人体检测装置的制作方法

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种检人体检测装置。

背景技术：

随着社会经济的迅猛发展和综合国力的日益增强，人民的生活水平逐渐提高，随之而来的对于居住的安全需求也与日俱增，对居住环境的监控则是居住安全的重要的一部分。

红外热成像设备可感知被监控环境范围内物体的温度，也被应用在安全监控中对人体是否存在进行检测。然而，目前环境中存在很多的干扰热源，会影响对是否存在人体的检测的准确性，例如，若遇到大量的密集高温区域，如盛满热水的热水盆、洗完澡的地面，阳光照射的木地板等等，这些干扰热源的成像面积接近人成像面积，难以与人体进行区分，降低了对人体存在检测的准确性。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种人体检测装置，能够有效提高对人体存在检测的准确性。

为实现上述目的，本发明提供一种人体检测装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取当前图像帧，所述当前图像帧中的像素点为温度值，且所述当前图像帧包含门区域图像，所述门区域图像为对开关门所在的第一位置区域，及围绕所述第一位置区域且与所述第一位置区域相邻的第二位置区域进行热成像得到的图像，所述门区域图像包含所述第一位置区域对应的第一区域图像，及所述第二位置区域对应的第二区域图像；

根据所述门区域图像中的第一区域图像及所述第二区域图像，确定所述当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域，所述目标位置区域为所述第一位置区域、第二位置区域、或者无；

在所述当前图像帧的目标位置区域为所述第一位置区域或者所述第二位置区域时，将所述目标位置区域添加至位置列表中，所述位置列表用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域；

根据所述位置列表中包含的目标位置区域确定人员流动情况，基于所述人员流动情况确定所述当前图像帧中是否存在人体。

采用本发明实施例，具有如下有益效果：

通过设置当前图像帧中的门区域图像，且该门区域图像为对开关门所在的第一位置区域，及围绕第一位置区域且与第一位置区域相邻的第二位置区域进行热成像得到的图像，其中，门区域图像包含第一位置区域对应的第一区域图像及第二位置区域对应的第二区域图像，使得能够基于第一区域图像及第二区域图像确定当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域，且在当前图像帧的目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域的情况下，将该目标位置区域添加至位置列表中，该位置列表用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域，使得能够进一步地利用该位置列表中的目标位置区域确定人员流动情况，基于人员流动情况确定当前图像帧中是否存在人体，使得能够有效的提高对于人体存在检测的准确性。

附图说明

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获得其他的附图。

其中：

图1为本发明实施例中人体检测装置的硬件结构示意图；

图2为本发明实施例中检测人体是否存在的方法的流程示意图；

图3为本发明实施例中热成像设备安装的一个示意图；

图4为图3中的热成像设备获取到的图像帧的示意图；

图5为图4所示图像帧中的区域划分的示意图；

图6为本发明实施例中检测人体是否存在的方法的另一流程示意图；

图7为本发明实施例中根据热成像视频确定当前图像帧中是否存在人体的细化步骤的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

本发明实施例提供一种人体检测装置，请参阅图1所示，图1为本发明实施例提供的一种人体检测装置的的硬件结构图，其中，所述人体检测装置100可以是任何类型，具有运算能力的电子设备，例如：智能手机、计算机、掌上电脑、平板电脑等。在一具体示例中，人体检测装置可以为红外热成像设备，或者，人体检测装置也可以为与红外热成像设备具备连接关系的服务器、云平台等，其中，该连接关系可以为有线连接，也可以为无线连接。

具体地，如图1所示，所述人体检测装置100包括一个或多个处理器102以及存储器104。图1中以一个处理器102为例。处理器102和存储器104可以通过总线或者其他方式连接，图1中以通过总线连接为例。

存储器104作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如检测人体是否存在的方法对应的程序、指令以及模块。处理器102通过运行存储在存储器104中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现检测人体是否存在的方法。

存储器104可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据人体检测装置使用所创建的数据等。此外，存储器104可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器104可选包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至人体检测装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

本发明实施例中，存储器104用于存储检测人体是否存在的方法的计算机实现程序，处理器102用于读取和执行计算机可读指令。具体的，处理器102可用于调用存储于存储器104中的检测人体是否存在的方法的计算机实现程序，并执行该计算机实现程序中包含的指令，从而执行有关于检测人体是否存在的方法的方法步骤。有关于处理器104执行的检测人体是否存在的方法的方法步骤，可参见下述图2-图7的描述。

