基于热释电技术的人体状态检测装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于热释电技术的人体状态检测装置，它的第一信号调制罩罩在第一菲涅尔透镜上，第一菲涅尔透镜安装在横向移动热释电传感器的感应端，横向移动热释电传感器的信号输出端连接第一放大滤波电路的信号输入端；所述每个前端纵向移动采集模块包括第二信号调制罩、第二菲涅尔透镜、纵向移动热释电传感器和第二放大滤波电路，第二菲涅尔透镜安装在纵向移动热释电传感器的感应端，纵向移动热释电传感器的信号输出端连接第二放大滤波电路的信号输入端；第一放大滤波电路和第二放大滤波电路的输出端分别通过数据处理传输模块连接数据接收终端。本发明能对人体的状态进行精确检测。
【专利说明】
基于热释电技术的人体状态检测装置
技术领域
[0001]本发明涉及人体状态检测技术领域，具体地指一种基于热释电技术的人体状态检测装置。
【背景技术】
[0002]热释电效应是在自身温度发生变化时会在自身表面产生过剩的热电荷，且只对自身温度的变化率有反应。通俗的讲热释电效应就是自然界中的某些晶体受热变化而产生的固有自身电极化现象。从本质上讲，所有的传感器都是换能装置，从这个意义上说热释电红外传感器是红外辐射的光热电转换器，将看不见的红外辐射能先转换成热能，再转换为电能进行量测。
[0003]人体辐射的红外能量相当微弱，且热释电传感器的探测距离较近，一般为I?2米，因此为提高其探测灵敏度，需要在传感器的前面加上一套光学装置。最常见的光学装置为菲涅尔透镜。菲涅尔透镜主要由两方面作用，一方面人体辐射出的红外线聚集到PIR的敏感元上，从而加大探测的距离，另一方面也能将入射的红外线做周期的遮蔽，使PIR传感器输出连续信号[I]。
[0004]对于老年人，跌倒是致死性伤害的主要原因之一，并对他们独立生活造成了严重的障碍，统计显示79岁左右的老人[2]，其跌倒是致死的最主要原因，同时意外跌倒的老人也会引起巨大的社会和经济影响效应。因此急需一套监测系统，对人体的跌倒状态进行高精度实时监测，以便满足快速增长的老年人口对医疗保健的需求。因此高精度自动监测系统能成为老年人医疗保健生活环境中的一个重要组成部分。
[0005]国内外的研究人员已经开始在这一领域展开了多个方面的研究，其中系统设备和算法的研究成果比较丰富，发展成熟的视频监控技术，传感技术以及计算机技术使跌倒监测系统成为了可能，这样的系统不仅可以提高老年人的独立生活能力，而且还可以节省护士，义工等劳动人员。在过去的20年里，多种检测技术被研究用于对人体跌倒状态的探测[3—4]。其中Noury[5]，Yu[6]以及Mubashirm等人回顾了现存的检测技术和方法，并将各种技术和方法分成了四类，即:便携式传感类，视频类，环境设备类以及智能手机类。便携式传感类，如加速度传感器和罗经传感器，可嵌入衣服或皮带中对人体实时的状态数据进行采集，Mathie等人利用集成腰式加速度传感器的方法实现了对跌倒的人体的检测[8]，当人体从竖直状态变化到平躺状态时加速度传感器的负方向将会突然产生一个增量，该方法可有效检测出人体的跌倒状态。Nyan[9]等人能利用陀螺仪区分后方向和侧方向的跌倒状态，这些陀螺仪被安全的放置在人体不同的部位如:腋下、腰腹部，以便测量人体正常行为和跌倒状态在水平和径向方向的角速度变化量，通过比较可区分人体的跌倒状态，然而便携式传感器对于用户使用并不方便并且易于摔坏，导致测量数据不准确。
[0006]随着计算机图形学的发展，广泛应用于视频系统，基于视频图像处理技术的跌倒探测系统结合行为检测算法能有效的检测人体跌倒状态。Tabar提出利用图像感知和视觉推理技术验证并深入的分析传感器传输的事件。同时在用户和网络之间建立一个无线桥节点，该节点通过事件感知功能检测跌倒事件，然而，视频系统会侵犯个人的隐私，并且在光线较暗的区域该系统不能有效的对跌倒事件进行检测[1()]。
