基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置与流程

本发明涉及一种人员计数方法及装置，更具体的说，尤其涉及一种基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置。

背景技术：

人数传感器又称客流量计数器，是一种统计人员通过数量的一种传感器。在各种智能控制系统中得到广泛应用。常见的人数传感器主要有红外对射和视频识别两种类型。

红外对射式人数传感器包括发射端和接收端，它们分别安装在大门的两侧。发射端产生两根红外射线，接收端主要为可逆计数器，通过测量人员经过时遮挡两根红外射线先后的不同，确定人员进出方向；通过对遮挡脉冲个数的计数，计算出进出传感器人员的数量，两者结合达到统计人数的目的。这种传感器结构简单，安装方便，价格便宜。但人数计数精度不高，尤其是多人通过时，人员相互交错，传感器可能计数成只有一人通过。只能用于对人数误差要求不高的场合。

视频识别人数传感器采用图像处理技术，通过对人员进入视频检测区域的各种形态进行建模，基于运动目标跟踪与识别技术，实现对人员进出方向进行识别，并分别对进出人数实现精确统计。这种传感器计数精度高，但价格贵，需要很好的硬件和软件来实现鉴别算法，同时对探测区域照度等环境参数要求高，主要用于对人数计数精度要求高的场合。

研发一种价格适中，计数精度高的人数传感器是智能控制的迫切要求。这就是我们的红外线阵列传感器的人数传感器。

技术实现要素：

本发明为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法，其特征在于，通过以下方法来实现：对设置于门口上方的红外阵列传感器的输出信号进行处理，识别出由人体产生的轮廓，并对轮廓的运动方向进行跟踪；通过轮廓的运动轨迹来判断人员是进入还是外出，以实现进出人员计数。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法，其特征在于，设红外阵列传感器设置于门内的上方，其输出图像的最上一行像素采集靠近门口区域；具体通过以下步骤来实现：

a).判断是否有人员经过门口，如果没有人员经过，执行步骤b)；如果有人员经过，则执行步骤c)；b).计算背景温度值，读取红外阵列传感器当前帧的数值，并将所有像素点的原始数据换算为真实温度值；将各个像素点当前帧及其之前的共计N帧温度数据进行平均值计算，得到的平均值作为各个像素点的背景温度值；执行步骤a)；c).背景的降噪处理，读取红外阵列传感器当前帧的数值，将所有像素点的原始数据换算为真实温度值，并将当前帧的温度值减去背景温度值，得到每个像素点的温差值；如果有温差值超过±0.5℃的孤立像素点存在，则将相应像素点的温差值清零；然后再通过时间滤波获取各个像素点的温差值；执行步骤d)；d).获取二值化图像，将各个像素点的温差值与门限值Vth进行比较，如果超过门限值Vth则像素点置为1，如果低于门限值Vth则像素点置为0，以得到当前帧的二值化图像；执行步骤e)；e).轮廓聚合和特征点判定，将当前帧二值化图像中所有为1的像素点进行空间聚合，通过对聚合后像素点的外形进行分析，识别出表示人员存在的轮廓；将轮廓的几何中心对应的像素点或者轮廓内具有最大温差值的像素点标记为特征点，特征点作为轮廓运动的跟踪点；执行步骤f)；f).跟踪点的移动及产生，新一帧图像出现后，依次经过步骤d)和e)的相同处理，识别出新一帧图像中特征点相对于上一帧图像中特征点的移动方向，该移动方向即为跟踪点的运动方向，完成跟踪点移动或新跟踪点产生；执行步骤g)；g).跟踪点移出的判断，随着图像帧的不断输出和跟踪点运动状态的判断，对于已经消失的跟踪点，记录其最后一次出现的时间和位置；如果跟踪点最后一次出现的时间与当前时间相比，超过了相应的门限值Tth，则表明此特征点所跟踪的人体已经移出传感器镜头范围；执行步骤h)；h).人员进出判断和累积，如果一个跟踪点的运动方向为“由门口对应的最上一行像素点进入、而由其余3个方向最外围的像素点消失”，则判断为人员进入，进入人数加1；如果一个跟踪点的运动方向为“由除门口外的其余3个方向最外围的像素点进入、而由门口对应的最上一行像素点消失”，则判断为人员外出，外出人数加1。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法，步骤a)中判断是否有人员经过门口是通过PIR传感器输出的信号进行判断，如果PIR传感器输出的信号超过设定的窗口门限，则认为有人员经过，如果没有超过，则认为没有人员经过。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法，步骤b)中参与平均值计算图像帧数为5～20s内所采集的图像帧数，步骤c)中所述的时间滤波方法为：求取当前帧中每个像素点温度值与前一帧中对应像素点温度值的算术平均值，获得的平均值作为当前帧图像中像素点的平均值；步骤d)中所述门限值Vth的大小与当前外界温度成反比。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法，所述红外阵列传感器为8像素×8像素输出，步骤h)中，如果跟踪点由靠近大门的一行中的8个像素点进入、而从远离大门的一行中的8个像素点或者两侧最外侧的7个像素点消失，则判断为人员进入；如果跟踪点由远离大门的一行中的8个像素点或者两侧最外侧的7个像素点进入、而从靠近大门的一行中的8个像素点消失，则判断为人员外出。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数装置，其特征在于：包括单片机系统及与其相连接的红外阵列传感器、PIR传感器和电源电路，PIR传感器经放大滤波电路与单片机系统相连接，电源电路给各电路的工作提供稳定的电压；单片机系统通过红外阵列传感器获取检测区域的红外图像，通过PIR传感器检测是否有人员经过门口，所述单片机系统还连接有用于输出人数值信号的通信接口电路。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数装置，所述单片机系统由型号为STM32F103的芯片组成，红外阵列传感器通过I²C总线与单片机系统相连接，通信接口电路采用RS485通信接口。