请参阅图2，为本发明实施例中检测人体是否存在的方法的流程示意图，包括：

步骤201、获取当前图像帧，所述当前图像帧中的像素点为温度值，且所述当前图像帧包含门区域图像；

在本发明实施例中，可获取当前图像帧，该当前图像帧为热成像设备采集到的图像帧，热成像设备运用了红外热成像技术，红外热成像技术可以基于光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号，且该信号可转换成可供人类视觉分辨的图像，并进一步计算出温度值，因此，上述的热成像视频包含连续的图像帧，且图像帧中的各像素点的像素值为温度值。可以理解的是，通过使用红外热成像技术，使得人类超越了视觉障碍，可以看到物体表面的温度分布状况。

在本发明实施例中，上述热成像设备的采集角度通常是固定的，可以安装在空间区域的固定位置，且对固定的区域进行热成像。例如，若需要安装在卫生间，则可以安装在卫生间屋顶的正上方的中心，且热成像设备垂直向下照射，距离地面的高度在2.5m至3.3m之间，请参阅图3，为本发明实施例中热成像设备安装的一个示意图，在图3中，中间的圆圈表示热成像设备，箭头所覆盖的区域表示该热成像设备的热成像区域，即可得到上述的当前图像帧。可以理解的是，在实际应用中，可根据需要设置热成像设备安装位置及拍摄角度，此处不做限定。

进一步地，本发明实施例中的技术方案可以应用在具有开关门的封闭的空间区域，即对该空间区域进行热成像处理，得到上述的当前图像帧，其中，当前图像帧中包含门区域图像，该门区域图像为对开关门所在的第一区域，及围绕第一位置区域且与第一位置区域相邻的第二位置区域进行热成像得到的图像，且对于当前图像帧的门区域图像，该门区域图像包含所述第一位置区域对应的第一区域图像，及所述第二位置区域对应的第二区域图像。请参阅图3，图3中d表示的区域为开关门所在的位置，该开关门是嵌入在墙壁1内的，其中，开关门所在的区域可称为出入口区域，即为图3中的灰色区域，在该灰色区域中，开关门门外的区域a1为上述的第一位置区域，开关门门内的区域a2为上述的第二位置区域。为了更好地理解本发明实施例中的出入口区域所对应的门区域图像，请参阅图4，图4为图3中的热成像设备获取到的图像帧的示意图(该图中并未标示出像素点)，在图4中，a1即为图2中第一位置区域的第一区域图像，a2即为第二位置区域的第二区域图像。

步骤202、根据所述门区域图像中的第一区域图像及所述第二区域图像，确定所述当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域，所述目标位置区域为所述第一位置区域、第二位置区域、或者无；

在本发明实施例中，为了能够确定当前图像帧中是否存在人体，将提取当前图像帧中的门区域图像，并根据该门区域图像中的第一区域图像及第二区域图像，确定当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域，该目标位置区域可以为第一位置区域、第二位置区域或者无。

其中，当目标位置区域为第一位置区域时，表明在第一位置区域可能存在人体，当目标位置区域为第二位置区域时，表明在第二位置区域可能存在人体，当目标位置区域为无时，表明在第二位置区域和第二位置区域均不存在人体。

可以理解的是，在目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域时，表示的是可能存在人体，是一种可能性，并不能断定一定存在人体，需要进一步进行更细致的判断。

在一种可行的实现方式中，上述步骤202可以按照如下方式确定当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域，包括：确定第一区域图像包含的热源像素点的第一个数，及确定第二区域图像包含的热源像素点的第二个数，计算该第一个数和第二个数的和，若该和大于预设的第一数值，则表明第一位置区域和第二位置区域中的热源像素点的总数达到了可能存在人体的阈值，且进一步地，将第一个数和第二个数进行比较，选择第一个数和第二个数中的最大值所对应的位置区域，确定为当前图像帧可能存在人体的目标位置区域，例如，当第一个数大于第二个数时，则表明确定第一个数的第一区域图像对应的第一位置区域可能存在人体，确定该第一位置区域为目标位置区域，当第一个数小于第二个数时，则表明确定第二个数的第二区域图像对应的第二位置区域可能存在人体，确定该第二位置区域为目标位置区域。此外，若计算得到的第一个数和第二个数的和小于预设的第一数值，则表明门区域图像内的热源像素点的个数较少，总数并不能达到可能存在人体的阈值，此时，可以确定门区域图像中并不存在人体，且当前图像帧的目标位置区域可确定为无。

