逻辑功能 划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者 可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或 讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单 元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
62.该作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单 元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也 可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单 元来实现本实施例方案的目的。
63.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中， 也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元 中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的 形式实现。
64.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发 明的精神和范围。这样，倘且本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及 其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
65.以上所列举的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之 权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于本发明所涵盖的范 围。