[0007]基于环境设备的跌倒系统采用人体跌倒时产生的声音和振动参数，可对跌倒事件进行检测，其检测传感器常采用音频传感器和振动传感器[11—13] ^huang等人利用单一的远场麦克风音频信号作为区分跌倒信号和噪音的系统模型，并结合高斯混合模型超向量的欧几里得距离算法计算出成对音频片段中的差分部分，然后在GMM超级向量中建立一个SVM核函数，利用该函数可区分由跌倒和噪音引起的音频信号[14>15]。
[0008]Rimminen等人利用基于近场成像技术的地板传感器，获取可进行分类的形状，尺寸和图案等参数，配合相关的分类算法可实现多种不同信号的分类。然而部分特殊的传感设备即:压力传感器和声音传感器需要嵌入到相应的环境中，将会引起较大比例的误报率[16]o
[0009]随着高端智能手机的快速发展，其内部由于内嵌了多种智能传感器系统如[17，18]:加速度传感器，速度传感器以及罗经等高精度设备，配合相关的分类算法可实现对人体不同的静态和动态的状态进行较为准确的分类。然而将smartphone放在老人和病人的身边将会对他们的行动造成极大的不便。
[0010]现在，越来越多的研究人员将热释电传感器技术应用于对人体的检测以及行为的理解。多个研究组织对PIR传感器多方面的研究开拓了它在自动监控系统中的发展，PIR传感器的输出信号为一维的电势差信号[19]，当多个PlR传感器组成一个有机探测节点时可对人体目标进行精确跟踪。Kim[2()]等人提出了一个基于PIR技术的位置感知系统，该系统主要由多个安装在天花板的PIR传感器所形成的阵列组成。利用相邻传感器重叠的感应区域可实现对人体的探测与跟踪，然而当重叠区域有多个人或人体在非重叠区域时将不能实现对人体的探测与跟踪。Hao等人深入研究了 PIR传感技术，并提出了多人跟踪模型。该模型实现了对多人体的跟踪，但跟踪的精度和抗干扰性要近一步提高，才适合应用在实际的环境中。
[0011]现有的人体状态检测装置包括有视频计速器，冷红外对射式计数器，热红外计数器，其不足在于:
[0012]三轴加速度传感器人体状态检测装置:人体状态检测成熟，处理速度普通，但是价格昂贵，得穿戴在人体身上，实时性较差。计算复杂度较高。
[0013]压力传感器人体状态检测装置:操作简单，可以检测人体运动状态，实时性好，不易携带，计算较复杂，误差率较高，安装环境要求过高。
[0014I 参考文献
[0015][ I ]于海洋.基于动态下红外热释电传感器阵列定位算法研究[M]，2012.
[0016][2]riffiths C,Rooney C,Brock A.Leading causes of death in Englandandffales—how should we group causes?Health Statistics Quarterly 28(2008)[M].0ffice for Nat1nal Statistics，2008.
[0017][3]Foroughi HjAski B SjPourreza H.1ntelligent video surveillanceformonitoring fall detect1n of elderly in home environments[C].Proceedings ofIIth Internat1nal Conference on Computer and Informat1n Technology(ICCIT),2008:219-224.
[0018][4]Burke A KjBrien J V OjLyons G M et al.Evaluat1n of a threshold-based tr1-axial accelerometer fall detect1n algorithm[J].Gait&Posture,2007:194-199.
[0019][5]Noury NjFleury AjRumeau P,et al.Fall detect1n-principles andmethods[C].Proceedings of 29th IEEE Internat1nal Conference on Engineeringin Medicine and B1logy Society(EMBS)，2007:1663-1666.