可以理解的是，在第一个数和第二个数的和大于预设的第一数值时，若第一个数和第二个数的值相同，则可以确定该当前图像帧的上一帧的目标位置区域，当该上一帧的目标位置区域为第一位置区域时，则确定当前图像帧的目标位置区域为第一位置区域，当该上一帧的目标位置区域为第二位置区域时，则确定该当前图像帧的目标位置区域为第二位置区域，当上一帧的目标位置区域为无时，则随机的确定当前图像帧的目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域。在当前图像帧的目标位置区域不确定时，考虑到图像帧的连续性，可以基于上一帧的目标位置区域确定当前图像帧的目标位置区域，以避免目标位置区域的确定出现误差。

需要说明的是，上述确定第一区域图像包含的热源像素点的第一个数，及确定第二区域图像包含的热源像素点的第二个数的方式可以是先利用异常点检测方法，检测出第一区域图像中的热源像素点及第二区域图像中的热源像素点，然后再统计得到上述的第一个数和第二个数。

在进行异常点检测确定热源像素点时，需要使用到分位点的概念，为了更好的理解本申请实施例中的技术方案，下面将对分位点进行介绍。

分位点也称为百分位数计算，是指将一个随机变量的概率分别范围分为几个等份的数值点，常用的有中位点(也可称为二分位点，或者50分位点)、四分位点、百分位点等等。其计算原理如下：

首先将数组进行从小到大排序，然后计算i，j:

(n-1)*p/100＝i+j公式(1)

其中，n为数组中元素的个数，将计算结果的整数部分用i表示，小数部分用j来表示，p表示分位点。则最终的p分位点对应的分位数值res为：

res＝(1-j)*array[i]+j*array[i+1]公式(2)

其中array[i]表示数组中第i+1个数。

以一个具体的例子进行基于分位点得到对应的分位数值的过程，如下：

对于数组[1,2,3,6,4,5,6,6,6,7,8,9]，需要计算其90分位点对应的分位数值，首先，将该数组按照从小到大的顺序进行排序，得到[1,2,3,4,5,6,6,6,6,7,8,9]。

将n＝12，p＝90带入上述公式(1)进行计算如下：

(n-1)*p/100＝(12-1)*90/100＝9.9

因此，可以确定i为9，j为0.9。查找排序后的数组可知，array[i]＝array[9]＝7，array[i+1]＝array[10]＝8，并带入上述的公式(2)中，即可得到上述数组的90分位点对应的分位数值为：

res＝(1-j)*array[i]+j*array[i+1]＝(1-0.9)*7+0.9*8＝7.9

以上即为对分位点的概念的介绍。

在本发明实施例中，可以先对当前图像帧进行异常点检测，检测到的异常点即为热源像素点，可利用当前图像帧及预设的第一分位点，对当前图像帧进行热源像素点检测，得到第一目标图像帧，该第一目标图像帧中包含检测到的热源像素点。其中，预设的第一分位点可以至少包含一个分位点，在一种可行的实现方式中，上述预设的第一分位点包含上四分位点及下四分位点，也分别称为75分位点及25分位点，计算当前图像帧在上四分位点的第一分位值，及计算当前图像帧在下四分位点的第二分位值。

对于当前图像帧中的任意一个目标像素点，都可以按照如下方式计算该目标像素点在第一目标图像帧中的像素值：

m＝d-2.5×percentile(d,75)+1.5×percentile(d,25)

m表示目标像素点在第一目标图像帧中的像素值，d表示目标像素点在当前图像帧中的像素值，percentile(d,75)表示当前图像帧在上四分位点的第一分位值，percentile(d,25)表示当前图像帧在下四分位点的第二分位值，上述的2.5，及1.5为预设的常数，可以理解的是，在实际应用中还可以设置其他的数值替代2.5和1.5，此处不做限定。

其中，第一目标图像帧中像素值大于零的像素点为异常点，即为上述的热源像素点，可以分别计算第一区域图像在第一目标图像帧中对应区域内存在的热源像素点的个数，作为上述的第一个数，计算第二区域图像在第一目标图像帧中对应区域内存在的热源像素点的个数，作为上述的第二个数。

