一种精确识别人体温度的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及红外传感技术，特别涉及一种通过红外传感器精确测量人体温度的方法。
【背景技术】
[0002]长虹CHiQ空调的发布，颠覆了传统，它基于独特的人体状态感知技术，一方面由硬件定义空调向软件定义空调转变，实现人与空调的互动及设备之间的协同，在保证人体舒适的同时，节能降耗;另一方面从用户需求角度出发，通过多种应用场景模式而不是纯粹的功能来满足用户需求。因此，长虹CHiQ空调颠覆了 “硬件+功能”的传统空调理念，开创了“软件+应用场景模式”的发展新方向。
[0003]长虹CHiQ空调根据感知识别的人机距离、人群数量、位置等，针对不同区域，自动调整出风方式、风速、风向等参数，动态调整每一个分区的舒适度。更为奇妙的是，人可以在空调风力辐射角度范围内针对特定位置设定VIP个人优先模式，当用户在优先舒适区时，CHiQ会针对性的进行温度、湿度、风速与风向调整，故人体状态智能识别是长虹CHiQ空调最为核心的功能。
[0004]为降低成本，长虹CHiQ空调采用4*16的低分辨率非制冷中红外传感器代替高分比率高成本的红外摄像头，并在一定的算法下实现人体信息识别，如图1所示。由于采用了低分辨绿的红外摄像头，因数据采集时受到辐射角度的影响，采集的到的温度数据与物体实际的温度值存在一定的偏差，虽然可以得倒人体的数量，但因温度无法准确的测量，故导致人体位置无法准确的进行测量及人体信息漏失的概率。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是为了解决现有技术中，在使用低分辨率的红外摄像头进行人体温度采集时，采集数据不准确的问题。
[0006]为达到上述目的，本发明提供一种精确识别人体温度的方法，包括如下步骤:
[0007]步骤一、对红外传感器进行误差校正后使用红外传感器旋转进行逐步扫描及数据米集；
[0008]步骤二、根据温度与距离的关系的理论曲线对红外传感器采集的温度数据进行校正；
[0009]步骤三、采用中值滤波方法对校正后的温度数据进行滤波处理；
[0010]步骤四、多滤波处理后的温度数据进行对比处理，获取人体的温度数据及人体数量信息O
[0011 ] 进一步地，步骤四之后还包括:
[0012]步骤五、根据温度与距离的关系计算得到人体与空调之间的距离。
[0013]具体地，步骤一中、采用分辨率为4*16的低分辨率非制冷中红外传感器进行逐步扫描及数据采集。
[0014]具体地，所述红外传感器按1°-1°-1°-13°旋转进行逐步扫描和数据采集。
[0015]具体地，进行中值滤波处理的具体方法如下:
[0016]将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升的为一维数据序列，然后输出一维中值滤波:
[0017]g(x) =med{f (χ-k), (k^ff)}
[0018]其中，f(x)，g(x)分别为原始图像和校正后图像，W为一维模板，其取值为1*11区域。
[0019]具体地，步骤二中，温度与距离的理论曲线如下:
[0020]Τ=(Φ (α)-φ (-α))*Τ1+(1_Φ (α)+φ (-α)*Τ0，其中Tl 表示黑体温度，TO 表示环境温度，T表示测量温度，φ(α)=!Χ-⑴，α)(13.46*exp (_569*x2))，L表示黎曼积分。
[0021]本发明的有益效果是:本发明提供的精确采集人体温度飞方法，采用低分辨率的非制冷中红外传感器对数据进行采集，对采集后的温度数据进行校正，并用简单的中值滤波方法和1*11的一维滑动模板对原始数据进行了处理，根据滤波前后的数据分析，精确地提取到了人体信特征信息，并将人体信息传给空调主控中心，让其快速做出反应，实现空调的智能化，提高了用户的智能操作体验。
【附图说明】
[0022]图1为现有技术的采用红外摄像头进行人体识别的方法的流程图；
[0023]图2为本发明的精确识别人体温度的方法的流程示意图。
[0024]图3为温度与距离的关系的理论曲线图与实测曲线图的关系图。
【具体实施方式】
[0025]以下对本发明的技术方案作进一步详细描述。
[0026]本发明针对现有技术中，在使用低分辨率的红外摄像头进行人体温度采集时，采集数据不准确的问题，提供一种精确识别人体温度的方法，如图2所示，包括如下步骤:步骤一、对红外传感器进行误差校正后使用红外传感器旋转进行逐步扫描及数据采集;步骤二、根据温度与距离的关系的理论曲线对红外传感器采集的温度数据进行校正；步骤三、采用中值滤波方法对校正后的温度数据进行滤波处理;步骤四、多滤波处理后的温度数据进行对比处理，获取人体的温度数据及人体数量信息。