[0020][6]X Yu.Approaches and principles of fall detect1n for elderly andpatient[C].Proceedings of 10th IEEE Internat1nal Conference on e-HealthNetworkingjApplicat1ns and Services(HealthCom),2008:42-47.
[0021][7]Mubashir MjShao LjSeed L.A survey on fall detect1n!principles andapproaches[J].Neurocomputing，2012:77-79.
[0022][8]Mathie M JjCoster A C FjLovell N H，et al.Accelerometry:providinganintegrated,practical method for long-term,ambulatory monitoring of humanmovement[J].J.Phys1l.Meas(1PScience)，2004，25:451-459.
[0023][9]Nyan M NjTay F E HjTan A ff Y.Distinguishing fall activitiesfromnormal activities by angular rate characteristics and high-speed cameracharacterizat1n!! J].Med.Eng.Phys，2006，28:842-849.
[0024][10]Foroughi HjAski B SjPourreza H.1ntelligent video surveillanceformonitoring fall detect1n of elderly in home environments[C].Proceedings ofIIth Internat1nal Conference on Computer and Informat1n Technology 2008(ICCIT),2008:219-224.
[0025][ll]Fu ZjCulurciello E,Lichtsteiner P,et al.Fall detect1n using anaddress-event temporal contrast vis1n sensor[C].Proceedings of Internat1nalConference on Circuits and Systems 2008(ISCAS)，2008:424-427.
[0026][12]Foroughi HjAski B SjPourreza H.1ntelligent video surveillanceformonitoring fall detect1n of elderly in home environments[C].Proceedings ofIIth Internat1nal Conference on Computer and Informat1n Technology(ICCIT),2008:219-224.
[0027][13]Bourke A K, Lyons G Mj et al.A threshold-based fal1-detect1nalgorithm using a b1-axial gyroscope sensor[J].Medical Engineering Physics,2008:84-90.
[0028][14]Zhuang XjHuang JjPotamianos G，et al.Acoustic fall detect1n usinggaussian mixture models and gmm super-vectors[C].Proceedings of IEEEInternat1nal Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing(ICASSP),2009:69-72.
[0029][15]Toreyin B Uj Soyer E BjOnaran I,et al.Falling person detect1nusing mult1-sensor signal processing[C].Proceedings of 15th IEEE SignalProcessing and Communicat1ns Applicat1ns Conference SIU&EURASIP Journal onAdvances in Signal Processing,2007&2008,8.
[0030][16]Rimminen HjLindstroNm JjLinnavuo M，et al.Detect1n of fallsamongthe elderly by a floor sensor using the electric near field[J].1EEETrans.1nf.Technol.B1med，2010，14:1475-1476.
[0031][17]Dai JjBai XjYang Z,et al.PerfalId:A pervasive fall detect1nsystem using mobile phones[C].Proceedings of 8th IEEEInternat1nal Conferenceon Pervasive Computingand Communicat1ns Workshops(PERCOM Workshops),2010:292-297.
[0032][18]Cao YjYang YjLiu ff.E-falld:A fall detect1n system usingandroid-based smartphone[C].Proceedings of 9th Internat1nal Conference on FuzzySystems and Knowledge Discovery(FSKD)IEEE,2012:1509-1513.
[0033][19]Hosokawa T ,Kudo M.Person tracking with infrared sensors.1nKnowledge-based intelligent informat1n and engineering systems[J].LectureNotes in Computer Science,2005,3684:682-688.
[0034][20]Kim H HjHa K N ,Lee S，et al.Resident locat1n recognit1nalgorithm using a Bayesian classifier in the PIR sensor-based indoorlocat1n-aware system[J].1EEE Trans.Syst.,Man,Cybern.C,App1.Rev.Archive，2000，39:2410-2459.