进一步地，还可以对第二位置区域进行进一步地划分，以用户从第一位置区域移动至第二位置区域为例进行说明，该种情况表明用户是经过第一位置区域及第二位置区域进入空间区域中，用户的移动方向可以至少分为三个方向，如用户从第一位置区域移动至第二位置区域的左侧，用户从第一位置区域移动至第二位置区域的中间，或者用户从第一位置区域移动至第二位置区域的右侧，如图5所示，可以将图像帧的门区域图像划分第一位置区域a1对应的图像区域a1，第二位置区域a2中的子区域a21对应的图像区域a21、第二位置区域a2中的子区域a22对应的图像区域a22，及第二位置区域a2中的子区域a23对应的图像区域a23，可以理解的是，在将第二位置区域划分为多个子区域后，若确定第一位置区域对应的第一区域图像及第二位置区域对应的第二区域图像的总的热源像素点的个数大于预设第一数值，则从第一位置区域及第二位置区域的子区域中选择热源像素点的最大值对应的区域，且在包含热源像素点最大的区域为子区域时，也是确定目标位置区域为第二位置区域。

步骤203、在所述当前图像帧的目标位置区域为所述第一位置区域或者所述第二位置区域时，将所述目标位置区域添加至位置列表中，所述位置列表用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域；

在本发明实施例中，设置位置列表，该位置列表用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域，且存储的是第一位置区域或者第二位置区域，若图像帧的目标位置区域为无，则不需要存储至该位置列表中。可以理解的是，由于该位置列表是用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域，因此，在识别到某一图像帧的目标位置区域为无时，需要清空位置列表。

在本发明实施例中，在当前图像帧的目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域时，将当前图像帧的目标位置区域添加至位置列表中，使得能够记录连续的多帧图像帧的目标位置区域，确定在连续的不同图像帧中，目标位置区域的分布情况。

步骤204、根据所述位置列表中包含的目标位置区域确定人员流动情况，基于所述人员流动情况确定所述当前图像帧中是否存在人体。

在本发明实施例中，请参阅图3，由于第一位置区域和第二位置区域构成了出入口区域，用户进入和出去都需要经过该区域，例如，如果用户是从第一位置区域移动至第二位置区域，则表明用户是进入的动作，如果用户是从第二位置区域移动至第一位置区域，则表明用户是出去的动作。在位置列表中存储连续的多帧图像帧的目标位置区域的方式，使得能够利用位置列表中包含的目标位置区域确定人员流动情况。例如，若位置列表中包含连续的30帧图像帧的目标位置区域，且前15帧图像帧的目标位置区域均为第一位置区域，后15帧图像帧的目标位置区域均为第二位置区域，则可以确定该当前图像帧中的热源存在移动的情况，且由于非人体热源且与人体热源大小相似的热源通常是不会移动的，能够排除该热源为非人体热源的情况，即可确定该30帧图像帧能够表示出用户从第一位置区域移动至第二位置区域的人员流动情况。因此，在位置列表中同时包含第一位置区域和第二位置区域时，可以确定人员流动情况为：存在人员流动，且基于该人员流动情况确定当前图像帧中存在人体。

在另一种情况下，位置列表中包含的均是第一位置区域，或者均是第二位置区域，在该种情况下，有可能是存在人体，但是该人体未移动，也可能是固定的非人体热源，可以确定人员流动情况为：不存在人员流动，因此，无法直接确定是否存在人体，可以确定为不存在人体，或者可以进行进一步的识别，以确定当前图像帧是否存在人体，其中，该进一步的识别确定当前图像帧是否存在人体的相关内容将在后续的实施例中详细进行描述，此处不做赘述。

在本发明实施例中，设置当前图像帧中的门区域图像，且该门区域图像为对开关门所在的第一位置区域，及围绕第一位置区域且与第一位置区域相邻的第二位置区域进行热成像得到的图像，其中，门区域图像包含第一位置区域对应的第一区域图像及第二位置区域对应的第二区域图像，使得能够基于第一区域图像及第二区域图像确定当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域，且在当前图像帧的目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域的情况下，将该目标位置区域添加至位置列表中，该位置列表用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域，使得能够进一步地利用该位置列表中的目标位置区域确定人员流动情况，基于人员流动情况确定当前图像帧中是否存在人体，使得能够有效的提高对于人体存在检测的准确性。

基于图2所示实施例，请参阅图6，为本发明实施例中检测人体是否存在的方法的另一流程示意图，包括：

步骤601、获取当前图像帧，所述当前图像帧中的像素点为温度值，且所述当前图像帧包含门区域图像；

需要说明的是，上述步骤601与图2所示实施例中的步骤601描述的内容相似，具体可参阅图2所示实施例中步骤201的相关描述，此处不做赘述。

步骤602、利用所述当前图像帧及预设第一分位点，对所述当前图像帧进行热源像素点检测，得到第一目标图像帧，所述第一目标图像帧中包含检测到的热源像素点；继续执行步骤603或者步骤604；