本发明的有益效果是：本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置，通过对设置于门口上方的红外阵列传感器的输出信号进行处理，识别出由人体产生的轮廓，并对轮廓的运动方向进行跟踪；通过轮廓的运动轨迹来判断人员是进入还是外出，以实现进出人员计数。解决了红外对射式传感器在多人通过时检测精度低的问题，具有多目标跟踪、识别精度高、功耗低的优点，由于安装位置高，具有不易损坏的优点，有益效果显著，适于应用推广。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置的优点体现在：

①、人数传感器安装在大门上方，人员通过时不会相互遮挡。同时传感器可以同时跟踪多个目标，使得传感器的人数计数精度，尤其是多人同时通过时的计数精度比红外对射式传感器有了大幅度提高；

②、相对于视频识别技术，价格便宜了许多。对安装现场没有照度要求，晚上没有任何照度的情况下照常工作。功耗也比视频识别低得多；

③、安装方便，无需像红外对射式传感器需要在大门两侧各安装一台设备，中间还需要用电缆将两者连接起来。阵列式传感器只有一台设备，安装方便的多。

④、抗损坏能力强，阵列传感器安装大门上方3米的高度，不容易被人员破坏。不像红外对射传感器，安装高度只有1米左右，极容易遭到人为损坏。

附图说明

图1为8 ×8热电堆阵列红外传感器的结构示意图；

图2为红外阵列传感器的成像示意图；

图3本发明的人数传感器的电路原理图；

图4为当前帧图像的示意图；

图5为背景温度值图像；

图6人体运动及对应的像素点移动原理图。

图中：1硅基镜头，2 MEMS传感器芯片，3数字ASIC芯片；4红外阵列传感器，5 PIR传感器，6放大滤波电路，7单片机系统，8通信接口电路，9电源电路。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

根据塞贝克效应，在两种不同材料的连接处，当它们的温度有差异时，会在这两种材料组成的闭环电路中产生电流。这种现象被广泛应用于热电偶的温度测量。

热电堆或热电阵列由许多热电偶元件组成，每个热电偶元件都是一根由两种不同热敏材料组成的细丝。当细丝两端的温度出现差异时，便在细丝两端产生了电压。热节点集中在一个非常薄的共同吸收区，即测量区域。而冷节点位于一个与周边环境相连接的高质量散热片上。