【发明内容】
[0035]本发明就是针对上述技术问题，提供一种基于热释电技术的人体状态检测装置，该装置能对人体的状态进行精确检测。
[0036]为实现上述目的，本发明所设计的一种基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:它包括前端人体移动感应组件、数据处理传输模块和数据接收终端，所述前端人体移动感应组件包括前端横向移动采集模块和前端纵向移动采集模块，所述每个前端横向移动采集模块包括第一信号调制罩、第一菲涅尔透镜、横向移动热释电传感器和第一放大滤波电路，所述第一信号调制罩罩在第一菲涅尔透镜上，第一菲涅尔透镜安装在横向移动热释电传感器的感应端，横向移动热释电传感器的信号输出端连接第一放大滤波电路的信号输入端;所述每个前端纵向移动采集模块包括第二信号调制罩、第二菲涅尔透镜、纵向移动热释电传感器和第二放大滤波电路，所述第二信号调制罩罩在第二菲涅尔透镜上，第二菲涅尔透镜安装在纵向移动热释电传感器的感应端，纵向移动热释电传感器的信号输出端连接第二放大滤波电路的信号输入端；
[0037]所述第一放大滤波电路的信号输出端和第二放大滤波电路的信号输出端分别通过数据处理传输模块连接数据接收终端的信号输入端。
[0038]本发明提出了基于热释电技术的人体状态检测装置，由于热释电传感器属于热成像技术，只有当人体运动时才会引起热释电传感器感应元表面温度的变化，并产生热释电效应，它克服了部分检测跌倒技术的局限性，并具有一定的优势。当人体跌倒时人体头部，上肢和下肢相对于正常人体行为在水平方向和垂直方向将会有明显的不同，为了完全捕捉到跌倒时这些部位的运动特征，我们采用了多个不同感应模式的热释电传感器，可分别采集人体头部，上肢和下肢这三个部分的热释电特征。首先将前端人体移动感应组件分别安装在与人体头部，上肢和下肢相近的高度，以便可以捕捉人体不同部分的热红外运动特征。然后利用多传感器融合法区分跌倒与正常的水平运动(行走和小跑)和垂直运动(蹲下和坐下)。实现了对人体的运动状态的实时监控，并且本发明还具有不受照明条件影响、不侵略隐私以及成本低等优势。
【附图说明】
[0039]图1为本发明的结构框图；
[0040]图2为本发明中第一信号调制罩的主视图；
[0041 ]图3为本发明中第二信号调制罩的主视图；
[0042]图4为本发明中第一信号调制罩的俯视图；
[0043]图5为本发明中第二信号调制罩的俯视图。
[0044]图中:I一前端横向移动采集模块、11一第一信号调制罩、12—第一菲涅尔透镜、13—横向移动热释电传感器、14 一第一放大滤波电路、2—数据处理传输模块、21 —数据处理单元、22—数据存储单元、23—数据显示单元、24—无线传输单元、25—有线传输模块、26—微处理器、3—前端纵向移动米集模块、31 —第二彳目号调制罩、32—第二菲捏尔透镜、33—纵向移动热释电传感器、34—第二放大滤波电路、4 一数据接收终端、5—人体热红外能量输入孔。
【具体实施方式】
[0045]下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0046]如图1?5所示的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:它包括前端人体移动感应组件、数据处理传输模块2和数据接收终端4(如报警终端、手持移动终端、月艮务器终端等)，所述前端人体移动感应组件包括前端横向移动采集模块I和前端纵向移动采集模块3，所述每个前端横向移动采集模块I包括第一信号调制罩11、第一菲涅尔透镜12、横向移动热释电传感器13和第一放大滤波电路14，所述第一信号调制罩11罩在第一菲涅尔透镜12上，第一菲涅尔透镜12安装在横向移动热释电传感器13的感应端，横向移动热释电传感器13的信号输出端连接第一放大滤波电路14的信号输入端;所述每个前端纵向移动采集模块3包括第二信号调制罩31、第二菲涅尔透镜32、纵向移动热释电传感器33和第二放大滤波电路34，所述第二信号调制罩31罩在第二菲涅尔透镜32上，第二菲涅尔透镜32安装在纵向移动热释电传感器33的感应端，纵向移动热释电传感器33的信号输出端连接第二放大滤波电路3 4的信号输入端；