步骤603、当所述第一目标图像帧中包含的热源像素点的个数小于或等于预设的第二数值时，确定所述当前图像帧中不存在人体；

在本发明实施例中，获取到当前图像帧之后，将利用该当前图像帧及预设的第一分位点，对当前图像帧进行热源像素点检测，得到第一目标图像帧，该第一目标图像帧中包含检测到的热源像素点。

需要说明的是，步骤602中得到第一目标图像帧的方式与图2所示实施例步骤202中涉及到的第一目标图像帧的的获取方式相似，具体可以参阅图2所示实施例中的相关内容，且为了能够比较好的理解本发明实施例中的技术方案，下面还将对利用当前图像帧及预设第一分位点得到第一目标图像帧进行简单描述。

其中，预设的第一分位点可以至少包含一个分位点，在一种可行的实现方式中，上述预设的第一分位点包含上四分位点及下四分位点，也分别称为75分位点及25分位点，计算当前图像帧在上四分位点的第一分位值，及计算当前图像帧在下四分位点的第二分位值。

且对于当前图像帧中的任意一个目标像素点，都可以按照如下方式计算该目标像素点在第一目标图像帧中的像素值：

m＝d-2.5×percentile(d,75)+1.5×percentile(d,25)

m表示目标像素点在第一目标图像帧中的像素值，d表示目标像素点在当前图像帧中的像素值，percentile(d,75)表示当前图像帧在上四分位点的第一分位值，percentile(d,25)表示当前图像帧在下四分位点的第二分位值，上述的2.5，及1.5为预设的常数，可以理解的是，在实际应用中还可以设置其他的数值替代2.5和1.5，此处不做限定。

其中，第一目标图像帧中像素值大于零的像素点为异常点，即为上述的热源像素点，在得到包含热源像素点的第一目标图像帧之后，将确定第一目标图像帧中包含的热源像素点的个数，且该个数小于或等于预设的第二数值时，表明当前图像帧中不存在热源，在不存在热源的情况下，可以确定当前图像帧中不存在人体。

步骤604、当所述第一目标图像帧中包含的热源像素点的个数大于所述预设的第二数值时，根据所述门区域图像的第一区域图像及所述第二区域图像，确定所述当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域；

在本发明实施例中，若第一目标图像帧中包含的热源像素点的个数大于预设的第二数值时，可以确定当前图像帧中存在热源，但是此时还不能确定当前图像帧中存在的热源是人体热源还是非人体热源，若需要确定当前图像帧中是否存在人体，需要进行进一步的判断，具体可以根据门区域图像的第一区域图像和第二区域图像，确定当前图像帧中可能存在人体的目标位置区域。

可以理解的是，步骤604中确定目标位子区域的相关内容具体可以参阅图2所示实施例中的步骤202描述的内容，此处不做赘述。

可以理解的是，上述步骤602及步骤603是先进行无人筛选，在第一目标图像帧中包含的热源像素点的小于预设的第二数值时，就可以确定当前图像帧中不存在人体，通过优先确定不存在人体的方式，可以有效避免使用其他复杂的人体存在确定的方式带来的计算量大的问题。可以将上述的步骤602及步骤603称为无人模型。

步骤605、在所述当前图像帧的目标位置区域为所述第一位置区域或者所述第二位置区域时，将所述目标位置区域添加至位置列表中；继续执行步骤606，或者继续执行步骤607；

在本发明实施例中，设置位置列表，该位置列表用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域，且存储的是第一位置区域或者第二位置区域，若图像帧的目标位置区域为无，则不需要存储至该位置列表中。可以理解的是，由于该位置列表是用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域，因此，在识别到某一图像帧的目标位置区域为无时，需要清空位置列表。

在本发明实施例中，在当前图像帧的目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域时，将当前图像帧的目标位置区域添加至位置列表中，使得能够记录连续的多帧图像帧的目标位置区域，确定在连续的不同图像帧中，目标位置区域的分布情况。

步骤606、当所述位置列表中同时包含所述第一位置区域和所述第二位置区域时，确定存在人员流动，且确定所述当前图像帧中存在人体；

步骤607、当所述位置列表中包含所述第一位置区域或者所述第二位置区域时，获取热成像视频，根据所述热成像视频确定所述当前图像帧中是否存在人体；所述热成像视频包含连续的预设帧数的图像帧，且所述当前图像帧为所述热成像视频的最后一帧。