如图1所示，给出了本发明中8 ×8热电堆阵列红外传感器的结构示意图，其由硅基镜头1、MEMS传感器芯片2和数字ASIC芯片3组成，其是一款64像素红外摄像头，采用一体化的紧凑SMD封装，基于MEMS（微机电系统Micro-Electro-Mechanical System）技术。

红外阵列传感器能够在不接触被测物体的前提下探测物体表面的绝对温度。与单点热电堆红外传感器和热释电传感器相比，它不仅能够探测移动的人体和物体，还能够探测不动的人体和物体的出现和位置、运动方向以及精确的表面温度，温度测量范围为- 20°C～+100°C。

如图2所示，给出了红外阵列传感器的成像示意图。 红外阵列传感器对检测区域实现阵列化相对温度检测，通过8×8(64像素)实现了二维区域温度检测，在短距离内支持绝对温度的检测，对于热源物体（特别是人体）实现了运动或者静止状态的检测。采用I²C的数字输出、方便与微处理器通信。

红外线阵列传感器具备以下特点：①、检测热源（如：人体）信息：人的数量、人的位置；②、检测温度信息：环境背景温度、热源温度；③、可自定义工作模式，获得最佳使用效果；④、支持参数调整功能，可设定灵敏度、背景更新速度等参数。

如图3所示，给出了发明的人数传感器的电路原理图，其由单片机系统7及与其相连接的红外阵列传感器4、PIR传感器5和电源电路9组成，PIR传感器5经放大滤波电路6与单片机系统7相连接，电源电路9给各电路的工作提供稳定的电压。单片机系统具有信号采集、数据运算和控制输出的作用。单片机系统7通过红外阵列传感器4获取检测区域的红外图像，通过PIR传感器5检测是否有人员经过门口，单片机系统7还连接有用于输出人数值信号的通信接口电路。红外阵列传感器4通过I²C总线与单片机系统7相连接。

PIR传感器5是一个辅助传感器，主要用于检测是否有人员经过传感器探测区域，避免开关门期间或大门敞开时刮风对红外阵列传感器的干扰。放大滤波电路6的作用是将微弱的PIR传感器输出信号放大到单片机系统能够正确处理所需的电平，同时滤除高频成分，防止出现频率混叠现象的产生。

单片机系统完成整个人数处理过程，由于需要的运算量较大，选择了性能较高的STM32F103系列。通信接口电路用于将检测的人数值传输到各种智能系统中，采用了RS-485接口，传输协议采用了Modbus-RTU。

本发明的基于红外阵列人数传感器的计数方法，具体通过以下步骤来实现：设红外阵列传感器设置于门内的上方，其输出图像的最上一行像素采集靠近门口区域；

a).判断是否有人员经过门口，如果没有人员经过，执行步骤b)；如果有人员经过，则执行步骤c)；

如果采用的红外阵列传感器为8像素×8像素输出，则单片机通过模拟端口读取放大后的PIR传感器信号，通过I²C总线与红外阵列传感器通信，读取64个像素点的温度原始数据并换算为真实温度数据。

该步骤中，判断是否有人员经过门口是通过PIR传感器输出的信号进行判断，如果PIR传感器输出的信号超过设定的窗口门限，则认为有人员经过，如果没有超过，则认为没有人员经过。譬如，如果放大后的PIR传感器输出信号的电压范围为0～5V，则其输出的信号超过（2.5±0.5）V，则认为有人员经过；如果电压范围为0～3.3V，则输出的信号超过（1.65±0.5）V，则认为有人员经过；窗口门限值Vth1，还可根据实际情况进行设定。

b).计算背景温度值，读取红外阵列传感器当前帧的数值，并将所有像素点的原始数据换算为真实温度值；将各个像素点当前帧及其之前的共计N帧温度数据进行平均值计算，得到的平均值作为各个像素点的背景温度值；执行步骤a)；

在探测区域中，可能存在固定不变的其它红外热源，如灯具等。同时红外阵列传感器由于制造时的差异，也存在各个像素点本底温度值的不一致。背景值就是这些固定不变（或者随环境温度缓慢变化）的，与人数计数无关的数据。