[0047]所述第一放大滤波电路14的信号输出端和第二放大滤波电路34的信号输出端分别通过数据处理传输模块2连接数据接收终端4的信号输入端。数据处理传输模块2将前端横向移动采集模块I和前端纵向移动采集模块3采集的人体热红外信息进行数据处理(包括低通滤波，采集数据归一化，特征提取)；
[0048]上述技术方案中，所述前端人体移动感应组件有三个，分别位于人体头部、上肢和下肢所对应的高度，且每个传感器矩阵内的横向移动热释电传感器13和纵向移动热释电传感器33的感应端均面向人体。
[0049]上述技术方案中，横向移动热释电传感器13和纵向移动热释电传感器33均为D205B型热释电传感器，该传感器能获得人体辐射处的热红外信息。
[0050]上述技术方案中，所述第一信号调制罩11和第二信号调制罩31用于调整人体的热红外入射量。
[0051 ]上述技术方案中，放大滤波电路主要由TL082D型芯片组成，该芯片对热释电传感器的感应电压差进行两级放大，同时该芯片对放大的信息进行滤波，放大滤波电路对输入给数据处理传输模块2的电压进行降噪，同时滤除噪音，将有效提高数据处理传输模块2的计算精度。
[0052]上述技术方案中，所述第一菲涅尔透镜12和第二菲涅尔透镜32用于增大热释电感应的距离，同时产生明暗交替的感应区域。
[0053]上述技术方案中，所述第一信号调制罩11和第二信号调制罩31均设有一个人体热红外能量输入孔5。该孔可以控制人体热红外能量摄取量，且能调整输入到热释电传感器感应的波形与波数，从而降低数据处理的复杂度。信号调制罩由铝制材料或塑料材料制成，信号调制罩的前端为一个16mm半圆弧度加8_的过度单元，这个结构是为了符合菲涅尔透镜的结构要求。
[0054]上述人体热红外能量输入孔5的宽为1.5mm，长为27mm的孔，该孔的作用是为了限制人体热红外能量的摄取量，通过该孔可以得到一个完整的类正弦波。同时把信号调制罩折成半径为16mm的圆弧，通过这个圆弧可以将8202-6型菲涅尔透镜固定，该菲涅尔透镜分为两个部分，上半部分的镜片面积大，数量较少主要收集人体上半身的热红外信息，下半部分的镜片面积较小，数量较多主要收集人体下半身的热红外信息，使得探测距离增大，由于人体的上半身的热红外信息要小于下半身的热红外信息所以选择这型菲涅尔透镜。
[0055]上述技术方案中，所述第一信号调制罩11、第一菲涅尔透镜12和横向移动热释电传感器13的感应端的中心都在同一条准轴线上；
[0056]所述第二信号调制罩31、第二菲涅尔透镜32和纵向移动热释电传感器33的感应端的中心都在同一条准轴线上。以保证收集信号的规整。
[0057]所述第一信号调制罩11的人体热红外能量输入孔5与第一菲涅尔透镜12同轴设置，所述第二信号调制罩31的人体热红外能量输入孔5与第二菲涅尔透镜32同轴设置。
[0058]上述技术方案中，所述横向移动热释电传感器13感应端的能量输入孔为水平横向能量输入孔，用于感应人体横向变化的热红外信息；
[0059]所述纵向移动热释电传感器33感应端的能量输入孔为垂直纵向能量输入孔，用于感应人体纵向变化的热红外信息。
[0060]上述技术方案中，所述第一菲涅尔透镜12和第二菲涅尔透镜32均为马蹄形菲涅尔透镜。将信号调制罩和菲涅尔透镜进行配合能决定热释电传感器所采集的人体热红外波形与波数。
[0061]上述技术方案中，所述数据处理传输模块2包括数据处理单元21、数据显示单元23、无线传输单元24和微处理器26，所述第一放大滤波电路14的信号输出端和第二放大滤波电路34的信号输出端连接数据处理单元21的信号输入端，数据处理单元21的信号输出端连接微处理器26的输入端，微处理器26的信号输出端连接无线传输单元24的信号输入端，无线传输单元24的信号输出端与接收终端4的信号输入端之间无线通信连接，微处理器26的数据显示信号输出端连接数据显示单元23的显示信号输入端。
[0062]上述无线传输单元24能和其它拥有无线通信电路的人体状态检测装置进行组网。组成星型网络，网络中心将对星型网络中的数据进行实时监测。