在本发明实施例中，当位置列表中同时包含第一位置区域和第二位置区域时，表明在连续的多帧图像帧中存在人员的流动，在确定存在人员流动的情况下，可确定当前图像帧中存在人体。而当位置列表中仅包含第一位置区域，或者位置列表中仅包含第二位置区域时，此时可以确定当前图像帧中存在热源，但是该热源可能为人体热源，也可能为非人体热源，需要进行进一步地确定，为了进一步地确定当前图像帧中是否存在人体，将获取热成像视频，该热成像视频包含连续的预设帧数的图像帧，且当前图像帧为热成像视频的最后一帧。该热成像视频可以是热成像设备拍摄得到的，热成像设备可以采用预设的帧率和分辨率拍摄，例如，采用帧率为16，即采用的频率为16hz，使得每秒可以生成16帧图像帧。采用的分辨率为32*24，使得每帧图像帧包含32*24个像素点，每个像素点的像素值为温度值。在获取到热成像视频u，还可根据热成像视频确定当前图像帧中是否存在人体。

需要说明的是，在本发明实施例中，还存在另外一种情况需要获取热成像视频，并根据热成像视频确定当前图像帧中是否存在人体。下面将详细描述。

如图2所示实施例描述的内容可知，图2所示实施例中描述了在当前图像帧的目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域时的处理方式，实际上，当前图像帧的目标位置区域还有另外一种情况，即当前图像帧的目标位置区域为无，在该种情况下，可以确定当前图像帧中不存在人体，也可以进一步地验证并确定当前图像帧中是否真的不存在人体，而该进一步地验证并确定的方式，包括：

步骤e1、当所述当前图像帧的目标位置区域为无时，根据所述位置列表确定所述当前图像帧对应的空间区域内的剩余人员数量，所述空间区域为具有单出入口的封闭空间区域，所述开关门为所述单出入口；

步骤e2、当所述剩余人员数量小于或等于零时，获取热成像视频，根据所述热成像视频确定所述当前图像帧中是否存在人体，所述热成像视频包含连续的预设帧数的图像帧，且所述当前图像帧为所述热成像视频的最后一帧。

在本发明实施例中，设置剩余人员数量，该剩余人员数量为当前图像帧所拍摄的空间区域内的人员数量，该空间区域可以是具有单出入口的封闭的空间区域，上述的开关门即为该单出入口，可以基于该剩余人员数量确定空间区域内是否存有人，且在有人的情况下还可以知道该空间区域内的人的数量，通过该剩余人员数量也可以实现人流量的统计。

当当前图像帧的目标位置区域为无时，可根据位置列表确定当前图像帧对应的空间区域内的剩余人员数量。其中，根据位置列表确定当前图像帧对应的空间区域内的剩余人员数量的方式可以包括：

1、当该位置列表为非空，且位置列表中的第一个目标位置区域为第一位置区域，位置列表中的最后一个目标位置区域为第二位置区域时，表明基于位置列表中包含的目标位置区域，可以确定存在人员从第一位置区域移动至第二位置区域，且在当前图像帧完全移出了第二位置区域，存在人员进入该空间区域，此时，可以将该空间区域内的剩余人员数量加1。此外，由于位置列表是用于存储连续的多帧图像帧的目标位置区域的，且当前图像帧的目标位置区域为无，因此，无法将当前图像帧的目标位置区域添加至位置列表中，将清空位置列表。可以理解的是，剩余人员数量的初始值为0。

2、当位置列表为非空，且位置列表中的第一个目标位置区域为第二位置区域，最后一个目标位置区域为第一位置区域时，表明基于位置列表中包含的目标位置区域，可以确定存在人员从第二位置区域移动至第一位置区域，且在当前图像帧中完成移出了第一位置区域，存在人员流出该空间区域的情况，此时，可以将该空间区域内的剩余人员数量减1，且也需要清空位置列表。

3、当位置列表为非空，且位置列表中的第一个目标位置区域和最后一个目标位置区域相同时，例如同时为第一位置区域，或者同时为第二位置区域，此时表明在位置列表对应的多帧图像帧中，存在人员进入或出去的情况，但是最终该人员并未进入或者出去，只是在出入口区域徘徊，因此，此时可认为空间区域内的剩余人员数量不变，此时将清空位置列表。或者，当位置列表为空时，确定空间区域内的剩余人员数量不变。