[0027]将本发明的技术方案应用于空调中，将4*16的低分辨率非制冷中红外传感器与步进电机相连并嵌入在空调之后，对红外传感器。空调开启进行工作后，通过电机驱动程序控制电机运转，带动校正后的红外传感器按1°-1°-1°-13°旋转进行逐步扫描和数据采集。
[0028]在进行中值滤波之前，首先要对采集的数据进行校正，使其与物体客观存在的温度相近。实际中，温度与距离之间存在一定的关系，即测试时，同一物体的测试温度会随着距离的增加而减小，如图3所示。其中MLX90621为实际测温度数据，试由于噪音影响，曲线不平滑。理论曲线是根据钟形脉冲计算的，公式为:Τ=( Φ (α)_Φ (_α))*Τ1 + (1-φ (α)+Φ (_α)*Τ0，其中Tl表示黑体温度，TO表示环境温度，T表示测量温度，Φ (a)=L(_⑴，α)(13.46*eXp(-569*X2))，L表示黎曼积分。实验曲线与理论曲线的差异在于，没有考虑到辐射能量随距离二次方反比率衰减。该理论曲线实际上是反应角度的影响。实际应用时根据图3对实测数据进行校正。
[0029]中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。因本发明中的数据在纵向上相对较少，考虑到处理的效果不明显，故只对横向上的数据进行滤波处理。方法是用一种结构的一维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升的为一维数据序列，然后输出一维中值滤波:
[0030]g(x) =med{f (χ-k), (k^ff)}
[0031]其中，f(x)，g(x)分别为原始图像和处理后图像。W为一维模板，1*11区域。
[0032]分别对当空调的视野范围内有一个人时、有两个人时以及有三个人时采用本发明的方法进行人体信息检测的结果进行验证。采集数据并处理后，可以精确无误的给出人体的特征信息，经多次扫描、识别验证，无漏识别(识别不到人)和误识别(将物体或其他热源识别为人)。
【主权项】
1.一种精确识别人体温度的方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤一、对红外传感器进行误差校正后使用红外传感器旋转进行逐步扫描及数据采集； 步骤二、根据温度与距离的关系的理论曲线对红外传感器采集的温度数据进行校正； 步骤三、采用中值滤波方法对校正后的温度数据进行滤波处理； 步骤四、多滤波处理后的温度数据进行对比处理，获取人体的温度数据及人体数量信息。2.如权利要求1所述的精确识别人体温度的方法，其特征在于，步骤四之后还包括: 步骤五、根据温度与距离的关系计算得到人体与空调之间的距离。3.如权利要求1或2所述的精确识别人体温度的方法，其特征在于，步骤一中，采用分辨率为4*16的低分辨率非制冷中红外传感器进行逐步扫描及数据采集。4.如权利要求3所述的精确识别人体温度的方法，其特征在于，所述红外传感器按1°-1° -1° -13°旋转进行逐步扫描和数据采集。5.如权利要求1所述的精确识别人体温度的方法，其特征在于，步骤三中，进行中值滤波处理的具体方法如下: 将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升的为一维数据序列，然后输出一维中值滤波:g(x) =med{f (χ-k), (k^ff)} 其中，f(x)，g(x)分别为原始图像和校正后图像，W为一维模板，其取值为1*11区域。6.如权利要求1所述的精确识别人体温度的方法，其特征在于，步骤二中，温度与距离的理论曲线如下: Τ=( Φ (α)-φ (-α))*Τ1 + (1_Φ (α)+φ (-α)*ΤΟ，其中Tl表示黑体温度，TO表示环境温度，T表示测量温度，φ(α)=!Χ-⑴，α)(13.46*exp (_569*x2))，L表示黎曼积分。
【专利摘要】本发明涉及红外传感技术，目的是为了解决现有技术中，在使用低分辨率的红外摄像头进行人体温度采集时，采集数据不准确的问题。本发明提供一种精确识别人体温度的方法，包括如下步骤：步骤一、对红外传感器进行误差校正后使用红外传感器旋转进行逐步扫描及数据采集；步骤二、根据温度与距离的关系的理论曲线对红外传感器采集的温度数据进行校正；步骤三、采用中值滤波方法对校正后的温度数据进行滤波处理；步骤四、多滤波处理后的温度数据进行对比处理，获取人体的温度数据及人体数量信息。本发明适用于智能空调。
【IPC分类】G01J5/10
【公开号】CN105651397
【申请号】
【发明人】陈思应, 陈泰良, 刘岩岩, 王彪, 涂小平
【申请人】四川长虹电器股份有限公司
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2016年1月27日