[0063]微处理器26采用Cortx-M7ARM内核，工作频率高达72MHz，数据处理能力强，性能突出。
[0064]无线传输单元24采用SI4432芯片，SI4432芯片的引脚SD0、SDI与微处理器26中的PB 14，PB 15引脚相连作为数字数据的传入传出。
[0065]数据显示单元23采用12864-086芯片，12864-086芯片的SDA引脚与微控器26的PC5相连可以将微控器26中的计算结果在该显示器上显示，其中CS引脚与微控器26的PA3连接，控制LCD液晶片选择，CD引脚与微控器26的PBl相连接控制着LCD数据命令。
[0066]上述技术方案中，所述数据处理传输模块2还包括数据存储单元22，所述微处理器26的数据存储端连接数据存储单元22的数据存储端；
[0067]所述数据处理传输模块2还包括有线传输模块25，所述微处理器26的信号输出端连接有线传输模块25的信号输入端，有线传输模块25的信号输出端接入接收终端4的信号输入端。
[0068]有线传输模块25中采用MAX232芯片，MAX232芯片TlIN引脚和RlOUT引脚与微处理器26中的PA9，PA10引脚相连作为热释电数据的串行传输通道，这些数据将传输到其它终端，提供数据采样。
[0069]同时微处理器26中采用以太网DM9000A芯片，以太网DM9000A芯片它具有低功耗和高性能，其引脚SD0-SD15与微处理器26所对应的引脚相连，并利用UIP与微处理器26，可以以高达1Mbps的速度进行数据交换。
[0070]本发明中采用电源电路对所有的用电模块进行供电，保证在断电的情况下本发明能持续工作数天。
[0071]本发明工作时，前端横向移动采集模块I和前端纵向移动采集模块3采集的人体热红外信息，经过数据处理单元21中的数模转换电路，将单个类正弦波的人体热红外信息传输到微处理器26，通过微处理器26的内嵌差分运算机制，即如果差分运算结果超过先设置好的阈值，可以判断为有人体目标在检测区域移动，然后判断该差分运算结果的符号，如果运算结果为正，则判断进入检测区域，如果运算结果为负，则判断为出检测区域。从检测技术来看，本发明采用特殊的硬件结构来获得人体状态的准确性、高效性和实时性。
[0072]本发明中前端采集模块的数据处理流程是:
[0073]第一步:微控器26实时读取，经数模转换，转换后的热释电数字电压数据读取频率为10Hz;
[0074]第二步:当探测到人体数据时，取电压值前后50单位进行差分运算，同时设置一个阈值，使差分结果实时与设置的阈值进行比较。
[0075]第三步:当实时差分结果值超过阈值时，将判断为有人经过，如果没有超过这个阈值将被判断为没人经过，并继续查询。
[0076]第四步:当计算出有人存在时，通过差分计算过程中符号的处理判断人体目标的移动方向。
[0077]第五步:通过相关的检测和检测方法对人体的状态进行检测或检测。
[0078]本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
【主权项】
1.一种基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:它包括前端人体移动感应组件、数据处理传输模块(2)和数据接收终端(4)，所述前端人体移动感应组件包括前端横向移动采集模块(I)和前端纵向移动采集模块(3)，所述每个前端横向移动采集模块(I)包括第一信号调制罩(U)、第一菲涅尔透镜(12)、横向移动热释电传感器(13)和第一放大滤波电路(14)，所述第一信号调制罩(11)罩在第一菲涅尔透镜(12)上，第一菲涅尔透镜(12)安装在横向移动热释电传感器(13)的感应端，横向移动热释电传感器(13)的信号输出端连接第一放大滤波电路(14)的信号输入端;所述每个前端纵向移动采集模块(3)包括第二信号调制罩(31)、第二菲涅尔透镜(32)、纵向移动热释电传感器(33)和第二放大滤波电路(34)，所述第二信号调制罩(31)罩在第二菲涅尔透镜(32)上，第二菲涅尔透镜(32)安装在纵向移动热释电传感器(33)的感应端，纵向移动热释电传感器(33)的信号输出端连接第二放大滤波电路(34)的信号输入端； 所述第一放大滤波电路(14)的信号输出端和第二放大滤波电路(34)的信号输出端分别通过数据处理传输模块(2)连接数据接收终端(4)的信号输入端。