在本发明实施例中，通过上述的方式能够有效的确定空间区域内的剩余人员数量，且当该剩余人员数量大于零时，则表明虽然根据门区域图像无法准确确定该空间区域内是否存在人体，但是可以基于大于零的剩余人员数量，有效确定该空间区域内是存在人体的，在该空间区域存在人体的情况下，由于当前图像帧是该空间区域的图像帧，因此，也可以有效确定当前图像帧中是存在人体的，且该中判断方式的准确性高。

在另一种实现方式中，当剩余人员数量小于或等于0时，此时，无法有效确定当前图像帧中是否存在人体，需要进行进一步的确定，该进一步的确定方式，则需要获取热成像视频，根据该热成像视频确定当前图像帧中是否存在人体。

基于上述描述可知，存在至少两种情况需要执行获取热成像视频，根据该热成像视频额定当前图像帧中是否存在人体的确定过程，一种是：在当前图像帧中的目标位置区域为第一位置区域或者第二位置区域，且在将该目标位置区域添加至位置列表之后，但是位置列表中包含一种类型的位置区域的情况。另一种是：在当前图像帧中的目标位置区域为无，且基于位置列表确定的剩余人员数量小于或等于零的情况。

下面将具体描述获取热成像视频，并根据该热成像视频确定当前帧中是否存在人体的过程，请参阅图7，为本发明实施例中根据热成像视频确定当前图像帧中是否存在人体的细化步骤的流程示意图，包括：

步骤701、计算所述当前图像帧中的目标像素点，在所述热成像视频包含的各个图像帧中同一位置的像素点的像素值均值，得到均值图像，所述目标像素点为所述当前图像帧中的任意一个像素点；

步骤702、根据所述均值图像及预设的第二分位点，对所述当前图像帧进行热源像素点检测，得到第二目标图像帧，所述第二目标图像帧包含检测到的热源像素点；

步骤703、根据所述第二目标图像帧包含的热源像素点，确定所述当前图像帧中是否存在人体。

在本发明实施例中，以当前图像帧中的任意一个像素点作为目标像素点，计算该目标像素点在热成像视频包含的各个图像帧中同一位置的像素点的像素值均值，得到均值图像。

为了更好的理解，以热成像视频的图像分辨率为24*32为例，则热成像视频中的各个图像帧均包含768个像素点，可以先将该热成像视频进行数组化转换，即为ln×768，n表示热成像视频中图像帧的个数，且在该数组中，一个图像帧表示一行，且一行里面包含该图像帧的768个像素点组成的列。同时，也可以将当前帧图像进行数组化转换，即为a768，表示该数组只有一行，且该行中包含768列，每一列对应于当前帧图像中的一个像素点的像素值。

以目标像素点为当前帧图像中的第i个像素点为例，对于均值图像中第i个像素点的像素值，可以对ln×768中第i列进行均值求解，得到的均值即为均值图像中第i个像素点的像素值，其中，i的范围为1至768，在对该768个像素点分别求其对应的均值之后，即可得到完整的均值图像。

且进一步地，将根据上述的均值图像及预设的第二分位点，对当前图像帧进行热源像素点检测，得到第二目标图像帧，该第二目标图像帧中包含检测到的热源像素点。其中，上述预设的第一分位点可以至少包含一个分位点，在一种可行的实现方式中，上述预设的第一分位点包含上四分位点及下四分位点，也分别称为75分位点及25分位点，计算均值图像在上四分位点的第一分位值，及计算均值图像在下四分位点的第二分位值。

且对于均值图像中的任意一个目标像素点，都可以按照如下方式计算该目标像素点在第二目标图像帧中的像素值。

h＝p-a×percentile(k,75)+b×percentile(k,25)

其中，h表示目标像素点在第二目标图像帧中的像素值，p表示目标像素点在均值图像中的像素值，percentile(k,75)表示均值图像在上四分位点的第三分位值，percentile(k,25)表示均值图像在下四分位点的第四分位值，a和b表示常数，可以基于需要设置a和b的具体数值，例如，可以设置为2.5及1.5，此处不做限定。

其中，第二目标图像帧中像素值大于零的像素点为异常点，即为热源像素点，通过该种方式，能够有效的确定第二目标图像帧中包含的热源像素点。

进一步地，将根据所述第二目标图像帧包含的热源像素点，确定所述当前图像帧中是否存在人体，具体的，包括如下步骤：

步骤f1、确定所述第二目标图像帧中各热源像素点的位置坐标值；

步骤f2、计算目标热源像素点分别与所述第二目标图像帧中除所述目标热源像素点以外的其他热源像素点之间的距离，得到所述目标热源像素点的距离集合，所述目标热源像素点为所述第二目标图像帧中的任意一个热源像素点；