该步骤中，参与平均值计算图像帧数为5～20s内所采集的图像帧数；如果图像的采集频率为10帧/s，则参与平均值计算的图像帧数为50～200帧。

如图4所示，给出了当前帧图像的示意图，其中不同的灰度值表示不同的温度，在进行了平均值计算之后，所获取的背景图像如图5所示。

c).背景的降噪处理，读取红外阵列传感器当前帧的数值，将所有像素点的原始数据换算为真实温度值，并将当前帧的温度值减去背景温度值，得到每个像素点的温差值；如果有温差值超过±0.5℃的孤立像素点存在，则将相应像素点的温差值清零；然后再通过时间滤波获取各个像素点的温差值；执行步骤d)；

红外阵列传感器输出的数据除了正常探测的温度数据之外，还带有标称±2℃的粉红噪声信号。就像图4所示的图像，这是对我们的人数计数最大的干扰，为此必须先进行降噪运算。常用的方法是采用空间和时间滤波，空间滤波就是利用帧内各个像素点噪声出现的随机性，一般两个相邻像素点同时出现噪声的概率极低的特点，将出现温差数据超过0.5℃的孤立像素点数据直接清零。时间滤波就是将各帧间的相同像素点温差数据进行滤波，这样就得到波动较小或恒定的可用信号。

时间滤波方法可以采用：求取当前帧中每个像素点温度值与前一帧中对应像素点温度值的算术平均值，获得的平均值作为当前帧图像中像素点的平均值。

d).获取二值化图像，将各个像素点的温差值与门限值Vth进行比较，如果超过门限值Vth则像素点置为1，如果低于门限值Vth则像素点置为0，以得到当前帧的二值化图像；执行步骤e)；

该步骤中，门限值Vth的大小与当前外界温度成反比，由于外界的温度越低，人体与环境的温差越大，门限值Vth应选取的较大；外界的温度越高，人体与环境的温差越小，门限值Vth应选取的较小。

e).轮廓聚合和特征点判定，将当前帧二值化图像中所有为1的像素点进行空间聚合，通过对聚合后像素点的外形进行分析，识别出表示人员存在的轮廓；将轮廓的几何中心对应的像素点或者轮廓内具有最大温差值的像素点标记为特征点，特征点作为轮廓运动的跟踪点；执行步骤f)；

f).跟踪点的移动及产生，新一帧图像出现后，依次经过步骤d)和e)的相同处理，识别出新一帧图像中特征点相对于上一帧图像中特征点的移动方向，该移动方向即为跟踪点的运动方向，完成跟踪点移动或新跟踪点产生；执行步骤g)；

g).跟踪点移出的判断，随着图像帧的不断输出和跟踪点运动状态的判断，对于已经消失的跟踪点，记录其最后一次出现的时间和位置；如果跟踪点最后一次出现的时间与当前时间相比，超过了相应的门限值Tth，则表明此特征点所跟踪的人体已经移出传感器镜头范围；执行步骤h)；

该步骤中门限值Tth为根据人员正常进出门口的速度所设定的时间值。

h).人员进出判断和累积，如果一个跟踪点的运动方向为“由门口对应的最上一行像素点进入、而由其余3个方向最外围的像素点消失”，则判断为人员进入，进入人数加1；如果一个跟踪点的运动方向为“由除门口外的其余3个方向最外围的像素点进入、而由门口对应的最上一行像素点消失”，则判断为人员外出，外出人数加1。

如果采用的红外阵列传感器为8像素×8像素输出，当跟踪点超出大门对应一行的8个像素点，就判断为人员外出；跟踪点从大门对应的8个像素点进入后，从其它的3个方向的最外围的像素点（远离大门的8个像素点以及两侧的7个像素点）消失，则判断为人员进入。从大门对应的8个像素点进入，再从这些像素点外出，则判断为人员没有进入；从除大门为3个方向最外围的像素点进入，再从这些像素点外出，则判断为人员没有外出。根据进入和外出跟踪点的数量，就得到人员通过的数量。

如图6所示，给出了人体运动及对应的像素点移动原理图，如果为情形1的安装方式，则人员由大门内部的一侧进入、另一侧外出，人员没有外出；如果为情形2，说明人员由大门外进入，从另一侧消失，表明有人员进入。