2.根据权利要求1所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述前端人体移动感应组件有三个，分别位于人体头部、上肢和下肢所对应的高度，且每个传感器矩阵内的横向移动热释电传感器(13)和纵向移动热释电传感器(33)的感应端均面向人体。3.根据权利要求1所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述第一信号调制罩(11)和第二信号调制罩(31)用于调整人体的热红外入射量，所述第一信号调制罩(11)和第二信号调制罩(31)均设有一个人体热红外能量输入孔(5)。4.根据权利要求1所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述第一菲涅尔透镜(12)和第二菲涅尔透镜(32)用于增大热释电感应的距离，同时产生明暗交替的感应区域。5.根据权利要求1所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述第一信号调制罩(11)、第一菲涅尔透镜(12)和横向移动热释电传感器(13)的感应端的中心都在同一条准轴线上； 所述第二信号调制罩(31)、第二菲涅尔透镜(32)和纵向移动热释电传感器(33)的感应端的中心都在同一条准轴线上。6.根据权利要求5所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述第一信号调制罩(11)的人体热红外能量输入孔(5)与第一菲涅尔透镜(12)同轴设置，所述第二信号调制罩(31)的人体热红外能量输入孔(5)与第二菲涅尔透镜(32)同轴设置。7.根据权利要求1所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述横向移动热释电传感器(13)感应端的能量输入孔为水平横向能量输入孔，用于感应人体横向变化的热红外信息； 所述纵向移动热释电传感器(33)感应端的能量输入孔为垂直纵向能量输入孔，用于感应人体纵向变化的热红外信息。8.根据权利要求1所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述第一菲涅尔透镜(12)和第二菲涅尔透镜(32)均为马蹄形菲涅尔透镜。9.根据权利要求1所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述数据处理传输模块(2)包括数据处理单元(21)、数据显示单元(23)、无线传输单元(24)和微处理器(26)，所述第一放大滤波电路(14)的信号输出端和第二放大滤波电路(34)的信号输出端连接数据处理单元(21)的信号输入端，数据处理单元(21)的信号输出端连接微处理器(26)的输入端，微处理器(26)的信号输出端连接无线传输单元(24)的信号输入端，无线传输单元(24)的信号输出端与接收终端(4)的信号输入端之间无线通信连接，微处理器(26)的数据显示信号输出端连接数据显示单元(23)的显示信号输入端。10.根据权利要求8所述的基于热释电技术的人体状态检测装置，其特征在于:所述数据处理传输模块(2)还包括数据存储单元(22)，所述微处理器(26)的数据存储端连接数据存储单元(22)的数据存储端； 所述数据处理传输模块(2)还包括有线传输模块(25)，所述微处理器(26)的信号输出端连接有线传输模块(25)的信号输入端，有线传输模块(25)的信号输出端接入接收终端(4)的信号输入端。
【文档编号】G01J5/00GK105890770SQ201610217220
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2016年4月11日
【发明人】李方敏, 谢鹏, 李扬帆, 熊迹, 马小林
【申请人】武汉理工大学