步骤f3、确定所述距离集合中小于或等于预设距离阈值的距离值的距离个数，将所述距离个数确定为所述目标热源像素点的热源密度值；

步骤f4、确定所述第二目标图像帧中，热源密度值大于或等于预设密度阈值的热源像素点的目标个数；

步骤f5、当所述目标个数大于或等于预设数值时，确定所述当前图像帧中存在人体；

步骤f6、当所述目标个数小于所述预设数值时，确定所述当前图像帧中不存在人体。

在本发明实施例中，可先确定第二目标图像帧中各热源像素点的位置坐标值，该位置坐标值可以是基于热源像素点在目标图像帧中的行及列确定的，例如，以目标图像帧的分辨率为24*32，则表示目标图像帧中包含24行及32列，则可以确定热源像素点的位置坐标值可以表示为(a1，a2)，a1代表热源像素点所在的行，a2代表热源像素点所在的列。

进一步地，将根据各热源像素点的位置坐标值，确定各热源像素点的热源密度值，其中，该热源密度值表示以热源像素点为中心的预设范围内的热源像素点的个数，并根据各热源像素点的热源密度值确定当前帧图像中是否存在人体。其中，该热源密度值可以用于区分第二目标图像帧中的热源的类型，比如是否包含小型感染热源(小型干扰热源通常是指小型物体如热水器、小动物等热源)、是否包含人体等。

在一种可行的实现方式中，得到热源像素点的热源密度值的方式可以如下：

计算目标热源像素点分别与目标图像帧中除目标热源像素点以外的其他热源像素点之间的距离，得到目标热源像素点的距离集合，目标热源像素点为目标图像帧中的任意一个热源像素点；确定距离集合中小于或等于预设距离阈值的距离值的距离个数，将距离个数确定为目标热源像素点的热源密度值。

为了更好的理解本发明实施例中的技术方案，以第二目标图像帧中包含20个热源像素点为例进行说明，且该20个热源像素点的编号为1至20，对于每一个热源像素点，都将确定其热源密度值，对于热源像素点1，将计算其分别与热源像素点2至热源像素点20的距离，得到热源像素点1的距离集合1，该距离集合中包含e2、e3、…….、e20，e2表示热源像素点1到热源像素点2的距离值，e20表示热源像素点1到热源像素点20的距离值，其他以此类推，进一步地，将确定热源像素点1的距离集合1中小于或等于预设距离阈值的距离值的距离个数，该预设距离阈值则用于确定以热源像素点1为中心的范围，若小于或等于预设距离阈值的距离值的距离个数为m时，则确定热源像素点1的热源密度值为m，其他热源像素点的热源密度值的计算方式也是如此，此处不做赘述。

在本发明实施例中，热源像素点的热源密度值是用于区分人体和小型干扰热源的，通常情况下，人体的热源密度值较大，小型感染热源的密度值较小，基于该特点，可以设置预设密度阈值，使得能够有效确定是否存在人体。

具体的，可以确定在第二目标图像帧中，热源密度值大于或等于预设密度阈值的热源像素点的目标个数。当该目标像个数大于或的等于预设数值时，则确定当前帧图像中存在人体，当目标个数小于预设数值时，确定当前帧图像不存在人体。可以理解的是，由于热源秘密度值是用于区分热源像素点是否为人体热源的像素点，因此只要有一个热源像素点的热源密度值大于预设密度阈值，则表示是存在人体的，即上述的预设数值优选为1。

在本发明实施例中，通过计算热源像素点的热源密度值的方式，并基于该热源密度值与预设密度阈值进行比较，使得能够有效的滤除小型感染热源，降低小型干扰热源对是否存在人体的检测的干扰，降低误判率。

在本发明实施例中，对于当前图像帧，可先基于无人模型进行无人判断，使得能够先通过无人判断的方式减少对当前图像帧中是否存在人体的检测的处理量，且进一步地可基于对当前图像帧的目标位置区域的确定的方式确定当前图像帧是否存在人体，其中涉及到人员流动情况的确定，及剩余人员数量的判断，使得能够进一步的基于位置列表确定当前图像帧中是否存在人体，此外，还可以对热成像视频进行处理，得到均值图像，并基于均值图像及预设的第二分位点进一步地确定当前图像帧中是否存在人体，上述的处理方式能够尽量减少数据处理量，且提高当前图像帧是否存在人体的检测的准确性。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。